文 | 光锥智能，作者 | 魏琳华盈鑫惠，编辑 | 王一粟
当 Manus 创始人肖弘直言"产品没有秘密"时，大厂们正陷入技术复刻与流量争夺的双重焦虑。据光锥智能了解，目前多家大厂均在内部开设对标 Manus 的产品团队。据悉，以擅长内部赛马的字节，内部至少有 5 个不同团队正在开发智能体产品。
在 Manus 发布的一个月后，大厂们先后交出了智能体的答卷：字节跳动"扣子空间"以裂变式邀请码席卷职场、阿里"心流"用超长耗时任务塑造研究深度、百度"心响"则带着医疗法律垂类场景突袭移动端。
但在这场看似繁荣的通用 Agent 发布潮背后，却暗藏着一个尴尬现实—— 所有产品仍未突破已有 Agent 的能力边界。
从去年开设 Agent 平台的无人问津，到今年交出 60 分答卷。可以确定的是，Agent 已经通过规划和工具能力跨越了通用 Agent 的 1.0 阶段，进入自主 Agent 的 2.0 阶段。
当下，扎堆发布的 Agent 已经能够初步担任起"实习生"的任务，解决那些在人类日常生活中耗时且难度低的任务：比如，根据用户的需求完成一部分资料的收集，并通过大量的信息分析并给出一些可供用户筛选的观点。再比如帮助用户完成基础操作，筛选岗位发简历、给目标发邮件等等。
这场围绕 Agent 展开的流量入口争夺战，只是 2025Agent 爆发之年的一个注脚。除了大模型公司和应用公司，更多玩家正在参与其中：
就在今天，联想也发布了面向个人用户的"天禧"智能体和面向企业的"乐享"智能体。其中，个人智能体"天禧"将自主操作和记忆交互作为卖点，并在旗下 4 款产品中搭载。除了自主完成点单、攻略等操作，它还能根据用户的偏好和习惯，给出匹配的预算和喜好推荐。
在大厂倾尽资源的进攻下，智能体之战现在走到了什么阶段？
批量复刻 Manus，谁能抢占流量入口？
4 月，通用 Agent 成为了大厂们发布会和产品更新的关键角色。
先是字节在 4 月 18 日发布了通用 Agent 产品"扣子空间"，上线免费测试，以每人 5 个邀请码的裂变方式，先行抢占市场；4 月 22 日，阿里旗下 AI 助手"心流"上线高级研究功能，主打类似 OpenAI 的智能体 DeepResearch 式的报告研究；再到百度 4 月 25 日正式在开发者大会上官宣智能体"心响"，侧重医疗、法律、绘本等多个适配生活场景的任务体验。
在前有 DeepSeek 的冲击过后，如何借助成熟产品引流，也成为了智能体接下来上线需要考虑的问题。
目前，大厂多处于内部团体自研的模式，比如字节和百度。但阿里早在 Manus 点燃市场热情的时候，就已经洽谈了和 Manus 的合作。目前，阿里除了有自研产品心流的发布以外，其旗下大模型团队通义千问也早在 3 月就敲定成为 Manus 中文版的专属模型支持方，先在模型合作上分到一杯羹。
但对于百度、字节和阿里这三家强调 AI 自研，并且从大模型研发到应用产品均亲力亲为的大厂来说，借自己的力量开发智能体也是非常必要。
扎堆发布的 Agent 们，各自的产品思路并不相同。
字节的"扣子空间"定位为"精通各项技能的实习生"盈鑫惠，给出的各种案例更像是工作上的助手，比如生成行业报告、用户调研分析等。
光锥智能测试后，感觉扣子空间是一个更加面面俱到的及格产品，它不仅接入了高德等 MCP，借助工具提升使用能力，在报告输出上也做到了图文并茂，多模态能力突出。但在输出报告的内容深度上，还有进一步优化的空间。
对比来看，阿里旗下的 AI 助手"心流"上线的高级研究功能，更加接近于深度研究的应用场景。在多次测试过程中，心流显著的特点就是消耗的 Token 资源更多，耗时长。比如，在"智能体研究"任务上，心流的处理时长超过 1 个小时，浏览网页的数量也显著超过其他两个产品。
大量资源和牺牲效率的方式，换来了更具深度的生成内容，而这也是心流只能通过审核制申请测试的原因，大规模的开放，对算力消耗和成本来说，都是当前难以平衡的问题。但在对象选取准度上，心流的表现一般，比如在智能体报告中，它选择的产品多为大模型 AI 助手类，且把 Manus 融资 7500 万的信息误放在了扣子空间的分析中。
相比于字节和阿里的通用 Agent 选择在 PC 端上线，百度的心响则把首发选在了手机 App 端，后续才会上线 PC 端。
不同的智能硬件端，决定了两者面对的受众差异：电脑端面对的多为有工作、学习需求的用户，集中在报告研究、内容分析的领域；而手机端用户则更希望体验 AI 在实际生活场景中落地的各项功能。
结合百度在医疗、法律等行业的优势，再加上百度过往在 AI 虚拟社交等方向的探索成果，心响最终的上线形式就变成了主推垂类场景的模样。
