來(lái)源|Tech星球

文|任雪蕓

大模型重塑了人工智能的產(chǎn)業(yè)格局，但卻沒有徹底顛覆人類的生產(chǎn)模式。

在這背后，并非其技術(shù)力量不足，而是當(dāng)前的應(yīng)用形態(tài)仍停留在“工具賦能”的初級(jí)階段，大模型的潛力被束縛在碎片化場(chǎng)景中，未能轉(zhuǎn)化為重構(gòu)生產(chǎn)邏輯的核心動(dòng)能。

正如360集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)周鴻祎所言，大模型的能力其實(shí)已經(jīng)相當(dāng)強(qiáng)大，甚至超越了我們中的許多人。只是其潛力尚未被挖掘。

而挖掘的關(guān)鍵工具就在于專業(yè)的AI智能體（AI Agent）。一個(gè)能幫助人類，自主運(yùn)用AI規(guī)劃任務(wù)并執(zhí)行的軟件系統(tǒng)。

這一工具的價(jià)值與前景，已在市場(chǎng)數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)。國(guó)際市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Research and Market報(bào)告顯示，這一市場(chǎng)的規(guī)模將從2024年的51億美元增長(zhǎng)至2030年的471億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)44.8%。

然而，在這輪爆發(fā)式增長(zhǎng)中，行業(yè)卻暗藏隱憂。Gartner的研究指出，當(dāng)前70%的智能體產(chǎn)品屬于 “功能冗余的半成品”。

這些智能體既未能承接大模型的技術(shù)潛力，也無(wú)法真正滲透到產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中解決實(shí)際問題，這也讓行業(yè)迫切需要能真正貼合產(chǎn)業(yè)需求、釋放大模型價(jià)值的智能體解決方案。

正是基于這樣的行業(yè)訴求，360旗下的納米AI自今年6月推出以來(lái)，其迭代升級(jí)始終聚焦行業(yè)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。8月1日，納米AI再次完成雙重升級(jí)：品牌名稱從納米AI超級(jí)搜索簡(jiǎn)化為納米AI，產(chǎn)品能力則從超級(jí)智能體進(jìn)化為多智能體蜂群。

這種“多智能體蜂群”的進(jìn)化，恰恰直擊了智能體產(chǎn)業(yè)落地的核心矛盾。

通過多個(gè)專業(yè)化智能體的協(xié)同聯(lián)動(dòng)，既避免了單一智能體功能冗余的弊端，又能精準(zhǔn)嵌入企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的每一個(gè)環(huán)節(jié)，讓 AI 從“淺層展示”走向“深度賦能”，真正兌現(xiàn)智能體應(yīng)有的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

智能體進(jìn)化：從單一個(gè)體到L4級(jí)多智能體蜂群

2025年3月6日，一段由AI智能體Manus生成投資分析報(bào)告的視頻橫空出世，引爆全球科技圈。Manus首發(fā)版的亮相，標(biāo)志著L3級(jí)自主規(guī)劃智能體實(shí)現(xiàn)了重大突破。要理解這一突破的分量，不妨回望智能體的發(fā)展歷程。

早期的L1級(jí)聊天助手，以GPTs為典型代表，本質(zhì)僅是對(duì)話窗口。它們的功能局限于提供建議或情感陪伴，屬于“玩具級(jí)”智能體，短板是缺乏任務(wù)執(zhí)行能力，難以真正解決實(shí)際問題。

隨著技術(shù)進(jìn)步，L2級(jí)低代碼工作流智能體應(yīng)運(yùn)而生。像Dify這類的的自動(dòng)化工具便屬于此類，能通過低代碼平臺(tái)搭建簡(jiǎn)單任務(wù)流程，但交付的多為半成品工具，最終環(huán)節(jié)仍需人工介入，無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全自主閉環(huán)。

Manus所代表的L3級(jí)智能體，徹底打破此前局限，真正具備自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，成為AI智能體發(fā)展的重要里程碑。無(wú)獨(dú)有偶，彼時(shí)360旗下的納米AI也已經(jīng)達(dá)到L3級(jí)別，其擁有的5萬(wàn)+垂直專家智能體，能完成多步邏輯推演并調(diào)用工具，在單領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大能力。

