作者：楊子超 來源：楊子超
今年WAIC大會異?；鸨?，甚至一票難求。在大會的地下一層，幾乎都是AI 應用的小公司。這些一個個的小展臺，火爆程度更是超過了大的展臺，有些創(chuàng)始人更是幾天加了上百位投資人的微信。子超認為在AI的應用層面，無論是從整體的勢能還是從應用團隊的實力上，我們已經(jīng)走在了世界的前沿。2025年是AI應用落地的最重要的一年，大家可以類比2013年的移動互聯(lián)網(wǎng)時刻。
在前不久舉辦的超聲波俱樂部活動上，子超提出了AI應用的創(chuàng)業(yè)團隊要具備兩個基礎(chǔ)能力。第一個是要有很強的工程能力，用來保證AI應用端到端的深度服務能力。第二個是要有很強的反思能力，就是要有訓練小模型的能力，有訓練專業(yè)推理的模型能力。前者Manus做了表率，但后者才是AI應用的未來。
小模型的反思能力本質(zhì)上是AI Agent的品味培養(yǎng)。我們經(jīng)常說這個人的品味不錯，實際上是這個人整體上符合我們的調(diào)性。認可這個人的品味其實就是認可我們自己的品味。所以從理論上講，訓練小模型就是訓練小模型的品味。不管大模型的通用能力有多強，我們依然需要各式各樣的AI Agent。AI Agent的品味越符合定位人群，我們的AI應用就會越受歡迎。
一款好的AI應用主要還是看它的AI Agent能力是否夠垂直，而不是追求大而全的通用AI能力，這一點尤其不能被Manus帶到全知全能的溝里，AI只有由每個專業(yè)縱深的Agent成長出來，再聯(lián)通形成最終的“全能”。未來AI應用的趨勢是小眾化、垂直化、新場景和深服務，未來AI網(wǎng)絡是由專業(yè)縱深的Agent端點協(xié)同構(gòu)成，并不存在單一全能的AI怪物。
對此，來自中科大的深元人工智能提出了解決方案：“不做Manus的追隨者，而是做‘造Manus的人’，能批量生產(chǎn)專精Agent——賦能每個企業(yè)、每個人都擁有專屬Agent集群生產(chǎn)線。”通過MasterAgent一鍵生成AI Agent集群，通過不同的AI Agent相互協(xié)作，來完成端到端的深度服務。子超覺得這個思路是對的，盡量把繁瑣的事情留給人工智能去一鍵生成，專業(yè)方面的訴求也可以生成行業(yè)專家（垂直的AI Agent）去輔助決策，而用戶只需要去選擇符合自己品味的深度解決方案即可。
作為全球首個L4級、全國產(chǎn)化的多智能體生成與協(xié)作工具，MasterAgent有三個非常不錯的地方，這也是產(chǎn)品能夠脫穎而出的關(guān)鍵：
第一，繞開了繁瑣的AI Agent的開發(fā)流程，用戶上手更高效。
對于很多傳統(tǒng)企業(yè)和普通人來說，現(xiàn)在要打造一個非常有用的端到端服務的AI Agent非常難，最核心的問題還是在前期上手搭建上——僅僅是要搞清楚很多AI的基礎(chǔ)常識，就已經(jīng)勸退了大多數(shù)人。市面上絕大多數(shù)AI Agent搭建工具，對普通用戶來說并不友好，需要付出大量學習成本，才能學會做一個符合需求的智能體。
MasterAgent通過自研的Master Builder和Agent Group雙引擎架構(gòu)，重新定義了智能體的開發(fā)與協(xié)同范式。僅輸入一句自然語言，就可以在分鐘級內(nèi)生成具備行為策略、長期記憶、專業(yè)知識體系和 API 操作能力的智能體集群，并全自動化進行跨領(lǐng)域自主分工與協(xié)同決策，直接交付結(jié)果。而這里面的全部流程均由AI驅(qū)動，實現(xiàn)了“0門檻”搭建。
MasterAgent一鍵生成Agent集群
