文 | X研究媛
很多人還在爭論Manus是否“套殼”的時候，卻沒有察覺到到Agent+MCP意味著什么。
Agent+MCP，自主探索、深度思考、調(diào)用工具，以接近人類的學(xué)習(xí)、工作方式，完成真實世界的復(fù)雜任務(wù)。
今天MCP的熱潮很像十幾年前iPhone+iOS，那個iOS生態(tài)的起點，少有人意識到移動互聯(lián)網(wǎng)時代的大浪滾滾而來。個人判斷：MCP共識一旦形成，大模型To C的趨勢，將碾壓一切。
01 Manus進行「封閉驗證」
在一個資本高度關(guān)注、全球大熱的領(lǐng)域，一個名不經(jīng)傳的團隊，做出一個現(xiàn)象級產(chǎn)品，大概率是擊中了PMF，為所有還困在森林里的探險者找到了路。
Manus現(xiàn)象大概就是創(chuàng)業(yè)最經(jīng)典的“輕量級驗證”。這家公司以它自己為模板，為行業(yè)驗證了潛在的、極其龐大的需求。而且這大概率是沖著傳統(tǒng)搜索引擎。
Manus是什么？Manus為什么能火？它就是找到了讓普通人最舒服使用大模型的方式。“通用Agent”無論這個牛逼概念能不能兌現(xiàn)，能“通用”到什么程度，Manus能一句話，用戶能以“自然語言”說人話的方式，讓大模型把一個事情從頭到尾做完。
我不需要跟大模型費勁多輪Prompt，它自己去琢磨你要什么
它能調(diào)用工具了，而且還知道用什么工具。像真人一樣，去打開網(wǎng)頁、訪問本地文件、打開這個軟件那個應(yīng)用，去搜索產(chǎn)品信息、公司信息、搜索相關(guān)數(shù)據(jù)，然后自己總結(jié)、排版，生成報告。一氣呵成。
按時髦的說法，大模型“端到端”把活干完了，這才是普通人真正需要的東西！
但是人們發(fā)現(xiàn)，火出圈的Manus 居然沒有自研大模型，只是一個模型和工具的“包裝器”，套殼的質(zhì)疑并非完全是污蔑。
Manus本質(zhì)是基座模型+接口協(xié)議+調(diào)用工具的自主工作流。Manus 使用Claude為底座模型和阿里云通義實驗室研發(fā)的Qwen-finetunes微調(diào)工具，CodeAct作為調(diào)用工具的“接口協(xié)議”，關(guān)鍵差異在，Manus還打包了29個大模型調(diào)用的、精心篩選的工具。
按類別來分，Manus集成了12個瀏覽器操作工具（browser系列，支持AI代理與瀏覽器、網(wǎng)站交互）；5個Shell操作工具（用戶與操作系統(tǒng)內(nèi)核之間的接口，允許用戶通過命令行界面與系統(tǒng)進行交互）；5個文件操作（file系列，支持打開、讀取、寫入、創(chuàng)建文件等等）；3個部署工具；2個message消息交互工具；1個信息查詢工具info_search_web和1個idle工具。
Manus究竟有什么獨特之處？調(diào)用工具其實也不是重點，F(xiàn)unction Call早就有人提出了。自主工作流，拆解目標(biāo)、層層推進、反思迭代、輸出結(jié)果，也并不是破天荒。從o1到R1，從預(yù)訓(xùn)練Scaling 到后訓(xùn)練Scaling 甚至推理步驟和時間上的Test-time Scaling，推理式LLM能力也已具備。
但是推理式LLM+自主調(diào)用工具，產(chǎn)生了質(zhì)變。
02 Coze首測，MCP to B
MCP是推理式LLM調(diào)用工具的關(guān)鍵。
MCP作為一個統(tǒng)一的“工具”生態(tài)，全球性的共識正在形成。打一個比喻，如果MCP的工具生態(tài)就像iOS平臺剛剛誕生那會，而谷歌的A2A，就像就在這個關(guān)鍵節(jié)點，搞出了Android。
MCP的起源，按Anthropic發(fā)明MCP核心工程師的說法，為了給自家已經(jīng)很棒的大模型延展更多的功能，他們在Cloud Desktop和IDE之間來回復(fù)制粘貼，不勝其煩。他們給出的解決方案是：給大模型配一臺“云電腦”，把已開發(fā)的多個大模型調(diào)用的Function，和想獲得的多個外部功能、數(shù)據(jù)在這臺“云電腦”環(huán)境上集成、打通、運行，一個典型的“M X N"問題，使用一個標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議解決。
