今年 3 月，横空出世的 Manus 让「智能体」一夜之间从技术圈进入大众视野。虽然 Manus 已 " 跑路 " 新加坡并彻底退出中国市场，但却挡不住「智能体」成为 AI 圈最大焦点：行业融资消息不断曝出，谷歌、OpenAI、字节、百度、阿里等 AI 巨头跑步入局，在刚刚结束的 2025 世界人工智能大会（WAIC）上智能体同样成最大热点之一……这一切都在说明——2025 已成为真正意义上的「智能体元年」。
作为 AI 时代的超级应用，智能体是大模型从 " 我问 AI 答 " 的信息入口进化成 " 我说 AI 做 " 的执行终端的桥梁，是释放 AI 技术价值的核心应用形态。透过智能体，用户真切地感受到，AI 不再只是聊天机器人，而是一个「能干活的助手」，与此同时智能体热潮还在加速蔓延至金融、医疗、政务、制造、教育等千行百业，一场「让 AI 动起来」的系统革命已然拉开序幕。
在体验过诸多 " 单体智能体 " 后，我最近又体验到一个比 Manus 更具潜力的智能体系统：全球首个 L4 级智能体母体系统 MasterAgent，它不仅能直接「生成」一支智能体团队，更拥有全自主决策技术让不同智能体自主协同，且允许我对每一个智能体进行改造 / 定制，这再度刷新了 AI 智能体的形态和上限。
落到实际场景中，我只需要输入一句自然语言，就能让 MasterAgent 在几分钟内完成团队的初步构建，它可以分析需求、拆解任务、创建多个智能体并配置各自的角色与职责。跟扣子等智能体不同的是，MasterAgent 不需要我写一行行代码或者进行复杂配置，也不需要我去了解智能体运作的底层逻辑，它会自动匹配所需能力去生成一个结构完整的专业多智能体集群。整体而言，MasterAgent 上手门槛低又高专业度交付，已经领先国内市面上的智能体产品。
比如我的需求是：「组建一个尽职调查团队，能够对潜在投资标的（初创公司）进行快速、全面的基本面分析，并生成结构化的投资备忘录初稿。」
三家效果对比：
MasterAgent：
类似的，还可以一句话生成拥有创作能力的内容团队、处理舆论危机的公关团队……甚至不需要去思考一个团队到底需要有哪些专业角色。
在生成智能体集群后，MasterAgent 允许我对每一个智能体进行高度自定义。
如果想要调整「团队」中的某个单一智能体的能力，或者赋予它一些特性，就可以单独进行「深度定制」——支持提示词调整、插件调整、知识库调整，当然这只需通过自然语言提出更细要求或者赋予特性。
如果发现某一个团队缺少了特定角色的智能体，可以另外单独生成对应的单智能体后再拉入「团队」，加入协作的单智能体数量是没有上限的，进一步完善多智能体集群的专业能力和产出效果——这一过程均不需要任何编码。
最重要的是，MasterAgent 生成的智能体集群不是一个「草台班子」。这些 Agent 不是互相孤立的「智能体」，而是一个能协同的专业团队，彼此间可共享信息与数据，相互调用结果，可以被组织，被安排，被培训，像流水线一样自主顺畅地完成复杂任务，实现全自动零人工干预。
简言之，MasterAgent 直接就能生成一个类似由多个各司其职的 Manus 组成的「智能体天团」，其中的每一个智能体均可面向特定场景和任务定制，相较于 Manus 更专业、更全面、更实用。
以调查 MasterAgent 背后的深圳深元人工智能科技有限公司为例，「投资尽职调查智能体团队」在接到任务需求后会进行需求解析、拆解任务、生成多智能体、分配任务，然后依据收集信息、分析状况、评估前景、识别风险、整合分析的顺序进行调研，形成最终的投资评估报告。
从结果来看，「投资尽职调查智能体团队」生成的这份投资评估报告不仅全面详实，而且准确度远超预期，甚至挖出了 MasterAgent 研发背后的「中科大 95 后团队」，对于投资调查而言无疑是关键信息。同时在涉及到「估值」等目前不存在公开数据的信息时，MasterAgent 不会产生幻觉 " 瞎编 "，而是直言「未找到」，但同时又给出了其 AI 相关初创公司的估值作为参考。在投资评估报告基础上，我还能同时要求它一键生成 PPT 和网页，方便后续进行内部报告、对外分享或者路演展示。
