碾壓Manus！MasterAgent能生成一個智能體團隊，再幫你干活！

今年 3 月，橫空出世的Manus讓「智能體」一夜之間從技術圈進入大眾視野。雖然Manus已“跑路”新加坡并徹底退出中國市場，但卻擋不住「智能體」成為AI圈最大焦點：行業融資消息不斷曝出，谷歌、OpenAI、字節、百度、阿里等 AI 巨頭跑步入局，在剛剛結束的2025世界人工智能大會（WAIC）上智能體同樣成最大熱點之一……這一切都在說明——2025 已成為真正意義上的「智能體元年」。

作為AI時代的超級應用，智能體是大模型從“我問AI答”的信息入口進化成“我說AI做”的執行終端的橋梁，是釋放AI技術價值的核心應用形態。透過智能體，用戶真切地感受到，AI 不再只是聊天機器人，而是一個「能干活的助手」，與此同時智能體熱潮還在加速蔓延至金融、醫療、政務、制造、教育等千行百業，一場「讓 AI 動起來」的系統革命已然拉開序幕。

在體驗過諸多“單體智能體”后，我最近又體驗到一個比 Manus 更具潛力的智能體系統：全球首個 L4 級智能體母體系統MasterAgent，它不僅能直接「生成」一支智能體團隊，更擁有全自主決策技術讓不同智能體自主協同，且允許我對每一個智能體進行改造/定制，這再度刷新了AI 智能體的形態和上限。

一句話生成「專業多智能體天團」，完成更復雜任務

相比多數「智能體」產品只是「調度工具」層面的應用不同，MasterAgent率先實現了“一句話生成多智能體團隊”的效果。從定位來看，它不是一個「單體智能體」，也不是Manus這樣的可調用第三方智能體的「單體智能體」，而是一套可以生成多個智能體并組成團隊的 AI 系統，或者說是一個具備生成力、組織力與執行力的「智能體母體系統」。

落到實際場景中，我只需要輸入一句自然語言，就能讓MasterAgent 在幾分鐘內完成團隊的初步構建，它可以分析需求、拆解任務、創建多個智能體并配置各自的角色與職責。跟扣子等智能體不同的是，MasterAgent不需要我寫一行行代碼或者進行復雜配置，也不需要我去了解智能體運作的底層邏輯，它會自動匹配所需能力去生成一個結構完整的專業多智能體集群。整體而言，MasterAgent上手門檻低又高專業度交付，已經領先國內市面上的智能體產品。

比如我的需求是：「組建一個盡職調查團隊，能夠對潛在投資標的（初創公司）進行快速、全面的基本面分析，并生成結構化的投資備忘錄初稿。」

三家效果對比：

MasterAgent：

豆包：

元寶：

在輸入指令后，MasterAgent 就會生成由投資經理智能體、財務分析師智能體、行業與技術研究員智能體、背景與風險審查官智能體組成的「投資盡職調查智能體團隊」。

類似的，還可以一句話生成擁有創作能力的內容團隊、處理輿論危機的公關團隊……甚至不需要去思考一個團隊到底需要有哪些專業角色。

在生成智能體集群后，MasterAgent允許我對每一個智能體進行高度自定義。

如果想要調整「團隊」中的某個單一智能體的能力，或者賦予它一些特性，就可以單獨進行「深度定制」——支持提示詞調整、插件調整、知識庫調整，當然這只需通過自然語言提出更細要求或者賦予特性。

如果發現某一個團隊缺少了特定角色的智能體，可以另外單獨生成對應的單智能體后再拉入「團隊」，加入協作的單智能體數量是沒有上限的，進一步完善多智能體集群的專業能力和產出效果——這一過程均不需要任何編碼。

用MasterAgent生成智能體的過程，跟組隊創業很像。過去創業，我除了要思考項目定位、市場需求、產品特性外，還需要融資、招人、租辦公室、開發……現在我有了idea，馬上就可以用MasterAgent“拉人干活”，組建能完成特定復雜任務的智能體團隊。

