「每天將近 100 名無看護(hù)兒童待在圖書館，家長點(diǎn)外賣放娃一整天」，對孩子成長和圖書館秩序有何影響？
如何看待全國多地圖書館因「無陪護(hù)兒童」問題發(fā)公開信呼吁家長負(fù)責(zé)？還有哪些方式能解決孩子暑假看護(hù)問題？
如何看待東北大學(xué) 6 名學(xué)生在中國黃金集團(tuán)內(nèi)蒙古礦業(yè)有限公司選礦廠參觀時，墜入浮選槽身亡?
從刷屏到退燒僅150天，Manus的過山車式崩盤撕開了通用AIAgent的遮羞布：套殼空心、縫合臃腫、成本黑洞。文章復(fù)盤其極速隕落的三宗罪，并借GenSpark與SalesforceAgentforce的逆勢增長給出正解——聚焦單一場景、深耕數(shù)據(jù)閉環(huán)、透明成本模型，才是Agent活下去的唯一路徑。
當(dāng)Manus那段「AIAgent自主完成任務(wù)」的演示視頻刷屏的時，我確實(shí)被震撼了一下。那一刻我甚至覺得：哎，下一個ChatGPT時刻真的來了。
當(dāng)時那個場面，簡直像AI圈的狂歡節(jié)，預(yù)約用戶擠破頭、內(nèi)測碼被炒到天價、資本瘋狂涌入；我也心動過，畢竟誰不想擁有一個能自動整理簡歷、篩選股票、規(guī)劃旅行的全能助手？
但好景不長，還沒撐過150天，這場熱鬧就迅速涼了。
第一批用戶用完之后，問題就出來了；第二批用戶甚至開始直接拆穿它的底褲，用一堆大模型API拼起來的“縫合怪”。
一旦遇到稍微復(fù)雜點(diǎn)的任務(wù)，比如電商比價、金融建模，或者生成一個“貓狗和諧相處”的視頻，它立馬就原形畢露。
更別提它那每月19到199美元的定價，跟實(shí)際效果一比，性價比簡直差得離譜，用戶不是傻子，花真金白銀，結(jié)果買回來的可能是一個出錯的模型拼接玩具，誰還愿意買單？
看著Manus熱度迅速消退，再想想另一家明星Agent公司，瀾碼科技的處境：融資斷了、工資發(fā)不出、還在找人并購……說實(shí)話，我一點(diǎn)都不意外。
Manus的失敗，是整個通用AIAgent賽道眼下最痛的幾個問題的集中爆發(fā)：
其一，設(shè)計(jì)套殼，技術(shù)空心化。
很多所謂的“Agent”，本質(zhì)上給GPT-4、Claude這些大模型套了個殼，自己只做點(diǎn)簡單的任務(wù)拆解和結(jié)果包裝。
技術(shù)門檻低，上線快，結(jié)果，同質(zhì)化嚴(yán)重，護(hù)城河幾乎為零，一旦大模型接口漲價或者政策收緊，“套殼玩家”立刻就慌了。
其二，“縫合怪”難當(dāng)大任，為了顯得“全能”，強(qiáng)行把RPA、爬蟲、數(shù)據(jù)分析各種工具塞進(jìn)一個產(chǎn)品里。
結(jié)果呢？系統(tǒng)臃腫，面對稍微復(fù)雜的真實(shí)場景就頻頻出錯。比如麥當(dāng)勞和IBM合作的那個餐廳Agent，上線沒多久就被棄用了。企業(yè)投入不小，效率沒提升多少，失望之下自然就放棄了。
要說第三點(diǎn)，我認(rèn)為是商業(yè)模式的空中樓閣。
高昂的成本（依賴多個大模型API，Token消耗巨大）和模糊的價值點(diǎn)（用戶到底為什么買單？），讓商業(yè)模式成了致命傷。
很多公司還在用互聯(lián)網(wǎng)時代的“先圈用戶后變現(xiàn)”那一套，但Agent服務(wù)的成本結(jié)構(gòu)完全不同。用戶留存率低、轉(zhuǎn)化率差，一旦融資跟不上，現(xiàn)金流立刻就崩。
Gartner預(yù)測，到2027年，40%的AIAgent項(xiàng)目會因?yàn)槌杀净蛏虡I(yè)模式問題被淘汰。智遠(yuǎn)甚至覺得，這個數(shù)字可能還要更殘酷。
既然市場這么差，那是不是說，“Agent”這條路就徹底堵死了？我不這么認(rèn)為。
我也看到了一些真正有希望的產(chǎn)品，比如：GenSpark和Salesforce的Agentforce，它們的成功，恰恰指明了另一條路。
GenSpark這家公司在美國、新加坡兩地，成立時間不長，但他們的SuperAgent產(chǎn)品上線45天就實(shí)現(xiàn)了3600萬美元的年化收入。
靠的是什么？扎扎實(shí)實(shí)聚焦在辦公自動化、數(shù)據(jù)分析、文件管理這些企業(yè)剛需場景上。他們不追求“萬能”，把一個方向做到極致。
Agentforce是Salesforce客戶360生態(tài)的核心組成部分，它把Agent能力嵌入到銷售、客服、醫(yī)療、金融等多個領(lǐng)域。關(guān)鍵是，它解決了企業(yè)的兩個核心顧慮：信任和成本。
它讓每個AI的判斷都有跡可循，企業(yè)知道“AI為什么這么決策”，信任門檻就降低了。
比如：他們的醫(yī)療AgentPathChat，通過積累獨(dú)家醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，把腫瘤識別準(zhǔn)確率從78.1%提升到了89.5%；Salesforce開放平臺，又讓第三方開發(fā)者也能參與進(jìn)來，豐富了產(chǎn)品生態(tài)，反過來又吸引了更多企業(yè)客戶。
同時，它還提供按對話次數(shù)付費(fèi)的靈活模式，讓成本結(jié)構(gòu)更透明。所以，真正有生命力的Agent產(chǎn)品，是在真實(shí)場景中不斷學(xué)習(xí)、持續(xù)進(jìn)化的。
這種數(shù)據(jù)反哺和社區(qū)創(chuàng)新，才是長期競爭的護(hù)城河。
所以我覺得，Manus的隕落，與其說Agent的末日，不如說是對整個行業(yè)浮躁與投機(jī)的一記警鐘。
它用150天的過山車告訴我們，資本催熟的泡沫終會破滅，技術(shù)空心化的“縫合怪”難成大器，脫離場景、忽視用戶真實(shí)需求和商業(yè)本質(zhì)的“萬能幻想”注定是空中樓閣。
那Agent的未來在哪里？我覺得，答案很簡單也很樸素：
沉下去，聚焦一個具體的場景，扎扎實(shí)實(shí)地解決一個問題，清晰地證明你能幫用戶省多少錢，或者賺多少錢；這條路肯定不容易，但我覺得，這是Agent該走的路。
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