在类似 coze、manus 等单体智能体平台，我要实现类似的目标往往要定制 N 个智能体，或者使用 N 个智能体平台进行多轮沟通，再组合结果才行。但如今在 MasterAgent，我只需使用一条指令，几分钟等待生成，再进行少量配置，就可实现「AI 项目协作」，一次性完成任务。MasterAgent 的价值不只是帮我节省了一个人或者几个人，而是一次性给我配齐了一整支懂配合、能沟通、可培训的「多智能体专家团队」，它们一起努力完成我交待的 N 个单体任务组合的复杂任务——这正是 MasterAgent 作为全球首个「L4 级智能体母体系统」的特性之一。
从「让 AI 干活」到「让 AI 组队干活」，MasterAgent 这一跳，堪称智能体发展真正意义上的跨代升级。
从 DeepSeek 大幅降低 AI 的应用落地成本开始，整个 AI 行业都在经历着从「聊天」向「行动」的跃迁。随着模型推理能力的进化和应用场景的拓展，越来越多业内人士达成共识：智能体（Agent）就是 AI 时代的终极应用形态，其地位相当于移动时代的 App。因为智能体的出现，AI 将不再局限于提供生成文字 / 图片 / 视频这样的「信息服务」，而是具备了更复杂的任务协作和面向真实世界的执行能力。
这样的趋势，在过去半年体现得非常明显。
从 OpenAI 推出能操作网页的 Operator、智谱推出可执行本地任务的 AutoGLM，到 Manus 调用第三方智能体实现互相协作，再到 MasterAgent 基于自然语言生成多智能体集群……越来越多厂商都在探索让智能体 " 面向真实世界执行任务 "，而 AI 的价值也从内容工具，逐渐升级成一个能自主感知、分析、执行的实用型 " 生产力单元 "，开启 " 人机共智 " 的新范式。
这一方面归功于大模型的能力边界在不断拓展，具备深度思考能力的推理、多模态、长上下文、工具调用等成了基础能力。而 MCP（大模型上下文协议）生态的爆发，则让智能体具备更强的组合沟通能力和上下游协作能力。比如智能体可方便地调用搜索、计算器、PPT 生成、API 服务甚至支付等 MCP，逐步形成完整的「认知 - 行动」闭环，让 AI「动」起来。
另一方面，AI 大神、斯坦福教授吴恩达从去年起就针对智能体强调一个更精确的概念：Agentic AI。他认为比起讨论某个系统是否是智能体（Agent）的二元判断而言，我们更应该关注它具备多少「Agentic」特征，核心就是系统具备多大程度的代理性和自主性，包括行动能力、任务规划能力、工具使用能力以及多智能体协作能力等。
这种视角，也为智能体的能力评估提供了更加清晰的结构框架。行业为了更系统地理解、规划和促进智能体的发展，也参考自动驾驶的发展形态，根据核心能力将智能体进一步划分为 L0 至 L4 五个等级：
- L0 级，没有人工智能，仅有具备感知能力的工具加上行动功能；
- L1 级，基于规则的人工智能系统，但缺乏自我学习和适应能力；
- L2 级，引入模仿学习或强化学习，能够通过学习改进行为，来适应环境；
- L3 级，基于大语言模型的人工智能，能处理更复杂的任务，并且具有一定的记忆和自我反思能力；
- L4 级，提升了自主学习和泛化能力，能够更广泛地应用学到的知识，并在不同情境下进行泛化。
其中从 L3 到 L4，是智能体发展中一次质的飞跃。相比 Manus 代表的 L3 级智能体，L4 级超级智能体由单一大模型中心制（Monolithic LLM-centric）向多智能体自治协作制（Multi-Agent Autonomy &Specialization）过渡。
就现实世界来说，从来没有真正的 " 通才 "，" 一人打天下 " 的超级英雄只存在于电影中，多个 " 一专多能 " 的精英组成的团队，才是完成复杂任务的最理想组织。
