Manus走了，原生Agent登場：“AI助手”的第三次重新定義

Siri → ChatGPT → ？？？

回顧過去十幾年，市場對“AI助手”的想象經歷過三次大規模的預期校準。

第一次是Siri誕生時，語音控制帶來了交互的新鮮感，人們以為電影里的智能管家 Jarvis 就在眼前，但隨后發現它更多時候只是一個語音鬧鐘；

第二次是ChatGPT橫空出世，流暢的對話與推理能力讓人覺得 AI 終于有了“腦子”，但很快市場意識到，它依然只是一個在對話框里坐而論道的智者，看不到對話框之外的世界。

2025年初，Manus的出現，讓Agent的概念有了實感。這一次的沖擊不同以往——很多人第一次看到 AI 不僅在“說”，而且在“做”。它當著你的面打開瀏覽器、編寫代碼、調試錯誤、甚至因為網頁加載太慢而主動刷新。

當 Manus 的熱度隨著被收購而逐漸平息，人們才發現，無論技術外殼如何變遷，人類對 AI助手的核心渴望從未改變：用戶不只想要一個僅僅能聽懂話的陪聊，也不只想要一個會在黑底白字界面里寫代碼的極客工具；大家想要的，一直都是一個更聰明、真正能把活兒干完的幫手。

隨著 Manus 完成它的歷史使命，Agent 的下半場大幕正在拉開。

01
Manus完成了它的歷史使命：Agent 的啟蒙運動

作為一家公司，Manus 的最終歸宿或許存在爭議；但作為一個產品現象，Manus 已經完成了它的歷史使命——它是Agent時代的啟蒙者。

在 Manus 之前，Agent 更多停留在學術論文和極客的 Python 腳本里。Manus 的成功之處在于，它通過可視化的交互，第一次向普通用戶展示了Claude模型背后潛藏的Agent能力。它把“拆解任務-自主執行-環境反饋-修正路徑”這一整套復雜的黑盒邏輯，變成了一個讓用戶盯著屏幕看的直觀過程。

Manus 與 Claude 模型是典型的“互相成就”。Claude 穩定的計算機使用（Computer Use）能力、代碼能力、工具調用能力是地基，而 Manus 是那座拔地而起的樣板房。Manus的流行，本質上是Anthropic技術愿景在應用層的一次成功落地。

然而，Anthropic 自家產品 Claude Code 的持續破圈，影響力逐漸從技術圈外溢，也揭示了一個道理：Agent的天花板，依然由底層大模型決定。

當應用層的交互紅利被吃透后，競爭會回歸到模型本身。Manus展示了“過程”，但受限于模型對虛擬環境的適配度、API成本和推理穩定性，它依然難以成為大家日常工作的依賴。與此同時，國內外的其他基模創業公司——無論是 OpenAI 還是國內的DeepSeek、Kimi——都已將Agent作為發力方向：通過把 Agent 能力直接“內化”進模型里。

但這并不意味著第三方Agent創業者的末日，一個更有價值的方向已經浮出水面：基于獨有知識庫的深度Agent。當通用執行力被第一方產品“內化”成模型能力時，第三方 Agent 的核心競爭力就從“執行力”轉向了“信息不對稱”。

最典型的例子是金融研報 Agent。一個能夠調取過去二十年、數百萬份非公開獨家研報數據庫，并能根據這些高價值信息進行分析的 Agent，其價值遠超一個只能翻翻網頁的通用工具。在法律、醫療、審計等垂直領域，這種基于“孤島數據”構建的Agent產品，才是第三方廠商真正能守住的護城河。

現在，行業正處于一個微妙的瓶頸期：基模的 Agent 能力在飛速提升，不同的基模廠商會有各自希望重點突出的 Agent 能力側重點，但在產品形態上，大多數廠商還在摸索，試圖找到讓這些能力真正滲透進普通人日常工作流的路徑。

02
Agent的“iPhone時刻”：從炫技到日常

所有現在的 AI 助手，終將進化為 Agent。這已是行業共識。

如果說 2025 年是 Agent 的“功能機時代”——大家還在比拼誰能多輪聯網搜索、誰調用的工具多；那么2026年，行業正在呼喚Agent的“iPhone時刻”。這場戰爭的決勝點在于兩端：一端是模型原生 Agent 能力的硬核比拼，另一端是產品設計的范式革命。

