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從“大模型熱”到“Agent 潮”,“真風口”還是“偽命題”?

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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ChatGPTPlugins、AutoGPT、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AgenticAI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。”

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AIAgent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”,OpenAICEO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YoavShoham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,AutoGPT和BabyAGI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AIAgent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AIAgent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AgenticAI演變。

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

相較于傳統Agent,AgenticAI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AgenticAI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AgenticAI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AgenticAI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。

AgenticAI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。AgenticAI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。

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