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Agent 智能体应用

2025-01-23
大模型
                       
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Agent 智能体 应用

Agent项目:

2024年阿里全球数学竞赛AI赛道全球第2

  • 代码仓库:Math-Multi-Agent
  • 特工宇宙 GitHub 组织:‍‍‍‍‍[Agent-Universe](https://github.com/Agent-Universe）

【2024-1-25】这几天agent操控设备成为热点：

  • 智谱昨天推出 glm-pc 1.1，注重长程推理，与年前的autoglm互补，分别占据pc和mobile设备
  • openai 的 operator 也涉足pc操控

大家都在布局3级别agi

2025 是智能体之年

Agent 效果

【2025-3-26】俄亥俄州立大学、加州伯克利推出 Web助理效果评测 An Illusion of Progress? Assessing the Current State of Web Agents

数据集

GAIA

【2023-11-23】 FAIR, Meta, HuggingFace, AutoGPT, GenAI 联合推出评测集

  • 466 个问题及作答, 覆盖生活中实际问题，涉及 推理、多模态操控、网页浏览、写代码、通用工具使用
  • 其中 300 个问题开源出来, 不含答案，用来维护 排名榜 Leader Board
  • 问题难度: 人类简单(92%)，但模型难(含插件的 GPT-4 15%)

资源

问题分级

  • 一级问题: 不需要工具，或最用1种工具，且步骤不超过 5 步。
  • 二级问题: 涉及更多步骤，大致在 5-10 步，并且需要综合运用不同工具。
  • 三级问题: 近乎完美的通用助手, 执行任意长系列行动，任意数量工具，总体上通用水平

示例

  • Question: What was the actual enrollment count of the clinical trial on H. pylori in acne vulgaris patients from Jan-May 2018 as listed on the NIH website?
  • Ground truth: 90

Agent 项目实例

【2024-9-15】一个包含15种大模型Agent技巧的项目开源

从简单到高级，15 个 step-by-step notebook

(1) 初级 Agent

(2) 高级Agent架构

(3) 复杂系统

操作系统

【2024-12-2】Android团队“再创业” ！Agent操作系统方向

很多公司都在研究AI智能体框架中的不同组件、不同功能模块，但是/dev/agents相对就更勇敢一下，/dev/agents坚持提出一个完整的第三方操作系统才能是释放其全部潜力的关键

技术理念是：

  • 充分释放人工智能代理的潜力，必须构建一个全新的操作系统。
  • 打造一个跨设备的云端操作系统，通过整合生成式AI技术，为开发者提供一个标准化的开发框架，并为最终用户创造一个智能化的交互界面。
  • 这一平台有望成为AI时代的基础设施，正如Android在移动互联网时代的角色一样。

知识问答

法律问答

【2024-8-15】我的Agent拿了全国第十一

基于智谱 GLM-4 大模型和相关业务API构建能回答法律问题的Agent，为法律人士提供专业的辅助咨询服务。

法律问题或简或繁

  • 简单问题: 只是查阅单表和数个字段:
    • “广东鹏鼎律师事务所的电话邮箱地址分别是什么？”
  • 复杂问题: 涉及跨多表查询、逻辑判断以及统计等操作
    • “(2020)吉0184民初5156号的被告是否为上市公司，如果是的话，他的股票代码和上市日期分别是？如果不是的话，统一社会信用代码是？该公司是否被限制高消费？如果是被限制高消费的涉案金额总额为？请保留一位小数点。”

经验

  • 第一，API编排 vs Code/SQL生成。
    • 相较于Code/SQL的生成能力，企业客户会更看重Agent的API编排能力。在具备API资产的情况下，企业内和企业间的交流会更多地通过API，而非直写Code/SQL实现。
    • Agent 要能够编排并依次调用:裁判文书信息、上市公司信息、企业工商注册信息和企业限高消费信息的API以回答较为复杂的问题。
  • 第二，对Agent的要求是“又快又准”。
    • 比赛的盲盒测试要求Agent在1小时内回答200道问题，对Agent运算速度和精度都有较高要求。而这也与企业的实际场景契合，毕竟企业内绝大多数的信息检索场景相对简单（单表或有限多表/视图，有限的逻辑处理和统计需求），但对响应的速度和精度有近乎苛刻的要求。
  • 第三，Plan ↑ Reflection↓。
    • 对速度和精度的高要求:Agent能够在Plan阶段“一次搞定”，而非通过Reflection反复修正。
    • 为此，排除了 Multi-Agents 架构，而着重于保证Plan的准确性，并确保一旦Plan正确，Action必然正确:
    • 两个环节:
      • Orchestration（编排），依据知识图谱，将自然语言问题编排为大模型友好的“指令序列”；
      • Question Rewrite（问题改写），“抹平”问题的缺陷，并依据知识图谱发现隐藏的实体关系。
    • 最终，所有正确回答的问题中，Agent的首轮正确率超过了90%。
  • 第四，自然语言 -> API，NO！ 自然语言 -> 指令 -> API，YES！
    • 自然语言的复杂度和多样性降低了大模型 Function Calling 精度，Agent需要将自然语言“格式化”为指令以提升API调用的准确性。
    • 例如，大模型可以将问题“广东鹏鼎律师事务所的电话邮箱地址分别是什么？”先转化为指令，再进行API调用:
    • 相较于直接调用API，指令更具额外优势:
      • API命名不可控，而指令命名可以富含语义，有利于大模型进行问题分解；
      • 简洁指令消耗更少Token，从而降低了大模型幻觉的几率，并且提升了Agent的响应速度；
      • 指令和API的1:1对应关系能够确保“Plan正确，则Action正确”。
  • 第五，自然语言问题是一个指令序列。
    • 自然语言问题可以被大模型转化为一系列指令，即指令序列。如果用函数 F(X)->Y 代表指令，比赛中的问题则可以被描述为一个指令序列
    • 用不同类型的指令构成指令序列，指令间可以通过内存进行沟通。通过不断增加指令类型，Agent可以应对更复杂的问题。
    • 指令集合: 查询、统计、比较、存在、格式化、for循环、api调用计数
  • 第六，大模型善于指令编排，前提是约束以知识图谱和Few-Shots。
    • Plan 核心是编排指令，生成指令序列以回答问题。
    • 比赛中，即便仅仅使用提示词工程，只要辅以正确的知识图谱和Few-Shots，大模型善于将问题编排为指令序列
    • 知识图谱主要约束大模型的生成路径，而Few-Shots则提供了生成样式。同时，Agent利用 embedding search 针对不同类型问题动态加载Few-Shots，在节省Token的同时增加了指令序列生成的精度。鉴于指令和API的一一应对关系，指令的编排等同于API的编排。
  • 第七，必要的问题改写。
    • 指令序列的生成和问题的问法息息相关，而Agent经常面临的挑战在于，问题未必会提到答案中所需的内容。
    • 这种情况下，Agent需要改写问题以“填坑”。类似于指令序列的生成，我们可以同样使用知识图谱和Few-Shots指导问题的改写。
    • 而问题改写的另一好处: 能仰仗大模型“抹平”问题中的错误，例如，问题改写就修正了公司和字段名称重复的错误
  • 第八，<SOS>/<EOS>提升 Few-Shots 遵从性。
    • 使用Few-Shots 产生指令序列的挑战之一就是大模型的“不遵从”，包括:
      • 格式上的不遵从，例如符号的错用；
      • 内容上的不遵从，例如在指令序列之外增加无谓的解释和啰嗦的内容。
    • 通过提示词要求大模型严格遵从输出要求，但更好的办法是使用<SOS>/<EOS>包裹Few-Shots以提升遵从性
    • 因为大模型在训练之初就使用<SOS>/<EOS>标记训练数据的起终点，使用该标记后，99.99%的情况下，大模型能够遵从要求生成指令序列。

复杂任务

尽管 LLMs 在单一任务上表现出色，面对复杂、多步骤的项目处理时，仍存在显著缺陷。

  • 以数据分析项目为例，涉及需求理解、数据清洗和预处理、探索性数据分析、特征工程和建模等多个环节。每个步骤都需要专业知识和细致的规划，通常需要多次迭代，门槛非常高。

AutoKaggle

【2024-11-25】大幅降低数据科学门槛！豆包大模型团队开源 AutoKaggle，端到端解决数据处理

详见站内专题：数据竞赛之智能体

进化

自学习，不断进化

【2025-2-18】港大 AutoAgent

【2025-2-18】 港大开源全自动且高度自我进化的零代码AI Agent框架：AutoAgent

AutoAgent 是全自动且高度自我进化的框架，用户仅需自然语言即可创建并部署 LLM Agent。

核心特性

  • 🏆 GAIA 基准测试冠军
    • AutoAgent 在开源方法中排名 #1，性能媲美 OpenAI 的 Deep Research。
  • 📚 Agentic-RAG，内置自管理向量数据库
    • AutoAgent 配备原生自管理向量数据库，超越 LangChain 等行业领先方案。
  • ✨ 轻松创建 Agent 和工作流
    • AutoAgent 利用自然语言轻松构建可直接使用的工具、Agent 和工作流 —— 无需编码。
  • 🌐 广泛兼容 LLM
    • AutoAgent 无缝集成多种 LLM（如 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、vLLM、Grok、Huggingface…）。
  • 🔀 灵活交互模式
    • 支持函数调用（Function-Calling） 和 ReAct 交互模式。
  • 🤖 动态、可扩展、轻量级
    • AutoAgent 是你的个人 AI 助手，具备动态、可扩展、可定制、轻量级的特性。