正因为如此，MasterAgent 的出现具备极强的 Agentic AI 标志性意义。作为全球首个达到 L4 级别的智能体系统，其首次实现了从「调度智能体」到「生成智能体团队」的进化。相比以往的智能体系统，它更像是一个「智能体母体」，能够自动衍生出适应不同场景的专业智能体，构建起任务协作网络，并完成从内容创作到金融投资、医疗辅助、政务服务等多行业任务的落地。
这样看，MasterAgent 的出现就不只是代理能力的提升，更是一次范式转移—— MasterAgent 代表的 L4 智能体，是 AI 走向千行百业、智能体实现面向真实世界执行复杂任务，大模型真正融入生产系统的必经之路。
今天，一个越来越明确的趋势正在形成：千行百业都必须拥抱智能体。从金融到医疗，从政务到教育，从企业管理到公共服务，任何需要专业决策、流程执行和高效协作的场景，都可借助智能体大幅提高生产效率。任何企业 / 组织 / 个体都必须用好形形色色的智能体，对内省时降本增效，对外创造更多商业价值，比如企业提高客户体验、个体提升工作成果交付水准。
在这场智能体加速渗透的浪潮中，MasterAgent 提供了一种前所未有的可能性：不仅提供「智能体」，更可帮助企业、组织和个体生成一整支可自我演化、协作、执行的智能体团队。
这也将是一种 AI 产业服务模式的升级。面对不同领域的智能化需求，MasterAgent 可根据具体任务，从知识体系、行为策略、记忆机制等维度生成具备专业能力的智能体集群。
例如在金融领域，MasterAgent 可为投资机构生成分析师、风控专员、投资顾问、合规助理等虚拟角色，共同完成宏观研判、产品推荐、合规校验等流程任务；在医疗领域，MasterAgent 可在医院模拟病历分析员、医学图像识别助手、药品推荐系统、科研助手等角色，协同为医疗专家提供诊断研究支持。
这意味着，智能体不再只是一个「助手」，而是一个「部门」；不是替代某个环节，而是重塑整个流程。事实上，MasterAgent 已先于通用智能体在许多行业落地应用，深入政务、法律、金融、医疗、汽车等领域，并正在基于标杆应用提炼出面向对应场景的行业通用智能体解决方案。
在企业与组织等机构外，MasterAgent 对普通个体的改变可能更加深远。
试想，基于 MasterAgent 一个新媒体从业者不再需要招募图文编辑、视频剪辑师、美术设计，而是通过自然语言输入就能构建一个内容创作智能体团队：编辑智能体负责撰稿，编导智能体再据此自动生成视频脚本，让视频剪辑智能体生成镜头，图像智能体调用图像工具生成封面，运营智能体负责发布时间规划、渠道分发甚至数据复盘……而这一切只需一句自然语言就可实现。所以说，MasterAgent 在降低内容创作成本、提高内容创作数量、提升内容输出时效性等方面，正实实在在赋予新媒体从业者的能效提升。
对于律师、咨询师、独立开发者、自由职业者、内容创作者来说，这种「一个人，一支队伍」的工作形态，在过去几乎是天方夜谭。如今在 MasterAgent 的支持下，用户只需具备对业务的理解能力，以及类似 " 网感 " 这样的人类特有能力，就可以直接开干：无需编程、不用招聘，就能像搭积木一样拼装一个多智能体团队，让复杂任务流程化、高效化、自动化。
这不仅是生产效率的提升，更是工作方式的重构。事实上，AI 大模型爆发后，已经有越来越多的 " 一人公司 " 在出现，许多大名鼎鼎的 AI 公司的员工数量都远低于外界预期，比如图像 AIGC 公司 Midjourney 用 40 名员工创造了高达 5 亿美元的年收入；智能饮食公司 Cal AI 4 名员工创造了 1200 万美元的年收入…… MasterAgent 无疑会让 " 一人公司 " 或者 " 少人公司 " 这样的精英式 AI 创业更加普及。而对员工数量众多的大型组织来说，MasterAgent 也将助力其大幅降本增效。
未来，人们可能不会再问「AI 能帮我做什么」，而是只需交待它「我想做什么」。从这个角度看，MasterAgent 既给企业提供了一种拥抱 AI 智能体的新方式，也给每一个普通人，打开了与 AI 共生协作的可能性。
