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2025 年开年以来，AI 发展每况愈下，DeepSeek R1、OpenAI CUA、Manus 等要紧转变日出不穷，头昏目眩。

这里我将最近一个月以来的念念考精采一下，对 2025 年 AI 发展趋势作念几点预判。

一、Manus：Agent 元年的一次抢跑

Manus 推出之后，咱们第一时期拿到了体验账号，进行了充分的体验测评。

先说论断：诚然 Manus 目下还有万般不足，但它的居品谋划念念路创意满满，值得咱们赐与充分的战胜。

Manus 的中枢架构基于"虚构机 + 多 Agent 协同"模式，通过整合多个底层大模子的 API，终局任务的动态分拨与模子调用。

Manus 打破了传统 AI 助手仅生成建议的局限，终局了从"需求输入"到"效果委派"的端到端闭环。

Manus 提议" Less Structure， More Intelligence "的交互理念，通过无代码化的当然讲话接口缩小用户使用门槛。

与此同期，Manus 使用一个外置的 markdown 文献来料理 Agent 的任务筹划，何况将阶段性的使命效果存储为独处文献，这亦然一个零星真谛的转变点。

二、Manus 的不足与弱势

Manus 在 MultiAgent 的谈路上提供了一种零星真谛的念念路，但当今依然存在一些不言而喻的不足之处。

最初是"幻觉累加"的问题。

Agent 的骨子是屡次大模子问答的串并联。若是单次大模子问答的准确率是 90%，串联 10 次的话，最终 Agent 陈述准确的概率是 0.9^10，唯有 1/3 傍边了。

不才面的案例中，Manus 的任务是针对某上市公司进行财务数据分析。Manus 很机灵地 import 了 data_api 模块，准备从雅虎提供的接口中调取财务数据。

然而在 process_financial_data 函数中，manus 确切把 revenue、gross_profit 等数据径直"硬编码"到了代码中，让东谈主猝不足防。而且历程考据，这里的数据有部分是额外的。

若是原始数据出错了，那么后续无论分析得何等长远、图表作念得何等 fancy 王人失去了真谛。

Manus 的第二个问题是可供大模子调用的器具不足。

底下这个例子中，Manus 的任务是写一篇对于"小米 Su7 "的商场分析敷陈 PPT。

Manus 完竣地拆分了任务，何况检索了大批新闻，然而临了它无法生成一份 PPT，因为它无法调用 Office 软件。

目下 Manus输出的内容样式多为纯文本或者网页，还无法和东谈主类使命流进行完竣交融。

Manus 碰到的第三个挑战是小院高墙的互联网生态。

互联网上有好多优质信息是存放在"围栏"中的。

比如当咱们让 Manus 去分析比较市面上通盘 AI 智能眼镜的性价比时，它机灵地找到了对应商品的淘宝网页。

然而当 Manus 想要绽放具体居品页面获取价钱性能等详备信息时，淘宝判定它为机器东谈主，并绝交了 Manus 的探望。

无专有偶，当咱们让 Manus 为一家非上市公司进行出具交易分析敷陈时，Manus 为了获取公司的最新融资表现，探望了 CrunchBase 数据库。

然而 Manus 的探望被 CrunchBase 判定为机器东谈主，随后被冷凌弃地绝交了。

互联网看似公开透明，实则存在大批雷同小院高墙的情况，优质信息经常就存放在这些高墙之内，Manus 无法径直获取，这无疑进攻了 Manus 的使命效果。

尽管有着万般问题和挑战，Manus 依然给公共形色了 MultiAgent 的庞杂长进，打响了 Agent 元年的第一枪，值得咱们赐与充分的战胜。

在 Manus 占据公共视线的同期，国际 AI 大厂究竟作念了哪些技能储备呢？

三、OpenAI CUA：一个会自主操作电脑的 Agent

在本年的 1 月底，OpenAI 发布了由其新模子 CUA 驱动的 AI 智能体 Operator。

CUA 模子交融了 GPT-4o 的视觉才气和通过强化学习终局的高等推理才气，梗概将任务瓦解为多治安筹划，并在碰到挑战时进行自我调动和矫正。

简而言之，CUA 等于一个会操作电脑的 Agent，它的运作旨趣零星直白且破坏，如下图所示。

最初，CUA 会同期经受两种模态的输入：其一是文本提醒，其二是屏幕截图。

CUA 会同期处理这两种信息，何况生成一系列四肢提醒，比如"点击屏幕上坐标为 ( 300，200 ) 的点，何况输入 XXX，按回车"。

电脑罗致到提醒并完成操作后，会将新的屏幕截图与新的任务提醒复返给 CUA，如斯月盈则亏，直到赢得最终谜底。

那么 CUA 目下操作电脑的才气达到了若何的水平呢？

凭据 OpenAI 的官方测评，CUA 在操作电脑和操作浏览器这两个场景上，比较上一代 SOTA 王人有了庞杂的性能升迁。

然而比较东谈主类而言，依然有着较大的差距。换句话来说，目下顶级的 Agent 依然莫得目的像一个成年东谈主雷同正确地操作电脑，但我信托这个近况在本年内就会发生质变。