使用方法  

  1. 用户模式（SOTA 🏆 对标 OpenAI Deep Research）
    • AutoAgent 内置多智能体（Agent）系统，你可以在启动页面选择用户模式直接使用。这个多智能体系统是一个通用 AI 助手，具备与 OpenAI Deep Research 相同的功能，并在 GAIA 基准测试中实现了可媲美的性能。
    • 🚀 高性能：基于 Claude 3.5 实现 Deep Research 级别的表现，而非 OpenAI 的 o3 模型。
    • 🔄 模型灵活性：兼容任何 LLM（包括 DeepSeek-R1、Grok、Gemini 等）。
    • 💰 高性价比：开源替代方案，无需支付 Deep Research $200/月 的订阅费用。
    • 🎯 用户友好：提供易部署 CLI 界面，交互流畅无阻。
    • 📁 文件支持：支持文件上传，实现更强的数据交互能力。
    • 🎥 Deep Research（即用户模式）
  2. Agent 编辑器（无工作流的 Agent 创建）
    • AutoAgent 最具特色的功能是自然语言定制能力。不同于其他 Agent 框架，AutoAgent 允许你仅通过自然语言创建工具、Agent 和工作流。只需选择 Agent 编辑器或工作流编辑器模式，即可开启对话式构建 Agent 之旅。
  3. 工作流编辑器（使用工作流创建 Agent）
    • 通过工作流编辑器模式，使用自然语言描述创建代理工作流，如下图所示。（提示：此模式暂时不支持工具创建。）

【2025-3-8】AppAgentX 进化

【2025-3-8】西湖大学 推出自学习能力 Agent

进化框架，提高运营效率，同时保持智能和灵活性

每个步骤，Agent 都会

  • 捕获设备的当前屏幕并分析，从预定义的作空间中选择合适的作。
  • 执行所选作，与 GUI 交互。
  • 任务执行轨迹被分解为多个重叠三元组。基于这些三元组，生成LLM页面和 UI 元素的功能描述。
  • 将合并重复生成的页面描述。
  • 整个交互历史记录使用节点链进行记录。

进化机制可识别重复序列并创建高级快捷方式，从而显著减少常见任务所需的步骤数和推理。

AppAgentX 在多个基准任务中的效率和成功率都明显优于现有方法。

  • 与 GPT-4o 相比, AppAgentX 执行步数、耗时、token花销大幅降低，而准确率最高

娱乐

MusicAgent

【2023-10-20】MusicAgent:基于大语言模型的音乐理解和生成AI agent

MusicAgent 系统整合了众多与音乐相关的工具，并拥有一个自动工作流程来满足用户需求。

  • 构建了一个从各种来源收集工具的工具集，如 Hugging Face、GitHub和Web API等，并由大型语言模型（如ChatGPT）支持的自动工作流程来组织这些工具。
  • 目标: 让用户从AI音乐工具的复杂性中解脱出来，专注于创意部分。

这个系统为用户提供了轻松组合工具的自由，无缝且丰富的音乐体验。

角色模拟

详见 用户模拟器专题

AI助理

【2023-10-19】不再只是聊天机器人！AutoGen + LangChain = 超级AI助理

  • AutoGen 代理可以根据特定需求定制，参与对话，并无缝集成人类参与。适应不同的操作模式，包括LLM的利用、人类输入和各种工具。
  • AutoGen 没有原生支持连接到各种外部数据源，而LangChain正好发挥作用。两者结合，正是基于OpenAI的函数调用特性。利用 function call，AutoGen Agents能够调用LangChain的接口与组件。

构建AI助理，帮助用户完成知识问答任务

  • 使用白皮书构建一个向量存储。
  • 基于向量存储，通过LangChain创建会话型基于检索的问答链。
  • 定义名为 answer_uniswap_question 的函数，接受一个参数question，并调用问答链来回答问题。
  • 使用AutoGen设置用户代理和助手代理，并启用函数调用。

Bland AI

详见站内专题: 大模型时代智能客服

CogAgent

【2023-12-15】CogAgent:带 Agent 能力的视觉模型，免费商用

  • 10月11日，我们发布了智谱AI新一代多模态大模型 CogVLM，该模型在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合，其中 CogVLM-17B 在 14 个多模态数据集上取得最好或者第二名的成绩。
  • 12月15日，我们再次升级。基于 CogVLM，提出了视觉 GUI Agent，并研发了多模态大模型CogAgent。

其中，视觉 GUI Agent 能够使用视觉模态（而非文本）对 GUI 界面进行更全面直接的感知， 从而做出规划和决策。

而多模态模型 CogAgent，可接受1120×1120的高分辨率图像输入，具备视觉问答、视觉定位（Grounding）、GUI Agent等多种能力，在9个经典的图像理解榜单上（含VQAv2，STVQA, DocVQA，TextVQA，MM-VET，POPE等）取得了通用能力第一的成绩，并在涵盖电脑、手机的GUI Agent数据集上（含Mind2Web，AITW等），大幅超过基于LLM的Agent，取得第一。 为了更好地促进多模态大模型、Agent社区的发展，我们已将CogAgent-18B开源至GitHub仓库（申请可免费商用），并提供了网页版Demo。

模型:

Eko

【2025-1-22】截胡OpenAI！清华复旦等抢先开源智能体框架Eko，一句话打造「虚拟员工」

清华、复旦和斯坦福的研究者联合提出了名为Eko的 Agent开发框架，开发者可以通过简洁的代码和自然语言，快速构建可用于生产的「虚拟员工」。AI智能体能够接管用户的电脑和浏览器，代替人类完成各种任务，为工作流程提供自动化支持。

  • Github eko
  • 优于 Langchain、Broweruser、Dify.ai、Coze和Midscene.js

Eko 是一个强大的Agent开发框架，开发者能用自然语言和简单代码快速构建「虚拟员工」，完成从简单指令到复杂工作流的任务，如股票分析、自动化测试等；通过混合智能体表示、跨平台架构和生产级干预机制等创新技术，实现高效、灵活且安全的自动化工作流程。

核心创新点：

  • 混合智能体表示：提出了Mixed Agentic representation，通过无缝结合表达高层次设计的自然语言（Natural Language）与开发者低层次实现的程序语言（Programming Language）。
  • 跨平台Agent框架：提出环境感知架构，实现同一套框架和编程语言，同时支持浏览器使用、电脑使用、作为浏览器插件使用。
  • 生产级干预机制：现有Agent框架普遍强调自治性（Autonomous），即无需人类干预，而Eko框架提供了显性的生产级干预机制，确保智能体工作流可以随时被中断和调整，从而保障人类对生产级智能体工作流的有效监管和治理。

Eko的跨平台开发是通过其环境感知架构（Environment-Aware Architecture）实现的，架构由三个关键层次构成：通用核心（Universal Core）、环境特定工具（Environment-Specific Tools）和环境桥接（Environment Bridge）。

通用核心：这一层提供了与环境无关的基本功能，如工作流管理、工具注册管理、LLM（大语言模型）集成和钩子系统。 环境特定工具：每种环境（如浏览器扩展、Web环境、Node.js环境）都提供了优化的工具集。 环境桥接：这一层负责环境的检测、工具注册、资源管理和安全控制，确保不同平台之间能够顺利互动和通信。 安全性和访问控制：Eko针对不同环境实施了适当的安全措施。浏览器扩展和Web环境都采用了严格的权限控制和API密钥管理，而Node.js环境则允许更广泛的系统级访问，基于用户权限进行文件操作和命令执行，在需要时会在执行前请求用户确认。

自动工具注册：通过 loadTools() 等工具，Eko 自动注册适用于当前环境的工具，这使得开发者可以在多个环境中无缝地切换，并确保工具的正确加载。

层次化规划（Hierachical planning）

研究人员提出层次化感知框架，将任务的拆解分为两层，包括Planning layer 和 Execution layer。其中Planning layer负责将用户的需求（自然语言或代码语言表示）和现有工具集拆解成一个有领域特定语言（Domain-specific language）表示的任务图（Task graph）。

任务图是一个有向无环图，描述了子任务之间的依赖关系。该任务图由LLM一次性合成。在Execution layer中，根据每个任务调用LLM来合成具体的执行行为和工具调用。

多步合并优化：当Eko检测到两次执行都是对LLM的调用时，会触发框架的自动合并机制，将两次调用的system prompt自动整合，合并成一次调用。从而加快推理速度。

视觉-交互要素联合感知（Visual-Interactive Element Perception）

视觉-交互要素联合感知框架（VIEP）是一种先进的浏览器自动化解决方案，通过将视觉识别与元素上下文信息相结合，显著提升了在复杂网页环境中自动化任务的准确性和效率。该技术的核心在于提取网页中的交互元素和相关数据，优化了自动化过程，极大地提高了任务执行的成功率。

