2023年，AI行業的關鍵詞從“大模型”轉向了“Agent”（智能體）。無論是科技巨頭、創業公司，還是政府機構，都在瘋狂推進Agent相關技術。OpenAI的ChatGPT Plugins、Auto GPT、微軟的Copilot、百度的“靈境”、阿里的“通義千問（Qwen-Agent）”等，各大廠商紛紛入局。據IDC（國際數據公司）研究顯示，預計到2025年，全球AI市場的年復合增長率將攀升至20%以上。

但與此同時，質疑聲不斷，Agent概念的出現是否僅僅因為“AI講不出新故事了”？

圖片來源：攝圖網

4月17日，中國企業家俱樂部發文稱，隨著AI技術的快速發展，AI已從過去的感知AI、生成式AI，快速邁入Agentic AI時代。AI正在進化出端到端的自主決策和執行能力，走向核心生產環節。

AI，陷入Agent

“Manus，幫我做一份特斯拉2024年的年報分析PPT，十頁左右?！?/p>

你只需對著電腦說出這樣的指令，Manus便會在獨立的虛擬機中，自行聯網搜索特斯拉的相關數據和資料，調用辦公軟件，生成一份完整的PPT，并最終將PPT以文件的形式輸出給你。這便是全球首款通用型AI智能體產品Manus所宣稱的功能。

3月6日凌晨，國內AI團隊Monica（蝴蝶效應有限公司）在國外X平臺用英文發布了通用AIAgent產品Manus，瞬間引爆AI圈。先是大量關注AI技術的自媒體紛紛點贊吹爆Manus，措辭夸張，稱Manus作為全球首款通用Agent已在實力層面碾壓OpenAI，喊出“Manus讓硅谷無眠，讓ChatGPT沉默”的口號。與此同時，能夠率先體驗Manus的邀請碼更是在閑魚上被炒到了10萬的天價。

圖片來源：ManusAI于X平臺發布的帖子截圖

然而，距離Manus出圈還不到48小時，輿論就出現了極具戲劇性的反轉。

隨著熱度的攀升，許多人開始質疑Manus官方演示的功能并不具有技術上的自主創新，本質上更像是將成熟技術“封裝套殼”做成產品。再加上邀請碼機制形成的饑餓營銷，有人甚至直接將Manus的走紅當成了一次精心策劃的借AI熱度發售虛擬幣的炒作。

從“DeepSeek之后的又一個王炸”到跌入“套殼+過度營銷”的輿論漩渦，Manus的口碑在短短幾天之內上演了驚天大反轉。時至今日，即便官方團隊對飽受爭議的一些問題盡力做出了澄清，但輿論風向并沒有明顯變化。

據未來圖靈獲悉，Manus出現后，相關部門一度認為其具有典型價值，迅速準備向上級部門申報。但因同期網絡上對Manus技術原創性、潛在風險等質疑聲不斷發酵，出于審慎考慮，該部門最終撤回申報文件，暫緩將其作為典型推廣。

事實上，自去年以來，各大科技公司和研究機構就在瘋狂布局AI Agent領域。百度公司的李彥宏去年就曾明確表示“智能體是AI應用的最主流形態，即將迎來它的爆發點”，OpenAI CEO奧特曼在去年也將智能體的重要性排在了公司發展戰略的前列。

然而，Agent真的是AI落地的唯一解嗎？在這股狂熱的浪潮背后，AI是否已經陷入了Agent的“陷阱”？

人人都在推Agent

在AI領域，Agent并不是一個新的概念。早在1995年，計算機科學家Yoav Shoham就提出了軟件Agent的概念，指的是能夠在特定環境下自主運行，以實現設定目標的軟件實體。但在大模型出現之前，受限于技術水平，Agent的能力十分有限，應用范圍也相對較窄。

直到2022年，OpenAI發布了ChatGPT，引發了全球范圍內的AI熱潮。大模型強大的語言理解和生成能力，為Agent的發展注入了新的活力。人們開始設想，能否讓大模型驅動的Agent具備自主思考、規劃和執行任務的能力，從而真正成為人們的智能助手。

