华人AI Agent创业热潮 - 2025年以华人为主角的AI Agent创业热潮席卷全球，Manus和Genspark成为代表性产品[3][7][8] - Genspark在45天内实现3600万美元年度经常性收入(ARR)，10周上线8个产品[4][5] - Manus发布当月MAU达2300万，获Benchmark领投7500万美元融资，投后估值超5亿美元[9][10] 代表性公司及产品表现 - MainFunc的Genspark浏览器通用Agent发布45天ARR达3600万美元[5][24] - Monica团队的Manus通用Agent发布当月MAU达2300万[9] - Flowith的Neo无投放ARR达130万美元，6月Web访问量101万[15] - 360的纳米AI超级搜索智能体6月Web访问量达1.57亿[15] - 阿里夸克AI 6月Web访问量超8400万[15] 技术驱动因素 - Claude 3.7 Sonnet混合推理模型提升编程和开发性能[16] - MCP(模型上下文协议)实现AI自由调用外部工具[16] - Agent产品形态从简单聊天演进为能自主规划任务并交付结果的智能体[12] 行业趋势与挑战 - 通用Agent增长红利消退：Manus月访问量从3月2376万次降至6月1730万次，Genspark从4月888万次降至6月769次[19] - 地缘政治影响：Manus退出中国市场可能与美国财政部监察有关[20][21] - 大厂在通用Agent领域进展缓慢，初创公司凭借灵活高效占据优势[26][27][29] 产品发展策略 - 快速响应技术：Manus团队3个月完成产品开发，Lovart团队2个月完成研发[30][31] - 专注用户体验：Manus4次重构智能体框架提升运行速度[32] - 垂类Agent成为新方向：LiblibAI发布设计Agent Lovart，蔡浩宇推出AI游戏《Whispers from the Star》[37][39] 商业化表现 - Genspark仅用9天实现1000万美元ARR，远超AI Coding企业Cursor的21个月[25] - 垂类Agent表现突出：Lovart发布5天注册用户超10万，ListenHub首发当天DAU 5000+[39] - OpenAI的Agent"Deep Research"促使20%用户升级至200美元/月的Pro会员[36]

行业动态 - 2025年全球科技圈聚焦华人AI Agent，Genspark和Manus成为代表性产品[1][3][4] - Agent行业在2025年迎来"文艺复兴"，技术跃升推动产品形态成熟，用户规模和收入显著增长[6][7] - Claude 3.7 Sonnet模型和MCP协议发布，为Agent生态发展提供关键技术支撑[9] - 垂直领域Agent开始崛起，LiblibAI、米哈游等公司在多模态、游戏等细分市场布局[29][31] 公司表现 - MainFunc旗下Genspark实现45天3600万美元ARR，10周上线8个产品的爆发式增长[1] - Monica团队开发的Manus发布当月MAU达2300万，获Benchmark领投7500万美元融资，投后估值超5亿美元[4] - 阿里夸克AI月访问量超8400万，高考志愿报告Agent累计生成1000万份报告[8] - 360纳米AI超级搜索智能体月访问量达1.57亿，美图RoboNeo登顶国内App Store分类榜[8] 产品特征 - 新一代Agent具备自主规划任务、调用外部工具的能力，突破传统聊天机器人局限[6] - Manus定义了显示思维链对话框+任务执行可视化面板的产品范式，被多家公司模仿[10][12] - 通用Agent面临PMF验证问题，Manus和Genspark月访问量分别从2376万/888万下滑至1730万/769万[13] - 垂直领域Agent在图像设计、视频编辑、编程等场景取得突破性进展[31] 市场趋势 - Agent实现高营收速度惊人，Genspark仅用9天达到1000万美元ARR，远超Cursor的21个月[17] - 初创公司在通用Agent领域表现激进，大厂受制于组织惯性和政策限制进展缓慢[18][22] - 地缘政治影响显现，Manus裁撤中国团队转向新加坡市场，面临海外融资压力[14][15] - 行业共识认为未来通用Agent将由模型厂商主导，创业公司需转向垂直领域发展[28][29] 技术发展 - 第三方模型性能提升和低代码工具降低开发门槛，推动Agent产品快速迭代[6][23] - Monica团队4次重构智能体框架，优化运行速度和可扩展性[25] - 产品开发周期大幅缩短，Manus和Lovart分别仅用3个月和2个月完成开发[24][25]

公司动态 - Manus裁撤中国区业务，120人团队中保留40余名核心技术人员迁往新加坡，其余员工被裁[1] - 公司回应称调整基于经营效率考量，将专注核心业务发展[2] - 官网Manus.im无法在国内访问，此前备案网址Manus.cn也已失效[10] - 公司将全球总部迁至新加坡，新加坡公司"Butterfly Effect"前年8月已注册成立[16] - 官网显示公司在新加坡、东京及加利福尼亚设有办事处，未提及中国办公室[18] 市场定位 - 公司从一开始就主要面向海外市场，研发团队虽在中国但宣传重心在海外[2][3] - 国内社交媒体账号基本未运营，但在TikTok和YouTube上发布大量内容[4][5] - 创始团队更多时间在海外活动，与国外开发者及科技大佬交流[7][8] - 线下活动和核心用户招募均集中在海外地区[9] - 公司被质疑借助国产AI情绪获取关注，实际是面向海外市场的产品[20] 产品与商业模式 - 产品采用三档付费会员制，价格分别为19/39/199美元每月[15] - 部分功能基于海外模型底座，与通义千问的合作进展不明[11] - 海外AI付费生态更成熟，ChatGPT年营收有望达127亿美元，而国内产品被迫取消付费[13] - 类似产品Perplexity AI年化收入已突破1亿美元[14] 行业趋势 - AI创业者更早开始全球化转型，面临地缘政治、资金和算力等限制[22] - 多家中国AI创业公司将总部设在海外，强调全球化背景[21] - 投资人认为AI应用创业天生具有全球化属性，以全球用户为目标能提升产品上限[21] - 移动互联网时代仅字节跳动实现真正全球化，AI时代更多创业者从开始就立志全球化[21] 融资情况 - 母公司蝴蝶效应完成7500万美元融资，投后估值近5亿美元[23] - 该轮融资由硅谷风投Benchmark领投，正接受美国财政部审查[23] - 早期投资方包括腾讯、红杉中国和真格基金[24]

Agent行业概览 - 2024年被称为"Agent元年"，AI Agent概念从初创公司Manus的Demo视频开始引爆，随后字节跳动、百度、阿里、腾讯等巨头纷纷入场 [2] - 全球AI Agent赛道2024年融资金额已突破665亿元人民币，自动驾驶、人形机器人、大模型等细分领域最受资本青睐 [2] - Agent被视为"后提示词时代"的新概念，以任务导向、自主规划和多步骤执行为特征，为模型可用性打开新空间 [2] 技术特点与优势 - Agent相比传统对话系统实现从"你问我答"到"交付结果"的转变，提供更具沉浸感与目的性的交互路径 [5] - Manus采用多智能体系统架构，能动态调用不同领域专用大模型，实现"1+1>2"的效果，类似交响乐团指挥协调各乐器组 [3] - 大模型能力提升为Agent提供基础算力保障，GPT-4后在语言理解和多模态能力上达到支撑复杂任务调度的门槛 [5] 主要玩家布局 字节跳动 - 最早高调入场Agent概念，2023年底上线豆包智能体平台，2024年初推出"扣子"平台降低开发门槛 [10] - 截至2025Q1豆包平台已上线智能体超10万个，大部分来自个人开发者和中小企业 [12] - "扣子"专业版集成1万+插件，可调用国内流行大语言模型，1.5版本还集成视觉理解、音乐、图像生成等模型 [12] 腾讯 - 采取"平台+能力"战略，形成面向C端的"元器"和服务企业级的"腾讯云智能体开发平台"双体系 [12] - 推出Qbot浏览器拓展Agent行为边界，具备文件转换、应用操作等能力，未来可望与本地软件打通 [13] - 在汽车、金融、零售、医药等行业展开场景合作，聚焦自主决策、工具调用与工作流编排能力 [15] 阿里 - 延续企业服务深耕路径，钉钉试点智能助理功能并升级为"AI助理中心"，2025年开放智能体开发框架 [15] - 推出"心流"智能体应用帮助自动完成报告编写、代码生成等复杂任务，在外贸、智能客服等领域推出多种应用 [16] - 通义千问Qwen系列大模型为Agent提供基础能力，开源Qwen-Agent框架降低开发门槛 [15] 百度 - 推出"心响"APP覆盖200+任务类型，未来计划扩展至10万种以上，定位通用超级智能体 [18] - 文心智能体平台为零代码用户提供全链路任务创作服务，全面拥抱MCP协议提升任务规划精确度 [20] - 发布文心大模型4.5 Turbo和X1 Turbo优化任务执行速度与性能，通过千帆平台推动MCP生态繁荣 [20] 行业挑战与质疑 - 实际部署需解决环境不稳定、异常处理和及时纠错等问题，多数产品距离真正"智能体"仍有差距 [7] - 部分Agent产品本质是"流程机器人套AI壳"，演示环境与真实场景差距大，常需人工监督修正 [7] - 用户体验改变不如想象中"革命性"，用户仍需学习正确提示方式，部分产品陷入"套壳Siri"窘境 [8] - 技术底座关键环节如环境建模、记忆系统、长期目标拆解等均未完全成熟 [7] 发展趋势 - Agent被视为大模型商业化阶段性演进，是模型能力、应用框架与用户需求三者交汇的产物 [20] - 字节侧重内容驱动与生态构建，腾讯重视能力组件与业务整合，阿里深耕产业落地，百度专注产品闭环 [20] - 行业将经历"高估—失望—再估值"周期，关键在于泡沫退却后谁能留下可复用架构与真正价值点 [22]

豆包产品迭代与AI应用竞争格局 豆包产品功能升级 - 豆包电脑版全量上线AI播客功能，支持PDF或网页链接一键生成双人对话播客，实现秒级转化，强调"低成本、高时效、强互动"体验 [1] - 3月以来加速迭代：升级AI编程功能、测试深度思考模型、优化图片视频功能，1 6版本新增多镜头无缝切换视频及多风格视频生成能力 [1] - AI播客功能基于自研语音模型，解决传统AI播客口语化不足、机械感强的问题，App端已开启小流量测试 [1] 行业用户增长动态 - 2025年2月AI原生APP用户规模达2 4亿，环比增长1 15亿（近乎翻倍），但5月多数应用活跃用户下降，如元宝月活从3月4164万降至5月2256万（流失近半） [2] - 豆包逆势增长，5月活跃用户达1 31亿，两个月增加1500万，与DeepSeek差距缩小 [2] - 行业转向技术驱动模式，DeepSeek案例显示技术迭代效果远超市场投放带来的用户增长 [2] 市场竞争策略调整 - 豆包、Kimi等投放力度减弱，豆包月投放不足1亿元，而元宝3月投放达13 86亿元后降至6-7亿元水平 [3] - 头部公司聚焦下一代模型研发，产品迭代依赖技术路径押注，单点功能优化（如AI播客、视频生成）被视为过渡形态 [3] - Agent成为新竞争焦点，字节推出"扣子空间"内测，整合高德地图、飞书等应用解决工作场景问题 [3] Agent生态布局 - 百度推出多智能协作App"心响"，阿里在夸克上线志愿报告生成Agent，大厂加速布局任务导向型AI应用 [4][5] - 豆包密集迭代被视作"防御性创新"，既维持用户活跃度，又为Agent战储备场景数据，未来可能整合"扣子空间"功能 [5] - 行业进入Agent协作网络竞争阶段，技术窗口期缩短，字节的流量与场景优势或成豆包生态统治关键 [5]

