随着人工智能（AI）技术的快速发展，特别是Agent概念的提出与应用，市场对AI产品的需求不断增长。在这期播客中，我们将深入探讨AI技术的演变，尤其关注从AI 1.0到AI 2.0的转变，以及新兴的产品Manus所引发的市场讨论。
AI的发展历程与核心概念
人工智能的发展历程可以分为两个主要阶段：AI 1.0和AI 2.0。AI 1.0时代的特点是单一领域、多模型的应用，这一时期的AI面临着数据集和模型之间的孤立，数据标注的劳动强度大等问题。随着技术的进步，AI 2.0应运而生，它利用超级海量数据进行基础模型的训练，从而实现跨领域的任务执行。
在当前发展阶段，从L1到L3的演变中，L1阶段的聊天机器人主要具备对话能力，而L2与L3之间则是技术不断迭代的重要时期。L3阶段的Agent不仅能够协助人类发明创造，还能有效组织工作，其功能涵盖了Planning（规划）、Memory（记忆）、Tools（工具使用）及其他Agent之间的互动和交流。需要注意的是，近年来Agent概念的泛化使得其定义变得模糊。
从L1到L3的技术实现与思考
技术实现方面，L1到L3的发展主要依赖于预训练和强化学习。例如，从OpenAI的初代产品到DeepSeek的最新版本，这一过程中，模型被训导以突破人类经验的局限，通过自我博弈来提升能力，类似于AlphaGo Zero的成功案例。在L2阶段，采用了Chain of Thought（思维链）和过程监督奖励模型（PRM），这避免了结构化方法对模型的限制，使得模型在思考过程中能够自由探索与犯错，从而提升其智能水平。
这些技术上的进步为新一代的AI产品提供了基础，也引发了人们对Agent应用前景的期待。
Manus产品深度剖析
Manus是一款通用的AI Agent产品，它的设计目的在于完成复杂任务。例如，它能够分析特斯拉股票，进行市场情绪评估、技术分析，以及竞争对手对比等。这一功能的强大使其能够生成金句PDF、收集应用图标，并分析a16z最新TOP100榜单中的中国公司产品。
在使用体验方面，尽管Manus在一些复杂任务中展现出一定能力，但在长文本处理时其性能却有所下降。当服务负载过高时，Manus可能无法创建任务，并且在处理任务时也有可能出现格式错误。因此，该产品的整体能力在业内被评定为“实习生级别”。
从技术优势来看，Manus的独特创新在于提供类似“实习生”所需的浏览器与数据库权限，通过虚拟服务器赋予模型自主写代码并调用API的能力，从而执行各种长尾任务。在GAIA Benchmark测试中，Manus在不同难度等级的题目上与其他产品相比展现出了一定的优势。
行业争议与思考
虽然Manus展现出了一定的技术能力，但它也引发了业界的激烈争议。一方面，有评论认为Manus是一款缺乏技术创新的套壳产品，质疑其在市场中的生存潜力。而另一方面，一些市场观察者则指出，判断一款产品不能仅凭表面特征，开发一款成功的产品涉及需求挖掘、功能实现与市场推广等多个环节。
关于Agent的定义，目前业内尚无明确的。比如，OpenAI的产品涉及模型与产品之间的关系，这进一步加深了对Agent概念的探讨。在商业层面，许多大型企业往往会追随具有潜力的技术方向，评估产品性能时，年化经常性收入（ARR）成为了重要的衡量标准。
AI技术的不断进化为我们的生活与工作带来了巨大变革，而Agent的崛起则为这一变革增添了新的动力。尽管Manus在应用和技术上存在争议和挑战，但其创新性和市场需求的结合为未来的人工智能发展提供了重要的思考方向。随着技术的进一步成熟，我们期待AI行业能够面对更多机遇和挑战，推动整个智能生态的进步。