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回顧過去十幾年，市場對“AI助手”的想象經歷過三次大規模的預期校準。
第一次是 Siri 誕生時，語音控制帶來了交互的新鮮感，人們以為電影里的智能管家 Jarvis 就在眼前，但隨后發現它更多時候只是一個語音鬧鐘；
第二次是 ChatGPT 橫空出世，流暢的對話與推理能力讓人覺得 AI 終于有了“腦子”，但很快市場意識到，它依然只是一個在對話框里坐而論道的智者，看不到對話框之外的世界。
2025 年初，Manus 的出現，讓 Agent 的概念有了實感。這一次的沖擊不同以往——很多人第一次看到 AI 不僅在“說”，而且在“做”。它當著你的面打開瀏覽器、編寫代碼、調試錯誤、甚至因為網頁加載太慢而主動刷新。
當 Manus 的熱度隨著被收購而逐漸平息，人們才發現，無論技術外殼如何變遷，人類對 AI助手的核心渴望從未改變：用戶不只想要一個僅僅能聽懂話的陪聊，也不只想要一個會在黑底白字界面里寫代碼的極客工具；大家想要的，一直都是一個更聰明、真正能把活兒干完的幫手。
隨著 Manus 完成它的歷史使命，Agent 的下半場大幕正在拉開。
01
Manus 完成了它的歷史使命：Agent 的啟蒙運動
作為一家公司，Manus 的最終歸宿或許存在爭議；但作為一個產品現象，Manus 已經完成了它的歷史使命——它是 Agent 時代的啟蒙者。
在 Manus 之前，Agent 更多停留在學術論文和極客的 Python 腳本里。Manus 的成功之處在于，它通過可視化的交互，第一次向普通用戶展示了 Claude 模型背后潛藏的 Agent 能力。它把“拆解任務-自主執行-環境反饋-修正路徑”這一整套復雜的黑盒邏輯，變成了一個讓用戶盯著屏幕看的直觀過程。
Manus 與 Claude 模型是典型的“互相成就”。Claude 穩定的計算機使用（Computer Use）能力、代碼能力、工具調用能力是地基，而 Manus 是那座拔地而起的樣板房。Manus 的流行，本質上是 Anthropic 技術愿景在應用層的一次成功落地。
然而，Anthropic 自家產品 Claude Code 的持續破圈，影響力逐漸從技術圈外溢，也揭示了一個道理：Agent 的天花板，依然由底層大模型決定。
當應用層的交互紅利被吃透后，競爭會回歸到模型本身。Manus 展示了“過程”，但受限于模型對虛擬環境的適配度、API 成本和推理穩定性，它依然難以成為大家日常工作的依賴。與此同時，國內外的其他基模創業公司——無論是 OpenAI 還是國內的DeepSeek、Kimi——都已將Agent作為發力方向：通過把 Agent 能力直接“內化”進模型里。
但這并不意味著第三方 Agent 創業者的末日，一個更有價值的方向已經浮出水面：基于獨有知識庫的深度Agent。當通用執行力被第一方產品“內化”成模型能力時，第三方 Agent 的核心競爭力就從“執行力”轉向了“信息不對稱”。
最典型的例子是金融研報 Agent。一個能夠調取過去二十年、數百萬份非公開獨家研報數據庫，并能根據這些高價值信息進行分析的 Agent，其價值遠超一個只能翻翻網頁的通用工具。在法律、醫療、審計等垂直領域，這種基于“孤島數據”構建的 Agent 產品，才是第三方廠商真正能守住的護城河。
現在，行業正處于一個微妙的瓶頸期：基模的 Agent 能力在飛速提升，不同的基模廠商會有各自希望重點突出的 Agent 能力側重點，但在產品形態上，大多數廠商還在摸索，試圖找到讓這些能力真正滲透進普通人日常工作流的路徑。
02
Agent 的“iPhone時刻”：從炫技到日常
所有現在的 AI 助手，終將進化為 Agent。這已是行業共識。
如果說 2025 年是 Agent 的“功能機時代”——大家還在比拼誰能多輪聯網搜索、誰調用的工具多；那么 2026 年，行業正在呼喚 Agent 的“iPhone 時刻”。這場戰爭的決勝點在于兩端：一端是模型原生 Agent 能力的硬核比拼，另一端是產品設計的范式革命。