具体来说，首先VIEP通过识别网页上的关键交互元素——如按钮、输入框、链接等——来聚焦用户可能进行操作的核心区域。

接着，每个可交互的元素都被分配唯一的标识符，并通过彩色框标记，确保精确定位。随后，系统通过结合截图和伪HTML的方式构建元素信息，利用文本和视觉数据的结合，帮助自动化模型更好地识别和操作这些元素，尤其在复杂网页结构中尤为重要。

【2025-3-5】Manus

资讯

北京的人工智能公司蝴蝶科技，创始人来自华中科技大学的90后毕业生肖弘

【2025-3-5】 Monica.im 研发的全球首款 AI Agent 产品「Manus」

  • Manus，名字取自拉丁语中的“手”，寓意着将思想转化为行动。
  • Manus 不仅仅是一个 AI，更是一个能帮你完成实际任务的通用型 Agent。无论是工作还是生活，Manus 都能成为你的得力助手
  • GAIA 基准测试中取得了 SOTA（State-of-the-Art），远远甩开了 OpenAI。在解决现实世界问题方面表现卓越。

功能

「Manus」是一个真正自主的 AI 代理，能够解决各类复杂多变的任务。与传统 AI 助手不同，Manus 不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果。

Manus 是 中国团队打造的全球首款真正意义上的“通用型 Agent”

  • 通用性是关键： 与只能执行特定任务的 AI 不同，Manus 具备处理多种任务能力。 可以深度股票分析、制作个性化旅行手册、为教师创建视频演示材料等等。想象一下，你只需要告诉 Manus 你的需求，它就能帮你搞定一切！
  • 不止于思考，更在于行动： Manus 不仅仅停留在“思考”层面，它能将想法付诸实践，真正解决问题。为什么？因为它后面真的是电脑……

Siri 可以设置闹钟，但没法规划一天的行程、更不能帮你处理复杂的商业谈判。

但 Manus 就像一个 拥有超强学习能力和适应性的“数字大脑”，不再局限于单一任务，而是能够 理解复杂指令、自主学习、跨领域协同，真正像人一样思考和行动！

GAIA 基准测试中取得了 SOTA（State-of-the-Art），远远甩开了 OpenAI。在解决现实世界问题方面表现卓越。

  • GAIA 是评估通用 AI 助手解决现实世界问题能力的基准。
  • Manus 在这个测试的所有三个难度级别上都表现出色。

应用

示例

  • 旅行规划：不仅整合旅行信息，还为用户创建定制旅行手册。例如，为用户规划日本四月旅行，提供个性化的旅行建议和详细手册。
  • 股票分析：进行深入的股票分析，设计视觉上吸引人的仪表盘展示全面的股票洞察。例如，对特斯拉股票进行深度分析，创建可视化仪表盘。
  • 教育内容创建：为中学教师创建视频演示材料，解释动量定理等复杂概念，帮助教师更有效地教学。
  • 保险政策比较：创建清晰的保险政策比较表，提供最佳决策建议，帮助用户选择最适合的保险产品。
  • 供应商采购：在整个网络中进行深入研究，找到最适合用户需求的供应商，作为真正公平的代理为用户服务。
  • 财务报告分析：通过研究和数据分析捕捉市场对特定公司（如亚马逊）的情绪变化，提供过去四个季度的市场情绪分析。
  • 创业公司列表整理：访问相关网站识别符合条件的公司，并将其整理成表格。例如，整理 YC W25 批次的所有 B2B 公司列表。
  • 在线商店运营分析：分析亚马逊商店销售数据，提供可操作的洞察、详细可视化和定制策略，帮助提升销售业绩。
  • 当 Agent 通过一长串思维链和工具调用，最终输出一个无比完整、专业的结果时，用户们开始感叹「真的能帮人类做事了」。

Manus 更想做的，是你在数字世界中，字面意义上的「代理人」。而它做到了。

原理

Manus到底有啥“黑科技”？

【2025-3-7】本以为DeepSeek天下无敌了，没想到Manus更猛

设计思路相当巧妙，融合了好多厉害的技术。

核心架构: 按键精灵+DeepSeek推理+虚拟机+Claude

  • 按键精灵思路：用过按键精灵的小伙伴都知道，它能模拟鼠标点击，实现电脑操作自动化，以前在站长圈可火了。Manus借鉴了这个思路，用脚本控制电脑和手机处理各种工作。以前制作脚本特别麻烦，普通人根本搞不定，Manus却把这个难题轻松解决了。
  • DeepSeek 推理能力：DeepSeek理解人类问题的能力超强，Manus借助它，能精准领会你的意图，给出超靠谱的回应。
  • 虚拟机技术：Manus通过在服务器里装各种虚拟机，模拟不同软件的运行环境，不管你要用啥软件，它都能轻松应对。
  • 生成模型：Manus采用美国Anthropic公司的Claude 3.5版本作为生成模型，保证输出的内容又专业又优质。

Manus 工作原理

与 Deep Research 单纯文本报告生成不同，Manus 通过外接多种工具，实现输出形式的多样化。

  • 同样遵循 “计划 → 执行 → 结果合成”流程，但第二步除了联网搜索，还执行了更多复杂任务。

主要技术环节包括：

  • Planner: 和 Deep Research 不同，收到用户请求后不再单纯生成一个报告章节，而是拆成多个任务，每个任务还会有更细致的子任务。
  • Steiner 模型: 计划阶段，猜想用了 Steiner 模型，由 Manus 的开发者季逸超基于 qwen2.5-32b 模型开发的一款擅长”长期思考”（long horizon thinking）和”逐步执行”（step-by-step execution）模型，这个模型主要是启发自 o1.
  • MCP Server: MCP Server 是 Anthropic 提出, 模型外接其他工具或者能力的协议，判断每一个子任务应该用什么 Agent 来完成。
  • Search Agent/Compute use（Browser-use）: Search Agent 主要用搜索互联网的信息，跟 Deep Research 单纯的调用搜索 API 不一样，用了 Compute use，设计之初是来让 AI 控制整个电脑的交互，但这里只用到了浏览器交互的功能 – 所以离“通用” Agent 还有一段距离
  • Coding Agent/Doc Agent: 负责写代码和文档的基本处理，coding 能力用 Claude 基座模型。
  • Deploy Agent Manus: 让生成结果部署在一个云服务器上，用到 Artifact 概念, 把生成的网页代码运行在浏览器上。
  • Linux Shell Executor Manus: 用到 Linux Sandbox 技术，远端生成迷你 Linux 环境，用 AI 生成命名行来控制这个 Linux 环境，所以很多生成的文档代码文件都在文件系统里。
  • Self-build Tools: 由于预定义工具非常有限，但又要实现更多的输出选项，那怎么办？所以 Manus 让 LLM 临时生成一些用于完成该任务的工具

评论

Manus 背后的公司 —— Monica.im，其实是个“缝合怪”高手。

Manus 核心能力 = Compute Use + 虚拟机 + Artifacts + 内置多个 Agent，更像是一个高度整合的 AI 工作流工具，而非真正的通用 AI Agent。

Manus 传播堪称移动互联网的经典模版复现：饥饿营销 + KOL尖叫体测评 + 借势明星产品

  • 邀请码饥饿营销（“动用我的人脉才搞到”）
  • KOL尖叫体测评（“人类一败涂地”“浑身发麻”）
  • 借势明星产品（这次是绑定 DeepSeek）。

然而当人们打开海外科技论坛和社交媒体，关于 Manus 的讨论却近乎真空。

复盘一下这波 Manus 中的营销方法

  • 3月5日晚上10点, 最早在 X 上发布视频，介绍产品
    • 宣传时间选在周三和周四，视频形式发布，是业界惯例
    • 第一个通用 AI 智能体，并演示几个示例，通用 AI 智能体是产品的终极目标，但视频让人感觉第一个完成了终极目标的产品。
  • 当天晚上大家都睡了，真正出现高潮是在第二天早上。
  • 3月6日，早上6点开始，出现大量媒体文章
    • 经验: 宣传文章一定要在早上8点前发，而且一起发，大家一觉醒来变天了，全世界都在提，这个初始动能会吸引更多媒体，得到更大的关注，甚至还有官媒赶在当天下班前发了
    • 蹭流量: 爱国和 DeepSeek
      • 热词: AI Agent, AGI, 感叹号, 家国情怀
    • 邀请码: 人为制造的稀缺性也是营销成功的原因之一
时间 地点 自媒体 标题 分析
0点 浙江 泛函 真正的通用 Al Agent 来了!是中国团队做的!我们离 AGI 不远了! 标题夸张，没啥反响
6:03 北京 数字生命卡兹克 一手体验首款通用Agent产品Manus-唯有惊叹。 这么早就起来了？
6:07 广东 APPSO 这个中国 AI 产品一夜刷屏!全网都在要邀请码，可能是 DeepSeek 后最大惊喜 全网都在找邀请码？
6:25 北京 极客公园 Al Agent 的「GPT 时刻」，Manus 炸醒整个 AI 圏! 依然浮夸
7:06 北京 赛博禅心 实测 Manus:首个真干活 A，中国造(附50个用例 +拆解)  
17:06 北京 央视网 一夜之间火爆全网!又一个中国AI产品刷屏 央媒也憋不住了
         

