Manus蝴蝶效應與AI智能體泡沫 原創
Manus是蝴蝶效應公司（Butterfly Effect）推出的全球首款通用型AI智能體產品，其名稱源自拉丁語“Mens et Manus”（意為“手腦并用”），強調將思考轉化為實際行動的能力；近期，該公司因投資方壓力撤離中國，引發廣泛關注。
2025年AI Agent賽道涌現大量同類產品，但多數存在"Demo能飛、落地常摔"的現象。用戶試用一次即放棄的比例居高不下，市場存在過度炒作現象。例如，內測邀請碼曾被炒至數萬元高價，但團隊否認參與炒作。
Manus作為一款引起轟動效應的通用型AI智能體（AI Agent），定位為“數字員工”，旨在通過自主規劃、執行和驗證任務，替代人類完成復雜工作。Manus的多代理架構與Anthropic的"Computer Use"技術相似，其"自主規劃"功能可能僅基于現有大模型的調用（如GPT-4），而非底層技術突破。其核心功能包括：
- ?多任務處理能力?：理解復雜指令并跨領域協同，例如自動生成PPT、篩選簡歷、分析股票數據或規劃旅行行程，全程無需人工干預。?
- ?技術架構?：采用“規劃-執行-驗證”三模塊多智能體系統：
- 規劃代理：拆解任務步驟（如將“商業策劃”分解為市場調研、預算規劃等）。
- 執行代理：調用工具鏈（如瀏覽器、代碼編輯器）完成子任務。
- 驗證代理：交叉核驗結果準確性，確保交付完整成果。?
- ?性能表現?：在GAIA基準測試（評估通用AI助手解決真實世界問題能力）中創下新紀錄，復雜項目首次完成率達78%，遠超同類產品。?
第一階段：入門 - 智能體是什么？
這個階段的目標是建立對智能體的直觀認知，理解其核心組成部分。
1. 核心定義：超越簡單聊天機器人
- 簡單比喻：如果一個大型語言模型是一個擁有豐富知識和強大邏輯的大腦，那么一個智能體就是一個擁有這個大腦，并具備了感知、規劃、記憶和使用工具的完整機器人。
- 官方定義：AI智能體是一個能夠感知環境、進行推理、制定決策并執行行動以實現特定目標的自治系統。
2. 智能體的“靈魂”四要素：這是理解任何智能體的框架，缺一不可。
- 規劃：核心能力。智能體不是一步一步被指揮，而是能自主拆解復雜目標。例如，目標不是“回答這個問題”，而是“為公司寫一份季度市場報告”。智能體會自己規劃出：1. 搜集最新市場數據 2. 分析競爭對手動態 3. 總結用戶反饋 4. 撰寫報告草稿 5. 潤色格式。
- 工具使用：關鍵能力。智能體可以調用外部工具來擴展能力邊界。這包括：
a.搜索工具： 獲取實時信息。
b.代碼解釋器： 進行數學計算、數據分析。
c.API調用： 發送郵件、操作數據庫、控制智能家居。
- 記憶：智能體擁有短期記憶（當前任務的上下文）和長期記憶（存儲用戶偏好、歷史交互記錄、學到的知識），從而實現個性化的、連貫的持續服務。
- 行動：將規劃好的步驟，通過調用工具，一步步執行出來，并觀察結果，動態調整計劃。
3. 一個經典例子：
- 任務：“幫我預訂下周二從北京到上海的最便宜的非紅眼航班，并選一個靠窗的座位?！?/li>
- 簡單ChatGPT：可能會給你一些建議和航空公司網站鏈接。
- AI智能體：
- 規劃：分解為：查詢航班 -> 比價 -> 選擇航班 -> 模擬選座 -> 完成預訂。
- 工具使用：調用航班搜索API -> 調用航空公司選座API -> 調用支付系統（如果授權）。
- 記憶：記住你的偏好（“最便宜”、“非紅眼”、“靠窗”）。
- 行動：執行上述所有步驟，最后告訴你：“已為您預訂國航CA123，票價￥680，座位32A，靠窗?！?/li>
第二階段：進階 - 智能體的類型、技術棧與架構
這個階段的目標是了解智能體的不同形態和背后的技術原理。
1. 智能體的分類：
- 按反應程度分：
a.反射式智能體： 基于當前狀態直接做出反應（如IF-THEN規則），無長期規劃。
b.模型式智能體： 維護一個內部世界模型，能預測行動后果。
c.目標型智能體： 圍繞特定目標進行規劃和行動（當前主流）。
d.效用型智能體： 在多個目標中做出最優選擇，追求“滿意度”最大化。
- 按應用場景分：
a.單智能體： 獨立完成任務。
b.多智能體系統： 多個智能體協作（如一個負責設計，一個負責編碼，一個負責測試）或競爭，模擬社會行為。
c.模擬智能體： 在虛擬環境中扮演角色，用于游戲、社會科學仿真等。
2. 核心工作流與架構：一個典型的智能體工作流是一個循環（Reasoning Loop）：感知 -> 規劃 -> 行動 -> 觀察 -> 再規劃...
