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?「2025 年會成為智能體爆發(fā)的一年」這一判斷基本已經(jīng)成為了行業(yè)內的共識。這一點從第三方機構 aicpb AI 產品榜的變化就可以看出。在 6 月份最新發(fā)布的 AI 產品榜上,aicpb 首次增加了智能體榜單。 令人意外的是,排名第一的并非此前大火的 Manus,也不是來自老牌搜索廠商百度,或是號稱 All in AI 的字節(jié)跳動,而是 360 旗下的納米 AI。其 156.67M 的月度 Web 訪問量甚至斷層式領先了第二名 Manus 近 10 倍。 要知道,此時距離納米 AI 超級搜索正式發(fā)布還不到一個月。納米 AI 超級搜索是如何做到異軍突起的? 智能體時代:讓AI從「給你答案」 當我們從網(wǎng)上獲取信息時,大多數(shù)人腦海中浮現(xiàn)的仍然是那個熟悉的畫面:輸入關鍵詞,獲得一串鏈接,然后再自己手動分析、篩選、整理,時常還找不到想要的答案。 這是傳統(tǒng)搜索引擎時代。關鍵詞稍有不同,顯示出來的結果也大相徑庭,也就無法真正理解用戶的需求。同時,因為競價排名的廣告模式,內容總是被點擊率所裹挾,很多所謂「標題黨」的信息往往排名更靠前,信息需要用戶篩選掉大量無關信息。 ChatGPT 的出現(xiàn)改寫了這種信息獲取的方式。用戶可以直接獲得一個相對精準的結果,獲取信息的方式從「檢索、遍歷」進化到了「直接獲取結果」。 智能體的出現(xiàn),標志著 AI 生產力落地的又一次范式轉化。智能體帶來的最大變革,是讓 AI 從「給你答案」變成了「交付結果」。系統(tǒng)不再只是給出一個答案,而是可以自動調用工具執(zhí)行用戶的復雜需求,直接給出一個交付結果。例如輸入「優(yōu)化公司財報」,它不再是教你怎么做,而是直接生成一份專業(yè)的財報優(yōu)化方案。 AI 智能體、AI 助理、聊天機器人的區(qū)別 具體而言,一個合格的智能體通常需要具備以下特征: 1、自主性:在最小人工干預下獨立運行,具備自我驅動的執(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:基于目標進行任務分解,制定多步驟執(zhí)行策略和資源分配方案。 4、適應學習:從執(zhí)行反饋中提取經(jīng)驗,動態(tài)調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、目標導向:圍繞明確目標進行行為選擇,具備結果評估和糾偏能力。 8、多模態(tài)交互:支持自然語言、API 調用等多種交互方式,具備協(xié)作能力。 一句話總結就是,真正的智能體應該具備「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。而在與大家更相關的國內市場,manus 和納米 AI 可以說是跟進最早的玩家。 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 面對這樣一個復雜任務,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,就調用了超級搜索智能體,檢索出了 30 個搜索結果,并以此為基礎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,納米 AI 又調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 調用文生圖智能體 值得注意的是,納米 AI 最終產出的視頻長達兩分鐘,一條視頻能消耗 1000 萬左右 token,以 AI 生成視頻的標準來說這個長度相當夸張。業(yè)界具備類似長任務的執(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」的標準看待,這也是一個相當成熟的視頻。 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,而是主動要求進一步補充需求的具體細節(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 在生成結果的關鍵節(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、趨勢預測、政策建議、和最后的結論,從結構上來說,十分完整。 最終,納米 AI 超級搜索在十幾分鐘內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,所有人就能快速了解一個復雜問題的基本面貌。 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換成 PDF、Word、思維導圖、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 個參考文獻的鏈接。對于復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一步的研究和查證。 納米 AI 列出的參考文獻鏈接(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)的結果」,這是一整套范式的轉變。 實際上,要讓 AI 自主完成一件復雜任務并不是一件容易的事,背后有非常復雜的對技術路徑的先驗思考和巨大的技術投入。 其中,多模型協(xié)作架構是納米 AI 最令人印象深刻的技術特點之一。納米 AI 接入了 80 多個模型,并根據(jù)不同任務需求進行智能調度。 正是有了這樣的模型基座能力,才實現(xiàn)復雜任務下的超長思維鏈。 納米 AI 在 MCP(Model Context Protocol)工具生態(tài)建設上也投入了大量資源,專為國內環(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 標準化了硬件接口,MCP 也為大模型的標準化接口,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、學術研究、生活服務、搜索引擎、金融分析、媒體娛樂、數(shù)據(jù)抓取等多個領域。在上文的「一句話生成長視頻」中,比如文案生成智能體,就調用了 AI 搜索、圖片轉文字、音視頻轉文本、 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,檢索小紅書內容,生成選購建議 AI 下半場,加速 AI 效用的生產落地 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,年復合增長率高達 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。 支持者認為這標志著 AI 從「對話式 AI」向「任務執(zhí)行型 AI」的轉變。 反對者則認為 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,例如多步驟任務規(guī)劃、工具調用、上下文記憶,這些在國內已經(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)出超越國內智能體的能力。這其實反映了一個更深層的問題:AI 領域的技術護城河正在快速縮小。OpenAI 的生態(tài)整合能力和產品化水平依然值得學習,但純粹從智能體能力來看,國內外的差距確實在快速縮小,某些細分領域甚至已經(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,的確是一條可預見的迭代路徑。真正的挑戰(zhàn)在于如何找到合適的應用場景,構建可持續(xù)的商業(yè)模式,并在技術創(chuàng)新和用戶需求之間找到平衡點。畢竟,技術再牛,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)繁榮的基礎設施搭建者。 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,如果你的任務需求過于復雜,用戶還可以調用多個智能體、組建多個智能體協(xié)作的團隊,通過任務分解和流程優(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,敘事邏輯從技術炫技逐步走向「效用落地」,從追求技術先進性轉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品形態(tài)的強烈市場需求。 當所有人都在談論 AGI 的終極目標時,納米 AI 已經(jīng)在實際應用中交出了答案: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。

? 這次更新了啥: 增加了一個根證書

?? 修復了這些問題: 修復若干漏洞

? 性能提升: ai助手增加樣式隔離

?? 界面優(yōu)化: 修復若干內核問題

?? 新增功能: 修復漏洞CVE-2024-4671

?? 用戶反饋: 修復一個gpu引起的崩潰

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