「2025 年会成为智能体爆发的一年」这一判断基本照旧成为了行业内的共鸣。这少许从第三方机构 aicpb AI 居品榜的变化就不错看出。在 6 月份最新发布的 AI 居品榜上开云体育，aicpb 首次加多了智能体榜单。

令东谈主不测的是，名挨次一的并非此前大火的 Manus，也不是来自老牌搜索厂商百度，或是堪称 All in AI 的字节越过，而是 360 旗下的纳米 AI。其 156.67M 的月度 Web 看望量甚而断层式最初了第二名 Manus 近 10 倍。

要知谈，此时距离纳米 AI 超等搜索矜重发布还不到一个月。纳米 AI 超等搜索是怎么作念到异军突起的？

智能体时期：让 AI 从「给你谜底」

变成了「录用规矩」

当咱们从网上获取信息时，大多数东谈主脑海中涌现的仍然是阿谁熟悉的画面：输入过错词，得回一结合气儿，然后再我方手动分析、筛选、整理，常常还找不到想要的谜底。

这是传统搜索引擎时期。过错词稍有不同，炫夸出来的规矩也大相径庭，也就无法简直领路用户的需求。同期，因为竞价名次的告白模式，内容老是被点击率所裹带，许多所谓「标题党」的信息通常名次更靠前，信息需要用户筛选掉大批无关信息。

ChatGPT 的出现改写了这种信息获取的方法。用户不错径直得回一个相对精确的规矩，获取信息的方法从「检索、遍历」进化到了「径直获取规矩」。

智能体的出现，标记着 AI 分娩力落地的又一次范式革新。智能体带来的最大变革，是让 AI 从「给你谜底」变成了「录用规矩」。系统不再只是给出一个谜底，而是不错自动调用器用引申用户的复杂需求，径直给出一个录用规矩。举例输入「优化公司财报」，它不再是教你怎么作念，而是径直生成一份专科的财报优化决策。

AI 智能体、AI 助理、聊天机器东谈主的辨别

具体而言，一个及格的智能体常常需要具备以下特征：

1、自主性：在最常人工阻扰下孤独运行，具备自我驱动的引申才调。

2、环境感知：通过多种接话柄时获取环境状况信息，并领路陡立文变化。

3、推理策画：基于目的进行任务领悟，制定多圭表引申策略和资源分派决策。

4、安妥学习：从引申反馈中索求教化，动态调整行径模式和决策策略。

5、器用集成：主动采选和组合外部器用 /API，扩张本身才调界限。

6、状况照应：调理短期责任顾忌和恒久学问存储，支柱陡立文连气儿性。

7、目的导向：围绕明确目的进行行径采选，具备规矩评估和纠偏才调。

8、多模态交互：支柱当然谈话、API 调用等多种交互方法，具备合作才调。

一句话总结即是，简直的智能体应该具备「感知→推理→策画→引申→反馈→优化」的竣工闭环才调，而不单是是高等版块的问答系统。

全体而言，智能体现时仍处于早期阶段。国际阛阓方面，巨头如微软、谷歌、OpenAI 王人在开荒我方的智能体居品，举例 OpenAI 最近推出的 ChatGPTAgent，约莫隐敝了上述特征。而在与群众更干系的国内阛阓，manus 和纳米 AI 不错说是跟进最早的玩家。

两个场景，看懂纳米 AI 的才调

为了更好地领路纳米 AI 智能体的才调，咱们挑选了两个典型的用户场景。

起头是「一句话生成长视频」，举例告诉纳米 AI，让它生成一条上海城市的宣传片。

「一句话生成长视频」过程

面临这样一个复杂任务，纳米 AI 其实把通盘经由拆解成了「输入信息、整理案牍、生因素镜剧本、文生图、配音、图生视频、添加配音字幕、视频拼接、获取 BGM、添加 BGM」等关节。

每个任务由不同的智能体完成，通盘视频是一个多智能体构成的责任流。看起来用户只说了一句话就得到了一个视频，但内容上支柱纳米 AI 完成这个复杂需求的是个智能体团队。

举例在最运转的信息检索阶段，就调用了超等搜索智能体，检索出了 30 个搜索规矩，并以此为基础形成了这支上海城市宣传片的案牍和分镜剧本部分。

纳米 AI 生成的分镜剧本（部分），不错看到很好的把捏了上海的代表性元素

以分镜剧本为基础，纳米 AI 又调用了图片生成智能体，形成了多个上海的代表性画面当作分镜图片。

纳米 AI 调用文生图智能体

值得留心的是，纳米 AI 最终产出的视频长达两分钟，一条视频能消耗 1000 万傍边 token，以 AI 生成视频的圭臬来说这个长度尽头夸张。业界具备雷同长任务的引申才调的智能体相等少。同期，它有连贯的逻辑以及接近照相实拍的视频画面，配音、BGM、字幕这些浅近视频的各式要素也统共具备。即使拿「东谈主类作家」的圭臬看待，这亦然一个尽头老练的视频。