Andrej Karpathy 在2023微软Bulid大会上做了个主题分享：State of GPT，提到 Prompt的重要性：

  • Prompt 弥补了人类大脑和LLM大脑认知架构的差异　

人类要用自然语言进行编程, 也需要深入理解模型的行为和反应　

Artifacts 是 Claude 模型能力的很好的外化表现形式

光靠Prompt优化，模型输出，Artifacts，都不能输出很漂亮的内容，一定是这三者的结合

Claude 官方发布的视频《How we built Artifacts with Claude》

  • 直接在 Claude 内输入Prompt，合适的条件下，Artifacts 直接渲染出效果供你检查

【2025-3-10】提示词泄露

  • github jlia0 包含提示词、工具列表
  • 29个工具
    • 浏览器: 12个, 浏览、导航、重启、点击、输入、移动鼠标、按键、选择、上划、下划
    • 文件操作: 5个, 读文件、写文件、字符串替换、内容查找、按名字查找
    • Sehll命令: 5个, 执行、查看、等待、写入进程、杀死进程
    • 部署: 2个, 部署端口、部署应用
    • 等待: 1个, 任务完成,开始等待
    • 搜索: 1个, Web搜索
    • 创建: 1个, 创建 Manus 页面

OpenManus

【2025-3-7】OpenManus：MetaGPT推出的开源版Manus

开源项目 OpenManus ，帮用户通过简单配置在本地运行智能体，实现各种创意想法。

  • MetaGPT 社区成员 @mannaandpoem、@XiangJinyu、@MoshiQAQ 和 @didiforgithub 在短短 3 小时内开发完成，他们还开发了自动化编程项目 MGX 。
  • 相比需要邀请码的 Manus，OpenManus 无需任何准入门槛，用户只需克隆代码、配置 LLM API 即可快速上手。

核心目标：

  • 通过复刻MCP（模型上下文协议）和虚拟机操作环境，在代理和模型层面提高AI调用和执行操作的准确率。

功能列表

  • 本地智能体运行：终端输入任务，利用配置的 LLM API 在本地执行自动化操作。
  • 支持主流 LLM 模型：默认集成 GPT-4o，用户可根据需要调整模型配置。
  • 一键启动：运行 python main.py 即可快速进入任务输入模式。
  • 实验性版本：提供 python run_flow.py 用于测试开发中的新功能。
  • 社区协作：支持通过 GitHub 提交问题或代码，参与项目开发。

安装

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
# pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 更新配置
cp config/config.example.toml config/config.toml

代码分析

图解: 如何评价OpenManus这个开源项目？ - 流水无情的回答

  • 工作流程
  • 执行流程

OWL

【2025-3-7】OWL：0天复刻Manus通用智能体，完全开源！GAIA Benchmark最强性能

🦉OWL 项目直接做到开源界GAIA性能天花板，达到了57.7%，超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

  • 项目地址：GitHub：owl 不但免费白嫖，还能参与贡献

Demo 示例

  • 自动查找当日伦敦电影有什么！
  • 调研总结GitHub仓库里都有什么

Manus核心工作流拆成6步 

  • 启动一个Ubuntu容器（Agent远程工位就位）
  • 知识召回（把之前学过的内容捡起来用）
  • 连接数据源（数据库、网盘、云存储全覆盖）
  • 把数据挂载到Ubuntu（Agent的搬砖时刻）
  • 自动生成todo.md（规划任务+写待办清单）
  • Ubuntu工具链+外接工具组合拳，执行全流程任务🔗

工具集

  • 终端命令执行（运维、部署全搞定）
  • 文件解析：PDF转Markdown、网页爬取
  • 自动创建、编辑文件，生成todo.md
  • 浏览器操作：滚动、点击、输入全会
  • 在线搜索+实时信息检索，一秒找到关键资料自动生成报告、代码、文档，直接交付成果
  • 一键把服务部署到公网，输出报告直接上线

Memory Toolkit：复刻还得加点记忆buff 

  • 每次任务执行，Manus 都会把新学到的知识点存下来。
  • 给🦉加上记仇功能（哦不，是记忆）。下次遇到类似任务，直接召回过往经验！
  • 新知识实时存储，持续进化任务中
  • 随时召回过往经验，灵活调度

🔗 相关 Memory模块（已开源）：

🦀️CRAB+🦉OWL：跨平台掌控力直接拉满 

  • 早在Manus爆火之前，其实已经开发过一套强大的跨平台操作系统的通用智能体——CRAB。🔗crabCRAB , 操控Ubuntu容器，还能控制手机和电脑里任何应用，覆盖比Manus展示的终端和浏览器多得多。

复刻计划

设备操控

当前的多模态大型语言模型 （MLLM） 受制于其训练数据，缺乏有效发挥操作助手功能的能力

评测集

【2024-10-10】EMNLP2024 用AppBench一键评测你的手机智能

港中文 发布 AppBench，一个评估大型语言模型在复杂用户指令下规划和执行来自多个应用的多项API的新基准。

如何评估大型语言模型（LLMs）在复杂用户指令下规划和执行来自不同来源的多个API的能力。

研究难点：

  • 图结构：一些API可以独立执行，而另一些则需要依次执行，形成类似图的执行顺序。
  • 权限约束：需要确定每个API调用的授权来源。

相关工作：

  • API调用评估：如 API-Bank 和 ToolBench等，主要关注单次或有限参数的API调用。
  • 语言代理框架：如 Chameleon 和 WebShop等，主要关注与外部工具的交互。

任务定义：给定用户指令和虚拟移动环境中的APP家族，meta代理需要决定一个可执行路径，调用不同APP中的不同API来完成任务。任务的形式为列表，每个列表项表示一个APP及其对应的API调用。

数据分类：根据每个用户指令中使用的APP和API数量，数据分为四种类型：

  • 单APP单API（SS）
  • 单APP多API（SM）
  • 多APP单API（MS）
  • 多APP多API（MM）

数据收集：利用现有的任务导向对话数据集（如SGD），通过LLM和Python脚本生成所需的输入和输出。具体步骤包括：

  • 指令获取：从对话中提取用户和系统的发言，输入到LLM中总结用户需求。
  • 规划路径：编写Python脚本解析多轮对话中的API调用，形成规划路径。
  • 质量评估：使用GPT-4o评分每个指令的流畅性和多样性，确保数据质量。

【2023-8】实在 Agent

2023 年 8 月，国内团队 实在智能，率先推出国内外首个“实在 Agent”智能体。

该智能体借助垂直大语言模型 TARS，调用 RPA 和 ISSUT 来完成点击、输入、下载等任务。

  • 无需 API，能够为企业员工配备全能业务专家，实现超自动化执行以及自然对话式交互，堪称智能办公的“AI 个人助理”。
  • 用户可以通过实在智能官网下载 AI 产品“实在 Agent 智能体”。

实在Agent（智能体）是全球首款具备“大脑和手脚”、能够自主规划执行任务，自动操作软件的智能体产品。作为企业级的AI智能办公助理，它将助力企业迈入高效、智能的未来办公新时代。

基于自研的塔斯大模型，实在Agent 能够精准理解用户意图，将用户的口语化描述拆解为具体的流程和步骤。这使得传统的大模型不再只是“说说而已”，而是真正能够自动操作电脑、手机以及车载屏幕上的各种软件和APP的超级AI智能体，让用户实现“一句话完成工作”。

【2023-12-21】AppAgent

西湖大学、河南大学等

【2023-12-21】AppAgent 初版

【2023-12-21】AI能模仿人类在手机上操作APP了

AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，能够在手机上执行各种任务。

它可以在社交媒体上发帖、帮你撰写和发送邮件 、使用地图、在线购物，甚至进行复杂的图像编辑…

AppAgent在50 个任务上进行了广泛测试，涵盖了10种不同的应用程序。

该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。

主要功能特点:

  • 多模态代理: AppAgent 是一个基于大语言模型的多模态代理，它能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。这使得它能够理解复杂的任务并在各种不同的应用程序中执行这些任务。
  • 直观交互:它能通过模仿人类的直观动作（如点击和滑动屏幕）来与智能手机应用程序交互。就像一个真人用户一样。
  • 自主学习:AppAgent 通过观察和分析不同应用程序中的用户界面交互。并学习这些交互模式，并将所获得的知识编译成文档。
  • 构建知识库:通过这些交互，AppAgent 构建了一个知识库，记录了不同应用程序的操作方法和界面布局。这个知识库随后用于指导代理在不同应用程序中执行任务。

  • 执行复杂任务:一旦学习了应用程序的操作方式，AppAgent 就能够执行跨应用程序的复杂任务，如发送电子邮件、编辑图片或进行在线购物。

  • 项目及演示
  • 论文: AppAgent: Multimodal Agents as Smartphone Users
  • GitHub:AppAgent

【2025-3-8】AppAgentX 进化

【2025-3-8】AppAgentX 进化, 详见进化专题

【2024-2-9】ScreenAgent

大模型直接操控电脑 —— ScreenAgent

产品信息:

  • ScreenAgent 是一款由吉林大学人工智能学院开发、视觉语言大模型驱动的计算机控制代理。

产品功能:

