通用 Agent（智能體）的火爆，仍在繼續。
引爆這一領域的明星初創公司 Manus AI，近期被曝出完成了新一輪 7500 萬美元融資，估值在短短不到 2 個月內，飆升至 5 億美元。
被 Manus 打開未來想象空間的通用 Agent 市場，正在吸引一眾科技大廠的入局。最新加入進來的是百度。
近日，百度對外推出了類通用 Agent 產品 " 心響 "。百度之前，字節搶跑一眾國內科技大廠，率先上線了自家的 Agent 產品 " 扣子空間 "。
相比傳統 Agent 產品，通用 Agent 本質區別在于其定位從 " 工具 " 向 " 伙伴 " 的角色轉變，能夠處理復雜、多步驟的任務場景。
背靠大廠已有的產品生態，字節和百度共同盯上了同一目標，即借 AI Agent 尋找自家 AI 產品體系的新增長點：字節試圖將通用 Agent 概念嵌入工作流，尋找專業場景的落地應用；百度則想要在普通消費者中率先破局。
兩者都在嘗試打破各自內部的生態壁壘，構建更廣泛的 AI Agent 生態體系，將通用 Agent 概念徹底打入用戶的心智。
然而，受限于大模型技術的成熟度，包括字節、百度在內的所有參與者，都不得不在探索的路上，不斷地捫心自問：AI Agent 的真正應用場景是什么？
一、追逐 AI Agent 的場景答案
在找尋差異化應用場景的道路上，字節與百度在這一問題上選擇了不同的路徑。
字節的扣子空間主要入口為網頁端，更易于接觸日常辦公場景下的軟件資源；百度的心響主要面向手機端，目前仍只支持安卓系統，意圖將自身產品打入用戶的日常場景體驗之中。
字節希望用 AI 深度嵌入工作流已成為業界共識。扣子空間 " 和 Agent 一起開始你的工作 " 這句宣傳語精準地貫穿了產品邏輯。
扣子空間的最大目標：生產力全面提升。其 MCP 擴展中，飛書云文檔、多維表格和電子表格尤為令人關注。如果能夠與飛書平臺進行高度整合的話，打通生態間壁壘，扣子空間將會成為企業效率的 " 智能中樞 "。
我們讓扣子空間作為一位藝術類型公眾號撰稿者，搜集日本藝術家的文字與圖片信息，制作成一份文字與藝術作品圖片交叉的稿件。
在實際測試中，它對提示詞的遵循能力優異，能夠自動檢索網頁、制作可視化報告，流程流暢幾乎沒有卡頓，給出了一份完整的、規規矩矩的文字報告以及作品時間軸。
字節希望把 Agent 當作辦公過程中的 "AI 實習生 "，主動幫助用戶處理文件檢索、表格制作、報告生成等任務。其背后的邏輯是：在企業私域內，聰明的 AI 輔助工具才更容易產生價值。
百度則選擇進一步降低使用門檻，從更廣泛的普通 C 端用戶切入，其產品心響專為移動端設計，在實際測試中的產品邏輯有些不同：" 把難題留給心響，把時間留給生活。"
從功能模塊的設計來看，心響相對于字節的扣子空間一個最大的區別是 " 靈感廣場 " 模塊。在該模塊內，百度的產品設計者集成了大量的任務模板：晚安故事集、AI 繪本、AI 相親等等。
不過，百度的 C 端策略既聚焦于用戶習慣的培養，也有在一定程度上限制了產品的想象空間的嫌疑。技術上來看，心響給了外界一個明顯的感受：主模型的指令遵循能力似乎并不如字節扣子空間那樣精準，它的思維更加發散。
相比于扣子空間迅捷的內容生成速度，百度的心響在響應速度上顯得相對緩慢的多，生成過程耗時更長。
然而，與扣子空間嚴格遵循提示詞、輸出規整的報告不同，心響在生成結果時額外設計了交互元素和視覺優化，在輸出中融入更多細節和附加價值。
這樣的產品邏輯，非常適配于日常場景，因為用戶往往被認為在與 AI 的交互中，提示詞工程的經驗較弱，甚至很多時候自己都不清楚自己想要的是什么。
二、大廠摸著 Manus 過河
盡管產品體驗上仍有不完美之處，令字節、百度們爭搶推出相應 Agent 產品的一大原因，則離不開其在商業變現上的天花板足夠高。
要知道，競爭打到現在，無論國外的 OpenAI，還是國內的字節、百度，其在大模型上都處于虧錢投入階段。如何尋找到足夠強的付費變現模式，無疑是一眾大模型廠商的當務之急。
