人工智能专题报告：Operator和Manus打开AI Agent时代

行业研究行业专题计算机：人工智能投资评级：优于大市

证券分析师：熊莉 xiongli1@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980519030002证券分析师：库宏垚 kuhongyao@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980520010001联系人：云梦泽 yunmengze@guosen.com.cn

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• AI Agent是人机交互新范式。AI Agent是能够感知环境、进行决策、执行动作的智能体，在2023已顺应大模型浪潮而生，随着多模态等技术逐步成熟，当前各厂商持续推出相关产品，Agent已开始逐步进入各个场景的工作流中，成为人机协同新范式。根据Roots Analysis预测数据，预计24年全球AI Agent市场规模为52.9亿美金，预计2035年达到2168亿美金，对应24-35年CAGR为40.15%。

• OpenAI推出Operator ，AI正式迈入Agent时代。Operator由CUA新模型提供支持，其通过强化学习实现了GPT-4o的视觉能力与高级推理相结合，可以像人类一样完成与图形用户界面（GUI）的交互。Operator运行在浏览器中，在云端构建虚拟环境来执行操作，工作步骤主要分为感知、推理、执行。当前Operator测试数据优于前期SOTA，但与人类差距仍较大，目前仍在快速进步中。

• Operator遵守严格的数据使用和法律要求。OpenAI在数据使用上，除了公开和用户提供的信息之外，还有较多的第三方公司合作。美国法律对OpenAI在数据访问的隐私保护、数据安全、版权、特定领域数据保护等均有要求，Operator也提供了较为严格的安全措施。

• Operator在多个场景应用已逐步显示潜力。Operator 的一些典型应用场景包括：旅行预订、购物、餐厅预订、行政任务、市场营销、与各行业合作。OpenAI 正与 DoorDash、Instacart、OpenTable 和 Priceline 等公司合作，以改进 Operator 在现实世界中的应用。

中国团队推出全球首个通用AI Agent Manus，性能表现优异，与阿里千万达到合作。Manus定位为全球第一款通用Agen，面对各类复杂多变的任务，Manus在自己的虚拟环境中灵活调用各类工具——编写并执行代码、智能浏览网页、操作各类网页应用——目标为用户直接交付完整的任务成果。在官方演示中，Manus展现了其筛选简历、遴选房产、股票分析等多种应用场景。在GAIA基准测试中，Manus在所有三个难度级别上都取得了新的最先进（SOTA）表现。目前Manus平台宣布将与阿里通义千问团队正式达成战略合作。

• 投资建议：维持“优于大市”评级。Agent能够分解执行用户指令，通过调用工具、生成代码等来完成任务，是业务+大模型的完美结合。C端Agent有望重塑流量入口，B端Agent将展现私域数据价值，落地行业Know-how。B和C两端Agent有望快速发展，看好AI应用。

• 风险提示：AI Agent成熟度发展不及预期；AI产业进步放缓；市场需求疲弱；下游IT开支放缓等。

01 AI Agent将成为人机协同新范式02 OpenAI 率先发布Operator智能体，AI进入Agent时代03 Operator遵守严格的数据使用规范和法律要求04 Operator已展现较多场景的应用潜力05 中国团队推出全球首个通用AI Agent Manus，性能表现优异【 06 投资建议与风险提示

• 全球AI快速扩张，中美领先应用落地。2022年，以ChatGPT为代表的大语言模型出现，掀起了全球AI浪潮。2023年开始，大模型的多模态能力显著增强，模型可用性进一步提升，推动全球AI行业快速扩张。在基础模型层面，据斯坦福大学数据，2023年共发布149个基础模型，为2022年的两倍，模型数量快速增加。据中国信通院数据，中美两国在AI领域中处于领先地位。截至2024年，全球AI企业数量超3万家，其中美国企业超1万家，占比达34%，中国占全球的15%，位居第二。全球AI大模型数量为1328个（包含同一企业、同一模型的不同参数版本），美国的AI大模型数量占比44%，中国大模型数量占比为36%。随着大模型行业发展逐步成熟，厂商之间开始出现明显的价格竞争与市场份额抢占。同时，DeepSeek等开源模型的性能快速提升，开源与闭源模型之间差距逐步缩小，进一步刺激了各模型应用成本下降。在上述因素推动下，用户与AI协作的条件逐渐成熟，AI应用有望在2025年于中、美两国快速发展。

图：国内外大模型调用价格持续下降

资料来源：OpenAI官网，谷歌官网，通义千问官网，国信证券经济研究所整理

图：中美AI企业处于领先地位

资料来源：中国通信院-《全球数字经济白皮书》-2023年-P29，国信证券经济研究所整理

• AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AI Agent和传统大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt实现的，用户prompt是否清晰明确会影响大模型回答的效果，而AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。

