报告导读:
以Manus为代表的AI Agent产品旨在“解决问题”,能够应对更复杂的任务要求,而随着大语言模型推理能力提升、MCP协议等带来的工具调动便捷性,AI Agent有望迎来加速发展,在游戏、营销、教育等领域有更多应用场景。
AI Agent的核心价值:不止于回答问题,更解决问题。
当AI智能化水平比较低时,只能为人提供一些辅助建议,AI是嵌入在工作流程的某个环节中的;而发展到一定程度,AI能够胜任大多数的工作而不需要太多的人为介入,用户只需要设立目标、提供资源、监督结果即可,工作中“AI占比”大幅提升,即可以认为是一种智能体模式。如3月6日凌晨发布的Manus就是定位AI智能体,强调“解决问题”,Manus会自行分解任务、编写代码、云端执行,最后交付完整的结果,对比目前能力较强的LLM对话机器人工具来看,在非联网模式下,完全相同的prompt只能得到简单的信息整理结果。
AI Agent的核心环节:计划、记忆、工具调用。
LLM在AI Agent中扮演了与用户交互的核心角色,也是AI Agent采取行动的大脑,而要能够作为智能体完成任务,在行动之前还需要几方面的要素协同,具体而言包括1)计划:事前拆分、规划和持续反馈、调整;2)外部工具:Agent的能力提升来自外部工具的调用。;3)记忆:是用于获取、存储以及取回信息的关键能力。
多智能体渐成主流,LLM推理能力与工具调用是关键。
Agent的尝试先从单一智能体开始,旨在扩展大模型的能力范围,早在2023年就有此类产品推出,如ChatGPT的Plugins;而随着OpenAI o1借助思维链的方式提升推理能力,以及OpenAI Responses API、Claude MCP等工具的推出,Agent构建的便捷性提升,对于Agent发展有积极意义。
以Manus的推出为标志,各类AI智能体(AI Agent)发展有望迎来加速,关注游戏、电商、营销、教育场景落地。
不同于传统AI工具,AI智能体强调对环境感知、工具调用和问题解决,因此对应更加复杂和多元化的需求场景。在此背景下,我们认为游戏、电商、营销、教育场景有望落地。1)游戏:借助AI智能体,游戏角色可以应对的场景更加复杂,如AI队友、AI智能体模拟等或可带来新的游戏体验。2)电商营销,AI智能体或改变用户的购买决策路径、提升公司的营销工作效率,从而促进行业发展。3)教育:AI智能体可帮助教师提升教学效率,生成更加具备交互性的教学内容。
风险提示:
AI智能体发展不及预期,相关产品落地效果不及预期,行业竞争格局变化。
文章来源
本文摘自:2025年3月19日发布的《AI Agent发展,关注游戏、营销、教育落地》
陈 筱,资格证书编号:S0880515040003
杨 昊,资格证书编号:
S0880524020001