2025年Manus AI：Agent应用的ChatGPT时刻

Manus Al:全球首个通用Agent

Manus它连接思想与行动:它不仅思考，还能交付成果。Manus 擅长处理工作和生活中的各种任务，在你休息时帮你完成一切。他们坚信并践行 less structure more inteligence 的哲学:当数据足够优质、模型足够强大、架构足够灵活、工程足够扎实，那么 computer use、deep research、coding agent等概念就从产品特性变为了自然涌现的能力。把任务留给 Manus，把时间专注于更有创造性的工作，在任务过程中，可实时通过移动端查看任务执行状态，当你回来时，Manus 将呈现令人满意的结果。

GAIA是一个用于评测通用 A| 助手的基准测试，衡量它们在不同难度級别(Leve1、Level2、Level3)的表现。Manus AI在所有三个难度级别上都取得了最新的 SOTA 结果。ManusAI 具备强大的通用任务处理能力，尤其是在复杂任务(Leve13)上的表现显著优于其他 A1 助手。可能适用于更广泛的应用场景，包括工作自动化、高级问题解决。

肖弘，武汉夜营科技有限公司创始人兼CEO，毕业于华中科技大学。2016 年夜营为微信公众号编辑开发的增强插件「壹伴|大获成功，也让他赚到第一桶金。壹伴助手是为微信公众号编辑开发的增强插件高峰期有200万的安装量，每年有上千万的收入。

2019 年底企业微信 3.0 新版本的开发者沟通会上，肖弘决定进入企业微信赛道并成为SCRM服务商，创建微伴助手。微伴助手获得过腾讯和明略科技的数亿元战略投资。截止2022年，微伴助手完成100多项个性化功能开发，覆盖60+行业，服务40万+企业用户，协助企业引流7700万+微信客户，链接5亿微信互通好友。

在做Monica之前，还做过一款科研软件产品，给分子生物学家用的生物分子编辑器--类比是给生物分子学家的fiqma。2022年底，开启Monica项目。Monica是一个具有通识能力的A助手，通过浏览器插件形式提供功能，可以帮助用户获取、处理和存储信息。Monica 是一个由 ChatGPTAPI提供的 Chrome 扩展，旨在成为您轻松聊天和撰写文案的个人A1 助手。

Agent

Workday推出 Agent System ofRecord是 Workday 推出的 AI代理(AlAgents)管理系统，它的核心目标是 帮助企业管理、部暑和监督所有 AI 代理(Al-powered agents)，无论这些代理是由 Workday 自己开发、客户自建，还是合作伙伴提供。提升 A| 代理的管理效率:在一个统一的平台上管理 多个 A| 代理，避免各自为政。增强企业数据安全性:所有 AI 代理的数据和决策记录 可追溯、可审计，符合合规要求。提高业务流程自动化程度:通过 A| 代理自动化 HR、财务、招聘、蕲资管理 等任务，降低人工操作成本。灵活适配不同企业需求:企业可以 自定义 A 代理，并与 Workday 现有系统无缝集成。

Agent发展预测回顾

解决问题的泛化能力方面，当前主要的Agent产品仍距离通用的Agent有一定的差距。1)任务规划方面:当前Agent主要基于现有的成熟任务流程进行复现，或基于训练数据对任务进行简单的拆分;2)工具使用方面:当前Agent基本按照人类的部署进行流程化的操作和尝试，工具的使用主要通过调用第三方API进行。未来随着底层模型能力的提升。我们认为Al Agent有望在以下方面实现能力提升:1)在任务规划方面从基于规则、参数的规划能力逐步向基于实践的反思、选代进化:2)在工县使用与选择方面，从基于人类配置的特定工具，向多种工县的选择规划进化，甚至更进一步的创造适用于LLM的工具。

App Agent。腾讯团队发表了一篇论文，让Agent模仿人类的交互方式，如点击和轻扫，绕过了对系统后端访问的需求，从而扩大了其在各种应用程序中的适用性。通过自主探索或观察人类演示来学习导航和使用新应用。这个过程会生成知识库，在执行不同应用程序的复杂任务时参考这个知识库。

RPA。AppAgent可以帮助用户自动填写Gmai内容，并发送邮件，能够正常使用包括社交媒体、电子邮件、地图、购物和复杂的图像编辑工具等APP。

具体能力:从各种APP中检索和分析相关程度最高的数据;参考屏幕上的内容再依据常用交通方式和预计时间给出最终的回答。

例子:能否赶上女儿的演出。WWDC中，苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi举了一个相对复杂的情境，即在会议推迟的情况下询问能否赶上女儿的演出。此时，Aple lnteligence 将从设备上找出主体(女儿)的演出相关信息(时间、地点)，以及会议的时间、地点。

多Agent协同。从Agent落地方式看，可分为单Agent部署、多Agent交互和人-Agent交互三种方式，其中多Agent交互及人-Agent协同通过不同的方式给予Agent反馈，有助于Agent不断强化解决问题的能力。更进一步的模拟Agent社会框架中，在个人层面Agent表现出计划、推理和反思等内在行为，以及涉及认知、情感和性格的内在个性特征。Agent和其他Agent可以组成团体并表现出团体行为，如合作。在环境中其他Agent也是环境的一部分，Agent有能力通过感知和行动与环境互动。

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