目前，心响 App 的主界面推荐了包括 AI 相亲、旅游规划、医疗 / 法律咨询等场景的体验推荐。实际测试下来，心响在医疗、法律等问题上的准确度较高。比如在回答酒驾撞人逃逸问题时，心响调用了多个 Agent，最终给出量刑 7 年的结果，这也和现实中律师意见一致。
但在脱离垂类知识积累的其他业务上，心响的准确度还需要继续优化。比如在要求出一份旅游地点建议的任务执行中，心响明明已经判断出地点不属于朝阳区范围，但依然推荐了不满足用户设定条件的景点。
综合三个通用 Agent 的测评结果，大厂梯队的 AI 智能体，目前多数只能用来完成一些基础水平的工作，能力上还没有达到类似 Manus 般惊艳的效果。
但短期内，大厂们交出的答卷，已经让市场用户开始逐渐对智能体的概念感到兴奋和好奇。
无论是字节还是 360 的 Agent，近期都在大批量开放测试的过程中出现过服务器崩溃的情况，可以说，即使是拥有充足算力的大厂，其消耗程度也远远超出了发布的预期。
而智能体这条赛道，参与的选手不只有互联网大厂和创业公司，凭借硬件优势，有智能手机和电脑的公司也盯上了智能体的前景。
今天，联想就在发布会上发布了面向个人的智能体"天禧"和"乐享"企业超级智能体，针对个人来说，其智能体已经能够完成提供旅游建议、制定行程和下单等各种自主操作。
面对"智能体"这块肥肉，各家虎视眈眈。
Manus 还没被超越，但技术红利还能吃多久？
被称作" Agent 之年"的 2025，大厂和创业公司，都在自己的能力范围内交出答卷。
但三家大厂目前上线的产品，折射出一个残酷现实：大厂们即便坐拥生态与算力，复刻 Manus 并不是一个能够在短期内完成的事情。
在 Manus 发布之初，其创始人肖弘就已经给出了自己的观点：Manus 没有秘密。
"从产品经理的角度出发，要用就要用最好的大模型，用最好的东西能产生多大的商业价值，产品经理关心的是这个。"肖弘说。
Manus 的核心能力建立在模型能力溢出上，但在最早建立市场认知的时刻，Manus 在模型能力调用和产品思路两个方面做到了极致：
首先，Agent 需要同时处理多模态理解、复杂推理、代码生成等多样化任务，这对底层模型的综合调用能力提出了极高要求。现在市面上能够看到的多数通用 Agent，都是采用不只一个大模型，而是多个模型按照不同需求调用，比如需要理解图片内容，就调用多模态能力更强的大模型。
以字节为例，据晚点 LatePost 报道，扣子团队开发扣子空间时，他们曾考虑优先使用 DeepSeek-R1，测试后发现其调用工具的能力不足。最后，基于能力表现和成本原因考虑。使用了豆包 1.5 Pro 为主的多款模型。
而在拥有更好的模型能力基础上，如何将技术转化为用户体验也是一个挑战。
不过，在各家公司交出的 Agent 上，均已经有不同的思路展现。比如，在搜索体验上，百度的 Agent 产品采用"多组关键词 + 搜索引擎"策略，用多组关键词尝试搜索，而智谱则让自家 AutoGLM 沉思在小红书、知乎等不同平台搜索，打破了不用应用数据固化的边界。
在短期时间内，当前的技术格局呈现出一个有趣现象：以 Manus、GensPark 为代表的创业公司，仍在关键指标上保持领先优势。比如，GensPark 在 GAIA 基准测试中的表现已超过 Manus。
相比之下，大厂现阶段推出的 Agent 产品更多是" 60 分解决方案"，但和 Manus 的目标相同，大厂们需要在通用 Agent 相对空白的阶段，率先抢夺一部分市场。
技术路线的差异直接影响了商业化策略的选择，两类玩家正走向截然不同的道路：
目前主流大厂仍以免费策略为主导目标，试图撬走一部分用户，字节、阿里和百度的产品都采取了免费供应的方式。
而成本压力迫使创业公司更早启动商业化。目前，GensPark 已积累 1 万付费用户，其 ARR（年度经常性收入）达到 2200 万美元。而 Manus 更是在海外市场开出单月 39 美元的基础版和单月 199 美元的高级版两种收费模式，定价比肩 OpenAI 的会员。
不过，从基础大模型到应用产品来看，目前技术优势的窗口期正在缩短，留给创业公司们的时间不多。
现在的大厂们用不到一个月的时间，交出了 60 分的答卷，当新的通用 Agent 提升到 70 分、80 分，加上免费策略，势必会对创业公司们造成进一步的冲击。
这场竞赛的终局还处于起始阶段，而在通用 Agent 能力再跃升之前的一切交锋盈鑫惠，只是 2025Agent 爆发之年的序章。
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