AI Agent行业概览 - OpenAI创始人预测2025年为AI Agent大规模应用之年 认为其将显著提升行业效率并创造商业价值[2] - AI Agent定义为能自主执行查资料、订机票、做PPT等任务的"数字管家"[2] - OpenAI推出两款AI Agent产品：Operator和Deep Research 并收购编程AI Agent公司Windsurf[2] - 中国AI Agent市场规模预计2028年超8500亿元 年复合增长73%[4] 国内外发展动态 - 微软、谷歌将AI Agent作为战略重点 计划整合至浏览器、搜索等核心产品[6] - 国内创业公司Manus内测码被炒至上千元 获硅谷VC领投7500万美元[3] - 字节跳动、百度、昆仑万维等大厂密集发布通用Agent产品[9] - 通用Agent创业项目转向海外市场 因欧美用户付费意愿更强[11] 投资趋势与商业机会 - 投资人普遍看好垂直领域AI Agent 认为通用Agent更适合大公司[4][10] - 2025年垂直Agent获多起亿元级融资 如Liblib AI获数亿元A+轮[14] - 跨境电商客服Agent Solvea获亿元级A轮投资 已服务百家跨境品牌[15] - 制造业场景Agent智用开物天使轮获数千万元投资[16] 技术发展与竞争格局 - AI计算成本每年下降60% 能力随大模型迭代持续提升[21] - 垂直Agent凭借领域知识短期占优 但面临通用Agent长期威胁[23][25] - SaaS公司转型垂类Agent具备客户基础优势[16] - 原圈科技通过重构AI架构实现过半营收来自Agent产品[18] 行业争议与观点 - 金沙江创投认为应远离通用概念 专注垂直场景[4][10] - 东吴证券研报指出通用Agent对垂直Agent构成长期威胁[25] - 部分从业者认为垂直与通用边界动态变化 最终取决于结果质量[25] - 高频使用场景仍存通用Agent创业机会 如Plaud Note累计出货超10万台[12]

人工智能体技术发展 - 大模型持续突破推动人工智能体从"工具"向"生命体"质变[1] - 智能体具备多模态数据理解与复杂任务拆解能力 例如自动识别场景生成文案并配乐发布至社交媒体[1] - 百度发布多智能体协作应用"心响" 覆盖十大场景超200个任务类型 可自主调度资源生成可视化结果[3] - 快手推出可灵AI 支持通过多模态输入智能生成视频内容[5] 技术特征与商业化进展 - 智能体具备自主感知思考和行动能力 能理解学习和推理以执行复杂任务[8] - 智能体赋予大模型"手"和"眼"功能 实现从信息获取到内容输出的完整闭环[8] - "类人化"特质是核心特征 包括多模态理解记忆能力和经验优化决策路径[10] - 2025年全球人工智能市场规模将突破2 3万亿元 智能体作为核心驱动力未来5年CAGR超40%[12] 行业应用与产业影响 - 智能体已应用于软件编程市场调研医疗问询等复杂场景 显著提升垂直领域生产力[7] - 长庆油田5万余口油井通过智能体实现自动化控制[13] - 油气行业智能体具备领域专家级专业知识和理解能力[15] - 催生三类新职业形态 人机协作模式中智能体负责标准化任务人类专注创新决策[17] 技术分类与市场格局 - 智能体分为数字智能体(手机/计算机交互界面)和具身智能(人形/轮式机器人自动驾驶等)[12] - 北京上海等地出台政策支持 从初创企业到科技巨头加速布局人工智能体[1] - 产业链呈现多层次特点 涵盖基础算力到垂直应用各层面[12]

