文章核心观点 - OpenAI发布通用型ChatGPT Agent，整合深度研究工具Deep Research与执行工具Operator，可一站式完成复杂任务，但存在速度慢、个性化不足等短板 [1] - ChatGPT Agent采用"浏览器+沙盒虚拟机"架构，与Manus、Genspark形成技术路线差异 [1] - Agent将重塑互联网入口，改变流量分发模式，对创作者商业模式产生影响 [52][56][64] 主流底层架构对比 - 浏览器（Browser-based）代理：万能但运行速度慢，Token消耗高 [12][13][14] - 沙盒（Sandbox）环境：高效但无法联网操作，工具库受限 [16][17] - 大模型加限制沙盒：如Genspark，环境封闭，仅能运行预设程序包 [18][19] - 工作流集成（Workflow API）：速度快、结果精准，但业务范围有限 [21] 主要Agent产品优劣势 - OpenAI ChatGPT Agent：深度研究能力强，浏览器执行层面表现优异，基准测试达50多分（其他最高20多分） [4][6] - Manus：虚拟机环境搭建优势，但受浏览器能力限制，执行速度慢（30多分钟/任务） [27][28][31] - Genspark：垂直化模板设计，速度较快但通用性下降 [33][34] - Pokee：执行速度最快（市面产品的4-10倍），采用第三方集成SDK，Token成本降低50%-60% [36][40] 用户体验差异 - 浏览器架构Agent（如Manus、ChatGPT）：功能全面但速度慢 [27][28] - 沙盒架构Agent（如Genspark）：执行速度快但功能受限 [34] - 工作流集成Agent（如Pokee）：专业场景高效但需平台接口支持 [40][41] 商业模式与技术路线 - ToC产品（Manus、Genspark、ChatGPT Agent）：面向普通消费者，解决通用需求 [46] - ToB产品（如Pokee）：针对专业人士重复性工作场景 [46][48] - 平台接口开放程度直接影响Agent能力边界 [43][48] 行业趋势与影响 - Agent将改变互联网流量入口模式，门户网站流量可能下降 [52][56] - 广告模式可能从流量分成转向知识产权直接付费 [64] - 推荐系统算法可能从排名导向转向连续交互机制 [67][68][69] - 多智能体协作协议（MCP）发展面临可用性挑战 [58][59]