3月6日凌晨，是DeepSeek 之后AI圈又一个不眠之夜，所有人都被一个名为Manus的产品刷屏了。
据悉，这是全球首款真正意义上的通用AI Agent，从官网展示的案例可以看到，它能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。官方宣称，Manus不仅仅是一个只会聊天的对话式AI工具，而是一个真正的自主智能体（Agent）。
1、AI Agent（智能体）？是什么？
简单来说，AI Agent = 会自主思考的「智能打工人」。
它像你的数字分身，不仅能听懂人话、自己动脑子解决问题，还能主动帮你干活（比如自动订机票、写报告、监控数据等），而且越用越聪明。
2、AI Agent和普通AI有何区别？
普通的AI，你问它简单问题：今天天气如何？它能回答你。但如果碰上复杂任务：你让它帮忙对比3月上海飞东京最便宜的航班，避开早班机，选靠窗座位。它就做不到了。
AI Agent呢？它会先自动拆分任务（查机票→比价→筛选时间→选座位→付款）。主动使用工具（自己调用订票网站、支付系统、日历APP）；动态调整策略（如果发现机票涨价，会换日期或改高铁方案）；长期学习（记住你讨厌早班机，下次自动排除6点前的航班）。
大家都看过电影《钢铁侠》吗？AI Agent就像钢铁侠的贾维斯，把「动嘴指挥」变成「自动落实」。
3、为什么Manus能爆火？
其实就是Manus实现了从普通AI到AI Agent的初步跨越！
Manus 的核心能力在于实现“理解需求-分析问题-自动执行-交付可用结果”的全流程自动化。这种端到端的自动化能力是 AI Agent 发展的一个重要里程碑。
虽然它还没能达到钢铁侠的贾维斯的程度，但这为国内AI Agent提供了一个非常好的方向，预计国内公司会很快跟进。
4、AI Agent有何商业价值？
AI Agent的商业价值源于为用户创造价值，即为用户降本增效和提供个性化服务。
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降本：AI Agent自主完成任务，通过流程自动化节省人力。例如：Dow公司与微软合作，利用AI Agent优化其物流发票处理流程。AI Agent能够快速分析数千张发票，发现异常并突出潜在的节省机会。在全面推广后，预计第一年即可节省数百万美元的物流成本。
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增效：AI Agent系统是行业技能的载体，可以将企业积累的技能、标杆项目经验等非标准化的知识沉淀和复用；另一方面， AI Agent系统通过工程化的方式，对抗个体工作不确定性，完成管理工作的科学升级，提高群体工作的均值。
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覆盖个性化需求：AI 具备非结构化数据处理能力和实时反馈能力和内容生成能力，基于用户数据的分析和业务流程中的实时反馈，AI Agent可以覆盖更多细分的长尾需求。
5、什么是AI Agent最先落地的B端应用？
企业办公自动化（OA）和企业资源计划（ERP）系统被认为是Agent技术最先落地的B端应用场景，其核心逻辑在于这两类系统天然承载了企业业务流程和数据资源，为Agent的自动化与智能化提供了基础支撑。
因为OA（办公自动化）和ERP（企业资源计划）系统是企业数据交汇的核心平台，天然具备与AI Agent结合的场景适配性。
例如AI Agent可以自动化流程处理，自动完成审批流程、合同审核、数据录入等重复性工作（自动生成会议纪要、智能排期等）。
或者跨系统协作，通过自然语言交互，Agent可打通OA、ERP、CRM等孤立系统，实现数据联动（员工通过对话指令直接调用ERP中的库存数据生成采购计划）。
国内厂商如金蝶、泛微网络已推出集成Agent的智能OA系统，支持多语言指令操作。
海外SAP、Salesforce的Agent产品（如Agentforce）已实现销售流程自动化，客户订单处理效率提升40%。
随着 B 端 Agent 进一步落地，OA+ERP 有望成为新的入口级平台应用，联通各业务组件，提升用户便利度。
ERP （办公自动化）：金蝶国际、用友网络、鼎捷数智、致远互联、普联软件
OA （企业资源计划）：致远互联、泛微网络、启明信息、久其软件
MES （生产制造系统）：赛意信息、鼎捷数智、宝信软件、中控技术、能科科技。
【更多AI Agent概念公司，可参考下图】
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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