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大模型仍停留在“工具赋能”阶段,碎片化场景限制其重构生产流程的潜能,急需能真正落地的AI智能体(Agent)释放价值。

摘要

 

全球AI Agent市场预计从2024年51亿美元增至2030年471亿美元,CAGR 44.8%,但70%产品为“功能冗余半成品”,有效供给稀缺。

 
360纳米AI升级至全球首个L4级“多智能体蜂群”,通过异构同源通信、并行执行引擎、共享记忆三大核心技术,实现跨领域复杂任务协同,任务成功率达95.4%。

 
已在内容生产、电商、行业研究等场景商用——一句话生成10分钟长视频、批量带货视频、零代码组建专家Agent团队,显著降低创作与营销门槛。

 
以“MCP+开发者分成”构建类iOS生态,支持无限工具调用与上下文长度,并规划向L5级“Agent生成Agent”演进,为通用人工智能奠基。

 

大模型重塑了人工智能的产业格局,但却没有彻底颠覆人类的生产模式。

 

在这背后,并非其技术力量不足,而是当前的应用形态仍停留在“工具赋能”的初级阶段,大模型的潜力被束缚在碎片化场景中,未能转化为重构生产逻辑的核心动能。

 

正如360集团创始人、董事长周鸿祎所言,大模型的能力其实已经相当强大,甚至超越了我们中的许多人。只是其潜力尚未被挖掘。

 

而挖掘的关键工具就在于专业的AI智能体(AI Agent)。一个能帮助人类,自主运用AI规划任务并执行的软件系统。

 

这一工具的价值与前景,已在市场数据中显现。国际市场研究机构Research and Market报告显示,这一市场的规模将从2024年的51亿美元增长至2030年的471亿美元,年均复合增长率高达44.8%。

 

然而,在这轮爆发式增长中,行业却暗藏隐忧。Gartner的研究指出,当前70%的智能体产品属于 “功能冗余的半成品”。

 

这些智能体既未能承接大模型的技术潜力,也无法真正渗透到产业场景中解决实际问题,这也让行业迫切需要能真正贴合产业需求、释放大模型价值的智能体解决方案。

 

正是基于这样的行业诉求,360旗下的纳米AI自今年6月推出以来,其迭代升级始终聚焦行业真实业务场景。8月1日,纳米AI再次完成双重升级:品牌名称从纳米AI超级搜索简化为纳米AI,产品能力则从超级智能体进化为多智能体蜂群。

 

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这种“多智能体蜂群”的进化,恰恰直击了智能体产业落地的核心矛盾。

 

通过多个专业化智能体的协同联动,既避免了单一智能体功能冗余的弊端,又能精准嵌入企业复杂业务场景的每一个环节,让 AI 从“浅层展示”走向“深度赋能”,真正兑现智能体应有的产业价值。

 

智能体进化:从单一个体到L4级多智能体蜂群

 

2025年3月6日,一段由AI智能体Manus生成投资分析报告的视频横空出世,引爆全球科技圈。Manus首发版的亮相,标志着L3级自主规划智能体实现了重大突破。要理解这一突破的分量,不妨回望智能体的发展历程。

 

早期的L1级聊天助手,以GPTs为典型代表,本质仅是对话窗口。它们的功能局限于提供建议或情感陪伴,属于“玩具级”智能体,短板是缺乏任务执行能力,难以真正解决实际问题。

 

随着技术进步,L2级低代码工作流智能体应运而生。像Dify这类的的自动化工具便属于此类,能通过低代码平台搭建简单任务流程,但交付的多为半成品工具,最终环节仍需人工介入,无法实现完全自主闭环。

 

Manus所代表的L3级智能体,彻底打破此前局限,真正具备自主执行复杂任务的能力,成为AI智能体发展的重要里程碑。无独有偶,彼时360旗下的纳米AI也已经达到L3级别,其拥有的5万+垂直专家智能体,能完成多步逻辑推演并调用工具,在单领域展现出强大能力。

 

尽管L3级智能体已实现单领域复杂任务的自主闭环,但当面对需要跨工具、跨领域协同的超级任务时,仍显力不从心。

 

