
玩转智能体一站式AI Agent开发工具链 攻破Manus护城河 原创
随着大模型迭代的浪潮一波接一波地推高技术前沿,Agent技术已经成为大模型落地的主流选择,并被视为赋予大模型更广阔能力的最佳路径。从理解复杂的指令,到处理多模态信息,从简单的问答系统到复杂的决策支持系统,从个性化推荐到自动化的业务流程管理,陆续在更多领域展现出其巨大的潜力和价值,它正在为社会带来深刻的变革。
在这场趋之若鹜的群体行动中,面对这项持续发展变化的技术簇,我们应采取一种积极探索与谨慎评估并重的策略——既要保持理性,也要保持乐观,以此来应对不确定性。技术的更新迭代需要时间与耐心,而技术的应用则需了解其限制和准确判断业务场景。 国产Manus智能体横空出世后,OpenAI紧跟放大招,推出开发者工具链简化智能体开发。Manus的核心定位是自主执行复杂任务并交付成果,不仅能提供建议或答案,还能直接交付完整的任务成果,比如生成文件、分析数据、制作报告等。
实事求是讲目前Manus护城河较弱,其主要依赖工程化封装能力如工具链的精细化组合(如浏览器痕迹保留设计),还有就是在用户体验优化提升界面简洁性与任务交付速度。就在Manus引发热议的同时,开源社区迅速行动,推出了OpenManus——Manus的开源复刻版。其目标就是复刻Manus的核心功能,同时提供完全开源的代码和无需邀请码的访问权限 用户可以清楚地看到AI的思考过程和任务执行进度。这种实时反馈机制为用户提供了干预的机会,有助于提高任务完成的质量。
Manus采用了“多模型集成+Agent框架+工具链封装”的混合架构。其技术栈包括:
1、底层模型:集成Claude、Qwen等第三方大模型,通过路由算法动态选择最优模型执行任务;
2、Agent框架:基于AutoGPT理念改进,支持任务拆解、自主决策和多步骤执行,减少人工干预(如自动生成Python代码、调用API);
3、工具链封装:将浏览器、搜索、编辑器、终端等工具模块化,通过工程化手段实现无缝衔接(类似“搭积木”)。
Manus的工作流程
- 任务拆解:Manus首先将复杂任务拆解成多个子任务。
- 并行处理:通过独立虚拟机,这些子任务可以并行处理,提高效率和鲁棒性。
- 结果整合:最终,Manus将各个子任务的结果整合,生成完整的任务成果。
Manus的"护城河"在哪里?现在AI产品的核心竞争力不外乎这几点:一是牛逼的模型加强大算力,二是独家优质数据,三是极致用户体验。
Manus可以应用于多种复杂任务,包括旅行规划、股票分析、教育内容创建、保险政策比较、供应商采购、财务报告分析等。例如,用户可以输入一个旅行规划的指令,Manus会根据提示词拆解任务,确定思路,然后按照规划逐步执行,最终生成详细的旅行规划方案。
图1 Agent工作原理
当地时间3月11日,OpenAI推出了专用于简化智能体开发的API和工具,包括Responses API、内置工具和智能体SDK。这些工具帮助开发人员和企业构建有用且可靠的AI智能体。
Responses API集成了聊天API的简单性和助手API的工具使用功能,支持网络搜索、文件搜索和计算机使用等新的内置工具。智能体SDK支持编排单智能体工作流,简化编排多智能体工作流,集成的观察工具可跟踪和检查智能体工作流执行。
核心工具与功能
- Responses API:结合了Chat Completions API 的简洁性和 Assistants API 的工具使用能力,开发者只需调用一次 API,即可利用多种工具和多轮模型交互解决复杂任务。
- 内置工具:包括Web 搜索工具、文件搜索工具、计算机使用工具等,这些工具被设计成一起工作,将模型与现实世界连接,能够更有效地完成任务。
- Agents SDK:基于 Swarm 框架升级的开源框架,简化多 Agent 工作流程编排,提供 LLM 与工具集成、Agent 间智能交接控制、可配置安全检查以及可视化追踪等功能。
这些工具和API的推出,旨在帮助开发者更轻松地创建能够自动完成任务的 AI Agents,简化开发流程,降低技术门槛。
1、一站式AI Agent开发工具链
Agent为大模型提供了执行复杂任务、与环境交互、自主决策和长期记忆等关键能力,使得大模型的应用从单纯的语言处理扩展到更广泛的领域,包括自动化任务执行、客户服务、内容创作等,极大地扩展了AI的实用性和影响力。为了实现这样一套解决方案(图2),背后需要用工程化的手段落地——工具链。
