作者:路世明
Manus的出現,激起了科技與資本市場的雙重震蕩,一時間AIAgent相關概念股集體大漲,阿里、谷歌、微軟等科技巨頭密集發布智能體研發計劃......
而在這場熱潮的背后,是AI技術從“被動應答”向“主動執行”的范式躍遷。
盡管市場的評價褒貶不一,但不能否認,Manus的突破性在于,它首次驗證了通用型AIAgent在復雜場景下的商業化可行性。
傳統的大語言模型雖能生成文本,卻難以閉環執行任務,而Manus通過“規劃-驗證-執行”的架構,將AI大模型的認知能力轉化為生產力工具。
根據麥肯錫等多份權威報告,在多元化需求驅動下,AIAgent市場呈爆發式增長態勢,2024年全球AIAgent市場規模約為51億美元,預計2030年將飆升至471億美元,復合年增長率高達44.8%。
然而,這場“智能體浪潮”并非坦途。技術瓶頸與商業野心的碰撞,讓AIAgent的競爭既充滿想象力,又暗藏風險。破壁之戰
本質上,AIAgent的是具備人類思維范式的數字勞動力。
如果說聊天機器人還停留在“對話”階段,那么Agent則已經開始“行動”。簡單來說,可以理解為一種更智能、更自主的AI應用,它不僅能回答問題,還能執行任務、完成交易。
它們可以被應用于各種場景,如客戶服務、金融分析、軟件開發等,極大地提高了生產力和效率。
以大語言模型為“大腦”,AIAgent不僅能理解指令表層語義,更能捕捉隱含需求。例如用戶說“找性價比高的酒店”,Manus會結合季節、當地活動等上下文推理出“預算敏感型”或“體驗優先型”需求。
而可以期待的是,隨著大模型在多模態能力上的持續突破,特別是多模態融合技術的迭代升級,AIAgent將能夠更精準地解析并反饋用戶需求,逐步實現類人類的視聽感知與交互能力。
這將使得AIAgent可以應用于更廣泛的領域,如醫療診斷、自動駕駛、智能安防等。
此外,Manus發布后,券商PPT、分析師路演火速上線,不完全統計顯示,中金、華泰、招商、中泰等數十家券商研究所進行了路演,其中有分析師上線了多場路演,路演內容從技術原理、AI應用、受益方向到落地場景、產業圈推演,內容豐富。
當然,在熱潮的背后,也有不同的聲音。不少業內人士認為,Manus屬于AIAgent初級的應用,市場的反應過大了。
事實也的確如此,AI會進一步拉平信息差,大量收集信息、整理資料的工作可以交給AI,但真正距離生成投資決策,無疑還有很長的路要走。
其中,最大的挑戰在于:AI幻覺的幽靈始終縈繞不去。技術瓶頸
AIAgent的競爭,入口為王。
當掌握更多用戶流量的廠商,有望實現“流量-數據-使用體驗”的正向循環,且隨著開源模型能力升級彌補大廠及中小廠技術代差,AI產品工程化能力,或拉開產品使用體驗差距。
可盡管展現出巨大的潛力,但AIAgent的爆發仍面臨多重障礙。從商業模式到技術瓶頸,從法規缺失到用戶認知,每個環節都在考驗著行業的耐心。
首當其沖的原因就在于,現有技術還無法有效地解決AI幻覺的問題。
以當紅的Manus來說,雖然在GAIA基準測試中取得了優異成績,但在實際應用中,仍存在一些不穩定的情況。
GAIA基準測試排名來源:ManusAIX平臺
有實測用戶反饋,在處理復雜任務時,Manus偶爾會出現任務執行失敗或結果不準確的問題。在進行股票數據分析時,Manus可能會因為數據接口的臨時故障或數據格式的細微變化,導致分析結果出現偏差。
再以OpenAI的GPT4.5來說,毫無疑問,這是目前最強的大語言模型。但在SimpleQA基準測試中,GPT-4.5的準確率為62.5%,幻覺率為7.1%,盡管這一成績要遠優于GPT-4o、OpenAIo1和o3-mini等模型,但是依然存在著相當高的幻覺率。
而這種幻覺,在金融、醫療等高風險領域,任何一點誤差,都可能引發系統性風險。
假設某醫療診斷Agent,其誤判罕見病案例的概率為3%,客若應用于千萬級用戶群體,那么潛在誤診人數將高達30萬。
除了幻覺,緊接著的是數據孤島與通用能力的矛盾。
AIAgent的效能高度依賴場景數據,例如金融風控需要實時交易數據,而醫療診斷依賴患者病史庫,數據割裂會導致通用型Agent難以跨領域遷移。
最后是倫理與監管的滯后性。AIAgent的自主決策涉及隱私泄露、責任歸屬等倫理問題,比如調用用戶健康數據、自動駕駛事故等等,而全球監管框架尚未成熟。
由此可見,AIAgent的破局路徑需從技術、生態與監管三端協同推進。而未來,誰能率先突破技術瓶頸并構建合規生態,毫無疑問,誰就將主導這場智能體時代的“諾曼底登陸”。
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