• 基于大模型的Agent不仅可以让每个人都有增强能力的专属智能助理，还将改变人类与AI协同的模式。随着大模型的发展，人类与模型的协同方式从最初的聊天机器人转变为Copilot，并逐步向Agent探索。Agent的落地将给AI应用带来颠覆性变化，打开AI在垂直行业渗透的入口。随着自然语言处理、机器学习和生成式AI的进步，AI Agent的多功能性和部署量将急剧增长。

图：人类与AI交互方式转变

资料来源：头豹研究院，Frost & Sullivan，国信证券经济研究所整理

图：AI Agent打开垂直行业应用入口

资料来源：头豹研究院，Frost & Sullivan，国信证券经济研究所整理

• AI Agent将成为新一代智能交互范式。AI Agent是能够感知环境、进行决策、执行动作的智能体，在2023已顺应大模型浪潮而生，随着多模态等技术逐步成熟，当前各厂商持续推出相关产品，Agent已开始逐步进入各个场景的工作流中。根据Gartner预测，到2028年至少15%的日常工作由AI Agent自主完成，33%的企业软件也将保护AI Agent。

• AI Agent需要具备三大核心能力。根据OpenAI前应用研究主管的经典定义，一个合规的Agent需要三大核心能力：规划，将复杂任务分解成一些列子步骤；工具使用，选取最合适的工具并熟练应用；记忆，既有短期记忆存储即时信息，又有长期记忆沉淀持久知识。目前Agent底层技术在持续进步，因此相关代表产品也在应运而生。

图：Agent的核心能力

资料来源：36Kr，国信证券经济研究所整理

• AI Agent持续提升，有望改变传统工作范式。传统的工作范式是基于面向过程架构，以人为中心，AI为辅助，有固定形态的交互界面、预定义有限域的任务、信息分发平台等；基于AI Agent的工作范式基于面向目标架构，以AI为中心，人为辅助，变更为动态人机交互界面、无预限制有限域任务、知识和世界模型的分发平台等。

• AI Agent市场处于早期阶段，商业化产品落地前夕。目前，商业类AI Agent产品处于探索期，根据Y Combinator披露数据，24年冬季入营项目中，AI Agent项目占比接近80%，处于规模化应用前夕。根据Roots Analysis预测数据，预计24年全球AI Agent市场规模为52.9亿美金，预计2035年达到2168亿美金，对应24-35年CAGR为40.15%。国内AI Agent快速发展，根据华经产业研究院披露数据，23年中国AI Agent市场规模为59.81亿元人民币，预计24年将超过百亿元，市场规模快速增长。

图：24年Y Combinator冬季入营项目中Agent项目占比近80%

资料来源：YC数据，甲子光年，国信证券经济研究所整理

图：24年全球AI Agent市场规模为52.9亿美金，预计35年达2168亿美金

资料来源：Roots Analysis，国信证券经济研究所整理

01 AI Agent将成为人机协同新范式02 1 OpenAI 率先发布Operator智能体，AI进入Agent时代03 Operator遵守严格的数据使用规范和法律要求04 Operator已展现较多场景的应用潜力05 中国团队推出全球首个通用AI Agent Manus，性能表现优异【 06 投资建议与风险提示

• OpenAI推出Operator智能体，模拟人类在电脑上的操作行为。2025年1月OpenAI上线了其首个AI Agent Operator，Operator 能够模拟人类在电脑上的动作，如通过点击、滚动、输入等与电脑交互，并完成相关任务。Operator可以浏览网页、填写表格、订购商品、预定餐厅等，如输入餐厅预订要求后，Operator 会在分析需求后直接打开一个云端浏览器并执行搜索、查找、预定等相关操作。

• Operator仍处于研究预览阶段。Agent是AI产业当前进步重要方向之一，应用准确率仍待持续提升。为了确保安全和迭代进度，目前Operator处于研究预览阶段，仅面向美国的 ChatGPT Pro（200 美元/月）用户，Plus 用户也不能体验，未来将进一步扩展用户。

图：Operator用户界面

资料来源：OpenAI官网，国信证券经济研究所整理

图：Operator应用场景

资料来源：OpenAI官网，国信证券经济研究所整理

• Operator代表OpenAI拉开L3级Agent时代序幕。OpenAI内部将AI发展阶段定义为5个阶段：聊天机器人（具备对话能力）、推理者（具备人类问题解决能力）、Agent（具备执行任务能力）、创新者（具备创造发明能力）、组织者（具备组织工作能力）。Operator实现了AI与数字系统的交互，将自动执行桌面任务成为可能，而非调用固定API，Agent成为AI发展的新阶段。

• CUA是Operator工作的主要Agent。Computer-Using Agent（CUA）是一个计算机使用代理，其通过强化学习实现了GPT-4o 的视觉能力与高级推理相结合，可以像人类一样完成与图形用户界面（GUI）的交互。CUA将高级 GUI 感知与结构化问题解决相结合，将任务分解为多步骤计划，且会在出现问题时自动纠错。

图：OpenAI定义的5个AI发展阶段

Level1	Chatbots,Al with conversational language
Level2	Reasoners,human-level problemsolving
Level3	Agents,systemsthatcantakeactions
Level 4	Innovators,Al thatcanaid ininvention
Level5	Organizations,Al that can do the work of an organization

