去年 Anthropic 發(fā)布 Computer Use 的時候，引發(fā)了一次大家對 AI agent 的想象。兩個月后，OpenAI CPO Kevin Weil 在發(fā)布 Operator 時也說，2025 年將成為 AI agent 進入主流市場的一年。果然，最近密集涌現(xiàn)出了很多 AI agent 產(chǎn)品。
Manus 最早發(fā)布搶得先機，吸引到一波關注后，這幾天又有三家 AI agent 產(chǎn)品出來。一個是 AutoGLM 沉思，主打免費吸引用戶，號稱他們用 AI 孵化了一個 5000 粉絲的小紅書賬號，還接到了商單。還有一個是 Genspark Super Agent，同樣免費，據(jù)說是壯士斷腕，砍掉了起步的 AI 搜索產(chǎn)品，轉過來做 AI agent。
另一家是 rabbit 剛上線的產(chǎn)品rabbitOS intern，直接定位于實習生角色，限時免費可用，r1 用戶每天可用9次，非 r1用戶每天可用3次。我看到 X 上已經(jīng)有很多人在分享他們用 rabbitOS intern 制作的成果，有人用它制作了一款可以在 r1 上玩的小游戲，還有不少好玩兒的案例。
rabbit 官方也展示了一些 rabbitOS intern 可以實現(xiàn)的任務效果，包括制作一個視覺識別的程序、一款小游戲、展示網(wǎng)頁等案例，看起來很有吸引力。
之前我分享過讓 Manus 整理 AI agent 行業(yè)的選題資料，完成得非常不錯。同樣我也讓 rabbitOS intern 試了試，15分鐘完成，在穩(wěn)定性、運行速度和交付成果上都比較讓我滿意。但產(chǎn)品的一些細節(jié)交互體驗還有待完善，比如對話記錄暫時不能保存，任務過程中不能刷新網(wǎng)頁等等。不過對于 AI agent 這類產(chǎn)品來說，agent 的能力比交互似乎更重要一些。
這次 rabbitOS intern 上線后的表現(xiàn)也得到了海外大 V 的認可，加上過去一年 r1 進行了 30 多次系統(tǒng)升級，rabbit 的市場口碑開始扭轉。
大家對于 rabbit 的印象可能還停留在他們最早發(fā)布的 AI 智能硬件 r1，其實過去一年，他們一直在探索 general AI agent 產(chǎn)品路徑，比如：
去年 10 月他們發(fā)布了一款 web agent（LAM playground），用戶可以通過 r1 語音交互或瀏覽器發(fā)出指令，讓 agent 理解任務意圖后，拆分步驟，自行在瀏覽器中搜索、查詢、執(zhí)行，可以完成信息搜索、分析調研、網(wǎng)購等場景的任務
11 月，發(fā)布了一款實驗性 agent 功能 teach mode，用戶可以自行創(chuàng)建個性化的 AI agent，用戶通過操作演示，教會 agent 如何一步步執(zhí)行任務，agent 學會之后便可以執(zhí)行相應的任務
今年 2 月，又發(fā)布了一款 Android agent，可以在設備上完成控制系統(tǒng)級設置的操作，以及協(xié)調不同應用程序之間的協(xié)調操作
rabbit 在官網(wǎng)新聞稿中稱，他們會把過去構建的所有 agent 套件升級后整合到 rabbitOS intern 中來，包括 web 端、桌面端、移動端等，最終實現(xiàn)跨平臺的 general AI agent 體驗。
最近 rabbit 創(chuàng)始人& CEO Jesse Lyu 在一個播客里也表示，rabbit 的目標就是要構建跨平臺的 general AI agent，隨著大模型在推理、規(guī)劃以及代碼級執(zhí)行這三個方面的能力迅速提升，general AI agent 正在從技術構想快速走進現(xiàn)實。
不過，目前來看 token 成本依然是一個大問題。在一個常見的任務中，往往需要拆解成幾十、甚至上百個步驟才能實現(xiàn)，每一步輸出質量的提升，都意味著成本的增加。無論是成本與輸出質量的平衡取舍，還是流程優(yōu)化的降本增效，AI agent 都還有很大的探索空間。
之前有人測算過，這類產(chǎn)品涉及到多個 agents 的協(xié)同調用，即使把任務流程優(yōu)化到極致，為了保證基本的輸出效果，平均執(zhí)行一個任務所消耗的 token 量級會是 AI 問答的一百倍以上。還有人具體估算認為，平均執(zhí)行一個任務的消耗金額在 5～10 美元。
這些推測因任務的復雜程度、輸出的穩(wěn)定性等等因素會有所出入，但大家推測的主要結論是，這不會是一個創(chuàng)業(yè)公司能夠燒得起的數(shù)字。所以在 token 價格沒有大幅降低的情況下，收費是必然的結果，甚至不是一種選擇。
前幾天剛好 Manus 公布了收費機制，Starter-39 美元/月、Pro-199 美元/月。 估計 rabbitOS intern 很快也會開始收費，可以盡早去 https://hole.rabbit.tech/ 感受一下。（關掉后使用）
或許還需要等到流量通信的資費足夠便宜的時候，互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)才能真正繁榮一樣，general AI agent 雖然在不斷涌現(xiàn)，但仍需等待，除了需要等待更強大的基礎技術，更需要等大模型端更徹底的競爭帶來更便宜的成本。
general AI agent 距離「DeepSeek」時刻，可能還差一個 DeepSeek 的出現(xiàn)，把 token 費用繼續(xù)打下來，應用層才能迎來真正繁榮。
End！
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