在人工智能飞速发展的今天，智能体（Agent）的概念日益火热。行业普遍认为，2025年将是智能体爆发的关键年份。第三方机构aicpb发布的AI产品榜单也印证了这一趋势，该榜单首次纳入智能体类别，引发广泛关注。
令人瞩目的是，在众多竞争者中，360旗下的纳米AI脱颖而出，荣登智能体榜首。其月度Web访问量高达156.67M，远超第二名Manus近10倍，可谓是遥遥领先。值得一提的是，纳米AI超级搜索正式发布尚不足一月，如此迅猛的崛起速度着实令人惊叹。
那么，纳米AI究竟有何独到之处，能够在短时间内实现弯道超车？本文将深入剖析纳米AI背后的技术逻辑和应用场景，揭示其在智能体领域的领先优势。
智能体时代：从“给你答案”到“交付结果”
在传统的搜索引擎时代，用户通过输入关键词来获取信息，然后需要自行分析、筛选和整理搜索结果。这种方式存在诸多局限，例如关键词稍有偏差，结果可能大相径庭；竞价排名机制导致广告信息泛滥，用户难以快速找到所需内容。
ChatGPT的出现，改变了人们获取信息的方式。用户可以直接获得相对精准的答案，信息获取方式从“检索、遍历”进化到“直接获取结果”。而智能体的出现，则标志着AI生产力落地的又一次范式转变。智能体带来的最大变革，是让AI从“给你答案”变成了“交付结果”。系统不再只是给出一个答案，而是可以自动调用工具执行用户的复杂需求，直接给出一个交付结果。例如，用户输入“优化公司财报”，智能体不再是教你如何操作，而是直接生成一份专业的财报优化方案。
那么，究竟什么是智能体？它与AI助理、聊天机器人有何区别？
一个合格的智能体通常需要具备以下特征：
- 自主性：在最小人工干预下独立运行，具备自我驱动的执行能力。
- 环境感知：通过多种接口实时获取环境状态信息，并理解上下文变化。
- 推理规划：基于目标进行任务分解，制定多步骤执行策略和资源分配方案。
- 适应学习：从执行反馈中提取经验，动态调整行为模式和决策策略。
- 工具集成：主动选择和组合外部工具/API，扩展自身能力边界。
- 状态管理：维护短期工作记忆和长期知识存储，支持上下文连续性。
- 目标导向：围绕明确目标进行行为选择，具备结果评估和纠偏能力。
- 多模态交互：支持自然语言、API调用等多种交互方式，具备协作能力。
简而言之，真正的智能体应该具备“感知→推理→规划→执行→反馈→优化”的完整闭环能力，而不仅仅是高级版本的问答系统。当前，智能体仍处于发展的早期阶段。在海外市场，微软、谷歌、OpenAI等科技巨头纷纷投入智能体产品的研发。在国内市场，Manus和纳米AI则是最早一批入局的玩家。
纳米AI能力解析：两大应用场景
为了更直观地展示纳米AI智能体的能力，本文选取了两个典型的用户场景进行分析。
场景一：一句话生成长视频
用户只需告诉纳米AI生成一条上海城市宣传片，它便可自动完成视频的制作。
面对这一复杂任务，纳米AI将整个流程拆解为多个环节，包括输入信息、整理文案、生成分镜脚本、文生图、配音、图生视频、添加配音字幕、视频拼接、获取BGM、添加BGM等。每个环节由不同的智能体完成，整个视频的生成是一个多智能体组成的工作流。用户看似只说了一句话，但背后支撑的是一个智能体团队的协同运作。
例如，在信息检索阶段，纳米AI调用了超级搜索智能体，检索出30个搜索结果，并以此为基础形成了上海城市宣传片的文案和分镜脚本。
以分镜脚本为基础，纳米AI又调用了图片生成智能体，生成多个具有上海代表性的画面作为分镜图片。