以下视频来源于大狐 AI

曩昔制作一条视频，通常要经过「案牍 - 分镜 - 拍摄 / 绘制 - 裁剪 - 后期」这样一整套责任，波及操办、好意思术师、裁剪师等，不同工种滥用数个责任日才能合作完成。

然而当今，泡一杯咖啡的时候，纳米 AI 就能生成一个老练的长视频。AI 生成视频，在此刻简直作念到了有用。

另一个场景是处理复杂的磋磨型问题，以「分析东谈主工智能对奇迹阛阓的影响」为例。

纳米 AI 深度磋磨过程

令东谈主惊诧的是，在输入需求之后，纳米 AI 并莫得一味引申任务，而是主动条件进一步补充需求的具体细节。这体现了纳米 AI 的「搜商」，大意像东谈主类相通在念念考，主动发起交互、补足念念维链。

纳米 AI 主动条件明确需求

在生陋习矩的过错节点，纳米 AI 也会主动发起磋磨，以更好地匹配用户需求。这份提纲包含了近况分析、趋势瞻望、计谋提议、和临了的论断，从结构上来说，十分竣工。

最终，纳米 AI 超等搜索在十几分钟内就生成了一份包含数据图表、趋势分析、计谋提议的抽象证实。

曩昔，磋磨者需要从多个信息源网罗尊府，然后进行东谈主工分析和整合，通常要滥用几天甚而几周的时候。而当今，在短时候内，通盘东谈主就能快速了解一个复杂问题的基本模样。

证实不仅是笔墨，也包含图表、图片等多模态信息

不仅如斯，这份最毕生成的证实还不错搬动成 PDF、Word、念念维导图、PPT，甚而是动态网页，形成了从尊府搜索、生因素析到规矩演示的竣工闭环。

纳米 AI 生成的动态网页

值得留心的是，纳米 AI 在证实临了还列出了 36 个参考文件的连气儿。关于复杂的磋磨型问题而言，这少许相等有必要，磋磨者不错很便捷地作进一步的磋磨和查证。

纳米 AI 列出的参考文件连气儿（部分）

在通盘生成磋磨的过程中，纳米 AI 自主跑收场一通盘经由，径直完成了录用。甚而在用户需求不解确时，它还会主动发起交互，补足念念维链。从 AI 2.0 时期的「告诉你怎么作念」，到纳米 AI 的「径直录用多模态的规矩」，这是一整套范式的革新。

内容上，要让 AI 自主完成一件复杂任务并不是一件容易的事，背后有相等复杂的对工夫旅途的先验念念考和宏大的工夫干预。

其中，多模子合作架构是纳米 AI 最令东谈主印象深入的工夫特质之一。纳米 AI 接入了 80 多个模子，并字据不同任务需求进行智能调遣。

恰是有了这样的模子基座才调，才完结复杂任务下的超长念念维链。

纳米 AI 在 MCP（Model Context Protocol）器用生态建立上也干预了大批资源，专为国内环境自研了许多 MCP。有东谈主把 MCP 比作大模子的 USB-C 接口。正如 USB 圭臬化了硬件接口，MCP 也为大模子的圭臬化接口，使得其大意承接到各式外部数据源和器用，措置了「AI 可用」的问题。

现时纳米 AI 已接入 110+ 器用，隐敝办公合作、学术磋磨、生计服务、搜索引擎、金融分析、媒体文娱、数据抓取等多个领域。在上文的「一句话生成长视频」中，比如案牍生成智能体，就调用了 AI 搜索、图片转笔墨、音视频转文本、 AI 文档分析等多个 MCP 器用。

纳米 AI 智能体还完结了对土产货浏览器的调用才调，不错识别网页上的通盘的可点击元素，让大模子像东谈主相通去操作浏览器。

这样作念的刚正是什么呢？

信息孤岛的问题就被措置了。这是个由来已久的问题，各家互联网公司出于贸易考量，并不允许谷歌、百度这类搜索引擎抓取信息。然而有了对浏览器的调用才调之后，它就不错像芜俚用户相通「浅近看望」这些平台，获取其里面的深度信息和及时数据。