在國內的賽場上，這種角逐尤為激烈。
最早嗅到這一氣息并拿到“入場券”的，是 Kimi。判斷一個產品是否切中剛需，有一個極具中國特色的指標——“閑魚認證”。在 Kimi 在25年6月上線“深度研究”功能，由于免費用戶能使用的次數有限，閑魚上出現了大量倒賣付費會員次數和代跑服務的現象。這種“求而不得”，驗證了用戶對于“AI 幫我做完一件事”的真實渴望。
隨后的故事不僅發生在應用層。Kimi 推出的 K2 模型，是國內較早旗幟鮮明主打 Agentic 能力的基座模型。這直接催生了 Kimi 的通用 Agent 模式。與傳統的“聊天框”不同，Kimi 的 Agent 模式更像是想要打造一個全棧能力的虛擬工作環境。通過 Agent 模式，Kimi 嘗試打破“對話”的邊界：從處理百萬行 Excel 數據到生成復雜的 PPT，它不再是“聊完即走”，而是像人類一樣，從列計劃、做調研開始，一步一步去完成一個項目。
2025 年雙 11 期間，隨著 Kimi 編程套餐的上線，他們也推出了 Kimi CLI 工具。這是一款在命令行里運行的 Agent，與 Anthropic 的 Claude Code 類似，專門服務于開發者的代碼場景，但也開始外溢到非技術人員的非編碼工作場景。
與此同時，國內戰局并未大定。DeepSeek 新模型主打的重點是 Agent 能力。智譜選擇了一條差異化的路徑，他們開源了 Phone Use 模型。這個模型更側重于通過視覺識別，像人手一樣去操作現有的手機App 界面……
03
聊天時代結束，中國的Anthropic競賽開始
ChatGPT 開啟的 Chat 時代也正在落幕。
未來的 AI 助手，衡量標準將變得非常務實：能不能幫我定位這個線上 Bug，自行搜索解決方案，寫好修復代碼，跑通測試，并把補丁推上線？能不能幫我整理完這 200 份財報并畫出圖表？能不能幫我把本周 5 場產品評審會的錄音聽完，整理出所有需求變更點，同步更新到 PRD 文檔，并自動在項目管理軟件里創建好對應的開發任務？
在這場從“聊”到“做”的轉型中，Anthropic 提供了一個參考樣本。從早期的 Claude Code 到最近剛剛上線、面向大眾協作的 Cowork，盡管 Cowork 作為一個新產品，其實際體驗和用戶口碑還有待時間驗證，但它所代表的方向是清晰的：最強大的 Agent，一定來自基模廠商。
在中國，誰能成為那個“中國的 Anthropic”？
答案不在于誰的模型跑分更高，而在于誰能最先做出第三代 AI 助手。這個助手需要滿足三個嚴苛的條件：
第一、它必須具備原生的 Agent 能力，而不是靠外部提示詞工程堆砌出來的“偽智能”；
第二、它必須能處理長時任務（Long-horizon tasks），能像人類員工一樣，為了一個目標連續工作數小時甚至數天，而不是聊幾句就“斷片”；
第三、它必須擁有閉環的數據飛輪，讓每一次任務執行的成敗，都能成為模型進化的養料。
在這個維度上，國內的模型創業者們正在加速。行業看到，DeepSeek 選擇了能把Agent推理價格持續降下去的底層方案做突破，暫時沒有在產品層發力；而 Kimi 依托自己的K2系列模型Agent 能力，在“深度研究”“PPT””數據分析“等生產力場景上有了忠實用戶群，也初步驗證了他們的會員付費能力。智譜則通過開源AutoGLM模型，想讓會操作手機的Agent給每個人日常生活帶來幫助。
對于用戶而言，誰是“中國的 Anthropic”并不重要。重要的是，當那個對話框消失，取而代之的是一個真正能獨立思考、并在后臺默默把活兒干完的幫手時，市場才算真正迎來了 Agent 的時代。
畢竟，最好的 AI，不是讓你驚嘆技術有多強，而是能讓你覺得自己有多強。
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