- 規劃技術：
a.思維鏈： 讓模型一步步推理。
b.思維樹： 在關鍵決策點探索多種可能性路徑。
c.思維圖： 更復雜的，將想法、步驟和結果構建成圖，允許回溯和跳躍。
- 關鍵技術棧：
a.大腦： 強大的LLM（如GPT-4, Claude 3, Llama 3）。
b.框架： LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 等，它們提供了構建智能體的標準化工具和模塊。
c.工具： 函數調用，讓LLM能可靠地觸發外部代碼。
d.記憶： 向量數據庫，用于存儲和檢索長期記憶。
第三階段：精通 - 構建、優化與未來
這個階段面向開發者和深度愛好者，涉及如何親手構建和優化智能體，并洞察其未來。
1. 從0到1構建一個智能體：
- 第一步：定義目標。目標必須清晰、可衡量。例如：“一個能自動分析我Notion知識庫并撰寫周報的智能體”。
- 第二步：選擇工具。它需要哪些能力？讀取Notion API？搜索網絡？生成文本？
- 第三步：設計工作流。它是先搜索再總結，還是先總結再搜索驗證？
- 第四步：選擇技術棧。使用LangChain還是AutoGen？使用哪個LLM？記憶存儲在哪里？
- 第五步：實現與迭代。編寫代碼，進行大量測試，處理各種邊界情況（如工具調用失敗、網絡錯誤等）。
2. 核心挑戰與優化策略：
- 可靠性問題：智能體可能會“胡編亂造”工具的參數或結果。
對策： 嚴格的提示工程、為工具提供清晰的定義和示例、設置驗證步驟。
- 效率與成本：復雜的規劃需要多次調用LLM，成本高且速度慢。
對策： 使用更小、更專精的模型處理簡單任務，優化工作流，減少不必要的步驟。
- “無限循環”風險：智能體可能在某個步驟卡住，不斷重復失敗的操作。
對策： 設置最大重試次數和超時機制，引入人工監督點。
- 安全性：智能體被惡意引導或工具被濫用。
對策： 對工具權限進行嚴格管控，對用戶輸入進行安全過濾。
3. 未來展望與前沿趨勢：
- 自主智能體：能夠長期運行、自我學習和進化的智能體（如AutoGPT的愿景）。
- 具身智能：智能體與物理機器人結合，在真實世界中執行任務。
- 超級智能體：由多個專家智能體組成的“董事會”或“公司”，協同解決極其復雜的問題。
- Agent-as-a-Service：未來我們可能像調用API一樣，調用各種專業能力的智能體服務。
Manus的技術理念強調“更少的結構、更多的智能”（less structure more intelligence），主張通過優質數據、強大模型和靈活架構自然涌現能力，而非預設功能。Manus的發布推動AI智能體賽道爆發，同期涌現智譜AutoGLM、字節扣子空間等競品，并帶動A股AI概念股上漲。?
