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AI Agent 在 2025 年正在迎來一個爆發(fā)式的增長階段，引發(fā)的關(guān)注我覺得加速了市場對 Agent 的投入，根據(jù) Browserbase 的工程師 Kyle Jeong 最近透露的數(shù)據(jù)，截至 3 月底 Manus 的 Waitlist 里仍然有 300 萬用戶。

之所以沒有全部放開用戶使用，他說瓶頸主要在 GPU，沒有足夠的 GPU 來支持這些代理，因為其代幣成本平均比聊天機器人要高出 1000 倍，因此如果把所有用戶都放出來，Anthropic 的服務(wù)器可能無法支撐。

Kyle Jeong 說，Manus 已經(jīng)放棄了 DAU 這個指標，而是采用了每小時代理使用量（Agentic Usage Per Hour）這個指標來衡量是否成功的核心指標。

與此同時，由百度前高管創(chuàng)立的 AI 搜索引擎 Genspark，9 天前正式發(fā)布了。今天，聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Eric Jing 宣稱，Genspark 的 Super Agent 發(fā)布 9 天時間，其 ARR 已經(jīng)達到了 1000 萬美金。按照其 20 美金/月的定價來推算，Genspark 的 Super Agent 在這 9 天時間吸引了 4 萬多的付費用戶，可以說非?？炝恕?/p>

Eric Jing 說，目前的狀態(tài)還只是他們進度的 10%，兩周后他們將推出一個更加激動人心的功能。此次發(fā)布 Super Agent，團隊直接把之前已經(jīng)擁有 500 萬用戶的 AI 搜索產(chǎn)品砍掉轉(zhuǎn)到 AI Agent，現(xiàn)在 Genspark 的網(wǎng)站首頁已經(jīng)從之前的搜索換成了 Super Agent。

我自己也簡單體驗了一下，比方說讓它幫我做一個產(chǎn)品，實現(xiàn)的效果同樣非常出色，基本上就幾句話就能做出一個可以直接使用的產(chǎn)品。

因此發(fā)布的 Super Agent 這個產(chǎn)品，可以說讓 Genspark 完全從之前的 AI 搜索引擎變成了一個更加 General 的 AI Agent 產(chǎn)品，這轉(zhuǎn)變還是非常大的，和 Manus 的定位也越來越接近了。

而我最近跟 Replit Agent 負責人做了一個對話，同樣展現(xiàn)了往 General Agent 演變的趨勢（這個對話內(nèi)容還在整理中，下周會發(fā)出來）。

根據(jù) Eric Jing 之前的介紹，Genspark 的 Super Agent 是一個多合一的超級代理，使用各種工具自動為你的日常任務(wù)服務(wù)，它具有自主思考、計劃、采取行動和使用工具來處理所有日常任務(wù)的能力。其技術(shù)架構(gòu)有 3 個核心：

多語言模型：采用“混合代理”設(shè)計，8 種不同的代理協(xié)同工作；
廣泛的工具集：集成了 80 多種用于各種任務(wù)的專用工具；
專有數(shù)據(jù)集：利用 10 多個精選數(shù)據(jù)集來提高性能；

這種架構(gòu)允許 Genspark 根據(jù)復雜性、速度和準確性要求，為每個任務(wù)動態(tài)選擇最佳模型。與 OpenAI Operator不同點在于，Genspark 使用直接 API 集成，而不局限于基于瀏覽器的操作，從而實現(xiàn)更結(jié)構(gòu)化、更快速的數(shù)據(jù)檢索。

通過之前的 Demo 演示，Genspark 的 Super Agent 可以通過研究目的地、制定行程、計算步行距離、繪制公共交通選項，甚至通過語音通話預訂餐廳來規(guī)劃完整的行程。

