【杜蘭說AI】ChatGPT Agent上線,智能體變天了

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跟之前的ChatGPT比,ChatGPT Agent就跟換了個人一樣:以前你讓它幹活,得一步一步喂指令,它才說一句動一下,現在你只要甩一句“把這三家公司的季度財報整成對比表”,它立刻自己開瀏覽器、扒數據、算指標、排版,十分鐘不到,直接給你一份現成的分析結果。有了它,一個人就是一支隊伍。
從ChatGPT Agent身上,我們就能發現Agent的戰鬥力其實拼的是三塊底板:最底層的大模型就是發動機,發動機換代,它處理覆雜指令的能力就能立馬上一個台階。中間那層虛擬操作空間像給它配了間安全實驗室,想調什麽工具隨叫隨到。最上層是進化通道,模型和工具每升級一次,它就多長一項新技能,能做的事只會越來越多。不管是哪家公司做智能體,都繞不開這幾點。
而說到智能體,就不得不提今年年初火過一陣的國產高光Manus。年初的Manus曾經風光到離譜,十份簡歷扔進去,它自己解壓、瀏覽、打分、出排行榜,連評估理由都寫得比HR還細。內測邀請碼被黃牛炒到五萬塊,到處都是 “國產之光”。但就在前陣子,團隊突然傳出搬離中國,原因就是它太依賴外部大模型了,API一掐,整個智能體就完全發揮不了作用。
而且ChatGPT Agent一出來,對Manus這類智能體的沖擊可不是一星半點。首先,OpenAI把“模型”和“產品”融到了一起,就像手腳大腦長在一個人身上,節奏、回退、糾錯全自己說了算;而Manus這類拼裝式智能體像多人接力,中間誰掉棒,整段垮掉。比如處理多步驟任務時,前者能自己調整節奏,後者可能因為某個環節的延遲或錯誤,整個結果都受影響。
市場上就更明顯了,用戶被OpenAI把胃口吊上天後,再看只能做單一任務的小工具,就像用過iPhone 15回去玩按鍵機,落差極大。
所以對於創業公司來說,要想做好智能體,就得照著智能體發展的底層邏輯來。先把大模型研究透,別想著一口吃成胖子,什麽模型都用,而是根據自己要做的事選最合適的,比如做法律文書處理,就盯著擅長文本分析的模型;做編程輔助,就緊跟Claude這類模型的動態,避免被單一模型“綁死”。
場景上別貪多,與其做個什麽都能幹但什麽都不精的產品,不如像Happy Robot那樣,只幹物流電話一件事,把話術、地址、單號全打通,讓用戶覺得“非它不可”。
還有記住一句話:先能跑,再跑贏。先做出一個能解決具體問題的小功能,比如幫HR初篩簡歷的工具,用起來之後再根據用戶的反饋一點點加功能,慢慢叠代成更全面的產品。Cursor最初只有一行代碼補全,如今能寫整段後端,就是小步快跑的勝利。
作為用戶,想用好智能體也有技巧。說需求的時候得具體,別只說“做個方案”,而是說“針對新產品,做一份面向年輕用戶的推廣方案,包含三個活動點子和預算範圍”,這樣智能體能更清楚該幹什麽。
另外要知道它擅長在什麽環境里幹活,比如虛擬環境的智能體適合查網頁數據,本地適配的適合處理電腦里的文件,別讓它幹超出“工作範圍”的事。
平時用的時候多給反饋,比如告訴它“這個分析里的數據來源不對”,幫它慢慢熟悉你的需求,就像和同事磨合一樣,越用越順手。
往遠了看,智能體的發展一定會帶來不少新變化。微軟已經讓Agent進會議室充當隱形助理了,誰說了什麽、待辦幾點幾分,它記得比任何人都清楚。納德拉甚至說,未來可能讓智能體進入董事會,畢竟公司業務覆雜,董事們不常碰面,有個能記住所有細節的智能體在旁邊提醒,或許能讓決策更高效。而隨著技術門檻一降再降,說不定真像奧特曼說的,一個人靠著智能體就能撐起一家有規模的公司,因為市場分析、產品設計這些事,都能交給智能體幫忙處理。真正的“一人公司”不是夢。
所以,別再糾結AI會不會搶飯碗,先學會怎麽讓它替你搬磚。畢竟它們的出現,最終是為了讓我們能專注更有價值的事。智能體時代已經來了,能不能抓住機會,就看誰能先跟上這波節奏了。
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