01 通用 Agent 架构受限，任务智能还停留在「样板房」？ - 当前 AI Assistant 的核心挑战集中在智能规划与调用、系统延迟与协同、交互记忆与拟人性以及商业模式与落地路径四个维度 [2] - 在任务执行智能方面，一条核心路线是构建长程、循环、可泛化的通用任务框架，实现从目标理解到任务完成的全过程 [2] - 通用框架的代表 Manus 采用「多步任务规划 + 工具链组合」架构，将 LLM 用作「控制中心」，但在实际测试中对复杂网页结构的抓取覆盖不足 [4] - MetaGPT 强调通用框架需叠加「代码执行、记忆管理与系统调用」等组件，但存在延迟高、调用链复杂、成本不可控等问题 [4] - 「逐场景做透」的技术路线更强调低门槛部署与稳定性，适用于「弱通用、强完成」的应用需求，但在非结构化任务或领域迁移时表现明显下降 [4] - Browser-Use 类路径支持 Agent 模拟浏览器登录、填写表单、抓取信息、提交交易等功能，但稳定性、安全性与权限系统仍未成熟 [6] - 无代码出工具（No‑Code Agent Builder）正成为下一代 AI Assistant 的推荐解决方案，如 AutoGen Studio、Base44 和 StackAI 等 [6][7] 02 一句话唤醒万物，AI Assistant 要补齐的系统短板有哪些？ - AI Assistant 最终要以语音为主要形态和用户进行交互，系统优化层面面临语音交互低延迟、全双工语音、能力与硬件/系统行动绑定等挑战 [8]