在國內的賽場上，這種角逐尤為激烈。

最早嗅到這一氣息并拿到“入場券”的，是Kimi。判斷一個產品是否切中剛需，有一個極具中國特色的指標——“閑魚認證”。在 Kimi 在25年6月上線“深度研究”功能，由于免費用戶能使用的次數有限，閑魚上出現了大量倒賣付費會員次數和代跑服務的現象。這種“求而不得”，驗證了用戶對于“AI 幫我做完一件事”的真實渴望。

隨后的故事不僅發生在應用層。Kimi 推出的 K2 模型，是國內較早旗幟鮮明主打 Agentic 能力的基座模型。這直接催生了 Kimi 的通用 Agent 模式。與傳統的“聊天框”不同，Kimi 的 Agent 模式更像是想要打造一個全棧能力的虛擬工作環境。通過Agent模式，Kimi嘗試打破“對話”的邊界：從處理百萬行 Excel 數據到生成復雜的 PPT，它不再是“聊完即走”，而是像人類一樣，從列計劃、做調研開始，一步一步去完成一個項目。

2025 年雙 11 期間，隨著 Kimi 編程套餐的上線，他們也推出了 Kimi CLI 工具。這是一款在命令行里運行的 Agent，與 Anthropic 的 Claude Code 類似，專門服務于開發者的代碼場景，但也開始外溢到非技術人員的非編碼工作場景。

與此同時，國內戰局并未大定。DeepSeek 新模型主打的重點是 Agent 能力。智譜選擇了一條差異化的路徑，他們開源了 Phone Use 模型。這個模型更側重于通過視覺識別，像人手一樣去操作現有的手機App 界面……

03
聊天時代結束，中國的Anthropic競賽開始

ChatGPT 開啟的 Chat 時代也正在落幕。

未來的AI助手，衡量標準將變得非常務實：能不能幫我定位這個線上 Bug，自行搜索解決方案，寫好修復代碼，跑通測試，并把補丁推上線？能不能幫我整理完這 200 份財報并畫出圖表？能不能幫我把本周 5 場產品評審會的錄音聽完，整理出所有需求變更點，同步更新到 PRD 文檔，并自動在項目管理軟件里創建好對應的開發任務？

在這場從“聊”到“做”的轉型中，Anthropic 提供了一個參考樣本。從早期的 Claude Code 到最近剛剛上線、面向大眾協作的 Cowork，盡管 Cowork 作為一個新產品，其實際體驗和用戶口碑還有待時間驗證，但它所代表的方向是清晰的：最強大的Agent，一定來自基模廠商。

在中國，誰能成為那個“中國的 Anthropic”？

答案不在于誰的模型跑分更高，而在于誰能最先做出第三代 AI 助手。這個助手需要滿足三個嚴苛的條件：

第一、它必須具備原生的Agent能力，而不是靠外部提示詞工程堆砌出來的“偽智能”；

第二、它必須能處理長時任務（Long-horizon tasks），能像人類員工一樣，為了一個目標連續工作數小時甚至數天，而不是聊幾句就“斷片”；

第三、它必須擁有閉環的數據飛輪，讓每一次任務執行的成敗，都能成為模型進化的養料。

在這個維度上，國內的模型創業者們正在加速。行業看到，DeepSeek 選擇了能把Agent推理價格持續降下去的底層方案做突破，暫時沒有在產品層發力；而 Kimi 依托自己的K2系列模型Agent 能力，在“深度研究”“PPT””數據分析“等生產力場景上有了忠實用戶群，也初步驗證了他們的會員付費能力。智譜則通過開源AutoGLM模型，想讓會操作手機的Agent給每個人日常生活帶來幫助。

對于用戶而言，誰是“中國的 Anthropic”并不重要。重要的是，當那個對話框消失，取而代之的是一個真正能獨立思考、并在后臺默默把活兒干完的幫手時，市場才算真正迎來了 Agent 的時代。

畢竟，最好的AI，不是讓你驚嘆技術有多強，而是能讓你覺得自己有多強。

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