最近，AI Agent、MCP、DeepSearch、DeepResearch、Browser/Computer/Phone Use、超级搜索、混合推理、沉思等新词层出不穷，你是不是对这些buzz word（时髦术语）感到很懵？
Manus、Neo、Genspark、Lovart、II-Agent、Skywork Super Agents、MiniMax Agent、Medeo、GitHub Coding Agent、心响、AutoGLM沉思、扣子空间、问小白研报、Qbot等AI Agent不断涌现，你是不是陷入了选择困难症？
图来自我周末在上海分享的PPT
明明2024年，Agent还是一个“冷门”应用产品。翻过乙巳年春，爆火的AI产品除了DeepSeek外，就属Manus这类Agent了。
尤其是最近一个月，各大厂商蜂蛹而至，不断推出New Agent。
而且，更多大厂、小创的Agent，还在路上。
关于Agent的科普
1）到底什么是TM的Agent？
都说2025年是Agent元年，但似乎没人知道到底什么是TM的Agent。
图来自庄明浩老师的PPT
是扣子上编排的Agent应用吗？还是Manus这类通用Agent？通用Agent等不等于AGI？Perplexity能不能算Search Agent？是workflow成就Agent还是Agent在让workflow消失？agentic workflow和agentic system是一个东西吗？
为什么“规划-记忆-工具-多Agent协作”这个早在去年就提出的Agent架构会被大家捧如圭臬至今？除了虚拟机、浏览器（Browser）、手机以外，Agent还能“操作”什么？是必须依赖MCP、A2A这类服务于人类的协议？还是说AI应该有一套自己的操作语言和协议？
以上这些问题，你有答案吗？一千个人眼中有一千个Agent概念，当下的Agent概念正在泛化，也在分裂。
如果非要给Agent一个定义的话，我倾向于采用OpenAI的观点——Agent是以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行和完成复杂任务。
自主性和自适应，是判断一款AI产品是不是Agent的关键。
2）Agent的架构
通常认为，Agent的架构主要由感知模块、规划策略、记忆存储、工具操作以及执行动作这几个关键部分组成。这些部分相互协作，共同构建起Agent的工作机制。
一个基于大模型的AI Agent系统可以拆分为大模型、规划、记忆和工具使用四个环节。
简单理解就是，Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用。其中，LLM扮演了Agent的“大脑”，在系统中提供推理、规划能力。
图由「问小白研报」生成
比如Manus，它采用了多智能体架构（Multiple Agent System, MAS），能够将复杂任务拆解为多个子任务，并由不同的智能体（Agent）协作完成。
3）Agent与DeepSearch、DeepResearch的区别
今年，buzz word实在太多了。
1月以来，先后出现了DeepSearch、DeepResearch等新词。看起来都是做深度搜索、深度研究，那Agent与他们有什么区别？
简单理解就是：
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DeepSearch是AI搜索的升级版，可以边搜边想，直到找到最优答案；
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DeepResearch又是DeepSearch的升级版，由Gemini率先提出，经ChatGPT发扬光大，不仅能深度搜索，还能做深度研究；
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而AI Agent则是具有自主执行能力的智能系统，能够完成从规划到执行的完整闭环，直接交付产品。
4）目前都有哪些Agent？
据沃垠AI统计，目前已有Manus、Neo、Genspark、Lovart、II-Agent、Skywork Super Agents、MiniMax Agent、Medeo、GitHub Coding Agent、心响、AutoGLM沉思、扣子空间、问小白研报、Qbot等AI Agent。
我们挑了其中10款主流Agent做进一步分析。
这是核心功能对比。
自主规划方面，Manus、Genspark更胜一筹；工具调用方面，Manus最多；多模态方面，Lovart最强，支持图片、视频、3D和语音。
这是部分Agent的详细介绍。
10款Agent中，除Genspark、Neo、Manus采用付费订阅制以外，其他Agent都还处于免费推广期。
这是部分Agent的舆论评价情况。
一句话总结这10款Agent。
揭秘前文
以上科普内容，由我与AI协作创作。所有配图均为AI生成，我只修订了文字部分。
怎么做的呢？把这段Prompt发给「问小白研报」就可以了。
对这10款AI Agent（Manus、Genspark、Lovart、Flowith Neo、Medeo、MiniMax Agent、天工超级智能体、AutoGLM沉思、心响、扣子空间）进行深度分析，按照下面结构写一份研究报告：
1、Agent的定义与技术架构
2、Agent与DeepSearch、DeepResearch的区别；
3、10款Agent简介（上线时间、研发公司和产品定位等）；
4、10款Agent功能对比分析；
5、10款Agent定价、用户数量及收入情况；
6、舆论对10款Agent的评价情况；
7、一句话总结10款Agent，并附上使用网址；
注意：1.只搜索2025年的信息；2.为了让搜索结果精准权威，请使用高级搜索技巧生成搜索关键词。
最近，「问小白研报」功能正式上线了，所有人都可以体验。
体验链接：www.wenxiaobai.com
这是一个类似OpenAI DeepResearch（深度研究）的功能，擅长写报告、论文、志愿填报、市场调研、旅游攻略和股市分析等。
我跟问小白的朋友打听了下，这个产品来自元石科技自研，它可以像真人一样研究问题，通过多轮思考与工具调用，来生成深度研究报告，并自动创建一个可视化网页。
最近，他们正在做邀请好友领金币的活动，大家可以试下
。邀请一个好友获得50个金币，可以做3次「问小白研报」任务了。
另外，我在使用中发现他们家新上线的「学术搜索」，也还不错。
刚好，我想了解下AI Agent的最新论文，于是马上敲入Prompt：
2025年，关于【Agent】主题被引用最多的论文有哪些？以时间+论文名+论文摘要的形式发我。
然后，它就迅速从arXiv、springerlink、nature、science等权威期刊上搜索信息，返我结果。
文末，还可以一键转成精美网页。
这个论文摘要读起来，学习效率一下子提升了很多。
写在最后
AI搜索，一直是我们的高频场景。
但你发现没有，能够做好的其实没有几家。要么是幻觉高居不下，要么是场景脱离实际。
而问小白提供了三种搜索：简单问题用小白AI搜索，复杂问题用小白研报，学术研究用学术搜索。
体验链接：www.wenxiaobai.com
最近，我看到好几个做AI搜索的，都跑去All in Agent了。这是因为他们在AI搜索路上积累了大量的经验和技术，现在“舞”时已到，值得All in（也值得沃垠AI曝光）。
Agent一词，最早来源于拉丁语Agere，意思是”to do”。我在「问小白研报」身上，看到了他们AI搜索的实力。
So，有问题，为什么不问问小白呢？
#问小白 #问小白研报 #问小白下载
（文：沃垠AI）