AI Agent 在 2025 年正在迎來一個爆發式的增長階段， 引發的關注我覺得加速了市場對 Agent 的投入，根據 Browserbase 的工程師 Kyle Jeong 最近透露的數據，截至 3 月底 Manus 的 Waitlist 里仍然有 300 萬用戶。

之所以沒有全部放開用戶使用，他說瓶頸主要在 GPU，沒有足夠的 GPU 來支持這些代理，因為其代幣成本平均比聊天機器人要高出 1000 倍，因此如果把所有用戶都放出來，Anthropic 的服務器可能無法支撐。

Kyle Jeong 說，Manus 已經放棄了 DAU 這個指標，而是采用了每小時代理使用量（Agentic Usage Per Hour）這個指標來衡量是否成功的核心指標。

與此同時，由百度前高管創立的 AI 搜索引擎 Genspark，9 天前正式發布了 。今天，聯合創始人兼 CEO Eric Jing 宣稱，Genspark 的 Super Agent 發布 9 天時間，其 ARR 已經達到了 1000 萬美金。按照其 20 美金/月的定價來推算，Genspark 的 Super Agent 在這 9 天時間吸引了 4 萬多的付費用戶，可以說非?？炝恕?/p>

Eric Jing 說，目前的狀態還只是他們進度的 10%，兩周后他們將推出一個更加激動人心的功能。此次發布 Super Agent，團隊直接把之前已經擁有 500 萬用戶的 AI 搜索產品砍掉轉到 AI Agent，現在 Genspark 的網站首頁已經從之前的搜索換成了 Super Agent。

我自己也簡單體驗了一下，比方說讓它幫我做一個產品，實現的效果同樣非常出色，基本上就幾句話就能做出一個可以直接使用的產品。

因此發布的 Super Agent 這個產品，可以說讓 Genspark 完全從之前的 AI 搜索引擎變成了一個更加 General 的 AI Agent 產品，這轉變還是非常大的，和 Manus 的定位也越來越接近了。

而我最近跟 Replit Agent 負責人做了一個對話，同樣展現了往 General Agent 演變的趨勢（這個對話內容還在整理中，下周會發出來）。

根據 Eric Jing 之前的介紹，Genspark 的 Super Agent 是一個多合一的超級代理，使用各種工具自動為你的日常任務服務，它具有自主思考、計劃、采取行動和使用工具來處理所有日常任務的能力。其技術架構有 3 個核心：

1. 多語言模型 ：采用“混合代理”設計，8 種不同的代理協同工作；
2. 廣泛的工具集 ：集成了 80 多種用于各種任務的專用工具；
3. 專有數據集 ：利用 10 多個精選數據集來提高性能；

這種架構允許 Genspark 根據復雜性、速度和準確性要求，為每個任務動態選擇最佳模型。與 OpenAI Operator不同點在于，Genspark 使用直接 API 集成，而不局限于基于瀏覽器的操作，從而實現更結構化、更快速的數據檢索。

通過之前的 Demo 演示，Genspark 的 Super Agent 可以通過研究目的地、制定行程、計算步行距離、繪制公共交通選項，甚至通過語音通話預訂餐廳來規劃完整的行程。

而 Genspark 之所以要放棄之前的 AI 搜索轉到 Super Agent，核心原因是他們認為傳統的 AI 搜索方式已經過時了。聯合創始人兼 CTO Kay 在其官網博客里說，傳統 AI 搜索流程固定，核心是拆解關鍵詞、抓取網頁結果和總結回復，這種方式對簡單問題還行，但遇到復雜任務（如比較技術方案、深度調研）就不夠用了，相當于“只能按照規定路線走迷宮”。

Genspark 試圖改進，做了這些工作：

• 加入專業數據源（如學術、財經、旅游等）
• 并行搜索處理復雜問題
• 多代理交叉驗證信息避免幻覺
• 引入專門的深度調研 Agent

但本質問題沒變：流程還是預設好的，缺乏靈活性。而解決方案就是：Super Agent 的新范式。Genspark 構建的Super Agent，不再依賴固定流程，而是根據任務靈活制定策略，它可以：

• 自主規劃步驟，調用合適的工具或子代理
• 根據結果實時調整策略，像人一樣“試錯解決問題”
• 輸出形式也可定制（直接回答、文章、PPT、圖片、互動網頁，甚至打電話）

這種靈活性既體現在廣度（從哪些數據源或 API 中提取數據），也體現在深度（進行多少次迭代改進）。對于簡單的任務，它不會在不必要的步驟上浪費時間；對于更復雜的任務，它可以不斷深入，直到找到令人滿意的答案。它還可以根據每個用戶的需求定制輸出——無論是直接答案、Sparkpage（文章）、演示文稿、生成的圖像、交互式 HTML頁面，甚至是電話通話。

目前 Super Agent 的三大核心能力：

1.動態協調多模型（LLM）

• 采用“多代理混合架構”，8 個專精模型協同工作
• 每個模型在特定任務上最優，保證輸出穩定高效

2.豐富的工具與子代理庫

• 包含自動生成 PPT、寫 Python 代碼、發郵件、打電話等工具
• 可組合使用，處理復雜任務而不陷入流程限制

3.可信的數據來源

• 使用高質量數據源、專家審核內容
• 數據由離線 Agent 審核，確保準確性，避免信息冗雜和虛假

他們從中學到的核心經驗就是：更少的控制，更多的工具（Less Control, More Tools）。

在我們從一個僵化的 AI 搜索引擎轉變為一個流暢、適應性強的超級代理的過程中，我們發現了一個重要原則：減少控制，增加工具。過于結構化的工作流程限制了創造力和深度，而允許多個專業代理處理問題的不同方面，并賦予他們選擇和切換各種工具的自由，則能釋放出更大的能力。

適應性計劃、多樣化的工具支持和審查的數據的融合使 Genspark Super Agent 比任何常規的 AI 搜索產品都更加靈活和可靠，這是他們選擇放棄 500 萬用戶 AI 搜索轉型到 Super Agent 的核心原因。

今天，Sequoia 和福布斯發布了 AI 50 名單，其核心結論也非常類似，就如 Sequoia 在標題里所說的AI Agents Move Beyond Chat。

另外，我之前關注過的一個 AI 產品，5 個人的團隊現在 ARR 已經做到了 500 萬美金，據說正在跟 Sequoia、Benchmark 以及 a16z 等機構談投資，其創始人說他們增長的核心是通過各種 AI Agent 幫他們實現的，而它做的事情雖然簡單，但是一個非常龐大的剛需市場，就是通過 AI 來生成……

全 文 共2765字

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