MCP運行涉及到Host、Client和 Server。Host簡單理解就是調(diào)用工具或外部數(shù)據(jù)的“需求發(fā)起方”，它可以是一個大模型聊天對話工具或者專業(yè)的IDE。Client則是負責(zé)連接Host與Server的「客戶端」，比如Cursor；Server就是需要擴展的外部功能或外部獲得的上下文數(shù)據(jù)。
一個簡單的MCP運行過程，Host發(fā)出需求指令，Host的指令通過 Client 和 外部的Server 溝通，最終實現(xiàn)功能并返回結(jié)果給用戶。
相比 Manus演示了推理式LLM工作流+自主調(diào)用工具的思路，使用了CodeAct而非MCP做協(xié)議，并且調(diào)用的工具基本是定制好了，數(shù)量也限死。
字節(jié)Coze更進一步，開始擴展可以調(diào)用的工具，并且瞄準(zhǔn)辦公場景。
4 月 18 日周五晚，字節(jié)的 Agent 產(chǎn)品 “扣子空間” 開啟內(nèi)測。團隊為此準(zhǔn)備不少算力資源，但短短幾小時內(nèi)，服務(wù)器就被涌入的用戶擠爆。超出預(yù)期的用戶熱情，讓扣子團隊再次驗證一個判斷：用戶一直在等待能用的 AI 產(chǎn)品，去解決工作中的問題。
Coze Space是什么？
Coze Space 按字節(jié)官方說法「一款A(yù)I Agent協(xié)作辦公平臺」，旨在通過AI驅(qū)動的代理和模塊化工具優(yōu)化工作流程，被定位為“用戶與AI Agent協(xié)作的理想場所”。它支持從任務(wù)分析到執(zhí)行和結(jié)果生成的全流程自動化，提供兩種模式：
探索模式：適合快速執(zhí)行簡單任務(wù)，如生成會議記錄。
規(guī)劃模式：針對復(fù)雜任務(wù)（如市場調(diào)研、跨行業(yè)分析），AI會在關(guān)鍵步驟暫停，與用戶確認后再繼續(xù)。
平臺集成了60多個MCP擴展，包括飛書多維表格、高德地圖、圖像工具和語音合成等，支持數(shù)據(jù)分析、地理規(guī)劃、內(nèi)容創(chuàng)作等應(yīng)用場景。它提供低代碼/無代碼環(huán)境，非技術(shù)用戶也能通過自然語言構(gòu)建AI應(yīng)用。
有了封閉產(chǎn)品、調(diào)用有限和固定工具的Manus，有了Coze半開放的協(xié)作智能體工作流，還會出現(xiàn)什么？
2025年4月23日，納米AI正式上線MCP技能商店，按官方說法，建立起像DeepSeek等基座大模型的“萬能工具箱”。基于本地客戶端，而不是Coze或者Manus的云端Host，納米AI客戶端有4億月度訪問用戶，選擇面向普通用戶，目前只有它一家。
周鴻祎不做只有29個固定工具的Manus，也不做只有60個MCP擴展、半開放協(xié)作智能體工作流Coze。一步到位，直指普通人用的超級智能體：調(diào)用工具更多、更自由、高度開放場景的MCP to C。
納米AI不同于Manus和Coze集中在開發(fā)者圈子，相對封閉產(chǎn)品體系，納米AI自建了MCP的開放市場，思路類似iOS App Store。
納米AI通過自研MCP工具，逐一審核引入外部高頻使用、有口碑的MCP應(yīng)用并且限時免費接入，以及擴容第三方MPC Server的方式，建立起一個初步MCP應(yīng)用生態(tài)，讓大模型可以調(diào)用超過100個仔細篩選、高質(zhì)量、真實有用的MCP技能應(yīng)用，用戶可以手搓自己的超級智能體！
這些MCP在被LLM調(diào)用，多個技能并行運行時，能夠模仿人類在真實世界完成工作，覆蓋任務(wù)的更多樣性、泛化性尤其突出。
作為首批實測納米AI超級智能體用戶，筆者一個實測案例，創(chuàng)建“生成網(wǎng)頁”的個人智能體：
輸入相對規(guī)整的Prompt