盡管L3級(jí)智能體已實(shí)現(xiàn)單領(lǐng)域復(fù)雜任務(wù)的自主閉環(huán)，但當(dāng)面對(duì)需要跨工具、跨領(lǐng)域協(xié)同的超級(jí)任務(wù)時(shí)，仍顯力不從心。

360集團(tuán)副總裁、納米AI負(fù)責(zé)人梁志輝向Tech星球解釋了瓶頸：?jiǎn)沃悄荏w執(zhí)行100步任務(wù)時(shí)，每步工具調(diào)用成功率即便達(dá)90%，20步后整體成功率也會(huì)跌破50%，多領(lǐng)域協(xié)同的復(fù)雜任務(wù)更難突破這一局限。

為突破這一困境，納米AI的升級(jí)給出了針對(duì)性方案：它不僅成為全球首個(gè)真正進(jìn)化至L4 級(jí)別的智能體，更首次實(shí)現(xiàn)多智能體集群組隊(duì)，如同蜂群般通過高效分工協(xié)作，系統(tǒng)性破解了跨領(lǐng)域復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行難題。

據(jù)Tech星球了解，納米L4級(jí)多智能體蜂群的高效協(xié)作，依托三大核心技術(shù)構(gòu)建基底。

異構(gòu)同源的通信機(jī)制是智能體“高效對(duì)話”的基礎(chǔ)。梁志輝形象地比喻，“這就像不同武器要協(xié)同作戰(zhàn)，必須有統(tǒng)一的通信協(xié)議。我們的多智能體蜂群里，寫腳本的智能體、生圖的智能體、剪輯的智能體，雖各司其職，但能通過這套機(jī)制實(shí)時(shí)共享任務(wù)目標(biāo)、進(jìn)度細(xì)節(jié)，甚至理解彼此的執(zhí)行邏輯?！?/p>

并行執(zhí)行的引擎則打破了單智能體的“排隊(duì)”局限?！斑^去單智能體生成120個(gè)分鏡，只能一個(gè)接一個(gè)處理，現(xiàn)在多智能體蜂群可以讓120個(gè)分鏡專員同時(shí)開工?！?梁志輝解釋道，就像工廠的流水線從單工位變成多工位并行。

共享記憶則確保了任務(wù)執(zhí)行的 “連貫性”。梁志輝強(qiáng)調(diào)，這相當(dāng)于給整個(gè)蜂群配了一個(gè)“共享大腦”。所有智能體都能訪問任務(wù)的完整歷史，包括用戶需求、中間結(jié)果、調(diào)整意見。 例如，生成電商帶貨視頻時(shí)，用戶要求 “增加商品特寫”，智能體也能從共享記憶中讀取此前的商品參數(shù)，避免重復(fù)標(biāo)注。

此外，技術(shù)落地的門檻也大幅降低。納米AI的智能體工廠通過無(wú)代碼化能力，讓用戶無(wú)需編程，只需從工廠挑選現(xiàn)成的專家智能體，如 “視頻剪輯師”“配音專家”等，用鼠標(biāo)簡(jiǎn)單連線，就能像搭積木一樣組建專屬團(tuán)隊(duì)。

從工具到伙伴，納米AI正在重塑生產(chǎn)力邊界

當(dāng)L4級(jí)多智能體蜂群依托三大技術(shù)突破，完成從單智能體到群體協(xié)同的進(jìn)化。這種進(jìn)化已轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)革命的動(dòng)能，持續(xù)滲透到內(nèi)容生產(chǎn)、電商等諸多場(chǎng)景。

內(nèi)容生產(chǎn)行業(yè)，傳統(tǒng)視頻制作模式長(zhǎng)期面臨協(xié)作復(fù)雜、效率偏低的問題。一條優(yōu)質(zhì)短視頻的誕生，通常需要腳本撰寫、分鏡設(shè)計(jì)、拍攝、剪輯、配音等多個(gè)崗位人員協(xié)同作業(yè)，整個(gè)過程要耗費(fèi)數(shù)天時(shí)間，不僅人力成本高昂，而且各環(huán)節(jié)銜接中容易出現(xiàn)信息偏差，影響最終效果。

