1. 从"说"到"做"的能力突破
早期AI如ChatGPT主要擅长对话，而现代Agent如Manus已能像人类一样规划任务、调用工具并交付成果，真正"干人事"
在GAIA基准测试中，部分Agent表现已超越OpenAI，展示出解决实际问题的能力
2. 技术协议推动生态融合
MCP协议(Model Context Protocol)的普及打破了模型公司、Agent公司和提示词公司之间的"鄙视链"，让行业更关注实际效果而非技术路线
该协议实现了技术平权，使不同规模的开发者都能参与Agent生态建设
3. 资本与市场的双重驱动
AutoGPT等开源项目成为GitHub史上增长最快的项目之一，Cohere等Agent初创公司获得数亿美元融资
预测显示全球AI Agent市场规模将从2024年的52.9亿美元增长到2035年的2168亿美元
4. 中国团队的创新突破
中国团队开发的Manus、Lovart等产品通过"异步工作""设计协作"等特色功能引发全球关注
这些产品往往采用"限量测试"的饥饿营销策略，制造稀缺性并激发用户好奇心
5. 开发门槛的显著降低
像Coze这样的低代码平台配合DeepSeek等性价比极高的大模型，让普通人也能开发实用Agent
开发者无需天价算力，通过可视化界面就能快速搭建智能体应用
6. 明确的商业应用前景
从HR简历筛选到医疗诊断辅助，Agent已渗透到各行业实际工作流程中
企业将其视为"数字劳动力"，用于降本增效
这种爆发式增长也带来了一些争议，比如部分产品被质疑是资本炒作，以及Agent与Copilot的概念混淆问题。但不可否认的是，Agent正在重塑人机协作方式，其发展轨迹与移动互联网初期颇为相似。
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