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1、自主性：在最小人工干預(yù)下獨立運行，具備自我驅(qū)動的執(zhí)行能力。 2、環(huán)境感知：通過多種接口實時獲取環(huán)境狀態(tài)信息，并理解上下文變化。 3、推理規(guī)劃：基于目標(biāo)進(jìn)行任務(wù)分解，制定多步驟執(zhí)行策略和資源分配方案。 4、適應(yīng)學(xué)習(xí)：從執(zhí)行反饋中提取經(jīng)驗，動態(tài)調(diào)整行為模式和決策策略。 5、工具集成：主動選擇和組合外部工具/API，擴展自身能力邊界。 6、狀態(tài)管理：維護短期工作記憶和長期知識存儲，支持上下文連續(xù)性。 7、目標(biāo)導(dǎo)向：圍繞明確目標(biāo)進(jìn)行行為選擇，具備結(jié)果評估和糾偏能力。 8、多模態(tài)交互：支持自然語言、API 調(diào)用等多種交互方式，具備協(xié)作能力。 一句話總結(jié)就是，真正的智能體應(yīng)該具備「感知→推理→規(guī)劃→執(zhí)行→反饋→優(yōu)化」的完整閉環(huán)能力，而不僅僅是高級版本的問答系統(tǒng)。 整體而言，智能體目前仍處于早期階段。海外市場方面，巨頭如微軟、谷歌、OpenAI 都在開發(fā)自己的智能體產(chǎn)品，例如 OpenAI 最近推出的 ChatGPTAgent，大致覆蓋了上述特征。而在與大家更相關(guān)的國內(nèi)市場，manus 和納米 AI 可以說是跟進(jìn)最早的玩家。 兩個場景，看懂納米 AI 的能力 為了更好地理解納米 AI 智能體的能力，我們挑選了兩個典型的用戶場景。 首先是「一句話生成長視頻」，例如告訴納米 AI，讓它生成一條上海城市的宣傳片。 「一句話生成長視頻」過程 面對這樣一個復(fù)雜任務(wù)，納米 AI 其實把整個流程拆解成了「輸入信息、整理文案、生成分鏡腳本、文生圖、配音、圖生視頻、添加配音字幕、視頻拼接、獲取 BGM、添加 BGM」等環(huán)節(jié)。 每個任務(wù)由不同的智能體完成，整個視頻是一個多智能體組成的工作流?？雌饋碛脩糁徽f了一句話就得到了一個視頻，但實際上支撐納米 AI 完成這個復(fù)雜需求的是個智能體團隊。 例如在最開始的信息檢索階段，就調(diào)用了超級搜索智能體，檢索出了 30 個搜索結(jié)果，并以此為基礎(chǔ)形成了這支上海城市宣傳片的文案和分鏡腳本部分。 納米 AI 生成的分鏡腳本（部分），可以看到很好的把握了上海的代表性元素 以分鏡腳本為基礎(chǔ)，納米 AI 又調(diào)用了圖片生成智能體，形成了多個上海的代表性畫面作為分鏡圖片。 納米 AI 調(diào)用文生圖智能體 值得注意的是，納米 AI 最終產(chǎn)出的視頻長達(dá)兩分鐘，一條視頻能消耗 1000 萬左右 token，以 AI 生成視頻的標(biāo)準(zhǔn)來說這個長度相當(dāng)夸張。業(yè)界具備類似長任務(wù)的執(zhí)行能力的智能體非常少。同時，它有連貫的邏輯以及接近攝影實拍的視頻畫面，配音、BGM、字幕這些正常視頻的各種要素也全都具備。即使拿「人類作者」的標(biāo)準(zhǔn)看待，這也是一個相當(dāng)成熟的視頻。 以下視頻來源于大狐 AI 過去制作一條視頻，往往要經(jīng)過「文案-分鏡-拍攝/繪圖-剪輯-后期」這樣一整套工作，涉及策劃、美術(shù)師、剪輯師等，不同工種耗費數(shù)個工作日才能協(xié)作完成。 但是現(xiàn)在，泡一杯咖啡的時間，納米 AI 就能生成一個成熟的長視頻。AI 生成視頻，在此刻真正做到了有用。 另一個場景是處理復(fù)雜的研究型問題，以「分析人工智能對就業(yè)市場的影響」為例。 納米 AI 深度研究過程 令人驚訝的是，在輸入需求之后，納米 AI 并沒有一味執(zhí)行任務(wù)，而是主動要求進(jìn)一步補充需求的具體細(xì)節(jié)。這體現(xiàn)了納米 AI 的「搜商」，能夠像人類一樣在思考，主動發(fā)起交互、補足思維鏈。 納米 AI 主動要求明確需求 在生成結(jié)果的關(guān)鍵節(jié)點，納米 AI 也會主動發(fā)起詢問，以更好地匹配用戶需求。