报告行业投资评级 - 推荐（维持） [2] 报告的核心观点 - 计算机行业工具生态逐步完善，通用Agent曙光已现 [2] 第一部分：Agent是人类的模仿者，调用工具来完成复杂任务 - AI Agent能自主使用工具完成目标，可定义为通过观察世界并使用工具实现目标的应用程序，具有自治性，能根据模糊指令推理行动 [7] - AI Agent与AI模型有诸多区别，如知识范围、状态与记忆、原生工具、原生逻辑层等方面 [9] - AI Agent基础组件包括模型、工具、记忆、规划，各组件有不同作用 [13] - memory模块结构含短期和长期记忆，格式多样，通过读取、写入和反射与环境交互 [16] - planning作为结构化思考过程，由LLM实现推理和规划能力，Agent可自我批判反思以适应环境 [20] - 工具是基础模型与外部系统的桥梁，主要有Functions、Extensions、Data Stores、Plugins等方式 [23] - AI Agent处于发展初期，有L1 - L5级不同等级，各等级技术和能力不同 [24] 第二部分：模型与工具并举，助力Agent成熟与普及 - AI Agent响应质量依赖模型推理和执行任务能力及工具好坏，工作可类比厨师做菜，使用多种推理技术确定行动 [27] - MultiAgent因单一智能体在复杂任务中性能受限而产生，协作模式有层级指挥和自由协作，框架包括OpenAI Swarm等 [31] - MCP是Anthropic在2024年11月推出的开放协议，目的是统一LLM和外部数据源、工具通信协议，围绕其的生态系统正形成 [34] - MCP客户端目前集中在编码领域，未来有望拓展到商业应用场景，相关平台和工具正努力构建生态 [36] 第三部分：GUI Agent浪潮迭起，自主性通用性不断提升 - 2024 - 2025年，Anthropic、OpenAI、Monica团队分别推出相关产品，推动GUI Agent从规则驱动迈向自治应用 [38] - 2025年1月OpenAI发布AI Agent Operator，由CUA模型支持，在多任务成功率上超越部分基准结果但落后于人类 [43] - 2025年3月OpenAI发布全新Agents工具，包括新API、SDK和内置工具，SDK采用模块化设计推动AI Agent部署 [47] - Agent SDK核心概念包括Agent、Tools等，各概念有不同作用，如Agent执行任务，Agent Loop自动迭代等 [49] - 2025年3月中国创业团队Monica发布Manus，在GAIA基准测试中成绩先进，能独立完成复杂任务 [52] - Manus创始团队有丰富创业经验，产品团队创始人肖弘曾创立多家公司，积累大量用户 [54] - Manus可处理如创建演示动画、分析股票等复杂任务，本质是对现有产品再封装，降低使用门槛 [62] - Manus架构是模块化Multi - Agent系统，包括规划、记忆、工具使用模块，各模块有不同功能 [65] - 2025年1月字节跳动开源TARS，基于自研模型，能完成跨应用操作，支持MCP，在多项基准测试中表现出色 [68]