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大模型应用正在从 Copilot 转向 AI Agent ➡️ 多Agent！ 朋友圈被Manus的发布刷了屏——这家公司在通用AI Agent领域搞了件大事。现在媒体侧先来了一波安利，而普通打工仔的我们只能在外面围观（邀请码臣妾拿不到哇～～）  对行业观察者来说，答案藏在创新的底层逻辑里：AI Agent正在进化为「能持续完成整条任务链的自动驾驶」。  与其观望，还不如我们先来搞清楚 AI Agent是什么？作为下一代生产工具可以用来干什么？ AI 洞见研究院做了深度资料的整理： 分享内容目录： 01 被疯抢的Manus：验证了AI Agent两个核心进化 02 什么是AI Agent 03 AI Agent 是否要人介入？ 04 AI Agent 市场规模 05 有PMF的AI Agent 成熟场景有？ 06 加入星球会员，获得AI Agent资料大全 ● 1，PMF 商业化：市场空间与3种定价模式 ● 2，企业对AI Agent的核心需求 ● 3，AI Agent 场景梳理（12个场景） ● 4，AI Agent的生态图谱 ● 5，大厂的AI Agent布局（字节、百度、OpenAI、IBM。。。）
part 01 被疯抢的Manus 验证了AI Agent两个核心进化 Manus的本质是 “compute use +虚拟机 + artifacts + 多Agent协同”，核心是对 现有Cursor类产品的再封装，降低使用门槛，让非技术用户也能更轻松地利用AI进行复杂任务编排。 1 1.从「工具人」到「任务Owner」： 让模型掌握更多的自主权 这背后的技术支撑是大模型（LLM）与智能体（Agent）的化学反应，AI正在构建类人工作流。就像Manus演示的场景，用户说要一份特斯拉股票的全面分析并给出投资建议，AI自动调取特斯拉的股价数据，对数据进行评估，对数据进行合并，并生成网页把数据和建议展现出来。  2 UI的效率和创新： 做了多agent 协同，有一种真人干活感 产品交互把workflow的使用场景做了更多具象化，输入需求贴合数据分析、整合场景，执行在虚拟电脑环境(与直接操作用户电脑屏幕相比安全性更高，灵活性更好)，扩展了agent的行动边界，同时输出有标准的交付物-比如文件或网站。 工程技术上对multi-agent框架在实际场景的工作流上做了一些打磨，可以实现相对可控的结果输出。 AI Agent 的工具是有组合复利效应的。一个AI会用五种工具，另一个AI会用五种工具。但如果是同一个AI会用十种工具，它能创造的价值会比前两个AI加起来还要大很多。而这就是我看到的Manus的核心价值。 Manus 贯通了整个workflow工作流，不再是你问我答，使用多个工具达到了用户的最终目的，可以让互联网访问、PPT生成、网页生成等工具的效率提升了多个台阶。Manus实现了交付系统，把整个链路打通。  但AI 洞见研究院认为，Manus 离真正的 AI Agent 还是有差距的： 1，Manus还没看到真正执行的能力，目前看起来类似Browser的方式进行操作。 2，真正的 ai agent 能够完全自主决策，在每一步他都自己知道自己要去调用什么样的工具，完成什么样的任务。 3，Deep research 代理是未来。 DeepResearch 是用经过end-to-end模型训练出来，不是使用手工编排的workflow，需要end-to-end训练数据。 👇👇👇下面，AI 洞见研究院为大家整理了 AI Agent的资料，帮助大家更好的理解 AI Agent。👇👇👇 part 02 什么是AI Agent AI Agent是能独挡一面的AI超级助理，一种具备自主性、环境感知能力和持续学习能力的人工智能系统。其核心特征是通过与环境互动收集数据，独立规划任务路径、调用工具并执行决策，最终在无需人工干预的情况下实现预设目标。  AI Agent的核心在于自主性的增强，可有效完成某一个工作点或工作单元，尽量减少人的干预； 评价一个AI Agent的核心逻辑：在流程上的节点上完成了什么程度的自动化。  part 03 AI Agent 是否要人介入？ Copilot 的模式需要人的指挥，得一步步下指令它才回执行和返回结果。 Agent是能独当一面的AI超级助理。直接面对目标任务，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力，因此终极形态的AI Agent只需要用户的起始指令和结果的反馈，过程中并不需要人的介入。  Copilot就像个需要指挥棒的程序助手——咱们而真正的智能Agent就是能独当一面的AI管家。这种高级AI能记住任务进度、自己分析推理、制定计划、动手执行。说白了，真正的完全体AI Agent，只要用户给个开头指令，最后确认结果就行，中间完全不用随时盯着，比提线木偶式的Copilot聪明多了。 未来，AI Agent 只需一次人 approval 介入。就像自动驾驶一样，变得更加的强大，而不是像每周要执行一件事情的固定工作来让AI agent来做。 part 04 AI Agent 市场规模 根据Market.us预测，至2033年全球AI Agent市场规模有望超过1300亿美元，2023-2033年复合增长率约为43.9%。 海外企业服务类公司推出的Agent范围涵盖企业管理、营销服务、客服系统等。DeepSeek R1推理能力突出，在性能、价格、开源上的优势有望驱动国内企业对大模型的深度应用。  part 05 有PMF 的AI Agent 成熟场景有？ AI Agent让每个普通人都可以尝试搭建的AIGC领域个性化应用，从目前来看，有PMF得成熟落地场景，可能会发生在销售营销、HR、医疗或制造业等行业的场景上。
part 06 加入星球会员， 获得AI Agent 资料大全 AI洞见研究院整理【7个Manus 演示案例】、 AI Agent的资料包括： 🔒🔒🔒加入星球会员解锁 🔒🔒🔒  ● 1，PMF 商业化：市场空间与3种定价模式 ● 2，企业对AI Agent的需求 ● 3，AI Agent 场景梳理（12个场景） ● 4，AI Agent的生态图谱 ●5，大厂的AI Agent布局（字节、百度、OpenAI、IBM。。。） 部分资料： 好了，今天就分享到这里。 AI洞见研究院的付费服务，照常营业： 1，星球会员：199元/一年更新和回答问题（扫码上面二维码） 2，付费咨询：999元/1小时（针对专业问题「电话/视频」一对一咨询） 大家的认可和口碑： |
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