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Manus引爆AI Agent競賽,通用智能體時代加速到來?

   發(fā)布時間:2025-03-11 08:53 作者:顧青青

在科技界的一次重大亮相中,一款名為Manus的產(chǎn)品憑借其“全球首款通用型AI Agent”的標(biāo)簽,迅速吸引了業(yè)界的目光。這款產(chǎn)品在發(fā)布初期,憑借前排觀眾的熱烈反響和官方案例的顯著成效,迅速成為了媒體和營銷號的焦點。然而,隨著用戶測試的深入,邀請碼的一票難求以及測試中出現(xiàn)的卡頓、遲緩等問題,使得Manus的口碑出現(xiàn)了兩極分化,甚至陷入了“套殼”的質(zhì)疑之中。

與此同時,國內(nèi)的metaGPT和開源社區(qū)CAMEL-AI迅速響應(yīng),推出了各自的Manus復(fù)刻項目。metaGPT的Open Manus在GitHub上迅速積累了超過7000個星標(biāo),而CAMEL-AI打造的OWL則在智能體測試基準(zhǔn)GAIA開源榜單上取得了57.7%的優(yōu)異成績。這兩個團隊借助Manus的熱度,成功實現(xiàn)了破圈。

拋開流量層面的炒作和營銷不談,僅從產(chǎn)品思路和影響來看,Manus的這次搶跑無疑加劇了AI Agent領(lǐng)域的競爭,并預(yù)示著“GPTs類”智能體可能逐漸退出歷史舞臺。AI Agent在2024年已被公認(rèn)為2025年AI競爭的關(guān)鍵領(lǐng)域,知名投行巴克萊的最新研報也將“推理模型”和“Agent”視為新時代的引領(lǐng)者。Manus作為這一趨勢的先行者,很可能促使科技巨頭加速布局AI Agent。

進入2025年,OpenAI推出了Operator和Deep Research兩款A(yù)I Agent,微軟也緊隨其后發(fā)布了兩個新的AI Agent。meta則為Facebook和Instagram推出了客服領(lǐng)域的AI Agent,而亞馬遜的AWS也被曝出組建了一個專注于Agent開發(fā)的新團隊,旨在幫助人們自動化生活中的部分事務(wù)。這些動作都表明,AI Agent的競爭正在逐步升溫。

隨著AI Agent的發(fā)展,人們對于其定位也越來越清晰。無論是開發(fā)者還是用戶,都更加強調(diào)AI Agent的任務(wù)執(zhí)行能力,而非定制化的聊天能力。這意味著,包括OpenAI在內(nèi)的眾多企業(yè),都將逐漸放棄GPTs類智能體,轉(zhuǎn)而探索如何提升AI Agent的執(zhí)行效率。Manus的出現(xiàn),無疑加速了這一進程。

在新的AI Agent競爭階段,將呈現(xiàn)出四大趨勢:從與AI合作轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)督Agent工作;好的Agent將成為合格的終端消費品;編程平權(quán)將帶來更靈活的執(zhí)行;圍繞Agent開始建設(shè)“統(tǒng)一市場”。在以往,人們會將GPTs那樣的聊天機器人稱作智能體,但這些智能體其實更像是人與AI合作完成對話任務(wù)的工具。然而,隨著大模型的智能水平不斷提升,人們召喚智能體將不再需要復(fù)雜的對話引導(dǎo),而是直接發(fā)出命令進行監(jiān)督執(zhí)行。

Manus之所以能給人們帶來震撼,正是因為它展現(xiàn)出了人發(fā)出命令、Agent直接執(zhí)行的未來雛形。這種模式下,用戶無需針對不同場景進行針對性設(shè)定,只需一句話就能啟動不同領(lǐng)域的任務(wù),從而大大提高了使用AI的效率。然而,這種面向未來技術(shù)能力的載體,在當(dāng)前階段往往存在技術(shù)上的不足和局限性。

Manus的成功之處在于,它從C端用戶的需求出發(fā),構(gòu)建了一種高度靈活且低門檻的Agent服務(wù)模式。在B端市場,客戶對Agent的可靠性有更高的要求,因此AI Agent在B端的探索往往從垂直業(yè)務(wù)場景的優(yōu)化切入。而在C端市場,好的消費品不僅要好用,還要簡單。Manus通過讓Agent分析拆解需求、分配不同Agent執(zhí)行任務(wù)、調(diào)用API完成任務(wù)并反思挑錯的方式,實現(xiàn)了這一目標(biāo)。

然而,Manus在執(zhí)行具體任務(wù)的準(zhǔn)確度與精細(xì)度上仍有欠缺。這是一個需要不斷打磨和改進的過程。OpenAI也有類似Manus的想法,但選擇的是先通過定制化模型訓(xùn)練出更適合執(zhí)行具體任務(wù)的Agent。未來,這些Agent可能會成為ChatGPT手下的員工。

隨著大模型的發(fā)展,AI推動的編程平權(quán)將為Agent執(zhí)行任務(wù)帶來更靈活的手段。一些公司構(gòu)建Agent時,會選擇由人來搭建整個工作流,但這種方式構(gòu)建的Agent往往比較死板。因此,應(yīng)該利用先進的推理模型賦予Agent人類工作生活中使用的工具,直接針對期望Agent達成的結(jié)果進行優(yōu)化。Manus就強調(diào)了“Less structure, more intelligence”,減少對AI的結(jié)構(gòu)化限制,依賴大模型能力來組建工作流。

最后,Agent需要一次“統(tǒng)一市場”的建設(shè)。用戶在登錄了Manus之后,如果想要發(fā)揮更好的效用,需要有一個連接范圍極廣的聯(lián)合登陸機制。然而,在當(dāng)前移動互聯(lián)網(wǎng)的孤島效應(yīng)下,這一目標(biāo)難以實現(xiàn)。因此,需要構(gòu)建一個以Agent為核心搭建的操作系統(tǒng),融合軟硬件能力,協(xié)作不同模型,形成一個“大腦”來支撐AI系統(tǒng)的發(fā)展。

 
 
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