值得一提的是，纳米AI最终生成的视频长达两分钟，这在AI生成视频领域实属罕见。生成这样一条视频需要消耗大约1000万个token，对于AI生成视频的标准来说，这个长度已经相当夸张。更难能可贵的是，该视频具有连贯的逻辑和接近摄影实拍的画面质感，配音、BGM、字幕等要素也一应俱全，即使以“人类作者”的标准来衡量，这也是一部相当成熟的作品。
过去，制作一条视频往往需要经过“文案-分镜-拍摄/绘图-剪辑-后期”等一系列流程，需要策划、美术师、剪辑师等多个工种的协作，耗费数个工作日才能完成。而现在，纳米AI可以在短时间内生成一条成熟的长视频，真正实现了AI生成视频的实用价值。
场景二：处理复杂的研究型问题
以“分析人工智能对就业市场的影响”为例，展示纳米AI处理复杂问题的能力。
令人惊讶的是，在输入需求后，纳米AI并没有立即执行任务，而是主动要求用户补充需求的具体细节。这体现了纳米AI的“搜商”，它能够像人类一样进行思考，主动发起交互，补足思维链。
在生成结果的关键节点，纳米AI也会主动发起询问，以便更好地匹配用户需求。最终生成的提纲包含了现状分析、趋势预测、政策建议和结论，结构完整。
最终，纳米AI超级搜索在十几分钟内生成了一份包含数据图表、趋势分析、政策建议的综合报告。
过去，研究者需要从多个信息源收集资料，然后进行人工分析和整合，耗时可能长达几天甚至几周。而现在，通过纳米AI，人们可以在短时间内快速了解一个复杂问题的基本面貌。
这份报告不仅包含文字，还包含了图表、图片等多模态信息。更令人惊喜的是，最终生成的报告还可以转换成PDF、Word、思维导图、PPT甚至动态网页，形成从资料搜索、生成分析到结果演示的完整闭环。
值得一提的是，纳米AI在报告最后还列出了36个参考文献的链接。对于复杂的研究型问题而言，这一点非常有价值，研究者可以方便地进行进一步的研究和查证。
在整个研究生成过程中，纳米AI自主完成了整个流程，直接交付了成果。甚至在用户需求不明确时，它还会主动发起交互，补足思维链。从AI 2.0时代的“告诉你怎么做”，到纳米AI的“直接交付多模态的结果”，这是一整套范式的转变。
要让AI自主完成一项复杂任务并非易事，这背后需要对技术路径进行深入的思考和巨大的技术投入。其中，多模型协作架构是纳米AI最令人印象深刻的技术特点之一。纳米AI接入了80多个模型，并根据不同的任务需求进行智能调度。正是有了这样的模型基座能力，才得以实现复杂任务下的超长思维链。
纳米AI在MCP（Model Context Protocol）工具生态建设上也投入了大量资源，专门为国内环境自研了许多MCP。MCP可以被视为大模型的USB-C接口。正如USB标准化了硬件接口一样，MCP也为大模型提供了标准化接口，使其能够连接到各种外部数据源和工具，解决了“AI可用”的问题。
目前，纳米AI已接入110+工具，覆盖办公协作、学术研究、生活服务、搜索引擎、金融分析、媒体娱乐、数据抓取等多个领域。在“一句话生成长视频”的案例中，文案生成智能体就调用了AI搜索、图片转文字、音视频转文本、AI文档分析等多个MCP工具。
纳米AI智能体还实现了对本地浏览器的调用能力，可以识别网页上所有的可点击元素，让大模型像人一样去操作浏览器。
这样做的好处在于，信息孤岛的问题迎刃而解。由于商业考量，许多互联网公司并不允许谷歌、百度等搜索引擎抓取信息。但是，有了对浏览器的调用能力之后，纳米AI就可以像普通用户一样“正常访问”这些平台，获取其内部的深度信息和实时数据。
拥有了这样的能力，纳米AI就可以深度挖掘小红书的旅行攻略和购买建议；直接对比多个电商平台的商品，找到最低价；或者获取社交媒体上的最新趋势和用户反馈。
AI下半场：加速AI效用的生产落地
