ManusAI智能体AGI发展新范式的实践与测评智昇人工智能研究院研究员@金金、Enjoy、小雪、IRIS、何惠学君、阿秒AI团队130所高校教授、博士联合发布智昇人工智能研究院2025-03-07contents目录•引言•AGI发展历程、现状与趋势•ManusAI概述•ManusAI技术原理探析•ManusAI实测案例分析•ManusAI用户体验评估•ManusAI发展前景与挑战•ManusAI交互指南•写在最后引言人工智能正经历深刻变革，从传统的单点能力模型正快速向通用人工智能(AGI)演进。在这一演进过程中，AI智能体(Agent)的出现代表了AI从“工具”向“助手”再到“代理人”的关键跃迁。2024年末到2025年初，我们见证了AI智能体从概念走向实践的在当前以OpenAI、Anthropic等为代表的国际AI巨头主导的格局中，来自中国的ManusAI团队凭借其创新产品吸引了广泛关注，为全球AI智能体的发展带来了新的可能性和思路。重要时刻。自ChatGPT掀起大语言模型革命以来，AI已能进行高质量的文本理解与生成，但其与现实世界的交互能力仍显不足。人类与AI之间的交互依然需要人类作为中介，负责操作各类软件和执行实际任务。这种情况正随着AI智能体的出现而改变。ManusAI作为新兴的通用智能体，其核心价值主张在于模拟人类操作电脑的能力，实现从“我告诉AI做什么”到“AI能够自己完成任务”的转变。这种能力不仅是技术上的进步，更是AI与人类协作模式的革新，标志着AGI发展的新阶段。01AGI发展历程、现状与趋势AGI发展历程AGI的理念源于对机器能像人类一样执行任何智力任务的追求，其历史可分为几个关键阶段。早期探索与乐观估计（1950年代-1960年代）1956年的达特茅斯研讨会被视为AI研究的起点，吸引了JohnMcCarthy、MarvinMinsky等学者，探讨机器学习和通用智能的可能性。1965年，赫伯特·西蒙预测机器将在20年内能完成人类任何工作。1967年，MarvinMinsky认为AGI问题将在一代人内解决，但这些预测未实现，反映了早期对复杂性的低估。转向狭窄AI（1970年代-1990年代）1970年代初，研究者意识到AGI难度，资金转向应用导向的狭窄AI。1984年，DougLenat启动Cyc项目，试图构建通用知识库，1980年代初日本的第五代计算机项目也设定了包括自然语言和推理的AGI目标，但未能实现，AI研究者被贴上“空想家”标签，避谈“人类水平”AI。AGI发展历程AGI兴趣复兴（1990年代末-2000年代）1997年，MarkGubrud在军事生产讨论中首次使用“AGI”一词。2000年，MarcusHutter提出AIXI模型，描述一个能最大化目标满足的通用AI代理。2002年，PeterVoss、ShaneLegg和BenGoertzel推广该术语。2009年厦门大学和OpenCog在厦门举办首次AGI暑期学校，标志着研究社区的活跃。现代AGI研究与进展（2010年代-至今）2010年，DeepMind成立，专注于AGI，2014年被Google收购。2015年，ElonMusk等创立OpenAI，致力于安全AGI。2016年，DeepMind的AlphaGo击败围棋世界冠军，展示AI在复杂策略游戏中的能力。2022年，OpenAI推出ChatGPT，标志自然语言处理的新里程碑。2023年，微软研究认为ChatGPT可能是早期AGI。2024年OpenAI的o3模型在ARC-AGI基准测试中得分87.5%，超越人类84%，进一步推动AGI研究。从人工智能的技术代际发展看第一阶段：数据启蒙期（1950s-2010s）•1997年IBM深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫•2000年代自动语音识别系统的商业化应用•2010年左右机器学习在图像分类等任务上的突破第二阶段：互联网融合期（2010s-2025s）•2012年深度神经网络在ImageNet挑战赛中的突破性胜利•2017年Transformer架构的提出，为大型语言模型奠定基础•2022-2023年GPT、Claude和Llama等大语言模型的广泛应用。从人工智能的技术代际发展看第三阶段：感知觉醒期（2025s-2030s）•多模态大模型能无缝融合文本、图像、声音、视频等不同形式的信息•感知-行动循环的建立，使AI能够通过持续观察调整其行为•实时环境理解和场景重建能力•初步的物理常识和因果推理能力第四阶段：实体化探索期（2030s-2040s））•灵巧机器人系统与大模型的深度集成•强大的物理操作能力，包括精细运动控制和工具使用•环境适应性和自主学习新技能的能力•在不确定环境中的长期规划和决策能力第五阶段：社...