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Manus爆火之后，產品過度營銷曾使其一度飽受業內爭議——不自研大模型，而是基于第三方大模型進行工程化包裝，實現通用AI智能體（Agent）的能力。在創始團隊看來，極致的套殼就是一種勝利。 大模型應用套殼其實是個微妙的話題。特別是在此之前，無論是DeepSeek還是OpenAI，亦或是加入基礎大模型混戰的知名科技企業、AI大模型創企，都以標榜自家的基礎大模型自研技術能力為榮。 也因此，大模型研發作為一項需要卷算力、卷數據、卷算法的系統性底層工程，且贏者通吃，市場的聚光燈也始終聚焦于頭部企業。對于只做上層應用的AI套殼或“借鑒”企業而言，盡管市場爆發的可能性高，但始終不掌握底層核心技術，往往被認為缺乏風險承受能力。金沙江創投主管合伙人朱嘯虎甚至直言：“所有AI應用都是套殼應用，說有壁壘是忽悠人的。” 盡管如此，筆者注意到，僅在一個多月的時間內，部分大模型大廠已正快速下探到Manus所在的賽道——AI智能體。而另據外媒報道，Manus背后的公司“蝴蝶效應”獲得了由美國風投Benchmark領投的一輪融資，融資金額達7500萬美元。該輪融資讓Manus的估值提升至近5億美元。 這種跡象表明，市場需要借DeepSeek-R1大模型普及和Manus應用爆火的催化，去化解過去企業智能化轉型過程中遺留的大量業務需求和技術空白。AI智能體在產品設計、商業化服務、安全治理等方面，既是新問題，也是老問題。 大廠下探AI智能體，很努力目前大廠正加快布局AI智能體。 據相關媒體報道，Manus出圈前后，字節就搞了至少5個團隊在開發不同AI智能體產品。而據百度官方，新上線的“心響”APP則由一群95后組成的團隊，在30天內研 目前字節推出了智能體協作平臺“扣子空間”，通過部署多類型AI智能體，調用精通各項技能的“通用實習生”與各行各業的“領域專家”兩種專業身份處理任務。基于“扣子空間”，初步提供兩種專家Agent，一是針對股票分析的“華泰A股觀察助手”，另一個則是針對行研分析的“用戶研究專家”。 而百度亮相的體“心響”APP，則是一款宣稱對標Manus的通用AI智能體，涵蓋超200個任務類型，包括日常的例行任務、城市旅游規劃，專業性較強的深度研究、法律咨詢、健康咨詢等。 而與Manus合作密切的阿里也動作頻頻。最早在3月份，阿里就與Manus達成戰略合作，雙方將基于通義千問系列開源模型，在國產模型和算力平臺上實現Manus的全部功能。近日，阿里旗下AI智能體“心流”開啟了高級研究模式公測，用戶可填寫問卷等待邀請。該智能體宣傳稱能像人類專家一樣，自動幫做研究、寫報告、寫代碼。 為了進一步達成AI智能體生態的構建，上述廠商也不約而同先后擁抱MCP機制。 當下來看，業內對AI智能體的實踐目標是使其真正意義上適應復雜的應用場景。AI智能體要構建一個能夠自主決策、與環境交互的智能體，需要解決感知、理解、規劃、執行等多個環節的技術難題，且各環節之間需要高度協同，從被動執行固定指令到主動進化，其技術架構和實現方式遠比傳統的軟件系統復雜。 比如在自動駕駛領域，當前車企針對端到端自動駕駛系統的改造邏輯，正是對傳統系統中的感知、融合、預測、規劃、控制、定位等技術模塊進行AI融合，在業務流程上體現出的不是簡單模塊間的拼接。 那么，AI智能體或多個AI智能體，在主動適應復雜工作流程的過程中，就不可能像RPA等技術在嚴格劃分的場景中有效運作，而是基于動態環境和業務流程的變化，以最佳方式實現預期結果。 因此，在應用和實踐AI智能體之前，對其原理、成本及風險性等諸多需要考量的關鍵因素進行解構。 可能對于有多年智能化探索經驗的客戶而言，希望“慢一點”的本質在于，在AI智能體領域的治理能力和認知的提升，重要的不是聽一個個花式技術名詞，而是怎么能在大量的實踐和基礎夯實中找到成功的故事共鳴。 |