從將AI智能體理解為 “會使用工具的AI”（入門），到理解其架構、工作流和技術棧（進階），再到能夠親手構建并解決其核心挑戰（精通），這條路徑清晰地勾勒出了掌握這一變革性技術的全過程。
AI智能體指能夠理解復雜指令、使用工具（如操作瀏覽器、調用API）、執行多步驟任務以實現目標的AI系統。它是當前AI創業和投資最火熱的方向，這也導致了泡沫的形成。
- 資本狂熱：巨大的想象空間（“取代白領工作”、“自動駕駛公司”）吸引了海量投資。
- 門檻降低：GPT等模型的出現，讓構建一個“看起來”很智能的Demo變得異常簡單。
- 同質化競爭：無數創業公司都在做類似的“客服智能體”、“寫作智能體”、“數據分析智能體”，技術護城河不深。
- 落地難題：演示很酷，但達到穩定、可靠、能真正創造商業價值的“生產級”智能體非常困難。幻覺問題、成本問題、流程斷裂問題比比皆是。
這個“泡沫”會持續多久？
這是一個動態過程，我們可以將其分為幾個階段來看：
第一階段：狂熱膨脹期（現在 - 未來1-2年）
- 特征：我們現在正處在這個階段的頂峰或中后期。
a.資本持續涌入，故事一個比一個講得好。
b.新的AI智能體創業公司層出不窮，估值居高不下。
c.“Manus蝴蝶效應”頻繁發生，開發者們一邊抱怨，一邊不得不緊跟巨頭的步伐。
- 驅動力：技術突破帶來的無限遐想和FOMO（錯失恐懼癥）。
第二階段：擠壓與分化期（未來2-3年）
- 特征：泡沫開始被擠壓，這是最關鍵的時刻。
a.資本降溫：投資者開始要求看到真實的營收和用戶增長，而不僅僅是用戶數量。許多只會燒錢、無法盈利的項目將融不到下一輪資金。
b.大規模倒閉與并購：大量同質化、技術實力弱、產品找不到市場的初創公司會倒閉。巨頭和幸存下來的頭部公司會進行低價并購。
c.價值顯現：真正有技術壁壘（如在特定領域有精調模型、有獨特數據、有穩健工作流）、能解決實際痛點、并擁有清晰商業模式的公司會脫穎而出，價值變得更加堅實。
d.底層平臺開始穩定：為了建立更健康的生態，“Manus”們會開始提供更穩定、版本管理更清晰的API服務，因為它們的利益也依賴于一個繁榮的應用生態。
第三階段：理性發展與應用深化期（3年后及更遠）
- 特征：“泡沫”成分基本擠出，行業進入健康發展階段。
a.基礎設施化：AI智能體技術像今天的云計算、數據庫一樣，成為企業軟件的標配組件，而不再是一個吸引眼球的“概念”。
b.垂直領域深耕：通用的、萬金油式的智能體減少，在醫療、法律、金融、教育等特定領域深度集成、高度專業的智能體成為主流。
c.商業模式成熟：SaaS訂閱、按次收費、價值分成等模式變得清晰和可規?；?。
d.“蝴蝶效應”減弱：一方面底層模型迭代速度可能放緩；另一方面，應用層學會了通過抽象層、多模型策略等方式來規避單點依賴風險。
結論與展望
- “泡沫”不會瞬間破滅，而是會緩慢泄氣：它不會像2000年互聯網泡沫那樣以戲劇性的方式崩潰，因為AI技術確實有堅實的生產力和創造力價值基礎。更可能的過程是“擠泡沫”，即淘汰掉濫竽充數者，讓真正的強者生存。
- “蝴蝶效應”與“泡沫”是共生關系：底層模型快速迭代的“蝴蝶效應”既是泡沫的催化劑（提供了創新的土壤），也是泡沫的擠壓器（頻繁的變化淘汰了適應能力弱的玩家）。當泡沫被擠壓后，生態會找到共處的方式，“蝴蝶效應”的影響會相對減小。
- 持續時間預測：整個“擠泡沫”和行業分化的過程，大概需要2到4年時間。到2028年左右，我們可能會看到一個更加理性、穩固和強大的AI應用市場格局。屆時，AI智能體將不再是“泡沫”，而是像今天的移動互聯網應用一樣，是數字經濟中堅實的一部分。
AI智能體正將大語言模型從一個“百科全書式的大腦”轉變為一個可以進入數字世界和物理世界、并為我們實際干活的“數字員工”。這不僅是技術的演進，更是人機交互范式的一次根本性革命。我們正處在一次技術革命浪潮的早期狂熱階段?；靵y、依賴、泡沫都是這個階段的典型特征，它不會永久持續，但它的終結不是AI的終結，而是AI真正開始深度融入并改造各行各業的新起點。
本文轉載自??數智飛輪?? 作者：天涯咫尺TGH