LnData的报告指出，2024年底全球智能体市场规模已突破500亿美元，年度增长率超过200%。头豹研究院也对智能体的增长持乐观态度，预测智能体行业市场规模将从2024年的695.28亿人民币增长至2028年的8520.35亿人民币，年复合增长率高达87.10%。
如此巨大的市场潜力，自然吸引了OpenAI、谷歌、微软等科技巨头，以及字节跳动、阿里、腾讯、百度等国内大厂的全面加码。就在7月17日深夜，OpenAI正式发布了ChatGPT Agent，这个被业界期待已久的智能体终于姗姗来迟。然而，与ChatGPT初次发布时的惊艳不同，舆论对ChatGPT Agent的评价褒贬不一。
支持者认为，这标志着AI从“对话式AI”向“任务执行型AI”的转变。反对者则认为，ChatGPT Agent的发布更像是一次“补课”而非“创新”，因为它所展示的核心能力，例如多步骤任务规划、工具调用、上下文记忆等，在国内早已不是新鲜事。Manus和纳米AI早在几个月前就已经实现了类似的功能。在某些方面，例如可视化生成，纳米AI甚至展现出了比ChatGPT Agent更好的能力。
总而言之，ChatGPT Agent并未表现出超越国内智能体的能力。这反映了一个更深层的问题：AI领域的技术护城河正在快速缩小。OpenAI的生态整合能力和产品化水平依然值得学习，但纯粹从智能体能力来看，国内外的差距确实在快速缩小，某些细分领域甚至已经出现了反超。
智能体的终局尚未可知，但是在特定领域逐步发挥作用、成为提升工作效率的重要工具，的确是一条可预见的迭代路径。真正的挑战在于如何找到合适的应用场景，构建可持续的商业模式，并在技术创新和用户需求之间找到平衡点。毕竟，技术再牛，用户不买单也是白搭。
在AI下半场的激烈竞争中，纳米AI走出了一条独特的差异化路线——它没有选择与巨头们正面硬刚通用型超级智能体，而是选择成为智能体生态繁荣的基础设施搭建者。
周鸿祎对纳米AI的愿景很明确——将纳米AI打造成最大的“智能体社区”。从数量上看，纳米AI目前已经拥有近万个专业智能体，覆盖不同行业和场景的业务需求。用户面对具体问题时，只需输入需求描述，平台即可匹配对应的专业智能体，实现从需求到解决方案的快速连接。
平台的价值不仅在于丰富的智能体资源，更在于其灵活的组合能力。在纳米AI，如果你的任务需求过于复杂，用户还可以调用多个智能体、组建多个智能体协作的团队，通过任务分解和流程优化，实现更高效的问题解决。这种团队化协作模式，为个人和小团队提供了以往只有大企业才能享有的专业服务能力。
如果多智能体协作还不能解决你的问题，纳米AI的“360智能体工厂”还提供了低门槛的智能体搭建平台。通过自然语言交互，用户无需编程技能即可创建符合特定需求的智能体。这种零代码创建方式，让智能体的定制化变得简单高效，真正实现了“人人都能造专家”的愿景。
周鸿祎表示，AI时代为每个人、每个组织都带来了前所未有的机遇，每个人都可以拥有三五十个智能体，形成自己的专家队伍，这些智能体听你指挥，替你干活，每个人都有机会成为超级个体。
AI下半场，叙事逻辑从技术炫技逐步走向“效用落地”，从追求技术先进性转向追求解决问题的有效性，这才是AI的价值回归，真正变成普通人的生产力工具。
纳米AI在榜单上的排名可以视作是一个阶段性的成果。断层领先第二名近10倍，这并非偶然，背后反映的是使用智能体这一产品形态的强烈市场需求。
当所有人都在谈论AGI的终极目标时，纳米AI已经在实际应用中交出了答案：AI的价值不在于有多“智能”，而在于能为多少人解决多少问题。
可以预见，智能体这场战役并不好打，但纳米AI已经早早入局，并握了一副好牌。
