21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者董靜怡 上海報(bào)道 國(guó)產(chǎn)大模型與創(chuàng)新應(yīng)用正加速融合。
3月11日，Manus平臺(tái)與阿里通義千問團(tuán)隊(duì)宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方將基于通義千問系列開源模型，在國(guó)產(chǎn)模型和算力平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)Manus的全部功能。目前兩家技術(shù)團(tuán)隊(duì)已展開緊密協(xié)作，致力于為中國(guó)用戶打造更具創(chuàng)造力的通用智能體產(chǎn)品。
阿里方面也向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者確認(rèn)，Manus和阿里通義千問確實(shí)在進(jìn)行開源模型方面的合作，“我們期待與更多全球AI創(chuàng)新者開展合作。”
“阿里通義千問與Manus的戰(zhàn)略合作，說明國(guó)產(chǎn)大模型與創(chuàng)新應(yīng)用開始深度融合。”IDC中國(guó)高級(jí)分析師楊雯向記者分析稱。
此次合作阿里通義千問為Manus提供堅(jiān)實(shí)的底層模型支撐，而Manus則通過實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景反饋，幫助優(yōu)化模型迭代，這種“底層能力+上層應(yīng)用”的協(xié)同模式有望彌補(bǔ)Manus的技術(shù)短板，同時(shí)為阿里通義千問開辟新的商業(yè)化落地路徑。
業(yè)內(nèi)分析指出，阿里此次合作是看中了Manus這一“流量密碼”搶占先機(jī)。隨著AI Agent（智能體）從實(shí)驗(yàn)室概念迅速崛起為科技巨頭的戰(zhàn)略核心，多份研報(bào)預(yù)測(cè)，2025年將成為AI智能體爆發(fā)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
面對(duì)這一明確趨勢(shì)，各大廠商的競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)入白熱化階段。
“大廠技術(shù)底座+初創(chuàng)應(yīng)用創(chuàng)新”
從技術(shù)路徑來看，Manus的崛起堪稱“借力打力”的典型案例。
其背后公司成立于2023年，并未自研大模型，而是通過整合Claude和阿里通義千問的微調(diào)模型構(gòu)建產(chǎn)品，其創(chuàng)新點(diǎn)在于將復(fù)雜任務(wù)拆解為模塊化流程，并通過交互設(shè)計(jì)降低用戶操作門檻。
例如，用戶僅需輸入“篩選適合金融崗位的應(yīng)屆生簡(jiǎn)歷”這類簡(jiǎn)單指令，Manus即可調(diào)用自然語言理解、數(shù)據(jù)分析、決策推理等模塊，完成從解析崗位需求到輸出候選人排序的全流程。
這種“任務(wù)拆解+工具鏈串聯(lián)”的模式，使其在3月5日發(fā)布早期預(yù)覽版后迅速出圈。Manus此次發(fā)文表示，為滿足中文用戶需求，Manus與阿里通義千問團(tuán)隊(duì)正式達(dá)成戰(zhàn)略合作。
此前，Manus主界面為英文。楊雯向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，其與阿里的合作聚焦中文語境適配與算力國(guó)產(chǎn)化，旨在打造更貼近本土需求的通用智能體。
然而，Manus也曾因“技術(shù)壁壘不足”引發(fā)爭(zhēng)議。在其迅速走紅后，開源社區(qū)MetaGPT團(tuán)隊(duì)僅用3小時(shí)便成功復(fù)刻出OpenManus項(xiàng)目，這一現(xiàn)象凸顯出應(yīng)用層創(chuàng)新的技術(shù)門檻仍需進(jìn)一步提升，以構(gòu)建更堅(jiān)實(shí)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
反觀阿里通義千問團(tuán)隊(duì)，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)恰恰在于大模型研發(fā)與開源生態(tài)建設(shè)。在此次合作中，阿里通義千問也將為Manus提供底層技術(shù)支撐。
行業(yè)分析指出，這一合作有望彌補(bǔ)Manus在算力方面的不足。由于Manus單任務(wù)Token消耗量遠(yuǎn)超傳統(tǒng)Chatbot，此前因訪問量激增，其服務(wù)器屢次出現(xiàn)“負(fù)載過高，無法創(chuàng)建任務(wù)”的提示，高投入模式的使用次數(shù)從每日五次驟減至一次。
根據(jù)合作內(nèi)容，阿里將為Manus提供算力平臺(tái)資源，這或?qū)⒔鉀QManus作為初創(chuàng)企業(yè)的算力瓶頸問題，提升其性能和穩(wěn)定性。
阿里通義千問系列模型的技術(shù)突破也在顯著降低算力需求。3月6日推出的QwQ-32B推理模型，盡管僅有320億參數(shù)，但通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化，其性能已能與6710億參數(shù)的DeepSeek-R1相媲美。此外，該模型支持消費(fèi)級(jí)顯卡本地部署，為中小企業(yè)采用國(guó)產(chǎn)AI解決方案提供了更具經(jīng)濟(jì)性的選擇。
阿里通義千問團(tuán)隊(duì)還表示，未來將繼續(xù)探索將智能體與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的集成，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)推理，探索更高智能進(jìn)而最終實(shí)現(xiàn)AGI的目標(biāo)。