Manus 成功拿下 7500 萬美元融資的現身說法，讓科技大廠看到了進軍 Agent 領域的一絲曙光。最近 OpenAI 的一份預期收入報告，則讓這絲曙光變得更明亮了些。
據 The Information 報道，OpenAI 預測至 2029 年，AI Agent 及其他新產品的銷售額將超越 ChatGPT，推高總營收至 1250 億美元，2030 年總營收有望達到 1740 億美元。Agent，正被視為繼對話式大模型產品之后的下一個大金礦。
而且，對于字節和百度這樣生態龐大的公司而言，在各自的生態體系下，借助需要外部 MCP 交互的 Agent，還可以達到盤活現有產品矩陣的效果。
但是，MCP 本身不足以實現 " 世界的互通互聯 "。其需要大模型在多模態（尤其是推理能力）以及成本價格方面，給予支持。這也反過來說明，為什么是此時此刻，字節和百度才有能力推出 " 扣子空間 " 和 " 心響 "。
根據 The Information 報道，Manus 僅僅在 Claude 大模型的調用上，兩周內就燒掉了超過百萬美元。AI Agent 的基礎工作流中的必要部分——多步推理涉及多次模型調用，處理復雜任務時需結合文本、圖像等多模態數據，導致計算量激增，消耗大量 GPU 資源，說得直白點：AI 智能體需要強算力資源、高多模態能力、強推理能力、低成本價格。
進入 2025 年，推理模型尤其是視覺推理領域的進步，使得 Agent 在實際產品中的部署變得技術上可行且經濟上可持續。字節與百度在多模態大模型領域的早期投入開始有了回報，AI Agent 的基礎產品形態有了現實支撐。
近期，百度發布了文心 4.5 Turbo 及 X1 Turbo，強調推理性能與成本優化。代碼智能體文心快碼更是接入 MCP，李彥宏本人直接提出 " 創新的核心在于成本下降 "。
字節同樣在 4 月中旬更新了豆包 1.5 · 深度思考模型，同樣主打一個多模態和性價比。據晚點 LatePost 報道，扣子空間對比了六款國內大模型，最終還是選用了自家的豆包作為基座模型技術支撐，原因是后者推理成本較低，大規模調用可行性高。
三、大廠尋找新 " 增長點 " 旅途坎坷
AI Agent 概念雖然打得火熱，但其定義正被泛化、濫用。通用 Agent 的資本故事里每一個字都異常美妙，市場潛力巨大，其仍然面臨多重技術挑戰，包括高任務失敗率、上下文理解不足、數據安全風險及潛在的偏見放大問題。例如，無論是 Manus、還是字節的扣子空間、百度的心響，這些產品在復雜任務中的可靠性仍說不上有多高。
從較短的時間尺度上來看，AI Agent 在復雜任務中的表現仍難以配得上 " 通用 " 二字。但如果將目光放得更長遠，其作為大廠們 AI 產品體系的新增長點的潛力無法被忽視。
沒有大廠愿意冒著落后的風險，而不選擇跟進。這一點深刻地體現在了字節、百度這樣的中國科技大廠身上。根據晚點 LatePost 報道，Manus 出圈前后，字節就搞了至少 5 個團隊在開發不同 Agent 產品；百度的心響則由一群 95 后組成的團隊，在 30 天內研發出來。
對大廠而言，技術優化迭代是必由之路，挖掘差異化的應用場景才是打開這條路的起始。誰能率先找到復雜用戶場景的解決方案，誰就能從這塊蛋糕里分走一部分。
這也意味著，字節和百度絕不會是這條賽道里的唯二玩家。國內方面，阿里和騰訊同樣虎視眈眈。國外，不光是率先確立了 A2A 協議的 Google，MCP 協議的 Anthropic，OpenAI 對 Agent 也下了重注。一個月前，The Information 報道稱，OpenAI 已經在與投資者商議了三類未來的 Agent 產品的發布，價格從每月 2000 美元到 20000 美元不等。
可以想見的是，技術、資本、場景、標準正在 AI Agent 領域進行混合博弈，對于大廠們而言，這不僅僅是燒錢的開始，也是為產品體系找到全新商業引擎的起點。
來源：直面 AI
