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Manus产品合伙人张涛最新分享

发布日期:2025-11-17 17:33:08 浏览次数: 1531
作者:胡言Ray语

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Manus产品合伙人张涛在Web Summit分享通用智能体的未来,揭秘如何让AI真正自主思考与行动。

核心内容:
1. 智能体的核心定义与技术架构:自主性循环与无预设工作流
2. Manus的市场差异化战略:通用智能体赋能非技术用户
3. 推动Agentic AI发展的三大前沿方向

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
以下内容来自Manus产品合伙人张涛上周在葡萄牙里斯本Web Summit 的分享。
视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1uYCgBXEu3
这里分享一个看这类宣讲性质内容的小心得:其实演讲者的内容里有不少深思熟虑的干货的,只是因为本身的宣讲性质,视频会看起来有一丢丢广告成分在里面,这时候用AI工具来帮助“脱水”就比较有价值,笔者用的是自家的创业产品YouNavi(未来会发布),其他工具比如Gemini、ChatGPT也是适用的。
01
THE CORE

智能体的核心定义与技术架构
定义智能体:超越聊天机器人
演讲明确指出,行业内对“智能体”存在普遍误解,常将其与添加了系统提示的聊天机器人混淆。真正的智能体核心在于自主性(agency)。一个系统必须能够自主思考、自主执行行动,并通过自主观察形成反馈,才能被称为智能体。这种自主性体现在一个不间断的循环中,使其能够应对非结构化和动态变化的任务需求。
无预设工作流的循环架构
与依赖预定义工作流(即为AI设定固定的“第一步、第二步、第三步”)的垂直智能体不同,Manus的通用智能体采用了一种无预设工作流的循环架构。该架构是其实现通用性的技术基石。其核心运行机制如下:
1.任务分配与规划: 系统接收任务后,首先自主制定解决问题的计划。
2.预测与执行: 基于计划,模型预测下一步应执行的“原子行动”(如编辑文件、运行终端命令、浏览网页等)。
3.专用环境执行: 每个任务都在一个独立的云端虚拟机(VM)中运行,该环境为AI提供了独立的计算机资源,包括文件系统、浏览器和终端。
4.观察与反馈: 执行行动后,系统从虚拟机环境中获取“观察结果”(如命令输出、网页内容),并将其反馈给模型。
5.循环迭代: 模型基于新的观察结果,再次进行规划和预测,持续循环直至任务完成。
这种架构的优势在于将“智能”部分完全交给前沿的大语言模型,而系统本身则专注于提供正确的工具和稳定的执行环境,从而在没有硬编码工作流的情况下,灵活解决多样化任务。
02
THE STRATEGY

Manus的市场定位
通用Agent赋能普通大众
在行业普遍倾向于开发销售、营销等“垂直Agent”的背景下,Manus选择了打造“通用Agent”的差异化路径。其核心目标是将AI的编码和自动化能力赋予完全不懂编程的普通用户,而非服务于已有大量高级工具的工程师群体。这一战略决策旨在通过单一产品解决用户多样化的长尾任务,覆盖更广泛的用户基础。
Manus的市场策略聚焦于开发“通用智能体”,旨在为不具备编程能力的普通大众赋能,解决多样化的长尾任务,而非仅为工程师或特定垂直行业(如销售、营销)开发专用工具。
03
THE FRONTIERS

Manus未来发展的三大前沿
演讲者基于实践经验,提出了驱动Agentic AI未来发展的三个前沿方向。这三个方向共同构成了通往更强大、更自主AI的蓝图:
原子能力 (Atomic Capabilities)
核心概念:扩展AI可用的基础工具集。每一个新工具如同一个“原子”,可以被AI自由组合。
关键举措与影响:增加新工具(如图像识别、操作系统接口、外部服务API)会产生“网络效应”,以非线性的方式解锁大量开发者未预料到的新应用场景。例如,“查看图像”工具最初用于检查生成结果,但AI自发地用其在网页开发中进行布局验证。
基础设施 (Infrastructure)
核心概念:构建支持长时间、高并发复杂任务的底层架构。
关键举措与影响:开发新型基础设施,支持任务运行数小时乃至数天;通过将大型任务分解为并行运行的独立子任务,大幅提升系统的可靠性与执行速度。这将使处理“广泛研究”等大规模并发任务成为可能。
主动性 (Proactiveness)
核心概念:使智能体能主动为用户工作,而非被动地响应指令。这是实现完全自主的终极形态。
关键举措与影响:推动AI在后台7x24小时不间断运行,主动预测用户需求并在用户下达指令前完成工作。这标志着智能体从一个“被动工具”向一个“主动助手”的根本转变,将极大提升用户生产力。
04
THE ADOPTION

采纳AI的思维转变与障碍
思维框架:增强而非替代
演讲重点强调,企业在采纳AI时应避免陷入“替代人类”的思维误区。这种思维模式往往导致从风险控制的角度出发,由于当前AI的局限性无法100%完美替代现有工作流,项目最终会被搁置。
正确的思维模式应是“增强人类”(Augment Human)。该模式从收益角度出发,思考如何利用AI的优势来赋能顶尖人才,让人与AI协作创造更大的价值。这不仅降低了采纳门槛,也更能释放AI的潜力。采纳AI的关键思维转变: 企业成功集成AI的关键在于思维模式的转变,即从“替代人类”的风险控制视角,转向“增强人类”的效益驱动视角,专注于人机协作带来的增益。
亟待克服的三大障碍
为实现Agentic AI的广泛应用,行业需要共同克服以下三个主要障碍:
1. 共享上下文的恐惧: 用户对向AI分享个人数据(如邮件、文档)以提供完整工作上下文存在普遍的隐私和安全顾虑。行业需要构建更安全、可信的数据共享协议与服务。
2. 缺乏为AI设计的工具: 当前的互联网服务和API大多是为人类开发者设计的。未来需要出现专门为AI智能体设计的服务和接口,以实现更高效、更可靠的自动化操作。
3. 人类的协作适应: 与AI协作是一种需要后天学习的“新素养”。人们需要刻意练习,Manus要求所有员工在接到工作任务后优先交给Manus Agent处理,并适应与AI协同工作的思维模式。这如同学习驾驶或操作电脑,是适应新时代生产力工具的必要过程。

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