Agent开发平台是面向智能体生产场景的一站式开发工具,具备智能体编排、流程搭建、知识库管理、大小模型交互、计量、开放、私有化部署等功能,能够有效提升智能体研发效率,降低研发成本。目前国内知名的Agent开发平台包括百度的千帆、阿里的百炼、字节的Coze、Dify以及腾讯的元器等。
这张图片并非代码截图,而是一个展示了Agent框架的示意图。从图片中,我们可以解读出以下信息和功能: 该框架主要围绕“Agent”构建,涵盖了多个关键组件和流程。这些组件通过相互连接,共同构成了Agent的完整功能体系。
1. 环境感知与行动:图片中心部分展示了Agent与环境之间的交互。Agent通过“多模态感知”接收来自环境的各种信息,如文本、图片、音频和视频。这些信息被Agent用于理解当前环境状态,并据此作出决策和行动。
2. 学习与记忆:在Agent的内部,存在一个复杂的信息处理流程。这包括短期记忆和长期记忆的管理,以及通过学习来不断更新和优化自身的决策能力。特别地,“学习”和“分析”环节强调了Agent的持续学习和改进能力。
3. 工具与知识调用:Agent可以访问和使用各种工具,如搜索引擎、知识图谱(KG)和API调用,以增强其决策和行动的能力。这些工具为Agent提供了丰富的外部资源和信息,使其能够更全面地理解任务环境并作出更明智的决策。
4. 规划与任务执行:在图片的右侧,展示了Agent的任务拆解、规划、迁移泛化等高级功能。这些功能使Agent能够处理复杂的任务,并在执行过程中保持自主性、安全性和互动性。 此外,图片还暗示了Agent框架在处理显性知识和隐性知识方面的能力,以及通过意图理解和少样本学习来优化自身性能的可能性。
总的来说,这个Agent框架示意图展示了一个高度集成和智能化的系统,能够感知多种模态的信息,通过学习、记忆和工具使用来不断优化自身决策,并执行复杂的任务。
2、工具链竞品分析
1)字节Coze
Coze平台专为零代码或低代码(可视化编排)开发者设计,极大地降低了开发门槛,使得非技术人员也能快速上手。优势:
- 功能强大(图像流、通过触发器实现自动化的任务调度和执行、多渠道发布)
- 高度可定制,支持丰富的主流第三方插件
- 数据源多样,但整体的动线繁琐,用好的门槛比较高。
2)腾讯元器
网站风格一如既往的“节制”,功能布局清晰易懂,用户无需花费脑力去理解网站的结构、布局和导航。该有的元素都有,后续在生态建设上,期待看到更多的可能,包括且不限于更丰富的大模型可选、插件……
3)Dify
是做LLM应用开发平台中最早的一批之一,且功能性甚至比国内头部大厂更突出,相比之下,目前它是是Github上Star数最多的大模型应用开发工具(54000星),是全球LLM Tools增速Top1的开源项目(300万的安装量)。优势:
- AI生态相对最好:支持40多家厂商的大模型,对接大模型平台、对接开源大模型,全链路免费。上百种插件,成功打开海外市场;
- 提供云服务和本地部署两种方式,满足了不同用户的需求,同时支持多平台发布应用;
- 自动化流程搭建和数据处理方面具有明显的优势,适合需要构建复杂自动化流程或处理大量数据的用户。
4)百度千帆AppBuilder
千帆AppBuilder提供全面便捷的应用开发套件与资源环境,包括大模型驱动的开发组件(文字识别、文生图等多模态能力),内置RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)、GBI(智能数据分析)等常用的AI原生应用框架,语音识别、TTS、文生图等AI能力组件,以及各类IAAS云资源。使得开发者能够在一个平台上完成从应用开发到部署的全过程,大大提高了开发效率。优势:
- 千帆大模型平台提供了从模型设计、训练到部署、优化的全流程支持
- 平台42个大模型,预置41个数据集。内置103套Prompt模版及自动化Prompt工程能力
- 预置的安全模块可以有效控制输入和输出的安全风险,为用户提供全面的模型安全、内容安全和数据安全保障
- 自研集群,为企业节约了算力成本和时间成本
- 生态能力强大,预置100+优质官方组件
- 自主规划准确,支持人工编排以高效还原业务SOP
