文字| Naoji样式文字| Naoji的风格是否还记得三个月前使整个网络变得有趣的AI代理？ 2025年3月，马努斯（Manus）出生并在一夜之间成为了技术圈的宠儿，其中有一段“智能机构能够团结任务”的录像。在出院的一周内，有200万用户预约了，并且内部测试代码以100,000的速度拍摄，就好像AI的下一个Chatgpt时刻到了。但是，狂欢节仅持续了130天。当第一个用户真正体验产品时，良好的幻想会因实际的使用感觉而破坏。人们发现，基础产品技术（称为全能助手）高度依赖于大型API模型的划分。在实际试验中，它仅进行一些标准活动，并且在面对复杂情况时经常消失。实际上，马努斯的困境不是一个孤立的案例。另一家明星代理公司Lanma Technology已停止支付EMPLOyee薪水几个月由于2025年初的融资休息，目前正在寻找合作伙伴关系和收购机会。尽管普遍的代理商被普遍认为是实现AGI的唯一途径，但事实却触及了这一美丽的观点。预测行业报告是，到2027年，由于对控制成本或不清楚的商业模式，大约有40％的AI代理项目可以消除。那么，通用代理轨道的困境是否反映了整个代理行业的困境？我们将来应该做什么市场将支付的？在一夜之间受到曼努斯人流行的视频中，智能可以自动筛选简历，研究库存，旅行计划，甚至“思考”复杂的任务，例如人类。从那时起，很难找到内部测试邀请代码，并且资本已提交。 Benchmark是硅谷的最高风险投资，领导了7500万美元的投资，该公司的赞赏达到了5亿美元。媒体争先恐后地报告了它，称其为下一代人类计算机合作的范式。有一次，马努斯（Manus）成为AI企业家精神的基准，好像它可以改变世界。但是，在狂热的意图下，怀疑默默地出现了。随着时间的流逝，用户发现，实际的手腕体验不如Pliceisidad令人惊叹。受欢迎程度迅速消失，访问次数减少了几个月 - 一个月。扩展全文 一方面，Manus的基本功能不是自我开发的，而是依靠第三方模型，例如Openai的GPT-4和人类的Claude，它们只封装了自己。该行业的内部人员将其作为“ AI炮击智能机构”发挥作用 - 它可以拆卸任务，但执行时它依赖于预设的RPA。当发生意外情况时，可能会卡住。例如，在大型用户流动之后，Manus的响应速度大大减慢，并且ComputinG瓶颈的瓶颈已知。一些用户报告说，手腕经常陷入复杂的任务，并提供不合理的答案。 另一方面，高价用户不鼓励使用。每月199美元的定价与Chatgpt和其他领先的语言模型相同，但实际上测试结果远远落后。不平衡的成本效益使许多付费用户受到欺骗。例如，Manus声称要完成复杂的任务，例如比较电子商务价格，但是在实际操作期间，Pinuoduo和Tmall数据没有获得，并且基本数据甚至实际上是事实；在财务建模期间，Manus仍然使用2023年的价值，该价值与实时市场没有严重接触，偏差超过15％；在视频功能方面，该命令是“猫与狗之间和谐的和谐的热门图片”，但马努斯用狗的头和狗的头搭配了一个“弗兰肯斯坦”风格的生物。 可以是花费高订阅（每月19-199美元）的用户不是在等待智能助手，而是一组编辑和分隔的模型功能，这些功能随时可能出错。 实际上，马努斯的速度意外下降。它的困境反映了整个通用AI代理轨道的集体困境 - 渴望在技术不旧时商业化，并且资本构成了涵盖产品缺陷的泡沫。 Gartner预测，到2027年，由于“过高的成本和未知的商业价值”，将删除40％的代理项目。 当水退缩时，裸露的游泳者出现了。马努斯的故事可能是这一大浪潮的开始。 几个月前，马努斯（Manus）的受欢迎程度以为人们认为通用经纪人的时期来了，而企业家仅赶到了这条赛道上，就好像他们只需通过与经纪人推出他们的产品而轻松地获得首都的青睐。但是，事实是大量一般AI代理产品失败了，行业初期的运动和泡沫逐渐披露。 为什么通用代理商不像大型语言模型保持市场？ 因为从大型模型中，具有许多市场故障的通用AI代理产品本质上只是一层皮肤。他们称Head模型为GPT-4或Claude，并添加自定义的前端接口以称自己为代理。该模型在网上开发和迅速启动的阈值较低，但这也意味着警报的严重同质性和Manipis。类似的产品是空的，可以执行一个“输入接收→调用模型→输出模型输出→演示结果”和非竞争模型，一旦大型模型接口或策略更改的价格，可能很难维护。 此外，对通用代理模型的巨大依赖会导致缺乏基本的建筑设计，通常属于广泛但不重新介绍的伟大叙事内德，没有明确的产品定位。 实际上，普通经纪人对人的头衔不那么优雅 - 缝制的怪物。也就是说，为了证明灵活性，该产品被迫合并RPA，爬网和数据分析工具，从而产生肿胀的系统，并且实际上并未适应ToComplex任务，并且用户的影响并不良好。麦当劳与IBM合作开发的AI代理后来由于在真正的餐厅环境中经常出现错误而被放弃。