  • ScreenAgent 可帮助用户在无需辅助定位标签的情况下，通过VLM Agent控制电脑鼠标和键盘，实现大模型直接操控电脑的功能。

ScreenAgent 可根据用户的文本描述查找并播放指定的视频

例如，ScreenAgent 可根据用户的文本描述查找并播放指定的视频，或根据用户要求调整视频播放速度。ScreenAgent还能帮用户打开Windows系统的事件查看器，使用office办公软件，例如根据用户文本描述，删除指定的PPT内容。

【2024-6-18】Mobile-Agent

Mobile-Agent-v2问世:AI手机助手全面升级

2024年初, 北交大和阿里联合推出的Mobile-Agent通过视觉感知工具和操作工具完成智能体在手机上的操作，实现了即插即用，无需进行额外的训练和探索，凭借其强劲的自动化手机操作能力迅速在AI领域和手机制造商中引起广泛关注。

【2024-6-18】团队推出了新版本 Mobile-Agent-v2，改进亮点:

  • 继续采用纯视觉方案、多智能体协作架构、增强的任务拆解能力、跨应用操作能力以及多语言支持。

参考

Mobile-Agent-v2 也接入到魔搭的ModelScope-Agent

  • ModelScope-Agent拥有了 Mobile-Agent-v2完成自动化打车的能力。
  • 用户只需输入目的地，ModelScope-Agent即能通过规划、决策和优化等过程，为用户完成叫车服务。

实际案例，其中包括了:

  • 根据指令要求打开了WhatApps并查看了来自「Ao Li」的消息，消息中要求在TikTok中找一个宠物相关的视频并分享给他。- Mobile-Agent-v2随后退出当前应用并进入TikTok中刷视频，在找到一个宠物猫的视频后通过点击分享按钮将视频链接成功发送给「Ao Li」。
  • X（推特）中搜索名人「马斯克」，关注他并评论一条他发布的帖子。尽管社交媒体应用往往文字较多，UI布局复杂，但是Mobile-Agent-v2仍旧准确地完成了每一步的操作，尤其是点击关注之后出现的推荐用户挡住了原本的推文，而Mobile-Agent-v2也执行了上划操作并完成评论。
  • 随后是在同样复杂的长视频平台YouTube操作的例子。从该演示视频中自然地对篮球运动员进行吹捧的表现来看，Mobile-Agent-v2对于社交媒体和视频平台的操作能力十分惊艳，有成为新一代控评机器人的潜力。
  • 另外，在初代Mobile-Agent中评测的那些相对基础的任务，例如安装应用、导航去某个地点等，Mobile-Agent-v2也能完成。
  • 最后则是在中文应用小红书和微信的例子，包括在小红书中搜索攻略并评论，以及帮助用户回微信。Mobile-Agent-v2可以根据帖子的内容发布相关的评论，也能根据微信消息的内容生成相关的回复。

在手机操作任务中，智能体通常需要通过多步操作才能完成任务要求。

  • 每次操作时，智能体都需跟踪当前任务进度，即了解之前的操作完成了哪些需求，从而根据用户指令推断下一步的操作意图。
  • 尽管操作历史中保存了每一步的具体操作和相应的屏幕状态，但随着操作次数的增加，操作历史序列会变得越来越长。
  • 操作历史的冗长且图文交错的格式，会显著增加智能体追踪任务进度的难度

经过7轮操作后，输入的操作历史序列长度已超过一万个token，图文交错的数据格式使得智能体追踪任务进度变得异常困难。

Mobile-Agent-v2 引入了创新的多代理协作架构。

  • 如图所示，这种架构允许多个AI代理协同工作，以实现更加高效的任务规划和执行。这种协作机制不仅提升了任务处理的灵活性，还显著提高了任务完成的效率。在一些任务中，智能体需要查看天气并撰写穿衣指南。生成指南时，智能体需要依赖历史屏幕中的天气信息。
  • Mobile-Agent-v2设计了记忆单元，由决策智能体负责更新与任务相关的信息。此外，由于决策智能体无法直接观察操作后的屏幕信息，系统还引入了反思智能体，用于监测并评估决策智能体操作前后的屏幕状态变化，确保操作的正确性。

Mobile-Agent-v2在多项指标上，无论在英文还是非英文场景，都表现出了全面的提升。此外，通过人为增加操作知识（Mobile-Agent-v2 + Know.），性能得到了进一步的增强。

【2024-9-7】TinyAgent

【2024-9-7】边缘智能革命：TinyAgent实现端侧复杂功能调用智能体

大语言模型（LLMs）可开发出通过调用功能来整合各种工具和API，完成用户查询的高级智能体系统。

然而，这些 LLMs 在边缘部署尚未被探索，因为通常需要基于云基础设施，这是由于庞大的模型尺寸和计算需求。

为此，提出了 TinyAgent, 一个端到端的框架，用于训练和部署能够调用功能的特定任务小型语言模型智能体，以在边缘驱动智能体系统。

智能体配备了16种不同的功能，可以与Mac上的不同应用程序进行交互，包括：

  • • 电子邮件：撰写新电子邮件或回复/转发电子邮件
  • • 联系人：从联系人数据库中检索电话号码或电子邮件地址
  • • 短信：向联系人发送文本消息
  • • 日历：创建具有标题、时间、参与者等详细信息的日历事件
  • • 笔记：在各个文件夹中创建、打开或追加笔记内容
  • • 提醒事项：为各种活动和任务设置提醒
  • • 文件管理：打开、阅读或总结各个文件路径中的文档
  • • Zoom会议：安排和组织Zoom会议

对于这些功能/工具，已经预先定义了Apple脚本，模型所需要做的就是利用预先定义的API并确定正确的函数调用计划来完成给定的任务

训练一个小型语言模型, 并用驱动一个处理用户查询的语义系统。

考虑了Mac上的类似Siri的助手作为一个驱动应用。实现关键组件是

  • （i）通过LLMCompiler框架教现成的SLMs进行功能调用
  • （ii）为手头的任务策划高质量的功能调用数据
  • （iii）在生成的数据上微调现成的模型
  • （iv）通过基于用户查询仅检索必要的工具的方法称为ToolRAG，以及量化模型部署以减少推理资源消耗，来实现高效部署。

最终模型在这项任务上实现了80.06%和84.95%的TinyAgent1.1.B和7B模型，超过了GPT-4-Turbo的79.08%的成功率。

【2024-10-23】Computer Use

【2024-10-23】Claude 推出 Computer Use ，可以像人类一样使用计算机了？查看屏幕、移动光标、点击按钮、输入文本，还能查找代码错误、自动搜集信息填表，并向开发者提供了API

通过 API，开发者可以让 Claude 将指令翻译成计算机指令，从而解放一些枯燥的重复性流程任务。

基准测试中，Claude 在 OSWorld 电脑操作评估测试中获得了 14.9% 的成绩，远超其他 AI 模型的 7.8% 最高分，但与人类的 70 - 75% 的水平相比仍有相当大的差距。当用户提供更多完成任务所需的步骤时，Claude 的得分可以提升到 22.0%。

【2024-12-23】PC Agent

【2024-12-23】 刘鹏飞老师组研发PC Agent，让 AI 替你熬夜做 PPT

上海交通大学 GAIR 实验室提出认知迁移方法，通过高效收集人类认知轨迹，打造（训练，非 API 调用）了能够像人类一样阅读电脑屏幕，精准操控键盘鼠标，执行长达数十步、跨软件的复杂生产任务的 PC Agent，标志着 AI 真正为人类减负的重要一步

Sam Altman 说，比起让智能体「订一家餐厅」，真正有趣的是让它「咨询 300 家餐厅」来找到最符合的口味。这样大量重复性的工作，对 PC Agent 而言也不在话下。

PC Agent 也能轻松对标类似 Claude 3.5 Sonnet 的演示任务 —— 展现 “AI 调用 AI” 完成工作的巧妙设计。

Browser Use

Browser Use —— 智能上网神器，轻松畅游互联网

让 AI 像真实用户一样自然操作浏览器的 Python 工具库，通过简单代码配置实现网页自动化任务，如订票、求职申请、数据收集等实际应用场景。

功能

  • 让 AI 能够像人类一样浏览和操作网页
  • 支持多标签页管理
  • 可以提取网页内容和进行视觉识别
  • 能够记录和重复执行特定操作
  • 支持自定义动作（如保存文件、推送数据库等）

评测

  • Browser Use 大幅领先 Web Voyager, Computer Use, AgentE, Runner H 0.1

webui

【2025-1-6】 Browser-Use WebUI 是基于Gradio构建的用户界面，简化与浏览器代理的交互，允许用户通过图形界面与AI模型进行对话。

该工具主要功能：

  • 自动化浏览器操作：Browser-Use WebUI能够模拟人类用户的行为，自动执行各种浏览器操作，如填写表单、点击链接和抓取数据。这使得用户可以高效地完成重复性任务。
  • 支持多种大型语言模型：该工具支持多种AI模型，包括OpenAI、Anthropic、Gemini和DeepSeek等，用户可以根据需要选择合适的模型进行任务处理
  • 自定义浏览器支持：用户可以使用自己的浏览器，无需重复登录或处理认证问题。这一功能使得用户能够保持浏览器会话的持续性，方便查看AI交互的历史记录和状态
  • 高质量屏幕录制：借助Playwright的功能，Browser-Use WebUI支持高质量的屏幕录制，用户可以记录操作过程，便于后续分析和回顾
  • 简化的环境配置：用户只需安装Python 3.11或更高版本，并按照简单的步骤安装依赖和配置环境，即可快速启动WebUI

