近日,多家媒體證實,曾以“全球首款通用型 AI 智能體”引發關注的Manus,于6月中旬正式將總部從中國遷至新加坡,并同步啟動國內團隊裁員計劃,目前中國區員工總數已從約120人縮減至40人左右。

    與Manus“外向型”路徑不同,國內AI Agent賽道正涌現出一批以技術自主可控為核心的實干者,天工、Coze、Master Agent等產品扎根本土需求,在技術突破與場景落地中穩步前行。

全棧自主:筑牢國產化技術根基

    作為扎根本土的AI智能體產品,MasterAgent的核心競爭力源于“全自主化”的技術基因。其研發團隊依托中國科學技術大學的科研力量,從底層架構到訓練數據實現100%自主研發,徹底擺脫了對海外大模型與算力的依賴,構建起真正意義上的國產化技術生態。

    在核心技術突破上,MasterAgent首創L4級智能體技術,能夠基于用戶自然語言指令,于分鐘內高效生成專業化的AI Agent集群,創造能力在全球處于領先地位。其獨創的Master Builder架構與Agent Group協同模式,顛覆了傳統AI的“中心化控制”邏輯。通過支持數百個智能體共同協作,系統能以“集體智慧”高效解決復雜問題,開發效率較傳統模式提升數十倍,為產業級應用奠定了技術基礎。

    這種自主可控的技術路徑,不僅規避了核心技術受制于人的風險,更讓其能深度適配國內數據安全與合規要求,為一些數據敏感性極高的領域提供了可靠的智能體解決方案。

    場景深耕:從技術突破到產業價值閉環

    MasterAgent的發展邏輯始終圍繞“解決實際問題”展開,在政務、金融、醫療等核心領域形成了一批可復制的落地案例,實現了從技術突破到產業價值的閉環。

    在政務服務領域,某省政務平臺通過部署MasterAgent的多智能體系統,將企業注冊流程拆解為多個協同任務,由智能體自動完成材料校驗、部門流轉、結果反饋等環節,審批效率提升70%,大幅降低了企業辦事成本;在企業服務中,某央企通過MasterAgent協調跨部門項目,將原本15天的協調周期壓縮至48小時,人力成本降低60%。

    這些案例印證了MasterAgent對本土場景的深刻理解——其智能體并非追求“通用化概念”,而是針對國內產業升級中的具體需求,提供可落地、能見效的解決方案。

    實用導向:重新定義智能體的“結果邏輯”

    MasterAgent以“多智能體極速生成、專業協作、定制調優”三大特性,將AI智能體的使用門檻降至“0代碼”級別,讓更多行業用戶能輕松享受智能紅利。

    用戶無需編程基礎,僅通過自然語言描述需求,系統即可一鍵生成適配場景的“智能體集群”。在金融領域,這些智能體可協同完成數據挖掘、風險評估與投資建議;在醫療場景,能根據患者癥狀匹配診療方案并預判病情趨勢。這種“結果導向”的模式,將傳統AI的“工具邏輯”升級為“結果邏輯”,直接向用戶交付完整解決方案。

    更值得關注的是其“自主進化”能力:通過內置的動態優化機制,系統能在實際應用中持續迭代算法,在復雜場景中展現超越經驗的實時決策能力,確保智能體始終與業務需求同步成長。

    扎根本土:國產AI智能體的價值底色

    MasterAgent的實踐,折射出國產AI智能體的發展共識——只有立足本土需求、堅持技術自主,才能真正實現智能技術的產業賦能。

    作為服務數十家政府單位和大型企業的“隱形助手”,MasterAgent的成長路徑印證了一個道理:AI智能體的價值不在于概念炒作,而在于能否解決政務協同、產業升級中的實際問題。未來,隨著國產化技術生態的不斷完善,以MasterAgent為代表的國產AI智能體,將在更廣闊的場景中釋放“智能生產力”,為國內產業高質量發展注入持續動能。