2023年，Auto GPT和Baby AGI等實驗性項目的出現，讓人們看到了這種可能性。這些項目基于GPT-4等大模型構建，能夠通過自主生成目標和計劃，調用各種工具（如搜索引擎、代碼執行環境等）來完成復雜的任務，如創建和管理網站、制定營銷計劃等。雖然這些項目還處于非常初級的階段，穩定性和可靠性都有待提高，但它們點燃了人們對AI Agent的熱情。

一時間，科技巨頭、初創公司、研究機構紛紛入局，試圖在這個新興領域搶占一席之地。OpenAI、Google、Meta、微軟等科技巨頭加大了在AI Agent領域的研發投入，推出了一系列相關產品和研究成果。

國內大廠同樣動作頻頻。阿里不僅推出Qwen2.5-Max模型，其視覺Agent可自動完成查詢、預訂等任務，還在基礎設施與數據服務層面持續深耕，在4月9日，阿里云宣布在百煉平臺全面支持MCP（模型上下文協議）服務部署和調用，用戶5分鐘即可搭建連接MCP服務的Agent，且未來三年將投入超3800億元用于云和AI硬件基礎設施建設。

圖片來源：阿里云

騰訊云正式發布支持 MCP插件托管服務的“AI開發套件”，助力開發者5分鐘搭建業務型AI Agent ， 字節跳動 Dev Infra團隊內部開發出類似Manus的智能體產品Dev Agent，集成內網知識庫與多種內部工具實現多項任務。百度上線文心大模型4.5及文心大模型X1，并在MCP Server領域發力，開發者能通過百度地圖MCP Server滿足各類出行場景需求。此外，智譜AI的Auto GLM以“全球首個免費深度操作智能體”引發關注，第四范式則憑借數百個企業級Agent應用深入金融、制造等垂直行業領域。

中信證券的研報預測，2025年會是AI Agent的“商業爆發元年”，市場規模可能達數百億美元。

回顧AI的發展歷程，每一次重大的突破和變革，都離不開技術的創新和應用場景的拓展。從圖靈測試到深度學習，從專家系統到GPT，AI的發展始終遵循著技術驅動和需求牽引的雙輪驅動模式。對于AI來說，重要的不是追逐某個熱門概念，而是持續投入研發，推動技術的創新和突破，同時深入挖掘用戶的需求，拓展AI的應用場景。

Agent或許是AI發展的一個重要方向，但絕不是唯一的方向。在這個充滿無限可能的領域，我們需要保持開放的心態和創新的精神，去探索更多的可能性，講述更多精彩的故事。

Agent走向Agentic

隨著技術演進，Agent概念也在不斷向Agentic AI演變。

2024年3月26日，吳恩達只教授在紅杉資本（Sequoia Capital）的人工智能峰會（AI Ascent）上發表了一次主題為《Agentic Reasoning》的演講中率先提及Agentic AI。

相較于傳統Agent，Agentic AI不再是被動接受指令的角色，而是被賦予主動思考、規劃和執行任務的能力，更像能自主決策的智能體。傳統的大型語言模型交互，多為用戶輸入指令，模型輸出結果，屬于“非代理型工作流程”，在處理復雜任務時缺乏迭代優化空間。而Agentic AI借助“代理型工作流程”，將復雜任務拆解為多個步驟，通過循環迭代逐步優化結果，與人類解決問題的思維模式更為接近。

圖片來源：硅基科技

OpenAI白皮書著重強調了Agentic AI的“Agenticness”，即系統所具備的智能性，使其能夠在復雜環境中靈活適應，朝著長遠目標穩步邁進。這意味著Agentic AI已不僅僅是一個被動的數據處理工具，它更像是人類在智能領域的得力伙伴，能夠像人類一樣進行推理、學習，并不斷優化自身行為。

Agentic AI不僅是數據處理工具，更是智能伙伴，能像人類一樣推理、學習并優化行為。在客戶服務、流程管理等領域，它展現出卓越效率與靈活性，自主處理客戶需求，優化服務體驗。其核心理念在于賦予機器代理權，使其能主動規劃、預測并決策，成為業務運營中的得力助手。Agentic AI標志著AI從輔助工具向自主管理者的轉變。

正如計算機科學家艾倫?凱所言，“預測未來的最好方式就是創造它”。在AI從Agent邁向Agentic AI的技術演進中，我們正見證著這句箴言的實踐。

技術的演進從來不是非黑即白的選擇，Agent與Agentic AI更像是AI發展圖譜中的重要坐標，而非終極答案。