隨著AI技術的飛速發(fā)展，一個名為“通用智能體”（General Artificial Intelligence Agent）的概念逐漸進入公眾視野，引發(fā)廣泛討論。這一概念并非新近誕生，但近期因Manus等產品的崛起而備受矚目。Manus自詡為能夠連接思維與行動的通用人工智能代理，以其強大的任務處理能力吸引了大量關注。

那么，通用智能體究竟是什么？簡而言之，它是一種高度智能化的AI，能夠理解復雜需求，規(guī)劃步驟，并調用工具自動完成多種任務。與傳統(tǒng)AI的“專才”形象不同，通用智能體更像是“多面手”，能夠像真人一樣靈活應對各種場景。

以市場部員工為例，面對老板突然要求的新產品推廣分析報告，以往需要花費大量時間登錄后臺導數(shù)據(jù)、整理圖表、制作PPT等。而有了通用智能體，只需將數(shù)據(jù)交給它，并簡單說明需求，它便能自動分析數(shù)據(jù)、生成圖表、總結結果并提出建議，甚至還能幫忙列出待辦清單，極大提高了工作效率。

通用智能體的形態(tài)多樣，其中釘釘AI助理便是一個典型代表。它能夠幫助用戶搜索聊天記錄、提煉關鍵信息、形成代辦事項等，極大提升了個人工作效率和企業(yè)整體協(xié)作效率。然而，與Manus相比，釘釘AI助理目前更多是以“單兵”形態(tài)存在，尚未形成深度的任務串聯(lián)和智能化協(xié)作。

Deep Research、豆包、Kimi等大模型對話產品則是通用智能體未來的另一種可能形態(tài)。以Deep Research為例，它作為ChatGPT的增強能力，能夠自動化復雜的在線多步驟任務，從海量數(shù)據(jù)中快速找到有用信息，并進行分析、總結和報告生成。雖然目前其可視化能力尚處于1.0版本，但隨著技術的不斷進步，未來這些產品的多模態(tài)能力和交互性將越來越強。

像Flowith這樣的畫布式創(chuàng)作平臺也在向通用智能體方向演進。它整合了AI創(chuàng)作、知識管理和服務等功能，用戶可以在上面創(chuàng)建多個節(jié)點，形成思維網絡，同時處理多個任務。隨著創(chuàng)始人對AI產品理解的深入，這類平臺將逐漸發(fā)展成一個完整的任務流或工作流，最終變成一個通用的智能助手。

Taskade AI Agents則是項目管理中的智能助手團隊，它們能夠自動完成一些重復或繁瑣的工作，如寫文案、整理預算、分配任務等。用戶只需簡單發(fā)出指令，它們便能迅速響應并完成任務，極大減輕了團隊協(xié)作和項目管理的工作量。

Zapier AI Agents則是跨平臺的“萬能助手”，它能夠在超過7000個應用中自動處理各種繁瑣的業(yè)務任務。用戶只需通過聊天框發(fā)出指令，它便能立即行動，將任務從頭管到尾。這種體驗極為絲滑，仿佛擁有一個不知疲倦的虛擬助手。

最后，騰訊報告中的DataLab平臺也展示了通用智能體的另一種形態(tài)。它整合了企業(yè)中各種復雜的數(shù)據(jù)處理和分析任務，用戶只需通過簡單的對話告訴平臺需求，它便能自動生成所需的內容和圖表。DataLab的目標構建一個大型的LLM平臺，并整合多個智能體，以實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理工作。

隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，通用智能體正逐漸從單一功能向全面助力跨越。未來，無論是自上而下的項目式運作還是自下而上的自動化系統(tǒng)構建，通用智能體都將成為推動AI技術發(fā)展的重要力量。

值得注意的是，雖然通用智能體的發(fā)展前景廣闊，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。如何更好地整合多種智能體、提高多模態(tài)能力和交互性、以及確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護等問題都需要進一步探索和解決。