扣子空间，AI通用Agent，对标Manus？

前两个月，爆发了一个AI通用Agent的小事件，manus。为此AI小圈子稍微拓展了下，大家以为会是例如deepseek的爆火，但显然并没有延续这把火。

可是通用型Ai agent走入了我的眼里。我对AI当下的发展眼光，基本都是来自陆奇的《我的大模型世界观》，有兴趣的可以去看下。总体来说，LLM大模型即便拆分多细，在当下热门的应用都像是对大模型的初步探索。

其中有个分支，就是做RPA（在我看来），manus就是类似这样的自动牛马，从提问到deepseek的逻辑推理，再用RAG联网找内容，最后根据自动化流程生成一个合适的内容。

简单来说：你不再需要一个个去提问，而是一次性得到完美的流程和答案。

所以，manus刚出来的时候，圈内小小的震撼了下。

今天，扣子带来了自己的扣子空间内测，想要做的事，也是类似manus的通用型Agent，被圈内的朋友眷顾，我有幸拿到内测激活码。

界面很典型的playground界面，左侧任务列表，中间聊天。我暂时想不到什么任务想做，但我知道这种工具，类似的方式是做数据分析，数据挖掘，或者说做行业研究分析，这种自动化的方式，简直无敌。

果不其然，下面的例子“股票研究”，你讲这个，股票韭菜可就不困了。

于是，我试了下，总体的思路，是根据任务内容，先推理，再输出一个长而准确的prompt，再让我确认任务开始。

执行过程，会思考，会推理，会检索文件，保存文件。

可能由于用的人太多，3-4分钟，就会出现一次报错，但影响不大，刷新页面就能完成，而且不会中断任务。

最后任务耗时13分钟，，就会出现一次报错，但影响不大，刷新页面就能完成，而且不会中断任务。

结果看起来，像模像样。实时追踪，就是实时预览结果，任务是prompt明细，终端一直报错（太多人用了），浏览器则是保留检索到的内容，文件则是一个页面的所有内容。

在官方的案例里，数据跟内容是用next.js写的貌似，页面好看很多，体验也更震撼不少，我猜测我的prompt可以调整输出的内容代码，但我没细去研究。

时间紧迫，看到好玩的就来分享下，完成了，现在我可以分享下我的邀请码了。

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总结：

要怎么说呢，通用Agent，作为一个研究性的方向去考虑，确实是可以做的。但是在Chatgpt发布了新模型下，效果的精确程度几乎让一众做图片AI的厂商瞬间感觉自己做了无用功。

在搏击里面，体重分阶是必须的，70公斤的对手就是70公斤，50公斤的对手就是50公斤，不能逾越一点。武功里面也有一句话，叫一力降十会。底子好了，什么妖魔鬼怪，都难以撼动。

大模型就是底子，底子一完善，就能完成绝大部分应用所无法做到的内容，其实图文修改是很好的场景，midjourney，stabledisfusion，这两家之前的教程，可以覆盖了当前大部分的ai图片，常用就是SD修改图片，定位模型，MJ来完成背景图的想象。

但是Gpt这个，如此简单，就能完成这么高精度的作品……

什么叫一力降十会，这个就叫做一力降十会。

至于扣子空间，后续能走到什么位置，很难说，目前大部分的ai厂商都在探索，生怕掉队，这确实值得焦虑的，因为来自AI的流量，已经越来越多了。