安装

git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git # 拉取项目
cd web-ui # 进到这个项目里
pip install -r requirements.txt
pip install MainContentExtractor # 官方遗漏的依赖库

配置

# 启动
python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788

详情见原文

【2025-3-6】安装报错

案例

实际应用案例：

  • 自动搜索和申请工作机会
  • 自动查询航班信息
  • Hugging Face 上搜索和保存模型信息

使用

pip:

pip install browser-use
#（可选）安装剧作家：
playwright install

启动代理：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio

async def main():
    agent = Agent(
        task="Find a one-way flight from Bali to Oman on 12 January 2025 on Google Flights. Return me the cheapest option.",
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    )
    result = await agent.run()
    print(result)


asyncio.run(main())

并且不要忘记将 API 密钥添加到.env​文件中。

OPENAI_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=

【2025-3-3】 实践

官方示例无法运行，浏览器一直卡在空白页，无法动弹

  • issue 里提到原因是 deepseek 模型不支持多模态问答，导致页面卡主
  • 解法: Agent 初始化参数里，增加参数，关闭视觉交互功能

修正后的代码

# pip install browser-use
# #（可选）安装剧作家：
# pip install playwright -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# playwright install
# pip install langchain_openai langchain

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio

API_KEY='sk-******'

chat = ChatOpenAI(
    model='deepseek-chat',
    openai_api_key=API_KEY,
    openai_api_base='https://api.deepseek.com',
    max_tokens=1024
)

res = chat.predict('你好')
print(f'[Debug] 大模型接口有效性验证, 返回结果: {res}')

task_desc="Find a one-way flight from Bali to Oman on 12 January 2025 on Google Flights. Return me the cheapest option."
task_desc = """
打开网易, 找出热门新闻，按照主题汇总，返回5条国际政治新闻
"""
# task_desc = "打开财联社https://www.cls.cn/telegraph，获取前十条资讯"

async def main():
    agent = Agent(
        task=task_desc,
        llm=chat,
        use_vision=False, # ds 不支持视觉模型, 导致 浏览器卡主,一直空白
        max_failures=2,
    )
    result = await agent.run()
    print(result)

asyncio.run(main())

【2024-11-29】GLM-PC

【2024-1-23】智谱Agent抢跑OpenAI，GLM-PC一句话搞定一切！网友：有AGI那味了

智谱 GLM-PC: 电脑智能体大模型

  • LLM for Computer Use
  • 基于CogAgent视觉语言大模型构建的电脑智能体

全球首个面向公众、回车即用的电脑智能助手的诞生,，小名叫「牛牛」

GLM-PC

  • 2024年11月29日, 正式发布并开放内测
  • 2025年1月23日， 最新的v1.0版本引入了“深度思考”模式，该模式在逻辑推理和代码生成方面进行了针对性的优化，尤其支持Windows系统的无缝操作。
  • 逻辑推理和代码生成方面进行了针对性的优化，尤其支持Windows系统的无缝操作。
  • GLM-PC Window 和 Mac 客户端已经同步上线

场景：

场景 agent操作 分析
微信上给xxx发送祝福语，再给他发送一个新春图片和一个新春祝贺视频。 将任务分解成多个步骤，并对图片内容进行识别，生成相应配文
AI瞬间跳转到微信，打开朋友圈，将图片上传，再附上文案，一键发送就搞定了
     

智谱已经有了手机智能体AutoGLM和电脑智能体GLM-PC两大系统，实现了工具使用能力的深度突破。

这两个系统分别覆盖了移动设备和桌面端

  • AutoGLM在手机上，能够精准操控各类应用，实现跨场景智能交互；
  • GLM-PC则将电脑端的操作提升到了新的高度，基于视觉语言模型VLM的图形界面智能体GUI Agent，实现逻辑推理与感知认知的结合，凸显出AI对复杂系统工具的掌控力。

智谱AGI

  • AI实现L3之后，通过不断优化工具使用能力，正为L4阶段——自主学习发明创新奠定了扎实的技术基础。

【2025-1-24】Operator

2024年7月，OpenAI 发布了“从AI到AGI的五步过程”：

  • Level 1：Chatbots，AI可以以对话的方式与人互动。
  • Level 2：Reasoners，AI科技解决人类水平的问题。
  • Level 3：Agents，AI可以作为系统执行一些行动任务。
  • Level 4：Innovators，AI可以开发创新性的AI。
  • Level 5：Organizations，AI可以完成一个组织完成的工作。

OpenAI 表示自己还只处于 Level 1 阶段，正在靠近 Level 2。

而现在，随着Operator的发布，奥特曼宣布：进入 Level 3 的开始。

【2025-1-24】OpenAI突发Operator！完全自主玩转浏览器，奥特曼：Level 3时代开启

  • 只面向Pro用户，一个月200刀（约合人民币1458元）的大会员。

OpenAI官方介绍：

Operator是我们的首批智能体之一。这些AI能够独立为你完成工作——只需给它一个任务，它就会执行。

OpenAI总裁 Brockman 就迫不及待地宣布：2025是智能体之年。

Operator 到底有多“独立自主”。

  • 几乎可以使用任何网站，无需人类的操作辅助。

场景

  • 从 Allrecipes 上找到一份蛤蜊扁面条的食谱，然后把所有的食材都放到我instacart的购物车里？

不同于其他用API或者基于编程接口的Agent，Operator 基于文本的思维链进行推理

确认好菜单后，去哪个店下单买菜呢？

人类进一步给出指令，使用 Gus’s，然后Operator就会到对应的网站开始下单。

遇到登录、支付等操作时，Operator会将操作权交还给用户。

在用户实测中，有博主发现如果 Operator 被 Reddit 墙了，它还会自己在搜索时就加入“Reddit”关键词以找到相关帖子。

用户也可以通过添加自定义指令，获得个性化体验。比如设置订机票时的首选航司。

Operator 允许用户保存提示，以便在主页上快速访问，非常适合重复任务，如在购物网站上补货。

Operator 也能同时运行多个任务，就像是打开多个网页那样，比如让它在Etsy上订购个性化的搪瓷马克杯，同时在Hipcamp上预订露营地。

Operator 底层使用全新的模型 Computer-Using-Agent（CUA）。

通过将GPT-4o的视觉能力和高级推理强化学习相结合，CUA可以进行GUI交互。

Operator 可以看到网页界面内容，使用鼠标、键盘允许的所有操作。由此它可以自动操作，而无需自定义的API集成。

如果遇到问题或者出现错误，Operator 可以利用推理能力自我纠错。并在它卡住需要帮助时，将控制权交还给用户。

CUA 在 WebArena 和 WebVoyager两个基准测试中都取得了SOTA。

【2025-2-25】Proxy-lite

【2025-2-25】 Convergence AI 发布轻量级网页自动化助手模型 Proxy-lite。

  • 基于 Qwen 2.5-VL-3B-Instruct 微调的 3B 参数视觉语言模型 (VLM)，能够自主完成网页浏览和操作任务。

Proxy Lite：轻量级（只有3B参数）、开源、能使用电脑的代理助手。

Proxy Lite 是3B参数的视觉语言模型(VLM)，为开源社区带来了最先进的网络自动化能力。

WebVoyager 结果，Proxy Lite 在网络自动化任务中表现出色，资源占用也非常低。

  1. Proxy Lite 提供全面的VLM-浏览器交互框架，给予企业级浏览器控制能力。
  2. Proxy Lite 响应通过三个独特步骤完成，实现了比传统的提示-预测模型更好的泛化能力：
    • 观察：评估上一步的成功情况。
    • 思考：推理出下一步该做什么。
    • 工具调用：决定在浏览器中采取哪种行动。
  3. 借助类似 DeepSeek R1 执行反馈，Proxy Lite 学会了观察和推理，使其能够在广泛的任务上取得进展。

Each response is separated into three parts:

  • Observation: assesses the success of the previous step
  • thinking: reasons through what to do next
  • tool_call: decides what action to take in the browser

资料

效果评测

产品 公司 数字
Proxy Convergence 88%
Operator OpenAi 87%
Agent E Emergence 73.1%
Proxy Lite Convergence 72%
Runner H H Company 67%

【2025-3-4】Pokee AI

【2024-11-21】作者知乎 Meta E7 员工 朱哲清 创立 Pokee AI

【2025-3-4】比 OpenAI Operator 准确率高10倍的AI Agent - Pokee AI

Pokee AI 无需编码或复杂集成，即可无缝使用数百种互联网工具，不仅能检索信息，还能代替你执行任务 —— 只需一个自然语言指令！

Pokee AI 核心技术：基于最新的强化学习（RL）智能体研究与小型语言模型（LLM）相结合，智能性不断进化

Pokee AI 最新通用智能体的演示视频

  • 比 OpenAI 的 Operator 和 Anthropic Computer Use 快10倍，可靠性高10倍

所有三个应用场景中全面碾压 OpenAI Operator：

  • 数据科学：从 Google Cloud Database 读取原始销售数据，自动生成 Google Sheets 和 Slides 详细分析报告。
    • ✅ Pokee 67秒完成 —— Operator 失败 ❌
  • 社交媒体 & 广告：通过模糊搜索，自动在 Shopify 商店 查找商品，并结合亚马逊用户评价生成完整的 Facebook & Instagram 广告。
    • ✅ Pokee 在 110 秒内完成 —— Operator 失败 ❌
  • 会议管理：基于一封邮件，自动安排投资人会议，附上 Zoom 会议链接和商业计划书。
    • ✅ Pokee 速度比Operator快8 倍 —— Operator 任务完成但存在关键错误 ⚠️

【2025-3-4】 Mobile Use

【2025-3-4】 Mobile Use​: Your AI assistant for mobile - Any app, any task.