這份提綱包含了現(xiàn)狀分析、趨勢預(yù)測、政策建議、和最后的結(jié)論，從結(jié)構(gòu)上來說，十分完整。 最終，納米 AI 超級搜索在十幾分鐘內(nèi)就生成了一份包含數(shù)據(jù)圖表、趨勢分析、政策建議的綜合報告。 過去，研究者需要從多個信息源收集資料，然后進(jìn)行人工分析和整合，往往要耗費幾天甚至幾周的時間。而現(xiàn)在，在短時間內(nèi)，所有人就能快速了解一個復(fù)雜問題的基本面貌。 報告不僅是文字，也包含圖表、圖片等多模態(tài)信息 不僅如此，這份最終生成的報告還可以轉(zhuǎn)換成 PDF、Word、思維導(dǎo)圖、PPT，甚至是動態(tài)網(wǎng)頁，形成了從資料搜索、生成分析到結(jié)果演示的完整閉環(huán)。 納米 AI 生成的動態(tài)網(wǎng)頁 值得注意的是，納米 AI 在報告最后還列出了 36 個參考文獻(xiàn)的鏈接。對于復(fù)雜的研究型問題而言，這一點非常有必要，研究者可以很方便地作進(jìn)一步的研究和查證。 納米 AI 列出的參考文獻(xiàn)鏈接（部分） 在整個生成研究的過程中，納米 AI 自主跑完了一整個流程，直接完成了交付。甚至在用戶需求不明確時，它還會主動發(fā)起交互，補足思維鏈。從 AI 2.0 時代的「告訴你怎么做」，到納米 AI 的「直接交付多模態(tài)的結(jié)果」，這是一整套范式的轉(zhuǎn)變。 實際上，要讓 AI 自主完成一件復(fù)雜任務(wù)并不是一件容易的事，背后有非常復(fù)雜的對技術(shù)路徑的先驗思考和巨大的技術(shù)投入。 其中，多模型協(xié)作架構(gòu)是納米 AI 最令人印象深刻的技術(shù)特點之一。納米 AI 接入了 80 多個模型，并根據(jù)不同任務(wù)需求進(jìn)行智能調(diào)度。 正是有了這樣的模型基座能力，才實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)下的超長思維鏈。 納米 AI 在 MCP（Model Context Protocol）工具生態(tài)建設(shè)上也投入了大量資源，專為國內(nèi)環(huán)境自研了許多 MCP。有人把 MCP 比作大模型的 USB-C 接口。正如 USB 標(biāo)準(zhǔn)化了硬件接口，MCP 也為大模型的標(biāo)準(zhǔn)化接口，使得其能夠連接到各種外部數(shù)據(jù)源和工具，解決了「AI 可用」的問題。 目前納米 AI 已接入 110+工具，覆蓋辦公協(xié)作、學(xué)術(shù)研究、生活服務(wù)、搜索引擎、金融分析、媒體娛樂、數(shù)據(jù)抓取等多個領(lǐng)域。在上文的「一句話生成長視頻」中，比如文案生成智能體，就調(diào)用了 AI 搜索、圖片轉(zhuǎn)文字、音視頻轉(zhuǎn)文本、 AI 文檔分析等多個 MCP 工具。 納米 AI 智能體還實現(xiàn)了對本地瀏覽器的調(diào)用能力，可以識別網(wǎng)頁上的所有的可點擊元素，讓大模型像人一樣去操作瀏覽器。 這么做的好處是什么呢？ 信息孤島的問題就被解決了。這是個由來已久的問題，各家互聯(lián)網(wǎng)公司出于商業(yè)考量，并不允許谷歌、百度這類搜索引擎抓取信息。但是有了對瀏覽器的調(diào)用能力之后，它就可以像普通用戶一樣「正常訪問」這些平臺，獲取其內(nèi)部的深度信息和實時數(shù)據(jù)。 擁有了這樣的能力，納米 AI 就可以深度挖掘小紅書的旅行攻略和購買建議；直接對比多個電商平臺的商品，找到最低價；或者是獲取社交媒體上的最新趨勢和用戶反饋。 納米 AI 突破信息孤島，檢索小紅書內(nèi)容，生成選購建議 AI 下半場，加速 AI 效用的生產(chǎn)落地 LnData 的報告指出，2024 年底全球智能體市場規(guī)模已突破 500 億美元，年度增長率超過 200%。頭豹研究院對智能體的增長也持樂觀態(tài)度。它預(yù)測，智能體行業(yè)市場規(guī)模將從 2024 年的 695.28 億人民幣增長至 2028 年的 8520.35 億人民幣，年復(fù)合增長率高達(dá) 87.10%。 如此巨大的市場潛力，自然吸引了 OpenAI、谷歌、微軟等科技巨頭，以及字節(jié)跳動、阿里、騰訊、百度等國內(nèi)大廠的全面加碼。 