21世紀經濟報道實習記者吳佳蕓、記者孔海麗

“AI Agent元年”已至，各類Agent產品迎來集中爆發。從Manus、Coze等通用Agent平臺，到Lovart、Skywork等垂直領域 Agent，能夠自主拆解任務、規劃執行、具備記憶與協作能力的智能體，成為行業焦點。

但其實，時間推進到8月份，隨著百度、阿里、騰訊、字節、360等互聯網大廠的密集布局，智能體市場已從“單兵作戰”進入“協同作戰”新階段。

(資料圖)

8月18日，百度文庫聯合百度網盤發布了全端通用智能體GenFlow2.0，支持超100個Agent同時干活，并且過程可干預，結果可追溯。

用戶對AI Agent的期待不再是工具或助手，而是希望它能理解需求、分解任務并協調執行，完成PPT制作、代碼編程，甚至高考志愿填報的復雜決策場景。會干活的Agent，需要具備規劃、記憶和工具使用三個功能，以滿足用戶的端到端需求。

業內人士認為，一個通用Agent往往難以同時精通AI繪圖、編程、PPT制作等跨領域技能，不同任務的執行流程和工具也大相徑庭。這導致單Agent在處理復雜任務時效率不足、結果準確性不高，常常出現“描述難、結果差”的痛點。

百度方面表示，由多個專業化Agent組成的Multi-Agent（多智能體）協同系統，就像一個AI“項目組”，不僅能發揮單個 Agent 的專長，還可通過協同提升整體效率與質量。

在Multi-Agent架構下，復雜問題被拆分為子任務，再由多個專業Agent分工處理，最終實現系統性交付。

效率方面，GenFlow2.0最快可在3分鐘內并行完成超過5項復雜任務，如PPT制作、視頻繪本創作、代碼編寫、網站搭建、小游戲開發等多模態任務。

據透露，GenFlow2.0和百度生態資源是聯動的，整合百度文庫共14億條公域數據，并經用戶授權接入網盤私域數據，以搭建用戶記憶庫，交付個性化結果。

要注意到，AI產業真正要出售的不是工具概念，而是最終成果。

多智能體在處理復雜和動態任務方面優勢明顯。例如，在軟件開發領域，多個智能體分別扮演產品經理、UI設計師、開發、測試、部署等不同角色，從而將一個復雜的軟件項目拆解成多個子任務，提高軟件開發效率和質量。在工業制造領域，原料供應、加工、裝配、檢測等每個環節都可以視為一個智能體，通過傳感器等設備收集生產數據，并通過網絡通信進行信息共享，實現生產流程的自動化和智能化。

2025年被稱為“智能體爆發年”。據公開數據統計，僅上半年就有超過50款智能體產品密集發布。字節跳動的扣子空間支持飛書、高德地圖等14種插件調用；360的“多智能體蜂群”，被周鴻祎稱為生產力邁入“成果交付時代”的關鍵節點。

IDC的研究報告指出，到2027年，60%的大型企業會采用協作型智能體系統，將業務流程效率提升50%以上。

大廠的押注，從AI大模型，到智能體，再到智能體協作，背后不止考驗戰略定力，也考驗技術實力。如今仍是AI變革的早期，戰局仍然需要時間才能明朗起來。