“在智能體的生成部分，我們研發(fā)了整個智能體的動態(tài)生成算法，能夠在分鐘級生產(chǎn)出具備完整數(shù)據(jù)庫、豐富插件以及具備高度協(xié)同性的智能體產(chǎn)品。”深元人工智能CTO黃倞知介紹。
同時，在多智能體集群協(xié)作部分，MasterAgent參考了人類團隊的協(xié)作機制，能夠更大程度上模擬真人的工作邏輯。在多Agent產(chǎn)生決策沖突時，引入改進 PBFT 協(xié)議，快速達成一致，保障資源的公平高效。在架構(gòu)模式上支持扁平式、層級式、團隊式多種組織結(jié)構(gòu)，便于針對不同的工作場景進行靈活部署。
最重要的是，MasterAgent基于強化學習和自主調(diào)度機制，能根據(jù)環(huán)境反饋和執(zhí)行效率，動態(tài)優(yōu)化任務分配策略，大幅提升并行處理能力。其復雜指令遵循率高達99%，在多個領(lǐng)域首次突破了人類專家的水平。
相較于傳統(tǒng)Agent工具，MasterAgent的創(chuàng)新在于，它將Agentic AI的自主規(guī)劃、決策、調(diào)整和反思能力深度融合，這讓智能體從“被動響應”進化為了“主動推進”。這也是小團隊無法做好Agent的原因，因為反思能力代表著一個團隊在AI Agent領(lǐng)域的高階能力，沒有一個成熟的團隊或者技術(shù)大牛很難去支撐完成這項能力。
第二，基于大量行業(yè)實戰(zhàn)經(jīng)驗的積累，MasterAgent的研發(fā)團隊沉淀了大量的用戶需求和痛點，也知道什么樣的端到端的深度服務結(jié)果會讓用戶滿意，并愿意長期付費使用。
這支團隊自2018年起，就專注于交互式3D與人工智能的底層技術(shù)研發(fā)，一度供給了市面上80%以上的數(shù)字人解決方案。伴隨著2022年底生成式AI的到來，該團隊更是承接了大量的、各行各業(yè)的智能體訂單，獲得了廣汽、海爾、中銀國際、六福珠寶等頭部企業(yè)以及政府機構(gòu)的青睞和選擇。“在這個過程中，我們逐漸構(gòu)建了自己的編程模型，然后配置了大量的知識庫、插件庫等。”深元人工智能團隊相關(guān)負責人說。
對于普通用戶面臨的現(xiàn)實痛點就是，智能體搭建完成后，如何讓多個Agent能協(xié)同運行，非常需要用戶精通行業(yè)Know-How，同時了解Agent的邊界能力，才能讓這些智能體更好地分工和配合，嵌入到業(yè)務里。因技術(shù)和成本上不可持續(xù)，通用Agent陷入泡沫，但作為國產(chǎn)智能體代表MasterAgent與眾多通用智能體不同，選擇在深度場景中理解業(yè)務邏輯和積累行業(yè)數(shù)據(jù)，走深耕應用層路線。
子超常說這一輪的AI機會一定要先上車，一方面是只有先讓用戶用起來，才能知道我們的AI是否真正解決了用戶需求。另一方面，AI應用的底層邏輯一定是和用戶共創(chuàng)，不管是行業(yè)還是個人的AI應用，AI的反思系統(tǒng)也是在和用戶交互中不斷學習完善的。
作為目前AI創(chuàng)業(yè)者中少有的“實干家”，MasterAgent團隊前期的經(jīng)驗積累能夠建立起強大的工程能力和AI泛化能力。所以，當用戶使用時，會感覺MasterAgent更像一個“專業(yè)化Agent工廠”，能批量生產(chǎn)各行各業(yè)的專家進行集團作戰(zhàn)。不管你是個人還是公司，只要把指令交給MasterAgent，在一瞬間就會冒出來一群專業(yè)的智能體新成員和你一起并肩作戰(zhàn)。