360集团副总裁、纳米AI负责人梁志辉向Tech星球解释了瓶颈:单智能体执行100步任务时,每步工具调用成功率即便达90%,20步后整体成功率也会跌破50%,多领域协同的复杂任务更难突破这一局限。

 

为突破这一困境,纳米AI的升级给出了针对性方案:它不仅成为全球首个真正进化至L4 级别的智能体,更首次实现多智能体集群组队,如同蜂群般通过高效分工协作,系统性破解了跨领域复杂任务的执行难题。

 

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据Tech星球了解,纳米L4级多智能体蜂群的高效协作,依托三大核心技术构建基底。

 

异构同源的通信机制是智能体“高效对话”的基础。梁志辉形象地比喻,“这就像不同武器要协同作战,必须有统一的通信协议。我们的多智能体蜂群里,写脚本的智能体、生图的智能体、剪辑的智能体,虽各司其职,但能通过这套机制实时共享任务目标、进度细节,甚至理解彼此的执行逻辑。”

 

并行执行的引擎则打破了单智能体的“排队”局限。“过去单智能体生成120个分镜,只能一个接一个处理,现在多智能体蜂群可以让120个分镜专员同时开工。” 梁志辉解释道,就像工厂的流水线从单工位变成多工位并行。

 

共享记忆则确保了任务执行的 “连贯性”。梁志辉强调,这相当于给整个蜂群配了一个“共享大脑”。所有智能体都能访问任务的完整历史,包括用户需求、中间结果、调整意见。 例如,生成电商带货视频时,用户要求 “增加商品特写”,智能体也能从共享记忆中读取此前的商品参数,避免重复标注。

 

此外,技术落地的门槛也大幅降低。纳米AI的智能体工厂通过无代码化能力,让用户无需编程,只需从工厂挑选现成的专家智能体,如 “视频剪辑师”“配音专家”等,用鼠标简单连线,就能像搭积木一样组建专属团队。

 

从工具到伙伴,纳米AI正在重塑生产力边界

 

当L4级多智能体蜂群依托三大技术突破,完成从单智能体到群体协同的进化。这种进化已转化为产业革命的动能,持续渗透到内容生产、电商等诸多场景。

 

内容生产行业,传统视频制作模式长期面临协作复杂、效率偏低的问题。一条优质短视频的诞生,通常需要脚本撰写、分镜设计、拍摄、剪辑、配音等多个岗位人员协同作业,整个过程要耗费数天时间,不仅人力成本高昂,而且各环节衔接中容易出现信息偏差,影响最终效果。

 

对于长视频制作而言,挑战更为突出,一部十几分钟的短片,从前期构思到后期渲染完成,需要专业团队投入大量时间和精力,较高的制作成本让许多个人创作者望而却步。

 

但纳米AI为视频制作带来了高效便捷的新方式,在“一句话生成爆款视频”场景里,用户只需要输入一句话,就能生成一条符合预期的完整视频。

 

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比如用户输入 “卡皮巴拉的一天” 这样的创意时,纳米AI能够自主启动全流程创作。负责文本处理的智能体会理解创意核心,生成符合逻辑和风格的脚本;视觉设计智能体依据脚本和场景资料,设计出合适的分镜,并渲染出具有特点的画面;音频智能体则匹配相应的配音,并调整口型以实现同步,最终在短时间内完成一段角色形象保持一致的视频。

 

对于长内容制作,纳米AI同样表现出色。用户上传刘慈欣小说片段后,智能体能够将文字内容转化为数量可观的分镜,进而制作出时长近5分钟的短片。这些短片的画面质量接近专业水准,镜头的推拉摇移等运镜方式也符合叙事逻辑,能够很好地呈现小说的内容和氛围。

 

梁志辉提到,用户用刘慈欣小说生成了4分钟短片,也尝试用另一个剧本生成了9分32秒的视频,“每分钟接近120个分镜,几百步调用,全程不出错”。

 

他告诉Tech星球,相较于此前L3级智能体制作90秒长度的视频,L4级纳米AI已可支持10分钟左右的长视频生产。平均单任务消耗500万至3000万token,任务成功率高达95.4%。

 