5)阿里百炼
优势:
- 开放的模型非常多,除了阿里系之外,支持主流的三方大模型,百川、智谱、零一万物、Meta……
- 支持进行多轮对话配置,模型支持将选定的历史对话信息作为输入;
- 允许企业开发应用时引入自研插件,与业务场景充分融合
6)竞品分析:核心功能
从Agent构建(编排)、节点(及节点管理)、生态、发布渠道、OPS,5个一级维度,70个三级维度,来评估5个头部供应商的功能,可以看出,在过去一年多的时间里,各家的开发工具链都在快速演进和迭代。
3、企业迎来智能体应用搭建热潮
以企业内部自建or私有化部署Agent开发平台角度看,利益相关者有Agent开发平台的建造者(自建)or维护人(外采)。有小白用户,有研发能力的Agent开发者(包括插件的开发、知识库的建设等围绕大模型应用的一系列的元素建设),还有外部的三方服务商(提供底层基座大模型、Agent开发套件、解决方案、甚至是上手帮企业调Agent)。
在大模型的范畴内,新型的AI资产是企业核心价值力的一种体现。包括各种Agent(Mult-Agent)、Flow工作流、业务的SOP、大&小模型、Prompt、插件、知识库、知识图谱、语料、评测集、评测排行榜(含报告)……。这些资产在具体的业务领域应用中,像变形金刚一样,可以单打独斗,也可以组合变形,以解决文本编辑、图像处理、语音识别、智能助手等形态推进企业的产品创新、服务质量的提升、运营效率的改进、营销效果的高转化。
构建并完善Agent,以确保业务效率的显著提升,是展现大模型价值的最佳途径。企业内部做Agent一般经过3个步骤:
其一,业务提需求,搭建Agent,确保POC符合业务预期
其二,正式开发Agent,以及对接业务系统,上线交付
其三,持续运营优化Agent,不断提升效果
在企业实际搭建Agent的过程中,有三个关键步骤极其重要,必须由企业内部人员主动参与并领导,这是无法通过购买第三方服务来取代的。
其一,是让大型模型理解企业内部的数据、信息和知识,为Agent提供高质量、精确的数据资源,以便让大型模型输出符合业务预期的答案是至关重要的。数据到信息,信息到知识,知识到智慧的转化过程,需要从最终使用者的角度反向思考。如何采集、处理和加工数据、信息、知识才能达到预期效果。这需要在六个方面进行思考:准确性、完整性、全面性、粒度(粗糙或详细)、关联性以及访问或使用权限。信息处理的效果对于企业有效利用大型模型至关重要,这需要具备专业知识的人员掌握与大型模型互动的专门技巧,如提示(Prompt)和知识库或记忆技巧。
其二,通过使用插件,可以实现Agent与企业现有系统的无缝集成,从而提升系统的智能化程度。这一过程通常由开发团队负责编码(或使用如Cursor等代码生成工具)。在此过程中,需要重视元数据的完整性(AI资产管理),以便实现最大程度的复用性,从而提高企业内部系统对接的效率。
其三,在构建Agent之前,我们需要理清业务的标准操作流程(SOP)。在编辑工作流时,开发者需要参照SOP,将大模型、知识库、插件等原始元素进行编排,并通过逻辑节点将流程连贯起来,从而“虚拟重现”业务场景。这三个方面的推进效率和质量,决定了一个企业应用大型模型的效率和效果,也决定了在这场生产力革命中的排位。
可以预见,在2025年,大模型应用将给我们带来更多令人惊叹的“哇哦”时刻,让我们拭目以待~
AI Agent开发工具链作为一系列集成化的工具、框架和平台,旨在帮助开发者高效构建、部署和管理具备自主决策、多任务协作及环境交互能力的智能体(AI Agent)。这些工具链通过模块化设计、低代码支持和多技术整合,显著降低了AI Agent的开发门槛,并推动了其在各行业的应用。
通过整合框架、API、低代码平台和行业知识,AI Agent开发工具链正在推动智能体技术的普及。从企业级解决方案到开源工具(如AutoGen、SuperAgent),这些工具链不仅降低了开发难度,还拓展了AI在复杂场景中的应用潜力。未来,随着多模态技术和协作能力的提升,AI Agent将成为数字化转型的核心驱动力之一。
本文转载自公众号数字化助推器 作者:天涯咫尺TGH
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/EA4Bs-v9r-amFkzKsrsMNA
