在科技界的聚光燈下,一款名為Manus的產品于3月6日凌晨震撼登場,被譽為“全球首款通用型AI Agent產品”。憑借前排觀眾的熱烈反響及官方案例的顯著成效,Manus迅速成為媒體與營銷界的寵兒。然而,隨著用戶測試的深入,邀請碼的一碼難求以及測試中出現的卡頓、遲緩等問題,讓這款產品的口碑迅速分化,并陷入了“套殼”的質疑聲中。
在此背景下,國內兩大團隊metaGPT和開源社區CAMEL-AI迅速行動,推出了Manus的開源復刻項目。metaGPT的Open Manus在GitHub上迅速收獲了超過7000顆星標,而CAMEL-AI打造的OWL在智能體測試基準GAIA開源榜單上取得了57.7%的優異成績。這次借勢,無疑為兩個團隊帶來了前所未有的關注度。
拋開流量炒作與營銷手段不談,單從產品思路及影響來看,Manus的這次搶跑無疑加劇了AI Agent領域的競爭,同時也預示著“GPTs類”智能體或將逐漸退出歷史舞臺。AI Agent在2024年已被公認為2025年AI競爭的關鍵領域,知名投行巴克萊的最新研報更是將“推理模型”與“Agent”推上了新時代的風口浪尖。Manus作為這股趨勢中的一條鯰魚,極有可能促使科技巨頭加速布局AI Agent。
進入2025年,OpenAI接連推出了Operator和Deep Research兩款AI Agent。而在Manus走紅的一周內,微軟也發布了兩個新的AI Agent。meta也在為Facebook和Instagram推出客服領域的AI Agent。亞馬遜的AWS據傳已組建了一個專注于Agent開發的新團隊,旨在幫助人們自動化生活中的部分事務。這些動態無疑表明了AI Agent領域的火熱競爭。
隨著AI Agent定位的日益清晰,無論是開發者還是用戶,都更加強調AI Agent的任務執行能力,而非定制化的聊天能力。這也意味著,包括OpenAI在內的眾多企業,都將逐漸放棄GPTs類智能體,轉而探索如何提升AI Agent的執行效率。Manus的出現,無疑加速了這一進程。
在新的AI Agent競爭階段,將呈現出四大趨勢:從與AI合作轉變為監督Agent工作;好的Agent將成為合格的終端消費品;編程平權將帶來更靈活的執行;圍繞Agent開始建設“統一市場”。在以往,人們通常將GPTs等基于高級Prompt搭建的、具備專業背景的聊天機器人稱作智能體。然而,隨著大模型的日益聰明,用戶更希望AI能夠直接提升效率,而非僅僅進行有趣的對話。Manus正是抓住了這一趨勢,展現出了人發出命令、監督Agent執行的未來雛形。
Manus的成功之處在于,它從C端用戶的需求出發,構建了一種高度靈活且低門檻的Agent服務模式。在B端市場,客戶只為好的消費品買單,且對Agent的可靠性有更高要求。而在C端市場,好的消費品不僅要好用,還要簡單。Manus正是滿足了這一需求,用戶只需說出需求,就會有Agent進行分析拆解、執行任務、調用API,并反思挑錯。整個過程清晰可見,用戶可隨時介入調整。
然而,Manus也并非完美無缺。它在執行具體任務的準確度與精細度上仍有待提升。這是一個需要不斷打磨不同能力Agent的過程。OpenAI也有類似想法,但其選擇的是先通過定制化模型訓練出更適合執行具體任務的Agent。未來,這些Agent可能會成為ChatGPT手下的員工。
編程平權將為Agent執行任務帶來更靈活的手段。一些公司構建Agent時,會選擇由人來搭建整個工作流,但這種方式構建出來的Agent往往比較死板。而利用先進的推理模型,賦予它人類工作生活中使用的工具,并針對期望Agent達成的結果進行優化,將帶來更加靈活的執行方式。Manus正是采用了這一思路,減少對AI的結構化限制,依賴大模型能力來組建工作流。
Agent還需要一次“統一市場”的建設。Manus的一個局限在于,雖然可以選擇使用API調用不同的信息源和能力,但API無法幫助Agent克服移動互聯網的孤島效應。為了解決這個問題,需要構建一個連接范圍極廣的基于一個賬號的聯合登陸機制。然而,在國內外的互聯網環境中,這都是一個巨大的挑戰。因此,一些團隊開始探索GUI(圖形用戶接口)Agent,希望通過讓AI讀取屏幕信息,在更底層繞過App之間的墻。
與此同時,meta的首席AI專家楊立昆也提出了一個更長遠的目標:基于GUI Agent形成一套以Agent為核心搭建的操作系統。這個操作系統將融合軟硬件能力,協作不同模型,成為一個真正的“大腦”。雖然這一目標尚需時日,但無疑為AI Agent的未來發展指明了方向。
在這場AI Agent的競爭中,Manus無疑是一個重要的里程碑。它不僅展示了AI Agent的未來雛形,還激發了整個行業的創新活力。隨著技術的不斷進步和市場的日益成熟,我們有理由相信,AI Agent將在未來的生活中發揮越來越重要的作用。
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