竞逐AI Agent时代_风闻

文/王慧莹

编辑/子夜

什么是更接近AGI的形态，是能用脑子思考的大模型，还是能用行动互动的Agent？

随着技术不断进步，应用不断落地，人与机器的互动方式正在发生范式转变，这个答案成了两者的结合——AI Agent。

AI Agent，又被称作是AI智能体，即一种能通过对环境的感知，进行思考决策并执行的智能体。与GPT等应用相比，AI Agent在思考与行动方式上和人类很相似，是人工智能机器人的初级形态。

在过去三年中，大模型在自然语言处理、图像生成等领域展现出惊人能力，但随着参数规模突破千亿级，技术边际效益递减的魔咒开始显现：模型理解能力停留在表层语义，复杂任务执行依赖人工指令拆解，应用落地陷入 “玩具化” 困境。

**更重要的是，用户对AI的期待早已超越简单问答，他们需要一个能主动思考的助手，这种供需错位给了AI Agent爆发的机会。**AI Agent就像一个能感知、能理解、能行动的AI助手。

尤其是伴随大模型应用元年的到来，技术落地是个备受关注的问题，AI Agent被很多人看作是这轮AI技术落地的最终范式。

去年，市场研究机构Research and Market发布的报告中指出，未来五年AI智能体的市场规模将增加420亿美元。麦肯锡也表示，AI智能体将是生成式AI的下一个前沿。

进入2025年，从OpenAI的Operator到中国AI公司蝴蝶效应研发的Manus，再到大厂和独角兽的竞相加速，一场围绕AI Agent的竞逐赛悄然拉开帷幕。

这场竞速赛注定不容易。算力成本的指数级增长、多轮对话中的幻觉误差、场景落地的复杂程度……一如每一场技术风暴来临之时，这些都是行业玩家们面临的共同难题。

就像比尔·盖茨曾说的，“谁能主宰AI Agent，那才是大事。因为你将永远不用去搜索网站或者亚马逊”。

从实验室走向产业前线，AI Agent的想象力很大，在技术与现实的博弈之间，精准迅速地落地，给用户一个可靠的AI助手，才是这场比赛的赛点。

1、从Operator到Manus，AI Agent为何令人兴奋？

“求一个Manus邀请码”。

上周，科技圈对这个名字一定不陌生。一如ChatGPT和DeepSeek在模型层的爆火，应用层也发生了新的爆点。

这款号称是“全球首款通用型AI Agent产品”，由中国AI创业公司推出。据团队介绍，Manus是一个真正自主的AI Agent，能够解决各类复杂多变的任务。

该产品尚未完全对外开放，内测码一码难求，市场对Manus的好奇度已然达到顶峰。这是一种什么魔力？

很重要的一点在于，Manus展现出了更“类人”的能力。

图源Manus官网 

Manus完全在独立虚拟机中，能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。在接到用户指令后，它可以直接操作电脑完成一系列报告撰写、表格制作等工作，并在最后导出符合用户需求的产品。

在筛选简历时，Manus会自动解压文件、上传简历、浏览简历，并记录重要信息，给出自动排名建议，还能根据工作经验等重要维度，将候选人分为不同等级。

**换句话说，Manus展现出了更进一步的自我思考和自我规划能力。**与普通大模型不同，Manus不只是提供想法，还能帮用户把想法变为现实，解决实际问题。

这背后，Manus的核心竞争力在于其全链路自主执行能力——Multiple Agent架构。Manus通过“规划-执行-验证”的多代理协同架构，用户不需要去对话引导，也不需要提供建议，只需要等待Manus直接交付完整的任务成果。

一夜之间，Manus仿佛革了OpenAI和Anthropic的命。

实际上，市场对AI Agent更早的感知，来自于OpenAI和Anthropic。

今年1月，OpenAI推出了首款AI智能体Operator，基于Computer-Using Agent模型，Operator可以根据用户指令，在云端执行任务，如订餐、制定计划、购物等。

一个月后，OpenAI又推出了面向深度思考领域的智能体Deep Research，相比于Operator AI助手的定位，Deep Research像是一个“AI研究员“，它能将原本人类需要8小时的任务缩减到5分钟，帮助人们在工作中节省几小时甚至几天。

**由OpenAI前研究副总裁达里奥·阿莫迪、大语言模型GPT-3论文的第一作者汤姆·布朗等人共同创立的企业Anthropic，布局AI Agent的动作更早。**去年10月，Anthropic基于Claude模型，推出了扩展功能Computer Use，用户能够像指挥人类一样指导Claude操作电脑，包括移动光标、点击按钮和输入文本。

值得注意的是，Manus的出现让大家纷纷想起了Devin。这个在去年由Cognition AI推出的全球首个AI软件工程师。Devin也是一个自主Agent，能自主学习不熟悉的技术，端到端地构建和部署应用程序，自己改bug，甚至还能训练和微调自己的AI模型。