對(duì)于長(zhǎng)視頻制作而言，挑戰(zhàn)更為突出，一部十幾分鐘的短片，從前期構(gòu)思到后期渲染完成，需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)投入大量時(shí)間和精力，較高的制作成本讓許多個(gè)人創(chuàng)作者望而卻步。

但納米AI為視頻制作帶來(lái)了高效便捷的新方式，在“一句話生成爆款視頻”場(chǎng)景里，用戶只需要輸入一句話，就能生成一條符合預(yù)期的完整視頻。

比如用戶輸入 “卡皮巴拉的一天” 這樣的創(chuàng)意時(shí)，納米AI能夠自主啟動(dòng)全流程創(chuàng)作。負(fù)責(zé)文本處理的智能體會(huì)理解創(chuàng)意核心，生成符合邏輯和風(fēng)格的腳本；視覺設(shè)計(jì)智能體依據(jù)腳本和場(chǎng)景資料，設(shè)計(jì)出合適的分鏡，并渲染出具有特點(diǎn)的畫面；音頻智能體則匹配相應(yīng)的配音，并調(diào)整口型以實(shí)現(xiàn)同步，最終在短時(shí)間內(nèi)完成一段角色形象保持一致的視頻。

對(duì)于長(zhǎng)內(nèi)容制作，納米AI同樣表現(xiàn)出色。用戶上傳劉慈欣小說(shuō)片段后，智能體能夠?qū)⑽淖謨?nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)量可觀的分鏡，進(jìn)而制作出時(shí)長(zhǎng)近5分鐘的短片。這些短片的畫面質(zhì)量接近專業(yè)水準(zhǔn)，鏡頭的推拉搖移等運(yùn)鏡方式也符合敘事邏輯，能夠很好地呈現(xiàn)小說(shuō)的內(nèi)容和氛圍。

梁志輝提到，用戶用劉慈欣小說(shuō)生成了4分鐘短片，也嘗試用另一個(gè)劇本生成了9分32秒的視頻，“每分鐘接近120個(gè)分鏡，幾百步調(diào)用，全程不出錯(cuò)”。

他告訴Tech星球，相較于此前L3級(jí)智能體制作90秒長(zhǎng)度的視頻，L4級(jí)納米AI已可支持10分鐘左右的長(zhǎng)視頻生產(chǎn)。平均單任務(wù)消耗500萬(wàn)至3000萬(wàn)token，任務(wù)成功率高達(dá)95.4%。

也就是說(shuō)，納米AI不僅顯著提升了長(zhǎng)視頻制作的效率與穩(wěn)定性，更以 “10分鐘”這一里程碑式的長(zhǎng)度，印證了多智能體蜂群的決定性價(jià)值。

在電商等領(lǐng)域，這一技術(shù)也得到了應(yīng)用。它能幫助商家更便捷地制作產(chǎn)品宣傳視頻，有效降低營(yíng)銷門檻 。對(duì)中小商家而言，批量制作不同版本的帶貨視頻也由此成為可能，大幅降低了入局門檻。

在高效完成復(fù)雜任務(wù)的同時(shí)，納米AI還通過機(jī)制設(shè)計(jì)確保結(jié)果的精準(zhǔn)可控。針對(duì)視頻制作、電商營(yíng)銷等場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的細(xì)節(jié)偏差，其內(nèi)建了服務(wù)于AI與人類的雙向協(xié)同機(jī)制，其中 “人在回路” 機(jī)制尤為關(guān)鍵。

用戶可在智能體執(zhí)行過程中隨時(shí)介入，對(duì)腳本、分鏡、畫面風(fēng)格等環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)優(yōu)修正，既保留了AI自主創(chuàng)作的高效性，又通過人類干預(yù)解決了復(fù)雜任務(wù)中可能出現(xiàn)的細(xì)節(jié)偏差問題，讓技術(shù)輸出更貼合實(shí)際需求。

