AI飞速发展的时代，AI Agent在大模型能力升级的推动下实现从任务执行者（copilot）向决策主体的跨越。甲子光年智库全面深入地探讨了AI Agent发展演进、产业价值与商业模式变革、技术路径与能力提升以及面临的挑战等方面，旨在为关注AI Agent领域的投资者、从业者、研究者等提供全面且权威的参考依据。
在 ChatGPT 爆火两年多的时间里，大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升，以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。
Manus 爆火出圈，引发 Agent 热潮！从自行理解任务、拆解步骤到选择工具并执行，这需要 Agent 具备强大的复杂工作流编排和任务处理能力，而工作流也是智能体的核心技术之一。
就在刚刚，OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API，帮助开发者更容易创建能自动完成任务的 AI Agents（智能体）。
最近，Manus 发布并迅速火遍了中文互联网。在深度使用了 Manus 以后，我觉得这个产品确实充满了启发。它抓住了 Agentic AI 产品竞争中非常重要的一方面，也就是复利效应。
下面这个，不是 Manus，是 OpenAI 新货：凌晨 1 点的时候，OpenAI 发布了全套 Agent 开发套件，让手搓 Manus 触手可及。套件包含 4 个主要内容Responses API：本次发布会的核心，可视作 Chat API 的上位升级
自 2025 年伊始，Cursor、WindSurf、Trae 等 Agentic AI 编程工具开始席卷开发领域。然而与过往的 GenAI 技术类似，这些 Agentic AI 技术同样面临着小规模 demo 惊艳，产品化实战翻车的困境——它们生成一两千行的小型原型轻而易举。自我迭代、自动 Debug、快速交付，整个过程行云流水。
由于语言泛化，今天出现了很有趣的现象：「Agent 是什么」，这个问题没有了标准的定义。一个常见的观点是：Agent 是一种让 AI 以类似人的工作和思考方式，来完成一系列的任务。一个 Agent 可以是一个 Bot，也可以是多个 Bot 的协同。
想了想，应该有不少读者想看我对 Manus 的评价，还是不偷懒，分享直播实测 8 小时的真实感受。
继DeepSeek 之后，一款由国内开发的通用AI Agent产品也引发热议——