领有了这样的才调，纳米 AI 就不错深度挖掘小红书的旅行攻略和购买提议；径直对比多个电商平台的商品，找到最廉价；或者是获取应答媒体上的最新趋势和用户反馈。

纳米 AI 打破信息孤岛，检索小红书内容，生成选购提议

AI 下半场，加快 AI 效率的分娩落地

LnData 的证实指出，2024 年底全球智能体阛阓领域已打破 500 亿好意思元，年度增长率卓绝 200%。头豹磋磨院对智能体的增长也持乐不雅气派。它瞻望，智能体行业阛阓领域将从 2024 年的 695.28 亿东谈主民币增长至 2028 年的 8520.35 亿东谈主民币，年复合增长率高达 87.10%。

如斯宏大的阛阓后劲，当然勾引了 OpenAI、谷歌、微软等科技巨头，以及字节越过、阿里、腾讯、百度等国内大厂的全面加码。

就在 7 月 17 昼夜深，OpenAI 矜重发布了 ChatGPT Agent，这个被业界期待已久的智能体终于老牛破车。和 ChatGPT 首次发布的那种惊艳不同，公论对 ChatGPT Agent 有些南北极分化。

支柱者觉得这标记着 AI 从「对话式 AI」向「任务引申型 AI」的革新。

反对者则觉得 ChatGPT Agent 的发布更像一次「补课」而非「革命」，因为其展示的中枢才调，举例多圭表任务策画、器用调用、陡立文顾忌，这些在国内照旧不是什么崭新事了—— Manus 和纳米 AI 早在几个月前就照旧完结了雷同的功能。在某些方面，举例可视化生成，纳米 AI 甚而展现出了比 ChatGPT Agent 更好的才调。

全体而言，ChatGPT Agent 照实莫得弘扬出超越国内智能体的才调。这其实反应了一个更深层的问题：AI 领域的工夫护城河正在快速消弱。OpenAI 的生态整合才谐和居品化水平依然值得学习，但贞洁从智能体才调来看，国表里的差距照实在快速消弱，某些细分领域甚而照旧出现了反超。

智能体的终端尚未可知，然而在特定领域逐渐施展作用、成为提高责任效率的要紧器用，果真是一条可预料的迭代旅途。简直的挑战在于怎么找到合适的愚弄场景，构建可接续的贸易模式，并在工夫革命和用户需求之间找到均衡点。毕竟，工夫再牛，用户不买单亦然空费。

在 AI 下半场的热烈竞争中，纳米 AI 走出了一条私有的各别化道路——它莫得采选与巨头们正面硬刚通用型超等智能体，而是采选成为智能体生态闹热的基础顺序搭建者。

周鸿祎对纳米 AI 的愿景很明确——将纳米 AI 打形成最大的「智能体社区」。

从数目上看，纳米 AI 现时照旧领有近万个专科智能体，隐敝不同业业和场景的业务需求。用户面临具体问题时，只需输入需求描写，平台即可匹配对应的专科智能体，完结从需求到措置决策的快速承接。

平台的价值不仅在于丰富的智能体资源，更在于其生动的组合才调。在纳米 AI，要是你的任务需求过于复杂，用户还不错调用多个智能体、组建多个智能体合作的团队，通过任务领悟和经由优化，完结更高效的问题措置。这种团队化合作模式，为个东谈主和小团队提供了以往惟有大企业才能享有的专科服务才调。

要是多智能体合作还不可措置你的问题，纳米 AI 的「360 智能体工场」，还提供了低门槛的智能体搭建平台。通过当然谈话交互，用户无需编程技巧即可创建安妥特定需求的智能体。这种零代码创建方法，让智能体的定制化变得圣洁高效，简直完结了「东谈主东谈主王人能造人人」的愿景。

周鸿祎示意，AI 时期为每个东谈主、每个组织王人带来了前所未有的机遇，每个东谈主王人不错领有三五十个智能体，形成我方的人人队伍，这些智能体听你携带，替你干活，每个东谈主王人有契机成为超等个体。

AI 下半场，叙事逻辑从工夫炫技逐渐走向「效率落地」，从追求工夫先进性转向追求措置问题的灵验性，这才是 AI 的价值总结，简直变成芜俚东谈主的分娩力器用。

纳米 AI 在榜单上的名次不错视作是一个阶段性的规矩。断层最初第二名近 10 倍，这并非偶而，背后反应的是使用智能体这一居品形态的强烈阛阓需求。

当通盘东谈主王人在辩驳 AGI 的终极目的时，纳米 AI 照旧在内容愚弄中交出了谜底：AI 的价值不在于有多「智能」，而在于能为几许东谈主措置几许问题。

不错预料开云体育，智能体这场往来并不好打，但纳米 AI 照旧早早入局，并捏了一副好牌。