2023年，AI行业的关键词从“大模型”转向了“Agent”（智能体）。无论是科技巨头、创业公司，还是政府机构，都在疯狂推进Agent相关技术。OpenAI的ChatGPT Plugins、Auto GPT、微软的Copilot、百度的“灵境”、阿里的“通义千问（Qwen-Agent）”等，各大厂商纷纷入局。据IDC（国际数据公司）研究显示，预计到2025年，全球AI市场的年复合增长率将攀升至20%以上。
但与此同时，质疑声不断，Agent概念的出现是否仅仅因为“AI讲不出新故事了”？
“Manus，帮我做一份特斯拉2024年的年报分析PPT，十页左右。”
你只需对着电脑说出这样的指令，Manus便会在独立的虚拟机中，自行联网搜索特斯拉的相关数据和资料，调用办公软件，生成一份完整的PPT，并最终将PPT以文件的形式输出给你。这便是全球首款通用型AI智能体产品Manus所宣称的功能。
3月6日凌晨，国内AI团队Monica（蝴蝶效应有限公司）在国外X平台用英文发布了通用AIAgent产品Manus，瞬间引爆AI圈。先是大量关注AI技术的自媒体纷纷点赞吹爆Manus，措辞夸张，称Manus作为全球首款通用Agent已在实力层面碾压OpenAI，喊出“Manus让硅谷无眠，让ChatGPT沉默”的口号。与此同时，能够率先体验Manus的邀请码更是在闲鱼上被炒到了10万的天价。
图片来源：ManusAI于X平台发布的帖子截图
然而，距离Manus出圈还不到48小时，舆论就出现了极具戏剧性的反转。
随着热度的攀升，许多人开始质疑Manus官方演示的功能并不具有技术上的自主创新，本质上更像是将成熟技术“封装套壳”做成产品。再加上邀请码机制形成的饥饿营销，有人甚至直接将Manus的走红当成了一次精心策划的借AI热度发售虚拟币的炒作。
从“DeepSeek之后的又一个王炸”到跌入“套壳+过度营销”的舆论漩涡，Manus的口碑在短短几天之内上演了惊天大反转。时至今日，即便官方团队对饱受争议的一些问题尽力做出了澄清，但舆论风向并没有明显变化。
据未来图灵获悉，Manus出现后，相关部门一度认为其具有典型价值，迅速准备向上级部门申报。但因同期网络上对Manus技术原创性、潜在风险等质疑声不断发酵，出于审慎考虑，该部门最终撤回申报文件，暂缓将其作为典型推广。
事实上，自去年以来，各大科技公司和研究机构就在疯狂布局AI Agent领域。百度公司的李彦宏去年就曾明确表示“智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点”，OpenAI CEO奥特曼在去年也将智能体的重要性排在了公司发展战略的前列。
然而，Agent真的是AI落地的唯一解吗？在这股狂热的浪潮背后，AI是否已经陷入了Agent的“陷阱”？
人人都在推Agent
在AI领域，Agent并不是一个新的概念。早在1995年，计算机科学家Yoav Shoham就提出了软件Agent的概念，指的是能够在特定环境下自主运行，以实现设定目标的软件实体。但在大模型出现之前，受限于技术水平，Agent的能力十分有限，应用范围也相对较窄。
直到2022年，OpenAI发布了ChatGPT，引发了全球范围内的AI热潮。大模型强大的语言理解和生成能力，为Agent的发展注入了新的活力。人们开始设想，能否让大模型驱动的Agent具备自主思考、规划和执行任务的能力，从而真正成为人们的智能助手。
2023年，Auto GPT和Baby AGI等实验性项目的出现，让人们看到了这种可能性。这些项目基于GPT-4等大模型构建，能够通过自主生成目标和计划，调用各种工具（如搜索引擎、代码执行环境等）来完成复杂的任务，如创建和管理网站、制定营销计划等。虽然这些项目还处于非常初级的阶段，稳定性和可靠性都有待提高，但它们点燃了人们对AI Agent的热情。
一时间，科技巨头、初创公司、研究机构纷纷入局，试图在这个新兴领域抢占一席之地。OpenAI、Google、Meta、微软等科技巨头加大了在AI Agent领域的研发投入，推出了一系列相关产品和研究成果。
国内大厂同样动作频频。阿里不仅推出Qwen2.5-Max模型，其视觉Agent可自动完成查询、预订等任务，还在基础设施与数据服务层面持续深耕，在4月9日，阿里云宣布在百炼平台全面支持MCP（模型上下文协议）服务部署和调用，用户5分钟即可搭建连接MCP服务的Agent，且未来三年将投入超3800亿元用于云和AI硬件基础设施建设。
中信证券的研报预测，2025年会是AI Agent的“商业爆发元年”，市场规模可能达数百亿美元。
回顾AI的发展历程，每一次重大的突破和变革，都离不开技术的创新和应用场景的拓展。从图灵测试到深度学习，从专家系统到GPT，AI的发展始终遵循着技术驱动和需求牵引的双轮驱动模式。对于AI来说，重要的不是追逐某个热门概念，而是持续投入研发，推动技术的创新和突破，同时深入挖掘用户的需求，拓展AI的应用场景。
Agent或许是AI发展的一个重要方向，但绝不是唯一的方向。在这个充满无限可能的领域，我们需要保持开放的心态和创新的精神，去探索更多的可能性，讲述更多精彩的故事。
Agent走向Agentic
随着技术演进，Agent概念也在不断向Agentic AI演变。
2024年3月26日，吴恩达只教授在红杉资本（Sequoia Capital）的人工智能峰会（AI Ascent）上发表了一次主题为《Agentic Reasoning》的演讲中率先提及Agentic AI。
相较于传统Agent，Agentic AI不再是被动接受指令的角色，而是被赋予主动思考、规划和执行任务的能力，更像能自主决策的智能体。传统的大型语言模型交互，多为用户输入指令，模型输出结果，属于“非代理型工作流程”，在处理复杂任务时缺乏迭代优化空间。而Agentic AI借助“代理型工作流程”，将复杂任务拆解为多个步骤，通过循环迭代逐步优化结果，与人类解决问题的思维模式更为接近。
图片来源：硅基科技
OpenAI白皮书着重强调了Agentic AI的“Agenticness”，即系统所具备的智能性，使其能够在复杂环境中灵活适应，朝着长远目标稳步迈进。这意味着Agentic AI已不仅仅是一个被动的数据处理工具，它更像是人类在智能领域的得力伙伴，能够像人类一样进行推理、学习，并不断优化自身行为。
Agentic AI不仅是数据处理工具，更是智能伙伴，能像人类一样推理、学习并优化行为。在客户服务、流程管理等领域，它展现出卓越效率与灵活性，自主处理客户需求，优化服务体验。其核心理念在于赋予机器代理权，使其能主动规划、预测并决策，成为业务运营中的得力助手。Agentic AI标志着AI从辅助工具向自主管理者的转变。
正如计算机科学家艾伦・凯所言，“预测未来的最好方式就是创造它”。在AI从Agent迈向Agentic AI的技术演进中，我们正见证着这句箴言的实践。
技术的演进从来不是非黑即白的选择，Agent与Agentic AI更像是AI发展图谱中的重要坐标，而非终极答案。
