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深度实测通用Agent 2.0,学会全栈开发后把GPT Agent按在地上打了

发布日期:2025-07-22 16:06:14 浏览次数: 1542
作者:卡尔的AI沃茨

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MiniMax Agent 2.0重新定义了AI开发边界,从全栈开发到多模态处理,让无代码时代真正触手可及。

核心内容:
1. MiniMax Agent 2.0的六大核心能力实测
2. 全栈开发案例深度解析(含支付系统集成)
3. 80个真实场景的应用展示与资源获取方式

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

OpenAI GPT Agent以为只比Manus们差了一步,

但7月份带着一堆更新回归的MiniMax Agent告诉它其实已经慢一圈了。

还在卷PPT、可视化网页制作、报告制作的时候,MiniMax已经可以完成:

全栈开发和部署(做出来的网页支持登陆、注册、前后台、以及Stripe支付)

我真的可以搬出那句人人都可以是独立开发者了,这一整套流程都安排好,真的不夸张,这样一套无代码的开发系统,去年是1500左右/月,我都用下不去手。

  • 多模态的输入输出(图片、音频、视频)
  • 定制自己需要的MCP Servers
  • 还支持定时任务(每天更新AI日报都不是压力测试了) 


我从快80个真实案例里面分为6大类,一起来看看这个豪华的目录吧:
  1. 1.全栈开发:开发互动论坛 & Strip支付课程购买网站
  2. 2.自动化工作流:AI日报 & OpenAI日报(举例)
  3. 3.MCP自建:酒店比价MCP
  4. 4.多模态内容:图片位置识别 & 30s视频短片生成
  5. 5.交互式学习:初一数学游戏化学习
  6. 6.  PPT制作:有一个好看的案例太想分享了

Here we go!

我跟MiniMax Agent的聊天记录和提示语都打包整理好了,还是老规矩,公众号回复“mmagent”就行,两个m哦


 01|全栈开发 

MiniMax Agent 应该是第一个敢把“全栈开发”这四个字说出来且确实能做出来的 Agent。

试着用它开发了一个在线论坛,整个需求是 Agent 自己分析出来的:首页要有帖子列表、每个帖子有详情页、支持注册登录、有评论功能,甚至还自动检测登录态安全、接口健壮性这些细节,真像个经验丰富的前端+后端全职程序员做的。

从发到我邮箱里的邮件信息可以看出是接入了Supbase(简单理解成云端数据库),整体逻辑都非常顺,注册、验证、登陆、发帖都没有卡顿,页面之间的路由跳转丝滑得不像AI搭的。


🔗 06f75ewdtw.space.minimax.io

最简单也最困难的登陆功能能做的话,

距离完成一个基础的Saas网页就差个收款功能了。

这一点可能不同的人想法不一致,但是就拿我自己做的网页来说,除了基础UI外,我首先要的是基础的信息整理,比方说ai工具的开源替代(存个20页左右),再加一个登陆功能,吸引用户收藏、评论等等。真的就差个收款功能了,可能是让用户可以自定义分类,或者提交自己的工具等等。

在MiniMax里加一个新需求:

开发一个带Stripe支付功能的在线课程购买网站

🔗 kcvaoey6ln.space.minimax.io

它就能自己构建商品展示页、添加购物车、生成订单、调用 Stripe SDK 并处理支付成功/失败的回调逻辑,全流程自己跑了一遍测试,交付前还会主动跟你确认体验是否流畅。

总的来说,我能清晰感受到 MiniMax Agent 是有工程意识的,它不是凑页面交差,没有多余的功能,而是真心想交一个“可用”的项目。


 02|自动化工作流 

现阶段的搜索组件有太多选择了,有AI搜索、联网搜索的MCP、有平台会自带Deep Research或者Deep Search,

所以我前段时间也放弃了继续做每日AI日报,比起每一条信息的压缩和挑选,更难的是要每天更新。


Image

MiniMax Agent算是圆了我一个小遗憾 

对信息自动收集来说,我还是建议大家将一个个主体做成独立的信息源,

不然光是要生成全网前十的AI新闻的话,得到的信息只能是非常零碎的,实在不行分平台来收集信息效果都会好点。 


制作一个网页,通过后端调用serper API每分钟更新并搜索获取OpenAI新闻。希望整体UI风格接近OpenAI官方网站油画质感。无需手动刷新按钮。

🔗 cth57sk0va.space.minimax.io

那再提升一下,让MiniMax自己用serper API做信息检索、用Gemini API完成内容合成和排版,用Subpase存储最近5天的日报、还要每天八点自动启动工作流:

🔗 q9s4jxcvv6.space.minimax.io

照样可以做,我现在真有点想把AI日报升级一下重新开放出来了,

之前囤的几百个信息源我现在只把一部分做成了Rss,光自己看的话每天都看不过来。


 03|MCP自建 

这里的开头我挺想引用一下我看到的 @idoubi 和 @深绘 关于MCP的一段对话。我感觉会消除不少人的疑惑,我浓缩摘要了一下:

提问:

说实话,我还是Get不到MCP的点。

这件事的本质,其实就是AI发起一个工具调用请求,服务方给出工具执行结果,AI添加到上下文,然后回答用户或者继续调用。

如果说这是为了统一标准,OpenAPI不是已经是标准了吗?全世界的API都在用OpenAPI文档,AI也能直接读懂,工具调用完了结果该怎么加到上下文还是怎么加,为啥还要搞个MCP?