第三，全棧技術(shù)自主可控的特點，讓MasterAgent在國內(nèi)市場擁有巨大優(yōu)勢。深元人工智能團隊在成立的第一天起就堅定擁抱國內(nèi)市場，堅持“自研”路線，MasterAgent的自主可控貫穿技術(shù)全鏈條，其核心大模型就是完全基于全國產(chǎn)化工具鏈訓練的，從語料到算法都是“中國配方”。
MasterAgent內(nèi)置的行業(yè)首個動態(tài)純Agent生成模型，擺脫了對 GPT、Claude 等海外大模型的依賴，能夠?qū)崿F(xiàn)在金融、醫(yī)療、政務等有高合規(guī)要求的領(lǐng)域中，將智能體技術(shù)融入行業(yè)場景和業(yè)務流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全鏈路閉環(huán)運行。深元人工智能董事長周家豪表示，“我們的每一行代碼、每一組數(shù)據(jù)、每一個算法模塊都牢牢掌握在自己手中。從合肥研發(fā)中心到深圳產(chǎn)業(yè)化基地，我們構(gòu)建了完全自主的技術(shù)體系，這是 MasterAgent 最硬的底氣。”
在錯綜復雜的局勢下，安全可控成為很多企業(yè)的訴求。MasterAgent正圍繞“更懂中國業(yè)務”進行持續(xù)迭代，計劃在年內(nèi)推出針對金融、醫(yī)療等行業(yè)的垂直版本；并將繼續(xù)從國內(nèi)用戶實際需求，不斷進化，成為更懂中國市場業(yè)務規(guī)則、合規(guī)要求與??習慣的產(chǎn)品，提供更加普惠的AI生產(chǎn)力。
回到本次的WAIC大會上，雖然AI Agent的應用很多，但大部分還都停留在簡單套殼的基礎(chǔ)上。很多應用展臺的產(chǎn)品介紹，即便是子超讀了好幾遍，也依然不知道是解決什么問題的?？梢哉f，目前市面上很多Agent產(chǎn)品并沒有形成端到端的服務閉環(huán)。這里面要么是工程能力做得不到位，要么是沒有找準產(chǎn)品的場景和定位。
可以看出很多AI應用都試圖解決一大堆的問題，但當用戶看到這樣的應用時，第一反應肯定是掉頭就跑的，因為我們的常識就是“什么都干，什么都不精”。也有一些團隊意識到了這個問題，于是開發(fā)了他們的第二個垂直類AI應用，但這次雖然聚焦了，卻依然找不準高頻剛需場景，對行業(yè)痛點的洞察也不夠深刻，這說明了如何將AI技術(shù)應用與真實業(yè)務場景深度耦合，依然是AI產(chǎn)品需要跨過的坎。
對于用戶來說，未來每一個AI Agent就是自己垂直細分的小品味，每一個小品味的契合點都是自身的一次需求滿足的共鳴。每個人都在不斷進化自己的小品味，或者不斷嘗試新的小品味，也因此在不同的階段和場景會選擇不同的AI Agent伴隨左右。子超預測，每個人每天都會使用30-60個不同類型的AI Agent。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，如果說手機就像人的器官一樣，那么在AI時代，AI Agent就像我們的朋友、同事、老師和管家一樣，幫助我們更好地提升生活質(zhì)量。通用AI Agent很明顯無法隨意變化自己的小品味，未來做垂類才是大方向。隨后AI Agent還會進入物聯(lián)網(wǎng)和具身智能等領(lǐng)域，進行真實的物理世界的端到端的服務閉環(huán)，這些也是MasterAgent的下一階段目標。
未來我們的世界，AI Agent 會像毛細血管一樣多，如何更智能的匹配組合，協(xié)同完成端到端的閉環(huán)服務才是關(guān)鍵，每一個小場景都是一個大機會。
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