AI行业趋势 - 红杉资本AI峰会确立共识：AI将从卖工具转向卖协作和成果（Software as an Outcome）[1] - 微软CEO纳德拉宣布进入AI Agent时代，OpenAI推出Codex智能体，称其为编程史上最大变革[1] - 国内市场头部公司如字节、百度、阿里加速布局Agent应用，字节有7个团队竞速Agent，百度推出通用智能体心响，阿里定位夸克为超级Agent[2][3][5] Agent竞争格局 - Agent被视为大模型之后的第二波确定性浪潮，主要玩家包括阿里、百度、字节、腾讯等[2][8] - 垂直领域Agent如Harvey（法律）、Open Evidence（医疗）可能率先在企业级市场跑出，因其能理解行业语言和需求[7] - 生态厚度成为关键胜负手，阿里在高德地图等MCP Servers调用上优势明显，腾讯凭借微信生态构建独特Agent[11][14] 技术基础与生态布局 - 大模型能力决定Agent表现，字节扣子团队测试多款模型后选择豆包1.5 Pro，因其指令遵循和工具调用能力最佳[9] - 百度与苹果合作，阿里拥有优秀开源模型Qwen，字节豆包大模型长期占据C端下载量[11] - 百度开放千帆开发平台兼容多款应用，字节保守聚焦自身Agent工厂，阿里整合能力于夸克超级框[11] 挑战与现状 - Agent技术成熟度不足，大模型在多步骤任务中易逻辑链断裂，生态整合碎片化[20] - 商业模式仍以订阅制或按次收费为主，Manus因高昂成本难普及，垂直领域渗透率低[16][20][21] - 用户体验两极分化，垂直Agent如Lovart效率提升显著，通用Agent如Manus处理复杂任务仍显笨拙[21] 未来展望 - 行业未达GPT颠覆性临界点，竞争本质是生态卡位与场景定义权争夺[20][23] - 决定胜负的关键包括技术迭代速度、行业痛点理解深度和商业模式创新[23] - Agent需像水电煤融入日常生活才能引发真正变革[23]

Agent发展阶段与定义 - Agent尚无统一定义，学界强调需具备规划能力（如李飞飞团队提出的五模块范式：环境感知、学习、记忆、认知、执行）[1][10] - 业界定义分化：OpenAI认为Agent是能独立完成任务的系统，Anthropic区分Workflow（预定义流程）与Agent（自主规划）[1][12][16] - 技术路径遵循"模仿学习→解耦→泛化→涌现"递进范式，基于LLM/VLM构建多模态、通用、具象行动等类型[1][20] 中美厂商布局差异 - 北美云厂商（Google/Microsoft）聚焦Agent部署平台（如Vertex AI、Azure AI Foundry），B端企业（Salesforce）商业化成熟（部分项目收入占比达35%）[2][6] - 国内互联网大厂（字节/百度/阿里）延续流量逻辑，推出通用Agent产品（扣子空间、心响等）；B端企业（金蝶/用友）主攻垂域Agent（财务、人力场景）[2][6][9] Agent技术特性与挑战 - Token消耗量极大（单次任务超10万，远超chatbot），主因长上下文窗口、多Agent通信、验证模块及多模态需求[7] - 存在意图混淆、多Agent协作低效、幻觉等问题，学界通过贝叶斯实验设计优化，业界引入RAG、数据增强方案[2][35] 应用场景落地 - **医疗领域**：诊断Agent可辅助分诊（需搭配知识检索减少幻觉），远程监控Agent优化资源分配[35][36] - **游戏领域**：NPC行为动态优化、玩家行为分析、AI场景合成提升沉浸感[39][40] - **机器人领域**：视觉运动控制、语言条件操作、技能优化及动态导航[32][33] 产业链影响与投资方向 - 算力需求持续增长（服务器/一体机/超融合标的受益），模型私有化推动B端外包服务（金融/政府/能源领域）[8] - 垂域软件企业ARPU提升（推荐ERP/政府信息化标的），教育/医疗场景商业化潜力大（如视源股份、创业慧康）[8]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - Agent虽无明确产品定义，但类别与应用场景迅速丰富，中美大厂发展思路有差异，B端厂商均关注平台化布局，其发展有望带动AI产业链向上，建议关注技术突破到商业化落地拐点 [2][3] - 工程师流程调优与否对应Agent发展两条路线，学界强调自主规划，业界关注独立完成任务能力 [2][6][15] - Agent类产品对算力消耗大，AI底层算力需求是产业重要一环，当前落地面临多种问题，技术迭代下商业化规模落地可期 [3] 根据相关目录分别进行总结 1、Agent定义尚未明确，但类别及应用场景已然丰富 - Agent尚无明确定义，自主规划与否是核心争议点，工程师流程调优对应两条发展路线，学界强调规划能力，业界如OpenAI强调独立完成任务，Anthropic区分Workflow和Agent [6][7][9] - Agent AI核心能力源于基础大模型深度集成，能力提升遵循递进范式，李飞飞团队将其分为多类 [25][28] - NLP与多模态技术发展使Agent应用场景丰富，包括工具使用和知识库查询、改进推理和规划、整合系统和人工反馈等NLP场景，图像 - 语言和视频 - 语言理解生成等多模态场景，以及机器人、医疗保健、游戏等领域 [30][34][38] 2、大厂助力Agent部署，B端场景已实现商业化价值 - 北美云厂商关注帮助客户部署模型和Agent，B端厂商聚焦打造Agent创建和管理平台，部分B端办公软件Agent已实现商业化，如Salesforce部分项目中Agentforce收入占比达35%，Workday 24Q4销售中30%来自AI相关产品 [52][53] - 谷歌助力Agent高效部署，推出开发工具包、设计师、管理平台等，发布A2A协议降低信息传输损耗 [54][55] - 微软Azure AI Foundry平台助力部署，推出多款办公Agent提升用户效率，支持A2A协议 [58][59] - 亚马逊Alexa+和Amazon Nova Act关注场景执行，Alexa+有超10万用户，Amazon Nova Act任务准确率30% - 60% [63] - Meta Llama 4提升模型效率，推出Agent管理仪表盘，关注Agent领域发展 [64][65] 3、国内Agent发展现状：互联网厂商把握流量趋势，B端企业提供Agent平台 - 国内互联网大厂遵循流量逻辑，推出类"Manus"通用Agent产品，B端企业基于平台选取价值场景落地 [79] - 字节跳动扣子空间提供通用和专家Agent，支持MCP协议，接入飞书打造B端办公体验 [81][82] - 百度推出移动端Agent心响，着眼C端用户，引入智能体接入方案 [83][84] - 腾讯基于微信生态构建AI应用，元宝、ima等产品有向Agent自主规划调用发展的基础 [89][90] - 阿里巴巴阿里云上线MCP服务，心流AI聚焦通用场景，飞猪"问一问"探索旅行垂直场景 [92][93] - 金蝶打造苍穹Agent平台，各产品线智能化升级，已签约多个客户 [96][97] - 用友发布YonGPT 2.0，通过Agent助力降本增效，25Q2将密集发布智能体产品 [101][102] - 泛微发布Xiaoe.AI，提供开箱即用和自行构建两类智能体产品 [105][106] - 致远互联打造AI - COP智能入口，发布CoMi Family智能体产品家族 [109][110] 4、Agent落地带来的改变和面临的挑战有几何？ - AI原生应用推动Token消耗量激增，Manus单次任务消耗token数或达十万，Agent对token消耗源于长上下文窗口、多Agent/工具通信、验证模块、多模态场景，底层算力需求旺盛 [116][117][120] - Agent落地面临意图混淆、多Agent合作、幻觉等问题，学界和业界积极探索解决方法 [124][128][133] 5、投资建议 - Agent进展迅速，AI产业链趋势向上，AI模型及技术迭代利好有数据、客户、场景的软件企业，看好ERP和政府方向落地订单和产品，如金蝶国际、用友网络等 [4][138] - 模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业，推荐服务器等相关标的及金融等领域企业，算力租赁和IDC标的值得关注 [4][138]