Web 界面输入自然语言指令，Mobile Use 的 GUI 智能体自动操作手机并完成任务

功能

特性

  • 自动操作手机：基于用户输入任务描述，自动操作UI完成任务
  • 智能元素识别：解析GUI布局并定位操作目标
  • 复杂任务处理：支持复杂指令分解和多步操作

原理

受 browser use 启发，多模态大模型是基于 Qwen2.5-VL，Web UI 是基于 Gradio

操作方法

  • Web UI 输入自然语言指令
  • 手机截屏，获取图像，传给Agent
  • Agent 借助 多模态大模型，理解当前状态，并执行下一步动作
  • 操控手机

框架

支持的手机动作

动作名称 描述 参数
click 在给定位置点击屏幕 point（坐标点位置，数组类型，如[230, 560]）
long_press 在给定位置长按屏幕 point（坐标点位置，数组类型，如[230, 560]）
type 在屏幕上输入文本 text（要输入的文本，字符串类型）
scroll 指定方向从起始点到结束点滚动 start_point（滚动起始点坐标，数组类型，如[230, 560]），end_point（滚动结束点坐标，数组类型，如[230, 560]）
press_home 按下主页按钮 无
press_back 按下返回按钮 无
wait 等待片刻 无
finished 表示任务已完成的特殊标志 answer（任务目标的最终答案，字符串类型）
call_user 向人类寻求帮助 无

代码

效果

效果

  • AndroidWord 动态测评环境中评估 Mobile Use 智能体方案（模型用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct），获得 38% 的成功率
模型名称 得分
GPT-4(SoM) 34.5
Gemini-Pro-1.5(SoM) 22.8
Gemini-2.0(SoM) 26
Claude 27.9
Aguvis-72B 26.1
Qwen2.5-VL-72B 35
Mobile-Use (Qwen2.5-VL-72B) 38

使用

mobile-use 需要使用 adb 来控制手机，需要预先安装相关工具并使用USB连接手机和电脑。

代码调用

import os
from dotenv import load_dotenv
from mobile_use.scheme import AgentState
from mobile_use import Environment, VLMWrapper, Agent
from mobile_use.logger import setup_logger

load_dotenv()
setup_logger(name='mobile_use')

# Create environment controller
env = Environment(serial_no='a22d0110')
vlm = VLMWrapper(
    model_name="qwen2.5-vl-72b-instruct", 
    api_key=os.getenv('VLM_API_KEY'),
    base_url=os.getenv('VLM_BASE_URL'),
    max_tokens=128,
    max_retry=1,
    temperature=0.0
)

agent = Agent.from_params(dict(type='default', env=env, vlm=vlm, max_steps=3))

going = True
input_content = goal
while going:
    going = False
    for step_data in agent.iter_run(input_content=input_content):
        print(step_data.action, step_data.thought)

字节 TARS

【2025-3-22】 字节发布 TARS, 开源多模态 AI 智能体

Agent TARS 是一款多模态AI Agent，支持深度研究、电脑操作、文件编辑以及MCP（多云平台）等多种功能，旨在助力用户实现更高效的自动化解决方案。

核心功能

  1. 高级浏览器操作：复杂任务的智能执行
    • Agent TARS在浏览器操作方面表现出色。通过其代理框架，用户可以执行包括深度研究和操作员功能在内的复杂任务。它不仅能够完成简单的自动化操作，还能实现全面的任务规划与执行。例如，在市场调研场景中，Agent TARS可以自动浏览网页、收集数据、分析信息并生成报告，显著提升工作效率。这种能力使其在需要多步骤决策的场景中尤为突出。
  2. 全面的工具支持：一站式工作流程
    • Agent TARS集成了多种实用工具，包括搜索、文件编辑、命令行和MCP，能够处理从数据收集到结果输出的复杂工作流程。例如，在软件开发中，开发者可以利用Agent TARS自动搜索代码库、编辑文件、运行命令并整合结果。这种一站式支持简化了繁琐的操作，让用户专注于核心任务。
  3. 增强的桌面应用程序：优化用户体验
    • Agent TARS的桌面应用程序经过大幅改进，提供了直观且强大的用户界面。

其主要特性包括：

  • 浏览器显示：实时展示浏览器操作过程。
  • 多模式元素：支持多种交互方式。
  • 会话管理：便于用户追踪任务历史。
  • 模型配置：灵活调整AI行为。
  • 对话流可视化：清晰展示任务执行步骤。
  • 浏览器/搜索状态跟踪：实时监控操作进展。
  • 这些功能不仅提升了用户体验，还让用户能够更直观地管理Agent TARS的工作流程。例如，通过对话流可视化，用户可以轻松监控任务的每一步，随时调整策略。

典型应用：

  • 市场调研
    • Agent TARS可以自动完成网页浏览、数据收集和报告生成，帮助企业快速获取市场洞察。
  • 软件开发
    • 开发者可利用其工具集成能力，简化代码搜索、文件编辑和测试流程，提升开发效率。
  • 学术研究
    • 通过自定义工作流程，Agent TARS能自动搜索文献、整理信息并生成研究初稿，减轻研究负担。
  • 自动化客服
    • 开发者可基于Agent TARS构建智能客服系统，实现问题解答和任务处理的自动化。

阅读 Readagent

阅读能力超强的Agent模型——Readagent

产品信息:

  • Readagent是由Google开发的一款模仿人类阅读方式的阅读类型代理（Agent）模型。它通过学习人类阅读长文本时遗忘具体信息但保留要点信息的方式，来提高处理和理解长文本的效率。

产品功能:

  • 在处理长文本时，Readagent会把文本中的主要信息转化为“要点记忆”进行存储，当需要回答具体细节问题时，Readagent会迅速定位到到相应的“要点”中寻找答案，从而出色地完成长文本的阅读理解任务。此外，Readagent还能帮用户在复杂的网站中找到需要的信息。

会话评估

详见 用户模拟器专题

智能教育

【2024-4-12】用大模型+Agent，把智慧教育翻新一遍

以正大模型Agent大多采用“群体作战”模式。在Agent社区中，不同角色的Agent可以主动与彼此交互、协同，帮人类用户完成任务。

  • 助教Agent能够实现一对一讲评，成为教师的得力助手；
  • 教案Agent能够生成高质量精品教案；
  • 学伴Agent是学生的学习伴侣，随时提供学习辅导，并为学生制定个性化教学方案。

举例

  • 教师将某个学习任务输入助教Agent后
  • 助教Agent能够主动将任务分发至各位同学的学伴Agent
  • 学伴Agent会主动根据学生的学习习惯制定个性化学习计划，并主动跟踪学生的学习进度和质量，还能将情况即使反馈至助教Agent。

Agent社区形成后，接下来是解决Agent落地“最后一米”的问题——如何设计人与Agent的交互形式。

很多教育场景中，自然语言交互并非最佳方式。

  • 老师制定教育计划或学生提交作业经常会涉及到四五千字的长文本，这么长的内容放在一个对话流中阅读，非常影响使用体验。
  • 现实工作场景中，用户很多时候都需要一个能高效操作的工具，并不是每次人机交互都需要输入一段文字或说一段话

团队最终摸索出集两种交互方式优点于一体的产品形态——用“白板”代替简单的对话流，支持自然语言驱动的交互方式，并提供内容展示、阅览、回顾等功能，比传统软件交互更简单，但比对话交互更丰富，可深入学校各个业务场景。

游戏

Atari 游戏、围棋（如 AlphaGo）或《星际争霸》等环境中，游戏规则明确，边界清晰，研究者可精确控制变量（如难度、初始状态、随机性等），确保实验的可重复性。

而 AlphaGo 胜利能直接证明其策略能力，是因为游戏的胜负、得分或任务完成度也天然提供了直观的评估标准（如胜率、通关时间、得分高低），无需设计复杂的评价指标。

策略游戏《神奇宝贝》画风简单，但包含的角色、属性、战术、体系等，都让人类玩家感到「入门容易精通难」。

  • 开始，AI 没有任何的知识和经验，只能够随机按下按钮。
  • 但在五年的模拟游戏时间里，习得了更多能力。
  • 最终，AI 能够抓住宝可梦，进化并击败了道馆馆主。

《超级马里奥兄弟》再次刷新了大模型性能测试基准的上限。

狼人杀

【2023-10-13】清华用 agent 实现狼人杀

通过让llm agent玩狼人杀，观察过程中涌现的“信任、对抗、伪装和领导”现象

狼人杀

  • 不同玩家扮演不同的角色，如村民、狼人、女巫、预言家和守卫。
  • 不同角色又结成不同的阵营——狼人和好人，互相都以杀死对方作为自己的终极目标。

狼人杀、谁是卧底、扑克等游戏的共同点是:

