Siri → ChatGPT → ？？？

回顧過去十幾年，市場對“AI助手”的想象經(jīng)歷過三次大規(guī)模的預(yù)期校準(zhǔn)。

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(fā)現(xiàn)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(xiàn)，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(dāng)著你的面打開瀏覽器、編寫代碼、調(diào)試錯誤、甚至因為網(wǎng)頁加載太慢而主動刷新。

當(dāng) Manus 的熱度隨著被收購而逐漸平息，人們才發(fā)現(xiàn)，無論技術(shù)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(chǎn)品現(xiàn)象，Manus 已經(jīng)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(xué)術(shù)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(wù)-自主執(zhí)行-環(huán)境反饋-修正路徑”這一整套復(fù)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(wěn)定的計算機使用（Computer Use）能力、代碼能力、工具調(diào)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(zhì)上是Anthropic技術(shù)愿景在應(yīng)用層的一次成功落地。

然而，Anthropic 自家產(chǎn)品 Claude Code 的持續(xù)破圈，影響力逐漸從技術(shù)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(dāng)應(yīng)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(huán)境的適配度、API成本和推理穩(wěn)定性，它依然難以成為大家日常工作的依賴。與此同時，國內(nèi)外的其他基模創(chuàng)業(yè)公司——無論是 OpenAI 還是國內(nèi)的DeepSeek、Kimi——都已將Agent作為發(fā)力方向：通過把 Agent 能力直接“內(nèi)化”進(jìn)模型里。

但這并不意味著第三方Agent創(chuàng)業(yè)者的末日，一個更有價值的方向已經(jīng)浮出水面：基于獨有知識庫的深度Agent。當(dāng)通用執(zhí)行力被第一方產(chǎn)品“內(nèi)化”成模型能力時，第三方 Agent 的核心競爭力就從“執(zhí)行力”轉(zhuǎn)向了“信息不對稱”。

最典型的例子是金融研報 Agent。一個能夠調(diào)取過去二十年、數(shù)百萬份非公開獨家研報數(shù)據(jù)庫，并能根據(jù)這些高價值信息進(jìn)行分析的 Agent，其價值遠(yuǎn)超一個只能翻翻網(wǎng)頁的通用工具。在法律、醫(yī)療、審計等垂直領(lǐng)域，這種基于“孤島數(shù)據(jù)”構(gòu)建的Agent產(chǎn)品，才是第三方廠商真正能守住的護城河。

現(xiàn)在，行業(yè)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(cè)重點，但在產(chǎn)品形態(tài)上，大多數(shù)廠商還在摸索，試圖找到讓這些能力真正滲透進(jìn)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(xiàn)在的 AI 助手，終將進(jìn)化為 Agent。這已是行業(yè)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(lián)網(wǎng)搜索、誰調(diào)用的工具多；那么2026年，行業(yè)正在呼喚Agent的“iPhone時刻”。這場戰(zhàn)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(chǎn)品設(shè)計的范式革命。

在國內(nèi)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(chǎn)品是否切中剛需，有一個極具中國特色的指標(biāo)——“閑魚認(rèn)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(shù)有限，閑魚上出現(xiàn)了大量倒賣付費會員次數(shù)和代跑服務(wù)的現(xiàn)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(fā)生在應(yīng)用層。Kimi 推出的 K2 模型，是國內(nèi)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(tǒng)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(huán)境。通過Agent模式，Kimi嘗試打破“對話”的邊界：從處理百萬行 Excel 數(shù)據(jù)到生成復(fù)雜的 PPT，它不再是“聊完即走”，而是像人類一樣，從列計劃、做調(diào)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(wù)于開發(fā)者的代碼場景，但也開始外溢到非技術(shù)人員的非編碼工作場景。

與此同時，國內(nèi)戰(zhàn)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(cè)重于通過視覺識別，像人手一樣去操作現(xiàn)有的手機App 界面……

03
聊天時代結(jié)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(biāo)準(zhǔn)將變得非常務(wù)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(fù)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(chǎn)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(chuàng)建好對應(yīng)的開發(fā)任務(wù)？

在這場從“聊”到“做”的轉(zhuǎn)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(xié)作的 Cowork，盡管 Cowork 作為一個新產(chǎn)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(yán)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(wù)（Long-horizon tasks），能像人類員工一樣，為了一個目標(biāo)連續(xù)工作數(shù)小時甚至數(shù)天，而不是聊幾句就“斷片”；

第三、它必須擁有閉環(huán)的數(shù)據(jù)飛輪，讓每一次任務(wù)執(zhí)行的成敗，都能成為模型進(jìn)化的養(yǎng)料。

在這個維度上，國內(nèi)的模型創(chuàng)業(yè)者們正在加速。行業(yè)看到，DeepSeek 選擇了能把Agent推理價格持續(xù)降下去的底層方案做突破，暫時沒有在產(chǎn)品層發(fā)力；而 Kimi 依托自己的K2系列模型Agent 能力，在“深度研究”“PPT””數(shù)據(jù)分析“等生產(chǎn)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(dāng)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(shù)有多強，而是能讓你覺得自己有多強。

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