回复:

  1. a.不是所有 api 都有文档,没有文档 AI 不知道调用什么 API。mcp 在定义工具的时候,相当于是在写文档
  2. b.不是所有写代码的都喜欢对接 api,写一个 mcp client,就能一次性接入很多个 api 提供的功能
  3. c.在 OpenAI 创建的 gpts,你不能在其他地方用。用 mcp 制作的服务器,你可以用在任何 chatbot

AI 时代的万物互联,需要 MCP 这样的协议

那现在MCP Servers的问题是数量还是太少了,想要把自己的服务打包成MCP,我在之前的教程里面也给出了相对简单的实现路线,也要一个固定模版、一套API文档、以及Claude来帮帮场。

在 MiniMax 里,一句话就能搞定:

编写一个能够比较Agoda和Booking酒店价格并包含酒店名称的MCP程序

enmm,提示语就是如此简单,从它的执行过程中看,首先是会找有没有类似的MCP,发现实在是没有之后,就到了程序员的快乐超市Github找了一个“看起来很有前途”的项目(这是它原话)

但是这个库更新的时间已经是很久之前了,所以MiniMax是参考它的结构重新生成了完整的配置文件。


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在生成的README里面是有安装说明书的,


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连上ChatWise之后,也是帮我找到了下个月巴厘岛的优惠酒店了


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 04|多模态内容 

接下来就是考考MiniMax的多模态能力,上面的case我都输入的文本,那图片、音频、甚至是视频呢?


分析照片拍摄的确切位置


这个case当时o3 pro出来的时候都在测,很多模型都是蒙的,经不起推敲。

所以MiniMax建立了一个计划文档,首先做图像分析,看到了樱花、大楼、特色的道路设计,然后换了几个不同的搜索源确认哪些地方是以夜樱灯饰出名的,最后搜索了一大堆卫星图像,确定了位置坐标,甚至还推测出了当时是在举办 Midtown Blossom 活动,分析到一半它还会再看一遍图像来刷新记忆。


输入好了,输出怎么样?我不是才更新了视频Agent的横评嘛,所以来吧:

写一个30秒的小故事,主角是一个穿着宇航服的女孩,在下雨天的便利店门口偶遇了未来的自己。要画面氛围感强,补充完整的剧情,有配音和背景音乐

配音很有复古感,而且分了角色,这个很难得,画面整体的逻辑都还不错,成功率也很高。画面的场景和人物一致性也很好,但我看着更像女孩怀念离开的妈妈,不太像遇见未来的自己,剧情这一块可以进一步优化。


 05|交互式学习 

值得分享还是太多太多了,我们再来个互动感拉满的案例吧,

帮我做一个网站,展示和教学初一数学的所有知识点,数学公式要正常展示,如果有图形几何等知识点要用动画效果教学,索引知识点的方式可以做的像通关游戏一样

🔗 cghopcufj0.space.minimax.io

Amazing啊,能用来学习的Agent又多一个,MiniMax会先拆解教学目标,再根据教学节奏做出章节划分,然后每章配小游戏、小测试和答疑模块,甚至还需要先做对前面几关才能解锁后续。。

所以理论上积分足够的话,

我完全可以在MiniMax Agent里轻松完成搭建一套带前后台、收款、多模态输入输出、有丰富交互细节的网站,还能顺手做出一大堆MCP。


 06|PPT制作 

帮我做一个新世纪福音战士介绍PPT

虽然PPT不是这次最主要的更新,但是作为Eva厨,从MiniMax出品的PPT页数、背景图片和文本的匹配程度、模块组件的磨砂感和色块、甚至还知道将MAGI这个超级电脑说的话用经典的黑绿命令行模版来说,都可以看出MiniMax这次的提升。

而且从生成过程中看,MiniMax并不是每一步都是成功的,特别是网页信息提取的步骤,但它会将失败的步骤集合起来重新运行,这一操作能降低卡住某个todo的几率。


 写在最后 

最后一个,真的是最后一个了

宝可梦太可爱了真的。

可能很多人第一次看到 MiniMax Agent,会觉得只是另一个「会写代码的AI」。

但亲自体验一遍之后,我意识到它不是做了一堆网页,而是做了一些“可以上线运营的产品”;不只是跑通了流程,而是成了一次真实世界里的需求闭环。

很多时候,我给的提示语并不完美,它也不是每一步都能一次成功,但你就是能看到,它会不断尝试、不断修复,直到那个「你想要的答案」真的出现。

MiniMax Agent 做到了。

而这,也正是我愿意把它留在常用Agent第一排的理由。

@ 作者 / 卡尔 


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