  • 游戏开始时，玩家之间掌握的信息是不完全透明的，玩家通过发表自然语言形式的内容来传递信息。
  • 此外，这些游戏都蕴含着一定的决策问题。

每位玩家需要根据自己掌握的信息推理和决策下一步的行动，进而实现自己的游戏目标。

以往有研究工作对这类问题进行过研究。

例如，有人使用规则分析来玩狼人杀，也有人使用强化学习和内容模板完成对局。

但以往的工作普遍存在共同的局限性:

  • 一是对发言内容的严格限制。使用规则或内容模板导致智能体的发言内容仅局限于少量的模板。
  • 二是对训练数据的较高需求。为了训练出合理的策略，需要使用大量的人类对局数据。并且，为5人制游戏训练出的策略很难直接迁移到7人制的游戏中去。

LLM的出现为构建聊天游戏智能体并克服上述局限带来希望。大模型具有出色的自然语言理解和生成能力，也具有一定的决策能力。在这篇研究工作中，作者尝试探索使用LLM解决这类问题的效果。

LLM新的涌现策略行为:信任、对抗、伪装和领导

这七个ChatGPT的对话中体现了人类游戏中的信任(trust)、伪装(camouflage)、对抗(confrontation)、和领导(leadership)。

  • 信任。这里的信任不是简简单单地直接同意别人发言的观点，而是随着游戏的进行，智能体通过自己的理解逐渐建立起对潜在盟友的信任。这种信任既有对潜在盟友的保护、观点认同，也有对可能敌人的质疑。
  • 对抗。对抗行为是一种反抗潜在敌人的行为，如质疑其他智能体的观点、保护可能暴露身份的盟友、合作投杀潜在的敌人等。对抗行为不是对游戏规则的简单遵循，而是经过某种分析后涌现出的策略行为。例如，玩家5在前期的发言中暴露了自己的好人身份，它没有向他人求助也没有被提示应该被保护。
  • 伪装。尽管很多人常识性地认为经过RLHF的LLM不会说谎话，但LLM扮演群体博弈角色时还是聪明地展示出了伪装自己的能力。它会在前期尽量保持自己的身份不被提及，甚至会把自己伪装成无辜的村民。作者在论文中辨析了这种伪装行为和幻觉生成的本质区别，指出这是一种有理由、有目的的伪装，而非错误的幻觉生成。
  • 领导。领导行为也是群体智能行为中比较重要的一种行为，它起着推动局势发展、诱导信息扩散的重要作用。作者观察到LLM能像人一样扮演这样的领导角色，号召其他智能体按照有利于自己的方向行事（发言或行动）。

四个关键点，分别是有价值信息V、经过选择的提问Q、反思机制R和链式思维推理C。

消融实验结果表明，其中Q和C对的玩家发言合理性(由人工进行评判)的影响最大。

俄罗斯方块

【2022-3-31】基于深度强化学习的完全AI自动的俄罗斯方块游戏

DQN是如何运算的？

  • （1）通过 Q-Learning 使用 reward 来构造标签
  • （2）通过 experience replay（经验池）解决相关性及非静态分布问题
  • （3）使用一个 CNN（MainNet）产生当前Q值，使用另外一个CNN（Target）产生Target Q值

网络模型

环境

  • OS: Windows10
  • Python: Python3.8(have installed necessary dependencies)
  • PyQT：PyQt5 是Qt v5的Python版本，功能强大复杂，提供 QT Designer 设计UI（版本无限制）

GamingAgent

【2025-3-10】GPT-4o举步维艰、Claude 3.7险胜，《超级马里奥》成为了检验大模型的新试金石？

加州一家实验室 Hao labs 推出 「GamingAgent」项目，测试 AI 性能，专为实时动作游戏而构建。

功能

GamingAgent 特点:

  • 测试模型在游戏中的表现
  • 支持多种游戏，如‘超级玛丽’、‘俄罗斯方块’
  • 提供模型演进的方向

GamingAgent 功能:

  • 用于评估不同AI模型游戏表现
  • 作为AI模型的测试基准
  • 帮助研究人员了解模型在复杂环境中的能力

AI 模型试验场

  • 平台游戏:《超级马里奥兄弟》等
  • 益智游戏: 《2048》、《俄罗斯方块》等

效果

GamingAgent 模拟器为 AI 提供基本指令和游戏截图

  • 指令类似于：「如果附近有障碍物或敌人，请向左移动 / 跳跃以躲避。」
  • 然后 AI 通过 Python 代码生成输入，从而控制马里奥。

四个大模型挑战超级马里奥兄弟 1-1 级的结果。

  • Anthropic 的 Claude 3.7 表现最好, 其次是 Claude 3.5
  • 谷歌的 Gemini 1.5 Pro 和 OpenAI 的 GPT-4o 表现不佳

实时游戏场景

  • 表现却不佳: 推理模型的决策过程较慢
  • 非推理模型在超级马里奥兄弟游戏中表现更佳，因为时机就是一切，可以决定成败。

动图

医疗

Agent Hospital

医院模拟器 Agent Hospital

【2024-5-5】清华 【LLM-agent】医院agent：具有可进化医疗agent的医院模拟器

基于大型语言模型（LLM）和agent技术构建医疗场景下的医院模拟体，命名为医院agent（Agent Hospital）。

医院agent不仅包括两种角色（医疗专业人员和患者代理）和数十个特定agent，还涵盖了医院内的流程如分诊、登记、咨询、检查和治疗计划，以及医院外的阶段如疾病和康复。

医院agent中，论文提出了MedAgent-Zero策略，用于医疗代理的发展，该策略不依赖参数和知识，允许通过模拟患者进行无限制的agent训练。该策略主要包括一个医疗记录库和经验库，使得agent能够像人类医生一样，从正确和失败的治疗中积累经验。

AgentClinic

【2024-5-22】斯坦福、约翰霍普金斯推出 AgentClinic

AgentClinic 将静态医疗 QA 问题转化为临床环境（医生、患者、医疗设备）中的代理，以便为医学语言模型提供更具临床相关性的挑战。

  • 问题：现有评测标准基于静态QA，无法处理交互式决策问题（interactive decision-making）
  • 方案：在临床模拟环境中操作智能体，实现多模态评估LLM
    • AgentClinic: a multimodal benchmark to evaluate LLMs in their ability to operate as agents in simulated clinical environments.
    • 医生通过对话和交互数据来评估病人病情

诊断和管理患者是一个复杂的、连续的决策过程，需要医生获取信息—例如要执行哪些测试—并采取行动。人工智能 （AI） 和大型语言模型 （LLMs） 的最新进展有望对临床护理产生深远影响。

然而，目前的评估方案过度依赖静态的医学问答基准，缺乏现实生活中临床工作所需的交互式决策。

AgentClinic：一个多模式基准，用于评估LLMs在模拟临床环境中作为代理运行的能力。

  • 基准测试中，医生代理必须通过对话和主动数据收集来发现患者的诊断。

发布两个开放基准：多模态图像和对话环境 AgentClinic-NEJM 和纯对话环境。

  • AgentClinic-MedQA: 代理以美国医学执照考试~（USMLE） 的案例为基础
  • AgentClinic-NEJM: 代理以多模式新英格兰医学杂志 （NEJM） 的案例挑战为基础。

在患者和医生代理中嵌入认知和隐性偏见 (cognitive and implicit biases)，以模拟有偏见的代理之间的真实互动。

引入偏倚会导致医生代理的诊断准确性大幅降低，以及患者代理的依从性、信心和后续咨询意愿降低。通过评估一套最先进的技术LLMs，一些在MedQA等基准测试中表现出色的模型在AgentClinic-MedQA中表现不佳。

  • 在AgentClinic基准测试中，患者代理中使用的LLM药物是性能的重要因素。
  • 有限的相互作用和过多的相互作用都会降低医生代理的诊断准确性。

MMedAgent

【2024-11-3】斯坦福&哈佛医学院 - MMedAgent，一个用于医疗领域的多模态医疗AI智能体

斯坦福+哈佛医学院推出 第一个专门为医学领域设计的智能体，名为多模态医学智能体 （MMedAgent）。策划了一个由六种医疗工具组成的指令调整数据集，解决了五种模式的七项任务，使智能体能够为给定任务选择最合适的工具。

选择 LLaVA-Med 作为主干，旨在扩展其处理各种语言和多模态任务的能力，包括接地、分割、分类、MRG 和检索增强生成（RAG）。这些任务包括多种医学成像模式，例如 MRI、CT 和 X 射线，使 MMedAgent 能够支持临床实践中通常遇到的各种数据类型。

综合实验表明，与最先进的开源方法甚至闭源模型 GPT-4o 相比，MMedAgent 在各种医疗任务中实现了卓越的性能。此外，MMedAgent 在更新和集成新医疗工具方面表现出效率。

教育

TheoremExplainAgent

【2025-3-5】 加拿大滑铁卢大学用 Manim + Agent 制作5分钟以上的数学教学视频

o3-mini agent 成功率 93.8%, 总分 0.77

实现方法

  • 两个 Agent: 规划 + 写代码

金融

金融交易智能体

详见站内 大模型与量化

结束

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