近日,多家媒体证实,曾以“全球首款通用型 AI 智能体”引发关注的Manus,于6月中旬正式将总部从中国迁至新加坡,并同步启动国内团队裁员计划,目前中国区员工总数已从约120人缩减至40人左右。

与Manus“外向型”路径不同,国内AI Agent赛道正涌现出一批以技术自主可控为核心的实干者,天工、Coze、Master Agent等产品扎根本土需求,在技术突破与场景落地中稳步前行。

全栈自主:筑牢国产化技术根基

作为扎根本土的AI智能体产品,MasterAgent的核心竞争力源于“全自主化”的技术基因。其研发团队依托中国科学技术大学的科研力量,从底层架构到训练数据实现100%自主研发,彻底摆脱了对海外大模型与算力的依赖,构建起真正意义上的国产化技术生态。

在核心技术突破上,MasterAgent首创L4级智能体技术,能够基于用户自然语言指令,于分钟内高效生成专业化的AI Agent集群,创造能力在全球处于领先地位。其独创的Master Builder架构与Agent Group协同模式,颠覆了传统AI的“中心化控制”逻辑。通过支持数百个智能体共同协作,系统能以“集体智慧”高效解决复杂问题,开发效率较传统模式提升数十倍,为产业级应用奠定了技术基础。

这种自主可控的技术路径,不仅规避了核心技术受制于人的风险,更让其能深度适配国内数据安全与合规要求,为一些数据敏感性极高的领域提供了可靠的智能体解决方案。

场景深耕:从技术突破到产业价值闭环

MasterAgent的发展逻辑始终围绕“解决实际问题”展开,在政务、金融、医疗等核心领域形成了一批可复制的落地案例,实现了从技术突破到产业价值的闭环。

在政务服务领域,某省政务平台通过部署MasterAgent的多智能体系统,将企业注册流程拆解为多个协同任务,由智能体自动完成材料校验、部门流转、结果反馈等环节,审批效率提升70%,大幅降低了企业办事成本;在企业服务中,某央企通过MasterAgent协调跨部门项目,将原本15天的协调周期压缩至48小时,人力成本降低60%。

这些案例印证了MasterAgent对本土场景的深刻理解——其智能体并非追求“通用化概念”,而是针对国内产业升级中的具体需求,提供可落地、能见效的解决方案。

实用导向:重新定义智能体的“结果逻辑”

MasterAgent以“多智能体极速生成、专业协作、定制调优”三大特性,将AI智能体的使用门槛降至“0代码”级别,让更多行业用户能轻松享受智能红利。

用户无需编程基础,仅通过自然语言描述需求,系统即可一键生成适配场景的“智能体集群”。在金融领域,这些智能体可协同完成数据挖掘、风险评估与投资建议;在医疗场景,能根据患者症状匹配诊疗方案并预判病情趋势。这种“结果导向”的模式,将传统AI的“工具逻辑”升级为“结果逻辑”,直接向用户交付完整解决方案。

更值得关注的是其“自主进化”能力:通过内置的动态优化机制,系统能在实际应用中持续迭代算法,在复杂场景中展现超越经验的实时决策能力,确保智能体始终与业务需求同步成长。

扎根本土:国产AI智能体的价值底色

MasterAgent的实践,折射出国产AI智能体的发展共识——只有立足本土需求、坚持技术自主,才能真正实现智能技术的产业赋能。

作为服务数十家政府单位和大型企业的“隐形助手”,MasterAgent的成长路径印证了一个道理:AI智能体的价值不在于概念炒作,而在于能否解决政务协同、产业升级中的实际问题。未来,随着国产化技术生态的不断完善,以MasterAgent为代表的国产AI智能体,将在更广阔的场景中释放“智能生产力”,为国内产业高质量发展注入持续动能。