最重要的是，MasterAgent生成的智能體集群不是一個「草臺班子」。這些 Agent 不是互相孤立的「智能體」，而是一個能協同的專業團隊，彼此間可共享信息與數據，相互調用結果，可以被組織，被安排，被培訓，像流水線一樣自主順暢地完成復雜任務，實現全自動零人工干預。

簡言之，MasterAgent 直接就能生成一個類似由多個各司其職的Manus 組成的「智能體天團」，其中的每一個智能體均可面向特定場景和任務定制，相較于Manus更專業、更全面、更實用。

以調查 MasterAgent 背后的深圳深元人工智能科技有限公司為例，「投資盡職調查智能體團隊」在接到任務需求后會進行需求解析、拆解任務、生成多智能體、分配任務，然后依據收集信息、分析狀況、評估前景、識別風險、整合分析的順序進行調研，形成最終的投資評估報告。

從結果來看，「投資盡職調查智能體團隊」生成的這份投資評估報告不僅全面詳實，而且準確度遠超預期，甚至挖出了MasterAgent研發背后的「中科大95后團隊」，對于投資調查而言無疑是關鍵信息。同時在涉及到「估值」等目前不存在公開數據的信息時，MasterAgent不會產生幻覺“瞎編”，而是直言「未找到」，但同時又給出了其AI 相關初創公司的估值作為參考。在投資評估報告基礎上，我還能同時要求它一鍵生成 PPT 和網頁，方便后續進行內部報告、對外分享或者路演展示。

不僅如此，MasterAgent 還能一次完成多個任務。比如在生成「公關輿情快速響應團隊」后，假設讓它處理某品牌的輿論危機，它會在全面了解最新情況和傳播路徑的基礎上，生成完整的應對方案，包括官方微博的回應、媒體新聞稿、客服團隊內部 Q&A 口徑、媒體溝通郵件模板，感覺羅馬仕這些遭遇危機的品牌完全可以直接拿了就用。

在類似coze、manus等單體智能體平臺，我要實現類似的目標往往要定制N個智能體，或者使用N個智能體平臺進行多輪溝通，再組合結果才行。但如今在MasterAgent，我只需使用一條指令，幾分鐘等待生成，再進行少量配置，就可實現「AI 項目協作」，一次性完成任務。MasterAgent的價值不只是幫我節省了一個人或者幾個人，而是一次性給我配齊了一整支懂配合、能溝通、可培訓的「多智能體專家團隊」，它們一起努力完成我交待的N個單體任務組合的復雜任務——這正是MasterAgent作為全球首個「L4級智能體母體系統」的特性之一。

從「讓AI干活」到「讓AI組隊干活」，MasterAgent這一跳，堪稱智能體發展真正意義上的跨代升級。

從 L3 跨到 L4，智能體迎來大規模爆發的拐點

從DeepSeek大幅降低AI的應用落地成本開始，整個 AI 行業都在經歷著從「聊天」向「行動」的躍遷。隨著模型推理能力的進化和應用場景的拓展，越來越多業內人士達成共識：智能體（Agent）就是 AI 時代的終極應用形態，其地位相當于移動時代的App。因為智能體的出現，AI將不再局限于提供生成文字/圖片/視頻這樣的「信息服務」，而是具備了更復雜的任務協作和面向真實世界的執行能力。

這樣的趨勢，在過去半年體現得非常明顯。

從OpenAI 推出能操作網頁的Operator、智譜推出可執行本地任務的AutoGLM，到Manus 調用第三方智能體實現互相協作，再到 MasterAgent 基于自然語言生成多智能體集群……越來越多廠商都在探索讓智能體“面向真實世界執行任務”，而AI的價值也從內容工具，逐漸升級成一個能自主感知、分析、執行的實用型“生產力單元”，開啟“人機共智”的新范式。