也就是说,纳米AI不仅显著提升了长视频制作的效率与稳定性,更以 “10分钟”这一里程碑式的长度,印证了多智能体蜂群的决定性价值。

 

在电商等领域,这一技术也得到了应用。它能帮助商家更便捷地制作产品宣传视频,有效降低营销门槛 。对中小商家而言,批量制作不同版本的带货视频也由此成为可能,大幅降低了入局门槛。

 

在高效完成复杂任务的同时,纳米AI还通过机制设计确保结果的精准可控。针对视频制作、电商营销等场景中可能出现的细节偏差,其内建了服务于AI与人类的双向协同机制,其中 “人在回路” 机制尤为关键。

 

用户可在智能体执行过程中随时介入,对脚本、分镜、画面风格等环节进行调优修正,既保留了AI自主创作的高效性,又通过人类干预解决了复杂任务中可能出现的细节偏差问题,让技术输出更贴合实际需求。

 

不止视频场景,目前多智能体蜂群已覆盖视频制作、电商带货、行业研究等场景,未来将向金融、医疗等领域拓展。

 

从单纯的效率工具,到能自主协作、灵活适配人类需求的伙伴,纳米AI的进化不仅打破了内容生产的壁垒,更重新定义了生产力的边界。这种从工具到伙伴的跨越,正在让生产力的天花板不断提升,为产业创新注入全新可能。

 

下一个时代:让Agent去生成Agent

 

若说L4级别的智能体,如同你雇用了一支分工明确、协作紧密的团队。它们能代你执行任务,且可按需无限扩展规模,最终高效达成目标;那么L5级别智能体,便是能自主打造这类团队的 “超级智能体”。 

 

梁志辉团队也曾在内部多次探讨L5智能体的核心定义,认为其关键或许在于“智能体生成智能体”,一旦具备这种能力,便已非常接近真正意义上的通用人工智能。 

 

为向这一理想迈进,纳米AI已构建起业内领先的AI算力与生态基座,为L5级能力的实现打造根基。 

 

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纳米AI多智能体蜂群能力表现优异的技术支撑,在于其拥有行业领先的多智能体蜂群引擎,这是多智能体蜂群能够支持无限工具调用、无限上下文长度,可以执行无限步骤超级任务的核心。

 

目前纳米AI 已上线10+类多智能体蜂群,涵盖视频制作、内容创作、行业研究、电商带货、旅行规划等多个场景,这些多智能体蜂群由每个行业的业务专家主导定制,更懂用户,更实用。

 

按照其规划,通过MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)集成海量生态伙伴资源,可让大模型与MCP工具技能自由组合,突破现有同类工具。

 

随着专业内容搜索能力将持续强化。后续,开发者可在纳米AI平台上架自有MCP工具,直接获取终端用户的付费收入,由此形成平台、开发者、用户三方共赢的完整闭环,构建起可持续的商业模式。 

 

这一逻辑恰似“iPhone+iOS”的生态体系:硬件终端为基础,MCP架构为纽带,开发者与用户共同繁荣生态,而这样的生态,正是支撑 “Agent生成Agent”从概念走向现实的关键因素之一。 

 

AI大战的下半场,行业叙事正从炫技转向产业落地,真正走进普通人的生活,成为能实实在在提升生产力的工具。 

 

纳米AI的快速迭代,恰恰回应了市场的这种深层需求。它没有困在技术进化的自循环里,而是在具体场景中拿出了扎实成果:长视频制作效率的突破、电商营销门槛的降低,每一步进化都紧扣为人解决问题的核心。 

 

与此同时,在从技术可能性落地为实际生产力的过程中,纳米AI已率先向通用人工智能的终极目标迈出了关键一步。这种先解决当下问题、再奔赴长远目标的路径,既守住了AI的价值根本,也为行业进化指明了清晰方向。

原文链接:点击前往 >

文章作者:Tech星球

版权申明:文章来源于Tech星球。该文观点仅代表作者本人,扬帆出海平台仅提供信息存储空间服务,不代表扬帆出海官方立场。因本文所引起的纠纷和损失扬帆出海均不承担侵权行为的连带责任,如若转载请联系原文作者。 更多资讯关注扬帆出海官网:https://www.yfchuhai.com/

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