而 Genspark 之所以要放棄之前的 AI 搜索轉(zhuǎn)到 Super Agent，核心原因是他們認為傳統(tǒng)的 AI 搜索方式已經(jīng)過時了。聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Kay 在其官網(wǎng)博客里說，傳統(tǒng) AI 搜索流程固定，核心是拆解關(guān)鍵詞、抓取網(wǎng)頁結(jié)果和總結(jié)回復，這種方式對簡單問題還行，但遇到復雜任務(wù)（如比較技術(shù)方案、深度調(diào)研）就不夠用了，相當于“只能按照規(guī)定路線走迷宮”。

Genspark 試圖改進，做了這些工作：

加入專業(yè)數(shù)據(jù)源（如學術(shù)、財經(jīng)、旅游等）
并行搜索處理復雜問題
多代理交叉驗證信息避免幻覺
引入專門的深度調(diào)研 Agent

但本質(zhì)問題沒變：流程還是預設(shè)好的，缺乏靈活性。而解決方案就是：Super Agent 的新范式。Genspark 構(gòu)建的Super Agent，不再依賴固定流程，而是根據(jù)任務(wù)靈活制定策略，它可以：

自主規(guī)劃步驟，調(diào)用合適的工具或子代理
根據(jù)結(jié)果實時調(diào)整策略，像人一樣“試錯解決問題”
輸出形式也可定制（直接回答、文章、PPT、圖片、互動網(wǎng)頁，甚至打電話）

這種靈活性既體現(xiàn)在廣度（從哪些數(shù)據(jù)源或 API 中提取數(shù)據(jù)），也體現(xiàn)在深度（進行多少次迭代改進）。對于簡單的任務(wù)，它不會在不必要的步驟上浪費時間；對于更復雜的任務(wù)，它可以不斷深入，直到找到令人滿意的答案。它還可以根據(jù)每個用戶的需求定制輸出——無論是直接答案、Sparkpage（文章）、演示文稿、生成的圖像、交互式 HTML頁面，甚至是電話通話。

目前 Super Agent 的三大核心能力：

1.動態(tài)協(xié)調(diào)多模型（LLM）

采用“多代理混合架構(gòu)”，8 個專精模型協(xié)同工作
每個模型在特定任務(wù)上最優(yōu)，保證輸出穩(wěn)定高效

2.豐富的工具與子代理庫

包含自動生成 PPT、寫 Python 代碼、發(fā)郵件、打電話等工具
可組合使用，處理復雜任務(wù)而不陷入流程限制

3.可信的數(shù)據(jù)來源

使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)源、專家審核內(nèi)容
數(shù)據(jù)由離線 Agent 審核，確保準確性，避免信息冗雜和虛假

他們從中學到的核心經(jīng)驗就是：更少的控制，更多的工具（Less Control, More Tools）。

在我們從一個僵化的 AI 搜索引擎轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€流暢、適應(yīng)性強的超級代理的過程中，我們發(fā)現(xiàn)了一個重要原則：減少控制，增加工具。過于結(jié)構(gòu)化的工作流程限制了創(chuàng)造力和深度，而允許多個專業(yè)代理處理問題的不同方面，并賦予他們選擇和切換各種工具的自由，則能釋放出更大的能力。

適應(yīng)性計劃、多樣化的工具支持和審查的數(shù)據(jù)的融合使 Genspark Super Agent 比任何常規(guī)的 AI 搜索產(chǎn)品都更加靈活和可靠，這是他們選擇放棄 500 萬用戶 AI 搜索轉(zhuǎn)型到 Super Agent 的核心原因。

今天，Sequoia 和福布斯發(fā)布了 AI 50 名單，其核心結(jié)論也非常類似，就如 Sequoia 在標題里所說的AI Agents Move Beyond Chat。

另外，我之前關(guān)注過的一個 AI 產(chǎn)品，5 個人的團隊現(xiàn)在 ARR 已經(jīng)做到了 500 萬美金，據(jù)說正在跟 Sequoia、Benchmark 以及 a16z 等機構(gòu)談投資，其創(chuàng)始人說他們增長的核心是通過各種 AI Agent 幫他們實現(xiàn)的，而它做的事情雖然簡單，但是一個非常龐大的剛需市場，就是通過 AI 來生成……

全文共2765字

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