打開網(wǎng)易新聞 查看精彩圖片選擇MCP工具。本案例選擇了MCP工具箱里的firecrawl（免key）、納米生成網(wǎng)頁、sequential thinking（免安裝）
在創(chuàng)建好了智能體后，我讓它進行“特朗普關(guān)稅影響”的深度報告生成和網(wǎng)頁代碼生成。
最終生成的網(wǎng)頁 https://mzbx47.n.cn
從實測效果看，這是全網(wǎng)第一個不需要調(diào)試代碼，不需要MCP工具調(diào)用配置，不需要掏錢買Key連接第三方高質(zhì)量 MCP Server，只要會寫Prompt和選擇合適的MCP工具，就可以生成個人專屬智能體的平臺。
如果用戶不會寫Prompt，也不知道該選擇哪個工具，可以直接使用官方的模板智能體。就像在App Store選擇應(yīng)用一樣，一鍵下載、配置、使用。
按照納米AI的設(shè)想，通過MCP集成大量生態(tài)伙伴，讓大模型和MCP工具技能自由組合，超越Coze和Manus的能力上限。目前，納米AI能夠自動分析用戶需求并拆解為多個子任務(wù)，自主調(diào)用工具（如瀏覽器、代碼編輯器等）執(zhí)行任務(wù)，并輸出完整的結(jié)果報告，如網(wǎng)頁、PPT、Word文檔等。
納米AI比較獨特之處，可以通過MCP讀取本機數(shù)據(jù)庫，自動調(diào)用納米AI集成的本地瀏覽器，跨過登陸墻調(diào)用應(yīng)用執(zhí)行應(yīng)用內(nèi)多步操作，讓大模型和智能體能夠完成此前無法完成的復(fù)雜功能。
這背后是360團隊過去在搜索和瀏覽器的技術(shù)積累。根據(jù)筆者跟相關(guān)產(chǎn)品和研發(fā)的深入交流：
一方面基于360團隊過去在搜索上的深厚積累，自建了千億級的索引庫和百億級精品庫。另一方面，加入了更多MCP協(xié)議的搜索工具，如Tavily Search , Exa Search ，Github, Google Scholar, ArXiv和PubMed，雅虎財經(jīng)，包括學(xué)術(shù)、醫(yī)學(xué)、科學(xué)論文、代碼等高質(zhì)專業(yè)數(shù)據(jù)來源，大大提升了大模型專業(yè)知識搜索的廣度和深度。得益于納米AI的開放式設(shè)計，接入的MCP Server越來越多，專業(yè)內(nèi)容搜索能力會越來越強。 納米AI專門也打造了一個最能適應(yīng)中國網(wǎng)絡(luò)特色的AI爬蟲。與通用爬蟲不一樣的是，基于360搜索過去搜索爬蟲能力，納米AI是專門為大模型打造的爬蟲，它能夠讀懂各種復(fù)雜的頁面結(jié)構(gòu)，包括各種信息流網(wǎng)站、視頻網(wǎng)站、社交網(wǎng)站的動態(tài)網(wǎng)頁代碼，讓大模型可以提取網(wǎng)頁正文、圖片、視頻、音頻等資源。 還有客戶端集成了首個為大模型定制的AI瀏覽器。納米AI打造了一個大模型專用的瀏覽器，而且該瀏覽器的大模型調(diào)用基于本地計算機上運行，它實現(xiàn)多個社交網(wǎng)站的深度搜索和深度理解，打破登錄墻和內(nèi)容圍欄，幫你在多個網(wǎng)站中找到信息、找到用戶評論，找到貼子里的圖片和視頻。最終檢索出更全面、更高效和精準(zhǔn)的信息。
目前，納米AI支持的MCP工具數(shù)量最多、客戶端體量最大，也是首個可自由調(diào)用和組合MCP工具、并且支持用戶自建Agent的平臺。納米AI選擇了 MCP to C的道路，建立起本地客戶端+MCP自由調(diào)用市場，一個類似App Store的開放生態(tài)。
后續(xù)，開發(fā)者還可以在納米AI平臺上架自己的MCP工具，并且獲得終端用戶的付費收入，一個平臺、開發(fā)者、用戶形成完整閉環(huán)，可持續(xù)的商業(yè)模式。完全就是iPhone+iOS的思路！
周鴻祎成名于PC時代，錯過了移動時代，但在大模型時代，卯足勁要拿到一張船票。
可能地火已經(jīng)無法壓制。MCP to C，一座火山已經(jīng)突出了地殼，即將噴發(fā)。
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