由于技术影响和业务需求之间的差距，当公司发现引入的代理产品的主要投资不会带来预期的效率提高时，他们自然会投降以继续投资。 没有人愿意付款，用户维护和转换率很小，但是通用代理的成本并不低。与专业代理人相比，使用代理商依靠许多大型API，令牌缺点更多。此外，由于任务的暴力行为增加了，一般产品的开发和维护代理需要许多计算资源和工程资源的投资。但是，许多初创公司最初在互联网上盲目地采用了“首先周围用户，然后兑现”的免费客户获取模型，而忽略了代理商一般服务的高成本属性。高成本和低转化的这种矛盾直接导致这样一个事实，即当无法维持融资时，公司将很快陷入现金流危机。 并不难看到普通代理商的泡沫爆炸了，没有实现商业化并仅依靠讲故事和堆积模型来吸引资本的公司将逃脱被消除的命运。 但是一般代理人没有受到影响，可以说代理商的道路被阻塞了吗？ 当前的AI代理领域正在进行严厉的改组 - 高研发成本和不清楚的商业化路径导致许多玩家消除了羞耻感。但是，在“任何地方的悲伤”中，仍然有像Genspark和Salesforce这样的公司反对这一趋势，不仅幸存了，而且还实现了可持续的商业模式。 为什么代理商的曲目不同？我们可以从成功的公司的安全模式中学习。 首先，小而美丽比大而完整要好。 许多AI代理的失败源于创建普遍助手的努力，但结果是他们不会克服一般模型，并且在某些情况下很难真正实施。他们过度追逐独立技术的智能和智力，但忽略了企业客户的真正关注 - 当我购买此东西时该怎么办？ 与进行普遍智能的明显追逐，一些Al Alent公司更喜欢加深其在垂直领域的努力，提供自定义疾病点的解决方案，客户业务流程中的宝石代理以及建立技术和数据障碍。 例如，今年突然进入公众眼睛的黑马特工Genspark。该公司只有20名员工，但是在超级代理商推出后45天，在年度重复收入中获得了3600万美元。 一个重要的原因是找到专业曲目。 Genspark首先进行了AI搜索，但发现该领域是-Mgiants是Google和Confusion之类的垄断，因此他肯定已更改为AI代理商，并专注于直接的公司需求，例如办公场景，数据审查和文件管理。 据报道，GensPark验证效率比传统搜索引擎高60％，并且不正确的信息过滤率高达98％。在实际应用方案中，在Genspark行业使用客户使用后，撰写投资研究报告的时间缩短了3天To 8小时；学术机构报告说，在使用Genspark进行文献检查时，效率提高了50％。 通过实现田野的终极，改变了他职业生涯的一半，他能够打破特工竞争的围困。 其次，重要的是要解锁AOF付款意愿。 Tulimat完成了决定要做什么，另一个问题是：多少钱可以帮助这些客户或可以节省多少钱？ 许多普通代理商沉迷于表现技巧，但忽略了公司运营疾病的真实点-ROI（ROI）。当每种产品都说能够保重时，断路器的影响力是什么？ 关键是帮助客户确定AI锚的价值。 Salesforce代理人可以吸引5,000个机构在其发射的一年内部署并获得10亿美元的收入的原因有两个特征来解释和支付需求：解释，每个AI决定都可以返回推理。NG流程，允许企业以这种方式理解“ WHYG AI法官”，并降低信任阈值；除了会员系统外，该平台还提供了按对话数量的付款方式，使企业在选择方面更加灵活，并且在成本结构上更加清晰。 深层绑定业务流程的AI代理将直接解决业务疾病点，从而获得持续的业务收入。它还表明，企业客户不仅为代理商的概念付费，还为解决方案，受众和省钱解决方案付费。 最后，数据反馈和社区变化建立了生态护城河。 技术每天都在变化。如果公司想生存，它们必须保持竞争力，并使您使用的产品越多地使用它们。为了跟上时代，在市场上成功部署和认可的上述专业代理产品必须构成R在实际情况下收集大量的用户反馈，开发闭环数据并建立社区网络，以进一步恢复代理快速。 医疗代理人Pathchat检查了显微镜和患者数据的图像，以帮助医生迅速识别肿瘤。在累积大量独家医学数据后，它将识别的准确性从78.1％提高到89.5％，并进一步整合了专业护城河。 Salesforce启动的代理平台使开发人员可以创建各种行业代理应用程序，而第三方的添加在平台运营中，这吸引了更多的公司客户采用Salesforce AI解决方案。 将单个产品升级到生态系统的代理公司将更难动摇。 简而言之，尽管这些公司仍在Al Agent的寒冷冬天都有自己的技巧，但他们都是务实的人，他们将技术和场景深深地结合在一起。和bli追逐趋势并忽略用户需求的ND投机者最终将从历史中删除。马努斯的故事可能并不容易设置，但是它为该行业留下的讨论很重要：Al Agent的使命是成为人类的右手，而不是首都游戏中天空中的城堡。 任何不想在锅中闪烁的技术都是Maari只是扎实地去世，专注于场景并创造价值，以真正摆脱困境并在自己的春天中抽出泵。回到Sohu看看更多