四、Anthropic MCP：AI 时期下的 TCP/IP 公约

刚才在分析 Manus 的弱势时，提到了"器具不足"的问题。

Anthropic 彰着也清醒到了这个问题，并在旧年年底推出了 MCP 来从根源上处置这个问题。

MCP 的全称是 Model Context Protocol，它界说了运用圭臬和 AI 模子之间交换险阻文信息的时势，这使得引诱者梗概以一致的时势将多样数据源、器具和功能贯穿到 AI 模子。

MCP 之于 AI，有点雷同于 TCP/IP 之于互联网。

MCP 有三个要紧特色：

双向通讯：AI 与器具之间的通讯是双向的，有现象的。AI 既能从器具获取数据，也能向器具发送提醒。

刻下越来越多的器具及干事驱动接入 MCP，呈现愈演愈烈之势，包括 Google Maps、PGSQL、ClickHouse、Atlassian、Stripe 等等。

在 Smithery 平台上你不错跋扈查找不同功能对应的器具及干事。跟着越来越多的 Server 接入 MCP 公约，当年 AI 梗概径直调用的器具将呈现指数级增长，这能从根源上绽放 Agent 才气的天花板。

五、2025 年 AI 发展新趋势：后检修、RL、MultiAgent

这里我联结最近几个月以来的不雅察和念念考，精采一下 2025 年 AI 发展的几点要紧趋势。

第一，预检修行将闭幕，后检修成为重心。

这其实依然是行业共鸣。旧年年底时，Ilya 在 NeurIPS 大会上提到一个要紧不雅点：数据是 AI 时期的化石燃料，因为咱们东谈主类唯有一个互联网。

与此同期，在本年 DeepSeek R1 的论文中，提到了后检修将成为大模子检修管线中的要紧构成部分。

第二，针对后检修而言，强化学习将成为主流，监督学习的要紧性逐渐着落。

DeepSeek R1 带来最要紧的启发是：纯正的 RL 可能是通向 AGI 的正确旅途。

跟着 TTS 的加多，大模子会自我披浮现复杂的推理举止，而无需刻意相通。

如下边右图所示，横轴是大模子 RL 的迭代步数，纵轴是单次问答的 token 长度。咱们不错看到，跟着大模子 RL 步数的加多，大模子会自主地从"快念念考"酿成"慢念念考"，从最驱动每次陈述 100 个 token，到临了每次陈述接近 10000 个 token。

DeepSeek 团队将这种表象称为" self-evolution "，并以为它是" the emergence of sophisticated behaviors "。

具体是哪些复杂举止的披露呢？DeepSeek 也给出了谜底，比如：self-verfication、reflection等。

这个发现对于咱们来说有着要紧的启发。当年监督学习在 AI 检修中究竟应该饰演若何的变装？监督学习是否反而为止了 AI 处置问题的才气？

是否不应该让 AI 通过师法东谈主类的念念维时势来赢得智能，而是让 AI 发展出愈加原生的智能？

这些问题，王人有待通盘 AI 行业通过奉行来给出谜底。

第三，MutiAgent 是笃定性的大趋势。

若是将 AI 和东谈主脑进行类比的话，大模子就像是东谈主脑中的"前额叶"。

尽人皆知，前额叶主要认真高等领会功能，比如注眼力的分拨、念念考推理、方案等。

然而只是有前额叶，大脑是无法处理复杂任务的。咱们需要有颞叶来进行听觉信号的解析，需要顶叶进行阅读和算术，需要小脑来进行通顺合营，需要海马体来进行哀悼索引。

MultiAgent 的界说适值等于让多个不同的模子之间相互合营，从单独的"前额叶"走向"完整的大脑"，从而处理愈加复杂的实际任务。

在这个蓝图中，MCP 就起到了零星要紧的作用：合营调解大模子与各器具之间的数据通讯接口。

结语：执好扶手韩国伦理电影爱人，当年已来

2025 年是 AI Agent 元年，Manus 的出现打响了第一炮。

无论是 OpenAI 的 CUA 照旧 Anthropic 的 MCP 王人指向了一个共同的当年，当年二年 AI 的发展速率将零星笔陡。

执好扶手，当年已来！