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巨头抢滩 资本沸腾 AI智能体如何跨越幻觉陷阱?******Manus的出现,激起了科技与资本市场的双重震荡,一时间AI Agent相关概念股集体大涨,阿里、谷歌、微软等科技巨头密集发布智能体研发计划......
而在这场热潮的背后,是AI技术从“被动应答”向“主动执行”的范式跃迁。
尽管市场的评价褒贬不一,但不能否认,Manus的突破性在于,它首次验证了通用型AI Agent在复杂场景下的商业化可行性。
传统的大语言模型虽能生成文本,却难以闭环执行任务,而Manus通过“规划-验证-执行”的架构,将AI大模型的认知能力转化为生产力工具。
根据麦肯锡等多份权威报告,在多元化需求驱动下,AI Agent市场呈爆发式增长态势,2024年全球AI Agent市场规模约为51亿美元,预计2030年将飙升至471亿美元,复合年增长率高达44.8%。
然而,这场“智能体浪潮”并非坦途。技术瓶颈与商业野心的碰撞,让AI Agent的竞争既充满想象力,又暗藏风险。
破壁之战
本质上,AI Agent的是具备人类思维范式的数字劳动力。
如果说聊天机器人还停留在“对话”阶段,那么Agent则已经开始“行动”。简单来说,可以理解为一种更智能、更自主的AI应用,它不仅能回答问题,还能执行任务、完成交易。
它们可以被应用于各种场景,如客户服务、金融分析、软件开发等,极大地提高了生产力和效率。
以大语言模型为“大脑”,AI Agent不仅能理解指令表层语义,更能捕捉隐含需求。例如用户说“找性价比高的酒店”,Manus会结合季节、当地活动等上下文推理出“预算敏感型”或“体验优先型”需求。
而可以期待的是,随着大模型在多模态能力上的持续突破,特别是多模态融合技术的迭代升级,AI Agent将能够更精准地解析并反馈用户需求,逐步实现类人类的视听感知与交互能力。
这将使得AI Agent可以应用于更广泛的领域,如医疗诊断、自动驾驶、智能安防等。
在单体智能持续优化的同时,还可以想象的是,未来的AI Agent或许也能够突破单机运作模式,通过协同机制重构复杂任务处理与决策链条。
这种多智能体系统(MAS)通过角色定位机制,能够使每个智能体如同专业化分工的人类团队。
举例来说,在软件开发的场景下,每个AI Agent都有自己的特长,有的擅长编程,有的擅长设计,还有的专门检查质量,只要它们能很好的协作,就能一起完成一个高质量的软件项目。
此外,MAS系统还能模拟人类的决策过程,就像人遇到问题时会找人商量一样,多智能体也可以模拟集体决策的行为,这样就能为用户提供更好的信息支持,特别是在一些复杂的情况下。
比如遇到紧急情况,这些AI智能体就能帮用户模拟所有可能的情形,及时提供有用的信息,让用户能更快更好的作出决定。
可以说,这种“类人”的智能范式,正在重构生活、工作的成本结构。而从Manus开始,似乎AI Agent已从概念验证阶段,迈入规模化落地的临界点。
巨头竞速
AI Agent的热潮并非偶然,而是技术演进的必然产物。
早在2024年红杉AI峰会上,吴恩达教授便预言“AI Agent是AI发展的下一个关键阶段”。事实上,2024年期间,便有不少科技巨头布局AI Agent。
如谷歌在2024年12月发布了其最新版大模型Gemini2.0系列,并介绍了多个智能体应用,如ProjectAstra。微软也在2024年10月和11月分别发布了多个面向销售、运营等场景的AI智能体,并推出CopilotStudio平台支持用户构建自主智能体。
进入2025年,Manus的火热,彻底带动了市场的情绪。
海外,OpenAI近期公布的商业化计划进一步印证AI Agent的B端潜力。其“博士水平”Agent针对科研与软件开发场景,每月服务费高达2万美元,覆盖从基础分析到复杂任务的全链条需求。
国内方面,阿里千问QwQ-32B模型中也集成了与智能体Agent相关的能力,使其能够在使用工具的同时进行批判性思考,并根据环境反馈调整推理过程。
另一方面,开源社区已出现OpenManus、OWL等新产品,基于Manus进行复刻和创新,有望推动Agent产品百花齐放。
资本市场的狂热更加印证了这一趋势。
Manus发布当天,A股超150只AI智能体概念股涨停,立方控股、酷特智能等涨幅超20%。
此外,Manus发布后,券商PPT、分析师路演火速上线,不完全统计显示,中金、华泰、招商、中泰等数十家券商研究所进行了路演,其中有分析师上线了多场路演,路演内容从技术原理、AI应用、受益方向到落地场景、产业圈推演,内容丰富。
当然,在热潮的背后,也有不同的声音。不少业内人士认为,Manus属于AI Agent初级的应用,市场的反应过大了。
事实也的确如此,AI会进一步拉平信息差,大量收集信息、整理资料的工作可以交给AI,但真正距离生成投资决策,无疑还有很长的路要走。
其中,最大的挑战在于:AI幻觉的幽灵始终萦绕不去。
技术瓶颈
AI Agent的竞争,入口为王。
当掌握更多用户流量的厂商,有望实现“流量-数据-使用体验”的正向循环,且随着开源模型能力升级弥补大厂及中小厂技术代差,AI产品工程化能力,或拉开产品使用体验差距。
可尽管展现出巨大的潜力,但AI Agent的爆发仍面临多重障碍。从商业模式到技术瓶颈,从法规缺失到用户认知,每个环节都在考验着行业的耐心。
首当其冲的原因就在于,现有技术还无法有效地解决AI幻觉的问题。
以当红的Manus来说,虽然在GAIA基准测试中取得了优异成绩,但在实际应用中,仍存在一些不稳定的情况。
有实测用户反馈,在处理复杂任务时,Manus偶尔会出现任务执行失败或结果不准确的问题。在进行股票数据分析时,Manus可能会因为数据接口的临时故障或数据格式的细微变化,导致分析结果出现偏差。
再以OpenAI的GPT4.5来说,毫无疑问,这是目前最强的大语言模型。但在SimpleQA基准测试中,GPT-4.5的准确率为62.5%,幻觉率为7.1%,尽管这一成绩要远优于GPT-4o、OpenAIo1和o3-mini等模型,但是依然存在着相当高的幻觉率。
而这种幻觉,在金融、医疗等高风险领域,任何一点误差,都可能引发系统性风险。
假设某医疗诊断Agent,其误判罕见病案例的概率为3%,客若应用于千万级用户群体,那么潜在误诊人数将高达30万。
除了幻觉,紧接着的是数据孤岛与通用能力的矛盾。
AI Agent的效能高度依赖场景数据,例如金融风控需要实时交易数据,而医疗诊断依赖患者病史库,数据割裂会导致通用型Agent难以跨领域迁移。
最后是伦理与监管的滞后性。AI Agent的自主决策涉及隐私泄露、责任归属等伦理问题,比如调用用户健康数据、自动驾驶事故等等,而全球监管框架尚未成熟。
由此可见,AI Agent的破局路径需从技术、生态与监管三端协同推进。而未来,谁能率先突破技术瓶颈并构建合规生态,毫无疑问,谁就将主导这场智能体时代的“诺曼底登陆”。
注:文/路世明,文章来源:锌财经(公众号ID:xincaijing),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。
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