【杜兰说AI】ChatGPT Agent上线,智能体变天了
2025年08月21日 10:10
就在上周，OpenAI扔出了个大招，没预热、没大搞发布会，ChatGPT Agent就这麽正式上线了。
跟之前的ChatGPT比，ChatGPT Agent就跟换了个人一样：以前你让它干活，得一步一步喂指令，它才说一句动一下，现在你只要甩一句“把这三家公司的季度财报整成对比表”，它立刻自己开浏览器、扒数据、算指标、排版，十分钟不到，直接给你一份现成的分析结果。有了它，一个人就是一支队伍。
从ChatGPT Agent身上，我们就能发现Agent的战斗力其实拼的是三块底板：最底层的大模型就是发动机，发动机换代，它处理覆杂指令的能力就能立马上一个台阶。中间那层虚拟操作空间像给它配了间安全实验室，想调什麽工具随叫随到。最上层是进化通道，模型和工具每升级一次，它就多长一项新技能，能做的事只会越来越多。不管是哪家公司做智能体，都绕不开这几点。
而说到智能体，就不得不提今年年初火过一阵的国产高光Manus。年初的Manus曾经风光到离谱，十份简历扔进去，它自己解压、浏览、打分、出排行榜，连评估理由都写得比HR还细。内测邀请码被黄牛炒到五万块，到处都是 “国产之光”。但就在前阵子，团队突然传出搬离中国，原因就是它太依赖外部大模型了，API一掐，整个智能体就完全发挥不了作用。
而且ChatGPT Agent一出来，对Manus这类智能体的冲击可不是一星半点。首先，OpenAI把“模型”和“产品”融到了一起，就像手脚大脑长在一个人身上，节奏、回退、纠错全自己说了算；而Manus这类拼装式智能体像多人接力，中间谁掉棒，整段垮掉。比如处理多步骤任务时，前者能自己调整节奏，後者可能因为某个环节的延迟或错误，整个结果都受影响。
市场上就更明显了，用户被OpenAI把胃口吊上天後，再看只能做单一任务的小工具，就像用过iPhone 15回去玩按键机，落差极大。
所以对於创业公司来说，要想做好智能体，就得照着智能体发展的底层逻辑来。先把大模型研究透，别想着一口吃成胖子，什麽模型都用，而是根据自己要做的事选最合适的，比如做法律文书处理，就盯着擅长文本分析的模型；做编程辅助，就紧跟Claude这类模型的动态，避免被单一模型“绑死”。
场景上别贪多，与其做个什麽都能干但什麽都不精的产品，不如像Happy Robot那样，只干物流电话一件事，把话术、地址、单号全打通，让用户觉得“非它不可”。
还有记住一句话：先能跑，再跑赢。先做出一个能解决具体问题的小功能，比如帮HR初筛简历的工具，用起来之後再根据用户的反馈一点点加功能，慢慢叠代成更全面的产品。Cursor最初只有一行代码补全，如今能写整段後端，就是小步快跑的胜利。
作为用户，想用好智能体也有技巧。说需求的时候得具体，别只说“做个方案”，而是说“针对新产品，做一份面向年轻用户的推广方案，包含三个活动点子和预算范围”，这样智能体能更清楚该干什麽。
另外要知道它擅长在什麽环境里干活，比如虚拟环境的智能体适合查网页数据，本地适配的适合处理电脑里的文件，别让它干超出“工作范围”的事。
平时用的时候多给反馈，比如告诉它“这个分析里的数据来源不对”，帮它慢慢熟悉你的需求，就像和同事磨合一样，越用越顺手。
往远了看，智能体的发展一定会带来不少新变化。微软已经让Agent进会议室充当隐形助理了，谁说了什麽、待办几点几分，它记得比任何人都清楚。纳德拉甚至说，未来可能让智能体进入董事会，毕竟公司业务覆杂，董事们不常碰面，有个能记住所有细节的智能体在旁边提醒，或许能让决策更高效。而随着技术门槛一降再降，说不定真像奥特曼说的，一个人靠着智能体就能撑起一家有规模的公司，因为市场分析、产品设计这些事，都能交给智能体帮忙处理。真正的“一人公司”不是梦。
所以，别再纠结AI会不会抢饭碗，先学会怎麽让它替你搬砖。毕竟它们的出现，最终是为了让我们能专注更有价值的事。智能体时代已经来了，能不能抓住机会，就看谁能先跟上这波节奏了。
