作者 | 悦木Ivy 编辑 | 自动驾驶之心 原文链接： https://www.zhihu.com/question/637090848/answer/3363233578 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 先看下Chat和Agent的差别。 Chat（聊天）：纯粹的Chat，像是一个主要由"大脑和嘴"构成的智能体，专注于信息处理和语言交流。比如 ChatGPT这样的系统，它能够理解用户的查询，给出有用和连贯的回答，但它本身不直接执行任务。 Agent（代理）：像一个具有"手、脚"的智能体，它能够进行思考、决策，并且能执行具体的任务。 我们可以简单粗暴的理解为， Chat强调的是"说"，Agent强调的是"做"。 要你你选哪个？ 这么讲吧， 但凡人类对于躺平的美好追求还在，"让机器替我干活"的念头就不可能熄灭。 自ChatGPT发布后，从plugin的推出，到Function Calling再到Assistant API的面世，OpenAI这一系列动作 ...

以下文章来源于CSDN ，作者万有引力 CSDN . 成就一亿技术人 嘉宾 | 范文栋 对话 | 唐小引 责编 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 今年 3 月，Manus 的横空出世，引爆 了 新一轮 的 AI Agent 热潮 。 人们惊讶地发现，原本复杂繁琐的任务流，如今一个 Agent 就能自动规划、调用工具、执行操作，甚至还能主动 Debug 和自我修复——生成式 AI 从" 语言理解"向"任务执行"演化， Agent 也 不再是只能聊天的大语言模型，而是可以"动手做事"的数字助手 。 然而，在 这场技术热潮中，质疑与分歧也接踵而至：" Agent 的 Scaling Law 是否存在 "、" 通用 Agent 是否真的可行 " ， 这些 问题 引发了广泛的 争议与探讨。一方面，部分研究者坚信，随着模型技术的进步，Agent 将能实现从特定任务向通用能力的跨越；而另 一 方面，也有声音指出 ， 所谓 的"通用 Agent"， 或许 只 是一套被过度期许的工程幻象。 为了解答这些技术 争议，由 CSDN 主办 的《万有引 力》栏目 在 全球机器学习技术大会 的现场特别邀请到了 C ...

同时，吴世春认为，具身智能、自动驾驶、无人机、AI玩具是Agent的四大物理落地场景。其中，具身智能是中国引领世界的历史机遇。在投资偏好上，吴 世春认为可关注整机，关节、触觉传感器、灵巧手等核心零部件，以及形成规模效应的定制化服务。 "投资就是要投资未来的稀缺性，要敢于在非共识的无人区里独立判断。"吴世春分享了自己的三条投资逻辑，分别为"投资独角虎"逻辑、"投资小镇青年"逻 辑和"人事时值"逻辑。 具体来看，"独角虎"理论指以多维的评价标准取代独角兽单一的估值评价标准，其更有投资指导意义。"投资小镇青年"理论由吴世春于2017年提出，其 中"小镇青年"特指那些出身非顶尖资源圈层，却具备极强抗压能力与草根创业精神的创业者。吴世春强调，"小镇青年"如今已成为中国创业大军的主力军， 他们没有退路，如同"打不死的小强"般坚韧不拔。而"人事时值四合一"理论则着重指出，在早期投资判断逻辑里，"人、事、时、值"这四个方面是不可或缺 的关键要素，在投资决策过程中，任何一个方面都不能缺失。 "2025年是AI Agent元年。"吴世春将AI Agent看作基于大模型，具备记忆能力、能够有自主推理和规划工具的使用、从而来解决问题 ...

于这是一个拥有学术循环的组织，这个组织决定了他们能做出来 R1，相比之下算法本身反而没有那么 重要了。时代的发展在不断向前，当下创新的算法也许随时会被淘汰，但一个优秀的组织却始终推动 着科技的洪流。 学术循环：通过组织级别的 Critical Thinking 持续做出原子化的创新，进而推动科学边界 事实上，组织强度能够带来创新，而创新能带来胜利。这个模式在过去十几年一直在重复，比如字节 后发先至，在推荐系统的正面战场上胜过了腾讯、Meta、Google，这是因为字节的早期组织带来了有 效创新。 早期的 OpenAI 也符合这个规律，Ilya 构造出了强有力的学术组织，带来了显著的学术创 新，进而做出了 ChatGPT，远远拉开了所有竞争者，进而获得了 100b 以上的估值。这些现象说明了 如果有特定的组织结构，创新就能自然发生。而如果没有这些结构，创新可能很难大规模发生。 从更高的角度看，DeepSeek、OpenAI、字节跳动（早期的）等几家公司都拥有 学术循环，只是具体 路径不同，我们可以用以下表格来比较： 学术循环揭示了一个深刻的真理：创新的本质不在于技术工具或方法论，而在于我们如何组织集体思 考。当 ...

更意想不到的是， 推动 OpenManus 诞生的核心开发者，竟是一群 00 后 ！ 这些年轻的程序员 完全出于兴趣和热爱 ，利用自己的时间写代码，探索 AI 的更多可能，只为让智 能体工具触手可及。 没有 KPI，没有商业利益驱动， 只有纯粹的技术信仰——Just for Fun 。 本月初， Manus 横空出世，迅速爆火！它凭借云端自主执行、多智能体协同、持续学习与记忆等核 心能力，无需过多的人工干预，就能直接交付完整的成果，也可以灵活调用各类工具，不仅能 写代 码、查资料、智能浏览网页 ，还能 操作各类应用 ，俨然一位"全能选手"。 因此，Manus 被不少人称之为"全球首个通用 AI 智能体"，瞬间点燃了 AI 圈众人的热情。无数开发 者看到 Manus 的惊艳 Demo 后迫不及待想要体验。然而， 邀请码成了最稀缺的"硬通货" ，一码难 求，让许多人望而兴叹。 也就在 此时，国 内专注于多智能体系统的技术公司 DeepWisdom 的 MetaGPT 团队迅速行动， 复 刻 Manus 并开源，推出了 OpenManus，直接把门槛打了下来—— 无需邀请码，所有人都能免费 用！ 同时，从复刻到上线 ...

我们的目标是自然语言编程。 MGX 就是 MetaGPT X ，核心在于解决 MetaGPT 的产品化问题。 我们已推出的产品 MGX 目前 ARR 增长速度可能是中国历史最快的，没有花费任何宣传费用。 OpenManus 的核心开发者仅是 4 名本科毕业不到一年的年轻人在 3 小时打造的 ...... 根本原因在于他们所处的环境具备良好的学术循环。学术循环使得 组织内的每个人都能撬动更大的杠杆，创造卓越的成果。 人类究竟在做什么？我们做所有事情究竟有什么意义？我们都没有找到一个真正的解 —— 我们并不清楚数学和物理背后是什么 ...... 所以我想，做什么 能让我更接近世界背后的本质？答案或许是做出解决问题的机器。 我的体会是，有些结果听起来很难想象的事情其实可以实现，但必须知道精确的路径，以特定方式完成 ...... 开源是文明最大的杠杆，推动着技术进步与社会变革。开源本质上是对全人类的知识共享，推动文明的进步。 许多突破并非源自单一的重大创新，而是由持续的增量改进组成。无论是 OpenAI 、早期的字节跳动，还是 DeepSeek ，它们的成功都符合 " 学术循 环 " 的逻辑。 学术循环的逻辑核心在于 ...