在一个新兴赛道，先发优势固然重要，但大家都在发力时，好用就成为一个新的评判标准。

AI智能体的工作原理无外乎四个步骤：感知、信息处理、执行、输出。其中，想让AI智能体真正化身人类的AI助手，效率和准确度都很重要，这也是Manus此轮火爆的原因。

据Manus官方介绍，Manus在GAIA基准测试中取得突破性成绩，其解决复杂问题的准确率比Open AI同类产品高出12%。

从Operator，到Maunus，AI Agent这把火显然越烧越旺。本质上，AI Agent之所以让市场如此激动，是因为它让AI完成了从被动响应，到主动执行的跃迁。当AI开始突破认知层，转向行动层，AI时代或许才真正到来。

2、大厂、独角兽集体加速，AI Agent今年是爆发元年？

今年，ChatGPT掀起的大模型浪潮尚未平息，AI Agent也迎来爆发元年。

前不久，百度创始人李彦宏提出观点，2025年可能会成为AI智能体爆发的元年。推理大模型涌现出让人惊叹的深度思考能力，这将推动人工智能的一个重要应用方向，即“AI智能体”的落地。

放眼整个行业，AI Agent处于风口之上也是共识。市场研究机构Gartner将Agentic AI列为2025年十大技术趋势之一，并预测到2028年至少有15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成。德勤AI研究院称，AI智能体将改变基础业务模式，实现新的工作、运营和价值交付方式。

与GPT等对话式AI不同，AI Agent能像人类助手般独立规划任务、调用工具并交付成果。如果说大模型让AI长出了“脑”，那AI Agent就是让AI长出了“手和脚”。

悄然间，AI领域的竞争已悄然转向更具想象力的战场——AI Agent。国内这场竞速赛中，科技大厂和AI独角兽依旧是两大主角。

大厂们的思路在于，利用AI智能体赋能业务，完善AI应用生态，提高业务及自身在AI时代的竞争力。

在AI领域强势的百度，动作莫过于最多。尤其是去年以来，百度多次公布AI的进展，智能体是反复提到的关键词。百度已将智能体应用到移动生态的各个场景，包括百度新搜索、百度文库、百度电商、文小言等产品。

其中，以文心智能体为代表，目前已经吸引了15万家企业和80万名开发者参与。据百度透露，文心智能体为百度搜索带来了多轮对话、超级外脑、创意升级、拟人体验和多元推荐等五大新能力。

**另一边，阿里近期将AI智能体重点放在了To C领域，**发布并开源推理模型通义千问QwQ-32B没多久，阿里将其融入到通义APP中。3月10日，阿里通义App全新升级，上线超级智能体。通义App以超级智能体作为交互中枢，用户在通义首页能问、能聊，通义超级智能体还能理解图片、生成图片，翻译、写作等复杂功能。

同样聚焦C端的还有腾讯。今年1月的腾讯2024员工大会上，腾讯创始人马化腾表示，腾讯会持续投入资源进行算力的储备，希望各个事业部都能拥抱大模型的产品化落地场景。其中，包括微信、QQ、输入法、浏览器等产品都将推出AI智能体，游戏、微信读书、腾讯视频等产品也将基于混元做更多AI探索。

**相比于BAT结合自身深度思考大模型推出智能体，字节跳动的智能体更像是追着OpenAI打。**早在Operator发布前两天，字节跳动豆包大模型团队就已经公布了同类型智能体UI-TARS，和Operator的功能基本差不多。识别过程基于视觉模型和推理实现，能够一步一步自动完成跨应用的复杂操作，并兼容各种系统。

不仅如此，凭借算力、数据等优势，大厂基本都是在模型端、应用端、智能体开发平台协同三个领域闭环发展。

一站式智能体开发平台方面，字节跳动的扣子、腾讯云的腾讯元器、百度智能云千帆AgentBuilder、阿里云大模型平台百炼均已上线。

而在AI独角兽中，智谱是最早探索Agent的初创企业。去年10月，推出自主智能体AutoGLM ；一个月后的Agent OpenDay上，智谱展示了AI Agent的最新成果，包括AutoGLM、AutoGLM-Web、GLM-PC三个版本，对应手机、浏览器、电脑的应用场景。

据悉，新升级的AutoGLM能够理解超长指令，执行超长任务，在多步、循环任务中，AutoGLM的速度表现超过人手动操作。今年1月，Agent GLM-PC 1.1正式版上线，操作速度和任务成功率均有提升。

需要注意的是，经过2023年的百模大战，2024年的应用之争，行业淘汰赛加剧，2025年对于初创企业而言，落地路线的选择至关重要。

2月21日，阶跃星辰宣布发力智能终端Agent方向。阶跃星辰与吉利汽车集团、OPPO、智元机器人等企业深化合作关系，尤其是智能终端Agent的开发，同时还展示了在金融财经、内容创作、新零售、数字人等领域的创新和应用。

