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由于语言泛化，今天出现了很有趣的现象：「Agent 是什么」，这个问题没有了标准的定义。一个常见的观点是：Agent 是一种让 AI 以类似人的工作和思考方式，来完成一系列的任务。一个 Agent 可以是一个 Bot，也可以是多个 Bot 的协同。
未来，专家级Agents也许会达到“赢者通吃”的水平。
一直以来，AI 领域的研究者都喜欢让模型去挑战那些人类热衷的经典游戏，以此来检验 AI 的「智能程度」。
美政府掀起了一阵AI First狂潮，而幕后推手正是科技狂人马斯克。他领衔的DOGE正打造一款AI神器GSAi，要提升政府内部12000名员工的效率，甚至还要开发一款AI编码智能体。一场效率革命，正悄然开启。
想了想，应该有不少读者想看我对 Manus 的评价，还是不偷懒，分享直播实测 8 小时的真实感受。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
Manus从第一个通用Agent变成了第一款自媒体比技术从业者先发现和评测的AI产品，评论好坏掺半。最明显的两个观点是效果虚假，没有技术报告，很多好的Agent已经能做到这一点和如何那么厉害的话，为什么英文媒体们没有报道。
继DeepSeek 之后，一款由国内开发的通用AI Agent产品也引发热议——
杜克大学计算进化智能中心的最新研究给出了警示性答案。团队提出的 H-CoT（思维链劫持）的攻击方法成功突破包括 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 在内的多款高性能大型推理模型的安全防线：在涉及极端犯罪策略的虚拟教育场景测试中，模型拒绝率从初始的 98% 暴跌至 2% 以下，部分案例中甚至出现从「谨慎劝阻」到「主动献策」的立场反转。
自媒体的反应堪称狂热：“通用Agent终于实现了！”“这是继DeepSeek之后的又一技术革命！”这样夸张的赞誉随处可见。从Benchmark来看，它的表现确实非常亮眼，在GAIA测试中超越了之前的各种Agent以及OpenAI的DeepResearch。