這一方面歸功于大模型的能力邊界在不斷拓展，具備深度思考能力的推理、多模態、長上下文、工具調用等成了基礎能力。而MCP（大模型上下文協議）生態的爆發，則讓智能體具備更強的組合溝通能力和上下游協作能力。比如智能體可方便地調用搜索、計算器、PPT 生成、API 服務甚至支付等MCP，逐步形成完整的「認知-行動」閉環，讓 AI「動」起來。

另一方面，AI 大神、斯坦福教授吳恩達從去年起就針對智能體強調一個更精確的概念：Agentic AI。他認為比起討論某個系統是否是智能體（Agent）的二元判斷而言，我們更應該關注它具備多少「Agentic」特征，核心就是系統具備多大程度的代理性和自主性，包括行動能力、任務規劃能力、工具使用能力以及多智能體協作能力等。

這種視角，也為智能體的能力評估提供了更加清晰的結構框架。行業為了更系統地理解、規劃和促進智能體的發展，也參考自動駕駛的發展形態，根據核心能力將智能體進一步劃分為 L0 至 L4 五個等級：

- L0 級，沒有人工智能，僅有具備感知能力的工具加上行動功能；

- L1 級，基于規則的人工智能系統，但缺乏自我學習和適應能力；

- L2 級，引入模仿學習或強化學習，能夠通過學習改進行為，來適應環境；

- L3 級，基于大語言模型的人工智能，能處理更復雜的任務，并且具有一定的記憶和自我反思能力；

- L4 級，提升了自主學習和泛化能力，能夠更廣泛地應用學到的知識，并在不同情境下進行泛化。

其中從 L3 到 L4，是智能體發展中一次質的飛躍。相比 Manus代表的L3級智能體，L4 級超級智能體由單一大模型中心制（Monolithic LLM-centric）向多智能體自治協作制（Multi-Agent Autonomy &Specialization）過渡。

以 MasterAgent 為例，其不僅升級了“一句話生成智能體集群”的代理編程（Agentic Programming）能力，更重要的是還有多智能體協同規劃、自主感知、動態目標調度以及超級母體自動生成的能力。簡單來說， L4 級智能體能主動分析用戶的目標需求，拆解任務，組建團隊，并實現信息互通與協作完成，由此為起點，AI 不再是一個「萬能員工」，而是一個「團隊」。

就現實世界來說，從來沒有真正的“通才”，“一人打天下”的超級英雄只存在于電影中，多個“一專多能”的精英組成的團隊，才是完成復雜任務的最理想組織。

正因為如此，MasterAgent 的出現具備極強的Agentic AI標志性意義。作為全球首個達到 L4 級別的智能體系統，其首次實現了從「調度智能體」到「生成智能體團隊」的進化。相比以往的智能體系統，它更像是一個「智能體母體」，能夠自動衍生出適應不同場景的專業智能體，構建起任務協作網絡，并完成從內容創作到金融投資、醫療輔助、政務服務等多行業任務的落地。

相較于通用智能體而言，MasterAgent生成的每一個智能體都支持自定義改造與定制，再被DIY成超級團隊，因此自然也具備“更專業”的特性，可以更好地適用垂直行業場景；相較于面向特定場景的垂直單體智能體（比如文生圖智能體）而言，MasterAgent可以生成面向任何場景的多智能體集群或單體智能體，且每一個智能體都具備自主學習和泛化能力，理論上可組合完成任何任務，因此更具通用性。

這樣看，MasterAgent的出現就不只是代理能力的提升，更是一次范式轉移——MasterAgent 代表的 L4 智能體，是 AI 走向千行百業、智能體實現面向真實世界執行復雜任務，大模型真正融入生產系統的必經之路。

擁抱智能體，MasterAgent打開了AI的新世界

今天，一個越來越明確的趨勢正在形成：千行百業都必須擁抱智能體。從金融到醫療，從政務到教育，從企業管理到公共服務，任何需要專業決策、流程執行和高效協作的場景，都可借助智能體大幅提高生產效率。任何企業/組織/個體都必須用好形形色色的智能體，對內省時降本增效，對外創造更多商業價值，比如企業提高客戶體驗、個體提升工作成果交付水準。