去年5月，月之暗面的Kimi上线了Kimi+智能体商店，旗下有20多个由官方提供的智能体。

相较于互联网大厂而言，AI初创企业布局智能体的思路在于，通过自身模型能力与智能体的结合，推出更多可场景化的落地方案，寻找商业变现的路径。

随着技术的不断发展和市场的逐渐成熟，AI Agent 领域的竞争将愈发激烈，各企业的产品也将不断迭代升级，以满足用户日益增长的需求。

3、想象力大，落地却不易

Manus的火爆很突然，以至于Manus的团队低估了市场的热情。

Manus AI团队产品负责人张涛近日在朋友圈发文表示，“这本是一个产品探索过程中的阶段性收获分享，因此服务器资源是对标demo水平来准备，不曾想过会引起巨大波澜。”

这段话的背景在于，Manus爆火之后，关于Manus通用型的“套壳”嫌疑、官网卡顿等质疑声层出不穷。所谓“套壳”，即Manus没有自研底层大模型的能力,其模型能力主要来自Anthropic的Claude。

Manus团队已声明，当前的Manus距离正式版想交付给大家的体验还差很远。“像模型幻觉、交付物友好度、运行速度等方面都还有很大的提升空间。”

事实上，Manus的困境是当下AI Agent赛道的缩影。

首当其冲的就是AI幻觉问题。OpenAI的Operator可能因数据污染生成错误结论；Manus在演示中虽流畅，实际应用中却常因系统权限限制无法完成订餐、支付等任务。

这些所谓的幻觉问题是目前的AI技术无法避免的。DeepSeek-R1幻觉率高达14.3%，GPT-4.5幻觉率为7.1%，某种程度上，AI幻觉能力与其推理能力正相关。也就是说，越聪明的AI大概率幻觉越强。

这对AI Agent无疑是个老大难。作为提高效率的AI助手，用户的终极需求莫过于准确性，而幻觉问题可能为用户带来了包括检查、复查等多个环节，势必成为AI Agent爆发的主要障碍。

尤其是在金融、医疗、法律等高风险领域，任何误差都可能引发暴风雨，这也就限制了AI Agent的场景落地。

**更重要的是，相比于对话式的GPT，AI Agent的一个重要进步在于“有记忆”。**Manus通用型Agent就具备“记忆能力”，若用户曾要求“用表格呈现结果”，下次任务中它会主动生成Excel文件。一旦出现幻觉问题，AI Agent作为工具的实用性也要受到质疑。

本质上，幻觉问题的来源于数据的缺乏。正如人类通过理论和实践在社会发展过程中的不断学习和进化，AI则需要源源不断的数据反馈来进化，而数据的训练离不开实际的应用落地。

就目前实际应用而言，C端智能体大多定位智能助手，可通过读取语音指令理解用户意图，并模拟人类行为，完成订机票、点外卖、筛简历等基础日常需求和工作。

这时候，用户留存和心智培养是个问题。像Manus这类主打通用的Agent，或许很难在垂直场景下发挥作用。而人类社会正是由一个个具体的场景构成的，复杂程度难以想象，通用型Agent最终能在用户生活实际起到多大作用，还是未知。

另一边，B端智能体则需要提供更为专业和定制化的服务。在B端场景下，Agent可充当数字员工、个人助理、营销客服等工种，真正为企业创造价值。

**一些声音认为，B端Agent市场有望率先起量。**具体到玩家身上，据The Information报道，OpenAI计划为专业人士推出量身定制版Agent，用于执行销售线索分类、软件工程和博士级研究等高级任务。针对“高收入知识工作者”，每月2000美元；用于软件开发的，每月1万美元；博士级研究代理，每月2万美元。

从目前的发展趋势来看，AI Agent 最有可能在企业服务和办公场景中率先落地。在企业服务领域，AI Agent可以帮助企业实现业务流程的自动化和智能化，降低人力成本，提高工作效率。在办公场景中，AI Agent可以成为员工的智能助手，协助完成各种办公任务，提升办公体验。

IDC发布预测称，到2026年将有50%的中国500强数据团队使用AI Agent来实现数据准备和分析，并成为重要组织者和协调者；40%的中国500强企业将实现数据智能与AI模型智能的结合，以统一AI模型和数据的综合治理政策、实践和技术。

不过，想要真正作为AI助手对接企业也有不少难题。企业的业务流程和需求各不相同，如何将AI Agent与企业的现有系统和业务流程进行无缝集成，是一个关键问题。

这需要AI Agent具备高度的定制化能力和兼容性，能够根据企业的具体需求进行灵活配置和调整。同时，企业对数据安全和隐私保护也非常重视，AI Agent 在处理企业数据时，必须确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露和滥用。

落地当然是不容易的，这需要不断扩展的算力、数据、场景做支撑，好在市场的热情已经被点燃，玩家都在为“让AI帮人做事”而努力。

当大模型与Agent深度融合，一个更智能、更主动、更个性化的AI时代正加速到来，这一次，独角兽和大厂们都在加速奔跑，没有一个甘心落后于时代。