就在 7 月 17 日深夜，OpenAI 正式發(fā)布了 ChatGPT Agent，這個被業(yè)界期待已久的智能體終于姍姍來遲。和 ChatGPT 初次發(fā)布的那種驚艷不同，輿論對 ChatGPT Agent 有些兩極分化。 支持者認(rèn)為這標(biāo)志著 AI 從「對話式 AI」向「任務(wù)執(zhí)行型 AI」的轉(zhuǎn)變。 反對者則認(rèn)為 ChatGPT Agent 的發(fā)布更像一次「補課」而非「創(chuàng)新」，因為其展示的核心能力，例如多步驟任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、上下文記憶，這些在國內(nèi)已經(jīng)不是什么新鮮事了——Manus 和納米 AI 早在幾個月前就已經(jīng)實現(xiàn)了類似的功能。在某些方面，例如可視化生成，納米 AI 甚至展現(xiàn)出了比 ChatGPT Agent 更好的能力。 整體而言，ChatGPT Agent 確實沒有表現(xiàn)出超越國內(nèi)智能體的能力。這其實反映了一個更深層的問題：AI 領(lǐng)域的技術(shù)護城河正在快速縮小。OpenAI 的生態(tài)整合能力和產(chǎn)品化水平依然值得學(xué)習(xí)，但純粹從智能體能力來看，國內(nèi)外的差距確實在快速縮小，某些細(xì)分領(lǐng)域甚至已經(jīng)出現(xiàn)了反超。 智能體的終局尚未可知，但是在特定領(lǐng)域逐步發(fā)揮作用、成為提升工作效率的重要工具，的確是一條可預(yù)見的迭代路徑。真正的挑戰(zhàn)在于如何找到合適的應(yīng)用場景，構(gòu)建可持續(xù)的商業(yè)模式，并在技術(shù)創(chuàng)新和用戶需求之間找到平衡點。畢竟，技術(shù)再牛，用戶不買單也是白搭。 在 AI 下半場的激烈競爭中，納米 AI 走出了一條獨特的差異化路線——它沒有選擇與巨頭們正面硬剛通用型超級智能體，而是選擇成為智能體生態(tài)繁榮的基礎(chǔ)設(shè)施搭建者。 周鴻祎對納米 AI 的愿景很明確——將納米 AI 打造成最大的「智能體社區(qū)」。 從數(shù)量上看，納米 AI 目前已經(jīng)擁有近萬個專業(yè)智能體，覆蓋不同行業(yè)和場景的業(yè)務(wù)需求。用戶面對具體問題時，只需輸入需求描述，平臺即可匹配對應(yīng)的專業(yè)智能體，實現(xiàn)從需求到解決方案的快速連接。 平臺的價值不僅在于豐富的智能體資源，更在于其靈活的組合能力。在納米 AI，如果你的任務(wù)需求過于復(fù)雜，用戶還可以調(diào)用多個智能體、組建多個智能體協(xié)作的團隊，通過任務(wù)分解和流程優(yōu)化，實現(xiàn)更高效的問題解決。這種團隊化協(xié)作模式，為個人和小團隊提供了以往只有大企業(yè)才能享有的專業(yè)服務(wù)能力。 如果多智能體協(xié)作還不能解決你的問題，納米 AI 的「360 智能體工廠」，還提供了低門檻的智能體搭建平臺。通過自然語言交互，用戶無需編程技能即可創(chuàng)建符合特定需求的智能體。這種零代碼創(chuàng)建方式，讓智能體的定制化變得簡單高效，真正實現(xiàn)了「人人都能造專家」的愿景。 周鴻祎表示，AI 時代為每個人、每個組織都帶來了前所未有的機遇，每個人都可以擁有三五十個智能體，形成自己的專家隊伍，這些智能體聽你指揮，替你干活，每個人都有機會成為超級個體。 AI 下半場，敘事邏輯從技術(shù)炫技逐步走向「效用落地」，從追求技術(shù)先進(jìn)性轉(zhuǎn)向追求解決問題的有效性，這才是 AI 的價值回歸，真正變成普通人的生產(chǎn)力工具。 納米 AI 在榜單上的排名可以視作是一個階段性的成果。斷層領(lǐng)先第二名近 10 倍，這并非偶然，背后反映的是使用智能體這一產(chǎn)品形態(tài)的強烈市場需求。 當(dāng)所有人都在談?wù)?AGI 的終極目標(biāo)時，納米 AI 已經(jīng)在實際應(yīng)用中交出了答案：AI 的價值不在于有多「智能」，而在于能為多少人解決多少問題。 可以預(yù)見，智能體這場戰(zhàn)役并不好打，但納米 AI 已經(jīng)早早入局，并握了一副好牌。

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