Agent大厂混战：复制Manus的野心和困境

当Manus的创始人肖弘直言“商品没有秘密”时，大公司陷入了技术复制和流量竞争的多重焦虑。据光锥智能报道，目前很多大公司都在内部设立了一个产品团队来比较Manus。据悉，至少有五个不同的团队正在开发智能产品，因为他们擅长内部赛马的字节。

Manus发布一个月后，大厂商先后交出了智能体的答卷:字节跳动的“纽扣空间”以裂变推荐码席卷职场，阿里的“心流”用更长耗时的任务塑造研究深度，百度的“心声”用医疗法律的垂直情景突袭手机。

但是在这个看似繁荣的通用Agent发布潮的背后，却隐藏着一个尴尬的现实。—— 所有产品仍然没有突破现有Agent的能力边界。

从去年Agent平台的无人问题开始，到今年60分的答卷。可以肯定的是，Agent已经跨越了通用Agent的1.0阶段，通过规划和工具能力进入了自主Agent的2.0阶段。

目前，聚集发布的Agent已经能够初步担任“见习生”的任务，处理人类日常生活中耗时且难度较低的任务:比如根据用户的需求收集一些信息，通过大量的信息分析，给出一些用户可以筛选的观点。例如，帮助用户完成基本操作，选择职位发送简历，并给目标发送电子邮件等。

这场围绕Agent的流量入口竞争只是2025年Agent爆发之年的一个注脚。除了大型公司和应用企业，更多的玩家正在参与:

今天，联想还发布了面向个人用户的“天禧”智能体和面向企业的“享受”智能体。其中，个人智能体“天禧”以自主操作和记忆互动为卖点，并配备其四款产品。除了独立完成订单、策略等操作外，还可以根据用户的喜好和习惯给出匹配的预算和喜好推荐。

智能体对抗在大厂倾尽资源的攻击下，现在已经到了什么阶段？

Manus批量复制，谁能占用流量入口？

四月份，通用Agent成为大厂发布会和产品更新的关键角色。

首先，字节在4月18日发布了通用Agent产品的“纽扣空间”，并推出了免费测试，以每人5个推荐码的裂变方式，率先占领市场；4月22日，阿里的AI助手“心流”推出了先进的研究功能，主要推出了类似OpenAI的智能体DeepResearch报告研究；然后，在4月25日的开发者大会上，百度正式宣布了智能体的“心声”，专注于医疗、法律、绘本等多种适应生活场景的任务感受。

经过DeepSeek之前的冲击，如何借助完善产品引流，也成为智能体接下来上线时需要考虑的问题。

目前，大型工厂大多处于字节和百度等内部团队自主研发的方式。然而，早在Manus点燃市场热情的时候，阿里就已经讨论了与Manus的合作。目前，除了发布自主研发的产品流量外，阿里的大模型团队通义千问早在3月份就决定成为Manus中文版的专属模型支持者，首先在模型合作中获得份额。

但是，对于强调AI自主研发，从大模型研发到应用产品的百度、字节、阿里这三大厂商来说，也有必要借自己的能力去开发智能体。

聚集在一起发布的Agent，各自的产品思路不同。

“纽扣空间”字节定位"精通各种技能的见习生"，给出的各种案例更像是工作助理，比如生成行业报告，用户调查分析等等。

光锥智能测试结束后，我觉得纽扣空间是一个比较全面的合格产品。它不仅接入了高德等MCP，还借助工具提高了使用能力。它还在报告导出中图文并茂，具有突出的多模态能力。然而，在导出报告的内容深度上，还有进一步优化的空间。

相比之下，阿里AI助手“心流”推出的先进研究功能更接近深度研究的使用场景。在多次测试过程中，心流的显著特点是消耗更多的托克资源和更长的时间。比如在“智能体研究”任务中，心流处理时间超过一小时，浏览网页的总数明显超过其他两款产品。

大量的资源和牺牲效率的方法，换来了更深层次的内容，这就是为什么心流只能依靠审计制度来申请测试。大规模开放是目前计算率消耗和成本难以平衡的问题。然而，在目标选择的准确性方面，心流的表现一般。比如在智能体报告中，它选择的产品大多是大型AI助手，将7500万Manus融资的信息误放到了按钮空间的分析中。

与字节和阿里的通用Agent相比，它选择在PC端上线，而百度的心声则选择在手机App端上线，然后在PC端上线。

不同的智能产品终端决定了两者面临的受众差异:计算机终端大多面向需要工作和学习的用户，专注于报告研究和内容分析的行业；移动客户希望感受到AI在现实生活场景中的各种功能。

