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2025年被广泛视为「AI Agent元年」，随着复杂推理能力的突破，大模型从实验室走向规模化应用，AI Agent成为最受关注的应用方向。近期，OpenAI升级Agent API、Manus爆火等现象引发热议，但如何理解其本质与发展路径？本期节目邀请多位资深从业者共同讨论。
【主持人】
Harry，7年一级市场投资经验，2年互联网战略经验，AGI信徒。
【本期嘉宾】
史业民，北大博士，前智源研究院研究员，研究方向为实时多模态模型、Multi-agent框架。
小苏，互联网大厂工作多年，丰富的投融资、出海以及产品运营经验，目前在做AI Agent产品的内部孵化。
陈光耀，北大博士，目前在康奈尔大学做博士后，主要研究方向为开放世界学习和多智能的合作学习。
【本期内容】
🟢 Part 1 Agent核心概念
00:01:59 什么是AI Agent？为什么2025年会是AI Agent元年？
00:03:30 工业界的Agent和学术界的理解是两码事？
00:09:19 目前已经实践成功的Agent产品有哪些？
00:15:27 什么是Agent框架？为什么它如此重要
00:18:22 未来的Agent框架可能会越来越简洁
00:22:36 中心化Agent vs 分布式Agent
🟢 Part 2 技术实现与工程挑战
00:23:24 Agent所需的模型与通用的底座模型差异是什么？
00:26:06 Finetune一个Agent模型的数据从哪里来？
00:27:41 小白应用开发者如何选择Agent框架？
00:33:16 为什么MCP开始火了？对于Agent落地MCP起到啥作用？
00:36:20 Agent的环境感知能力是如何实现的？
00:39:13 Manus总是因为上下文过长任务失败，如何应对这一挑战？
00:43:08 做Agent如何挑选基座模型？
00:45:06 强化学习才是Agent创业公司最核心的技术壁垒？
🟢 Part 3 商业化与未来演进
00:50:52 作为一家Agent公司最核心的壁垒是什么？
00:54:23 什么是垂直场景的专业能力？
01:00:11 Manus爆火的秘诀是什么？
01:02:52 为什么Manus执行任务需要这么久？
01:08:14 Manus打破了那堵墙
01:12:25 执行一个Agent任务成本是2美金
01:16:27 Agent产品应该对标SaaS，而不是2C应用
01:20:28 拥有了世界知识，为什么Agent还要去做search？
01:27:02 为什么Agent任务成功率很低？
01:33:20 通用的Agent，就是AGI
01:39:09 做Agent方向创业，应该如何组建团队？
01:44:04 对2025年Agent的期待与展望
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