在這場智能體加速滲透的浪潮中，MasterAgent 提供了一種前所未有的可能性：不僅提供「智能體」，更可幫助企業、組織和個體生成一整支可自我演化、協作、執行的智能體團隊。

這也將是一種AI產業服務模式的升級。面對不同領域的智能化需求，MasterAgent 可根據具體任務，從知識體系、行為策略、記憶機制等維度生成具備專業能力的智能體集群。

例如在金融領域，MasterAgent 可為投資機構生成分析師、風控專員、投資顧問、合規助理等虛擬角色，共同完成宏觀研判、產品推薦、合規校驗等流程任務；在醫療領域，MasterAgent 可在醫院模擬病歷分析員、醫學圖像識別助手、藥品推薦系統、科研助手等角色，協同為醫療專家提供診斷研究支持。

這意味著，智能體不再只是一個「助手」，而是一個「部門」；不是替代某個環節，而是重塑整個流程。事實上，MasterAgent 已先于通用智能體在許多行業落地應用，深入政務、法律、金融、醫療、汽車等領域，并正在基于標桿應用提煉出面向對應場景的行業通用智能體解決方案。

更進一步，MasterAgent 還有望成為具身智能的大腦中樞。過去，當我們討論「具身智能」或者「人形機器人」時，都繞不過「大腦—身體」這一 AI 架構問題，但大多數具身智能系統在「腦」這一側還嚴重缺乏協同能力。而 MasterAgent與具身智能體結合，就可以給不同硬件模塊和算法組件分配智能體，進行邏輯協調、任務拆解與優先級控制，實現從「模塊整合」向「系統智能」進化——這也是 MasterAgent 作為超級智能體母體所擅長的方向：不是某個設備的升級插件，而是整個智能系統的調度者、組織者與領導者。

在企業與組織等機構外，MasterAgent 對普通個體的改變可能更加深遠。

試想，基于MasterAgent 一個新媒體從業者不再需要招募圖文編輯、視頻剪輯師、美術設計，而是通過自然語言輸入就能構建一個內容創作智能體團隊：編輯智能體負責撰稿，編導智能體再據此自動生成視頻腳本，讓視頻剪輯智能體生成鏡頭，圖像智能體調用圖像工具生成封面，運營智能體負責發布時間規劃、渠道分發甚至數據復盤……而這一切只需一句自然語言就可實現。所以說，MasterAgent在降低內容創作成本、提高內容創作數量、提升內容輸出時效性等方面，正實實在在賦予新媒體從業者的能效提升。

對于律師、咨詢師、獨立開發者、自由職業者、內容創作者來說，這種「一個人，一支隊伍」的工作形態，在過去幾乎是天方夜譚。如今在 MasterAgent 的支持下，用戶只需具備對業務的理解能力，以及類似“網感”這樣的人類特有能力，就可以直接開干：無需編程、不用招聘，就能像搭積木一樣拼裝一個多智能體團隊，讓復雜任務流程化、高效化、自動化。

這不僅是生產效率的提升，更是工作方式的重構。事實上，AI大模型爆發后，已經有越來越多的“一人公司”在出現，許多大名鼎鼎的AI公司的員工數量都遠低于外界預期，比如圖像AIGC公司Midjourney用40名員工創造了高達5億美元的年收入；智能飲食公司Cal AI 4名員工創造了1200萬美元的年收入……MasterAgent 無疑會讓“一人公司”或者“少人公司”這樣的精英式AI創業更加普及。而對員工數量眾多的大型組織來說，MasterAgent 也將助力其大幅降本增效。

未來，人們可能不會再問「AI 能幫我做什么」，而是只需交待它「我想做什么」。從這個角度看，MasterAgent 既給企業提供了一種擁抱AI智能體的新方式，也給每一個普通人，打開了與 AI 共生協作的可能性。