跟之前的ChatGPT比，ChatGPT Agent就跟换了个人一样：以前你让它干活，得一步一步喂指令，它才说一句动一下，现在你只要甩一句“把这三家公司的季度财报整成对比表”，它立刻自己开浏览器、扒数据、算指标、排版，十分钟不到，直接给你一份现成的分析结果。有了它，一个人就是一支队伍。
从ChatGPT Agent身上，我们就能发现Agent的战斗力其实拼的是三块底板：最底层的大模型就是发动机，发动机换代，它处理覆杂指令的能力就能立马上一个台阶。中间那层虚拟操作空间像给它配了间安全实验室，想调什麽工具随叫随到。最上层是进化通道，模型和工具每升级一次，它就多长一项新技能，能做的事只会越来越多。不管是哪家公司做智能体，都绕不开这几点。
而说到智能体，就不得不提今年年初火过一阵的国产高光Manus。年初的Manus曾经风光到离谱，十份简历扔进去，它自己解压、浏览、打分、出排行榜，连评估理由都写得比HR还细。内测邀请码被黄牛炒到五万块，到处都是 “国产之光”。但就在前阵子，团队突然传出搬离中国，原因就是它太依赖外部大模型了，API一掐，整个智能体就完全发挥不了作用。
而且ChatGPT Agent一出来，对Manus这类智能体的冲击可不是一星半点。首先，OpenAI把“模型”和“产品”融到了一起，就像手脚大脑长在一个人身上，节奏、回退、纠错全自己说了算；而Manus这类拼装式智能体像多人接力，中间谁掉棒，整段垮掉。比如处理多步骤任务时，前者能自己调整节奏，後者可能因为某个环节的延迟或错误，整个结果都受影响。
市场上就更明显了，用户被OpenAI把胃口吊上天後，再看只能做单一任务的小工具，就像用过iPhone 15回去玩按键机，落差极大。
所以对於创业公司来说，要想做好智能体，就得照着智能体发展的底层逻辑来。先把大模型研究透，别想着一口吃成胖子，什麽模型都用，而是根据自己要做的事选最合适的，比如做法律文书处理，就盯着擅长文本分析的模型；做编程辅助，就紧跟Claude这类模型的动态，避免被单一模型“绑死”。
场景上别贪多，与其做个什麽都能干但什麽都不精的产品，不如像Happy Robot那样，只干物流电话一件事，把话术、地址、单号全打通，让用户觉得“非它不可”。
还有记住一句话：先能跑，再跑赢。先做出一个能解决具体问题的小功能，比如帮HR初筛简历的工具，用起来之後再根据用户的反馈一点点加功能，慢慢叠代成更全面的产品。Cursor最初只有一行代码补全，如今能写整段後端，就是小步快跑的胜利。
作为用户，想用好智能体也有技巧。说需求的时候得具体，别只说“做个方案”，而是说“针对新产品，做一份面向年轻用户的推广方案，包含三个活动点子和预算范围”，这样智能体能更清楚该干什麽。
另外要知道它擅长在什麽环境里干活，比如虚拟环境的智能体适合查网页数据，本地适配的适合处理电脑里的文件，别让它干超出“工作范围”的事。
平时用的时候多给反馈，比如告诉它“这个分析里的数据来源不对”，帮它慢慢熟悉你的需求，就像和同事磨合一样，越用越顺手。
往远了看，智能体的发展一定会带来不少新变化。微软已经让Agent进会议室充当隐形助理了，谁说了什麽、待办几点几分，它记得比任何人都清楚。纳德拉甚至说，未来可能让智能体进入董事会，毕竟公司业务覆杂，董事们不常碰面，有个能记住所有细节的智能体在旁边提醒，或许能让决策更高效。而随着技术门槛一降再降，说不定真像奥特曼说的，一个人靠着智能体就能撑起一家有规模的公司，因为市场分析、产品设计这些事，都能交给智能体帮忙处理。真正的“一人公司”不是梦。
所以，别再纠结AI会不会抢饭碗，先学会怎麽让它替你搬砖。毕竟它们的出现，最终是为了让我们能专注更有价值的事。智能体时代已经来了，能不能抓住机会，就看谁能先跟上这波节奏了。
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