结合百度在医疗、法律等领域的优势，以及百度过去在AI虚拟社交方向的探索成果，最终的上线方式成为了以垂直场景为主的场景。

目前，心跳App的主页推荐了包括AI相亲、旅游规划、医疗/法律咨询在内的感受推荐。经过实际测试，心跳在医疗、法律等问题上的准确性更高。比如在回答酒驾撞人逃逸的问题时，心跳调用了几个Agent，最终给出了量刑7年的结果，这也符合现实中律师的意见。

然而，在其他没有垂直知识储备的业务中，声音的准确性需要继续提高。比如在要求旅游目的地推荐的任务执行中，声音明显推断地点不在朝阳区，但仍推荐不符合用户设置要求的景点。

结合三个通用Agent的评价结果，目前大部分大厂梯队的AI智能体只能用来完成一些基本水平的工作，能力还没有达到Manus那样的亮眼效果。

但是，在短期内，大厂商交出的答卷，已经让市场客户慢慢对智能体的概念产生了兴奋和好奇。

无论是字节还是360的Agent，服务器最近都在大规模开放测试中崩溃。可以说，即使是计算能力充足的大厂商，其消耗也远远超出了发布的预期。

在智能体赛道上，不仅有互联网厂商和初创公司参与，而且有智能手机和电脑的企业凭借硬件优势也盯上了智能体的前景。

今天，联想在新闻发布会上发布了面向个人的智能体“天禧”和“乐享”公司的超级智能体。对于个人来说，其智能体已经能够完成各种独立操作，如提供旅游建议、制定行程和下单。

面临着“智能体”这块肥肉，各家虎视眈眈。

Manus还没有被超越，但是技术红利还能吃多久？

2025，被称为“Agent时代”的大厂和创业公司，都在自己的能力范围内拿出答卷。

然而，目前三大厂商推出的产品反映了一个残酷的现实:即使大厂商有生态和计算率，复制Manus也不是短期内能完成的事情。

他的创始人肖弘在Manus发布之初就给出了自己的看法：Manus没有秘密。

“从产品经理的角度来看，如果你想使用它，你必须使用最好的大模型和最好的东西能产生多少商业价值。产品经理关心这个。”肖弘说。

Manus的核心能力是基于模型能力的溢出，但是在最早建立市场理解的时候，Manus在模型能力调用和产品思维方面做到了极致:

首先，Agent需要同时处理多模态理解、复杂推理、代码生成等多样化任务，这对底层模型的综合调用能力提出了极高的要求。目前市面上能看到的大部分通用Agent都采用了不止一个大模型，而是根据不同的需求调用多个模型。例如，如果您需要了解图片内容，您将调用具有强大多模态能力的大模型。

以字节为例。根据LatePost的晚点报道，当纽扣团队开发纽扣空间时，他们考虑优先使用它们。 DeepSeek-R1，经过测试，发现调用工具的能力不够。最后，考虑到能力和成本。我用了豆包。 1.5 Pro 多种模型是主要模型。

但是基于更好的模型能力，怎样将技术转化为客户体验也是一个挑战。

然而，每个公司提交的Agent都有不同的想法。比如在搜索体验上，百度的Agent产品使用了“多个关键词” “搜索引擎”策略，试图用多个关键词搜索，而智谱则让自己的AutoGLM在小红书、知乎等不同平台上思考搜索，打破了不需要应用数据成型的界限。

目前的技术格局在短时间内呈现出一种有趣的现象：Manus、以GensPark为代表的创业公司，在关键指标上仍然保持着领先地位。举例来说，GensPark在GAIA基准测试方面的表现已经超过了Manus。

相比之下，现阶段大厂推出的Agent产品更多的是“60分解决方案”，但与Manus目标相同，在通用Agent相对空白的阶段，大厂需要率先争夺部分市场。

技术性路线的差异直接影响到商业策略的选择，两类玩家正在走向完全不同的道路：

现在主流大厂仍然以免费战略为主导目标，试图撬开部分客户，字节、阿里、百度的商品都是免费提供的。

而且成本压力迫使初创企业更早开始商业化。现在，GensPark已经积累了10,000付费用户，其ARR(年度常规收入)已经达到2200万美元。而且Manus更是在海外市场给出了一个月39美元的基本版本和一个月199美元的高级版本，价格与OpenAI相当。

然而，从基础大模型到应用产品，目前技术优势的窗口期正在缩短，初创企业的时间并不多。

现在的大厂商不到一个月就交出了60分答卷。当新的通用Agent提高到70分和80分时，再加上免费策略，必然会对创业公司产生进一步的影响。

这场比赛的最后阶段还处于起步阶段，但是在通用Agent能力再次跃升之前，所有的对抗都只是2025Agent爆发之年的序幕。

本文来自微信微信官方账号“光锥智能”（ID：guangzhui-tech），作家：魏琳华，编辑：王一粟，36氪经授权发布。

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