不止視頻場(chǎng)景，目前多智能體蜂群已覆蓋視頻制作、電商帶貨、行業(yè)研究等場(chǎng)景，未來(lái)將向金融、醫(yī)療等領(lǐng)域拓展。

從單純的效率工具，到能自主協(xié)作、靈活適配人類需求的伙伴，納米AI的進(jìn)化不僅打破了內(nèi)容生產(chǎn)的壁壘，更重新定義了生產(chǎn)力的邊界。這種從工具到伙伴的跨越，正在讓生產(chǎn)力的天花板不斷提升，為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新注入全新可能。

下一個(gè)時(shí)代：讓Agent去生成Agent

若說(shuō)L4級(jí)別的智能體，如同你雇用了一支分工明確、協(xié)作緊密的團(tuán)隊(duì)。它們能代你執(zhí)行任務(wù)，且可按需無(wú)限擴(kuò)展規(guī)模，最終高效達(dá)成目標(biāo)；那么L5級(jí)別智能體，便是能自主打造這類團(tuán)隊(duì)的 “超級(jí)智能體”。

梁志輝團(tuán)隊(duì)也曾在內(nèi)部多次探討L5智能體的核心定義，認(rèn)為其關(guān)鍵或許在于“智能體生成智能體”，一旦具備這種能力，便已非常接近真正意義上的通用人工智能。

為向這一理想邁進(jìn)，納米AI已構(gòu)建起業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的AI算力與生態(tài)基座，為L(zhǎng)5級(jí)能力的實(shí)現(xiàn)打造根基。

納米AI多智能體蜂群能力表現(xiàn)優(yōu)異的技術(shù)支撐，在于其擁有行業(yè)領(lǐng)先的多智能體蜂群引擎，這是多智能體蜂群能夠支持無(wú)限工具調(diào)用、無(wú)限上下文長(zhǎng)度，可以執(zhí)行無(wú)限步驟超級(jí)任務(wù)的核心。

目前納米AI 已上線10+類多智能體蜂群，涵蓋視頻制作、內(nèi)容創(chuàng)作、行業(yè)研究、電商帶貨、旅行規(guī)劃等多個(gè)場(chǎng)景，這些多智能體蜂群由每個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)專家主導(dǎo)定制，更懂用戶，更實(shí)用。

按照其規(guī)劃，通過MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）集成海量生態(tài)伙伴資源，可讓大模型與MCP工具技能自由組合，突破現(xiàn)有同類工具。

隨著專業(yè)內(nèi)容搜索能力將持續(xù)強(qiáng)化。后續(xù)，開發(fā)者可在納米AI平臺(tái)上架自有MCP工具，直接獲取終端用戶的付費(fèi)收入，由此形成平臺(tái)、開發(fā)者、用戶三方共贏的完整閉環(huán)，構(gòu)建起可持續(xù)的商業(yè)模式。

這一邏輯恰似“iPhone+iOS”的生態(tài)體系：硬件終端為基礎(chǔ)，MCP架構(gòu)為紐帶，開發(fā)者與用戶共同繁榮生態(tài)，而這樣的生態(tài)，正是支撐 “Agent生成Agent”從概念走向現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵因素之一。

AI大戰(zhàn)的下半場(chǎng)，行業(yè)敘事正從炫技轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)落地，真正走進(jìn)普通人的生活，成為能實(shí)實(shí)在在提升生產(chǎn)力的工具。

納米AI的快速迭代，恰恰回應(yīng)了市場(chǎng)的這種深層需求。它沒有困在技術(shù)進(jìn)化的自循環(huán)里，而是在具體場(chǎng)景中拿出了扎實(shí)成果：長(zhǎng)視頻制作效率的突破、電商營(yíng)銷門檻的降低，每一步進(jìn)化都緊扣為人解決問題的核心。

與此同時(shí)，在從技術(shù)可能性落地為實(shí)際生產(chǎn)力的過程中，納米AI已率先向通用人工智能的終極目標(biāo)邁出了關(guān)鍵一步。這種先解決當(dāng)下問題、再奔赴長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)的路徑，既守住了AI的價(jià)值根本，也為行業(yè)進(jìn)化指明了清晰方向。