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

1. ‌任务拆解‌：Manus首先将复杂任务拆解成多个子任务。
2. ‌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。
3. ‌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​​