而對(duì)阿里而言，此次合作是其開源戰(zhàn)略的重要延伸。阿里通義千問通過支持Manus這類高流量應(yīng)用，可吸引更多開發(fā)者加入其開源生態(tài)，形成“模型供給—應(yīng)用創(chuàng)新—用戶反饋—模型優(yōu)化”的正向循環(huán)。這種生態(tài)化打法，也有望增強(qiáng)阿里在AI產(chǎn)業(yè)鏈的話語權(quán)。
楊雯向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，這種“大廠技術(shù)底座+初創(chuàng)應(yīng)用創(chuàng)新”的模式，不僅加速了國(guó)產(chǎn)模型的商業(yè)化落地，也為行業(yè)提供了技術(shù)協(xié)同的范例。
Agent成熟了嗎？
從技術(shù)演進(jìn)的角度來看，Agent正被視為“下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)”。
如今，用戶對(duì)AI智能體的期待已從基礎(chǔ)功能轉(zhuǎn)向個(gè)性化與場(chǎng)景化服務(wù)，尤其是在簡(jiǎn)歷篩選、金融分析等垂直領(lǐng)域。Manus的迅速走紅正是這一趨勢(shì)的生動(dòng)體現(xiàn)——其內(nèi)測(cè)邀請(qǐng)碼在二手平臺(tái)被炒至5萬元高價(jià)，社交媒體上的討論熱度持續(xù)攀升，反映出市場(chǎng)對(duì)“真正可用”的智能體產(chǎn)品的迫切需求。
Manus所屬公司Butterfly Effect在2024年11月完成A輪融資，吸引了騰訊、紅杉中國(guó)、真格基金以及王慧文等知名投資方的參與，充分展現(xiàn)了市場(chǎng)對(duì)其商業(yè)前景的看好。
與此同時(shí)，其他科技巨頭也在AI Agent領(lǐng)域積極布局。微軟在2024年宣布打造全球最大的企業(yè)級(jí)AI Agent生態(tài)系統(tǒng)，并在Dynamics 365中集成了10個(gè)自主AI Agent；谷歌基于Gemini 2.0模型推出了三款A(yù)I Agent，包括“通用大模型助手”Project Astra、“瀏覽器助手”Project Mariner以及“編程助手”Jules；OpenAI則在2025年1月發(fā)布了首款A(yù)I智能體Operator，并于3月11日推出全新Agent工具，旨在幫助開發(fā)者更便捷地創(chuàng)建能夠自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的AI Agent。
OpenAI首席產(chǎn)品官Kevin Weil在3月11日表示，2025年將成為AI智能體爆發(fā)的關(guān)鍵一年，ChatGPT和開發(fā)者工具將從回答問題轉(zhuǎn)變?yōu)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中為用戶執(zhí)行任務(wù)。
日前，階躍星辰CEO姜大昕在階躍星辰生態(tài)開放日上表示，Agent的發(fā)展依賴于兩大核心要素：一是多模態(tài)能力，讓Agent充分地感知和理解世界；二是推理能力，使Agent能夠進(jìn)行長(zhǎng)思維鏈的慢思考，主動(dòng)規(guī)劃、嘗試、反思，通過不斷糾錯(cuò)提供精準(zhǔn)答案。過去一年，這兩個(gè)能力均取得了進(jìn)展。
開源證券研報(bào)表示，AI Agent應(yīng)用將在2025年多點(diǎn)開花，其中AI Agent有望在B端率先商業(yè)化，電商、營(yíng)銷、CRM、金融、法律等場(chǎng)景加速落地。
然而，也有觀點(diǎn)認(rèn)為，盡管AI Agent在技術(shù)上取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些亟待解決的問題。
“我認(rèn)為AI Agent雖然潛力巨大，但尚未達(dá)到爆發(fā)的臨界點(diǎn)。”O(jiān)penCSG（開放傳神）創(chuàng)始人陳冉向記者表示，“一方面，大模型的降本增效尚未充分實(shí)現(xiàn)，仍需進(jìn)一步優(yōu)化；另一方面，Agent對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的要求極高，而數(shù)據(jù)的生成、歸納與收集方式尚未普及。”
目前，AI Agent主要依賴于特定場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型，在深層語義理解和復(fù)雜邏輯推理方面仍存在不足，尤其是在處理復(fù)雜邏輯任務(wù)時(shí)失誤率較高，這為其大規(guī)模商用帶來了潛在風(fēng)險(xiǎn)。
此外，倫理道德問題也引發(fā)了行業(yè)的廣泛關(guān)注。楊雯向記者表示，Agent可能生成有害、虛假或誤導(dǎo)性內(nèi)容，引發(fā)社會(huì)問題；它還存在數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)泄露；當(dāng)出現(xiàn)問題時(shí)，責(zé)任界定較為困難，難以明確開發(fā)者、使用者等各方的責(zé)任。
盡管如此，趨勢(shì)已然明朗。對(duì)企業(yè)而言，抓住這一波技術(shù)浪潮至關(guān)重要。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，誰能率先突破工程化瓶頸、構(gòu)建可持續(xù)的商業(yè)模式，誰就能在AI Agent的“臨界點(diǎn)”到來時(shí)，占據(jù)生態(tài)制高點(diǎn)。
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