资料来源：OpenAI 官网，国信证券经济研究所整理

• Operator运行在浏览器的虚拟环境中。当前Operator主要运行在浏览器中，并构建出虚拟环境和资源进行CUA一些列动作执行。这样可以保证 Operator 建立多重安全控制，且避免对用户本地系统造成干扰。

• 感知：将任务文本和当前屏幕截图一起输入给模型，提供计算机当前状态的可视化快照。

• 推理：CUA使用思维链来推理后续步骤，同时考虑当前和过去的屏幕和动作。CUA同步观察和评估结果，并动态适应各环节步骤。

• 执行：执行点击、滚动、输入等各种动作，直到任务完成或者需要用户输入。对于敏感操作，CUA将寻求用户确认，如验证码登。

图：Operator工作原理

资料来源：OpenAI 官网，国信证券经济研究所整理

• Operator测试数据优于前期SOTA，但与人类差距仍较大。OSWorld是一个用于评估多模态Agent的测试集，WebArena是用于评估Agent浏览器使用性能的测试集。测评结果显示，Operator在 OSWorld上实现了成功率38.1%；WebArena 上实现了 58.1% 的成功率；在 WebVoyager 上实现了 87% 的基于 Web 的任务的成功率，但是 WebVoyager大多数任务都相对简单。目前Operator超过了前期最优水平，但相比人类72%以上的成功率仍有较大差距。

• Operator仍在持续进步中。目前Operator仍不完美，并且可能会犯错误。在内部测试数据，Operator在创建PPT和日历等复杂界面时会遇到挑战，在复杂的文本编辑方面表现较差 (成功率为 40%)。

图：Operator应用性能测试

Benchmark type	Benchmark	Computer use (universal interface)		Web browsing agents	Human
Benchmark type	Benchmark	OpenAI CUA	Previous SOTA	Previous SOTA	Human
Computer use	OSWorld	38.1%	22.0%	-	72.4%
Browser use	WebArena	58.1%	36.2%	57.1%	78.2%
	WebVoyager	87.0%	56.0%	87.0%	-

资料来源：OpenAI官网，国信证券经济研究所整理

• Operator已考虑了三层安全机制。Operator运行在虚拟浏览器环境中，一方面是保证运行资源，一方面是可以建立多种安全机制。OpenAI进行了严格的安全设计，例如不能访问某些网站，叠加实时审核和检测系统，并进行了大量红队测试。目前Operator仍在根据真实的使用反馈在持续改进其安全性。

• Operator未来计划三大进步方向。第一，通过API使用CUA，公开为 Operator 提供支持的模型CUA，方便开发者构建自己的Agent。第二，继续提高 Operator 处理更长、更复杂的工作流程的能力。第三，计划将 Operator扩展到 Plus、Team 和 Enterprise 用户，在Operator达到一定安全性和可用性后，将其功能直接集成到 ChatGPT 中。

图：Operator安全措施

三层防护机制		主要功能	具体内容在浏览器中输入敏感信息时，需要用户接管
		接管模式	具体内容在浏览器中输入敏感信息时，需要用户接管
第一层：	的控制权	层：保证用户	用户确认
		任务限制	拒绝某些敏感任务，包括非法和有害任务
		监视模式	在敏感站点密切监督其操作，让用户可以发现其中潜在错误
第二层：管理数据隐私		训练退出	可以关闭“为每个人改进模型”选项，即Operator中的数据不会被用来训练
第二层：管理数据隐私		透明数据管理	用户可以在隐私设置中选择，一键删除所有浏览数据并注销所有站点
第三层：抵御攻击的防御措施		谨慎导航	检测和过滤掉提示词注入、恶意代码或网络钓鱼等攻击
		监控	有专门的“监控模型”监视可疑行为，如果出现问题，可以暂停任务
		检测管道	自动检测和人工审核持续识别可疑访问模式和新威胁，并快速标记并更新防护措施

资料来源：OpenAI官网，国信证券经济研究所整理

01 AI Agent将成为人机协同新范式
02 OpenAI 率先发布Operator智能体，AI进入Agent时代
03 Operator遵守严格的数据使用规范和法律要求
04 Operator已展现较多场景的应用潜力
05 中国团队推出全球首个通用AI Agent Manus，性能表现优异
06 投资建议与风险提示

• OpenAI 的基础模型（包括支持 ChatGPT 的模型）是使用三个主要信息源开发的：（1）互联网上公开的信息，（2）与第三方合作访问的信息，以及（3）用户或人类培训师和研究人员提供或生成的信息。

• 第三方公司：DoorDash、Instacart、OpenTable、Priceline、StubHub、Thumbtack、Uber 等。

• 数据来源：仅采集互联网上免费公开的信息，不主动搜索付费墙后或暗网中的数据。同时，采用过滤机制剔除仇恨言论、成人内容、以个人信息为主的网站和垃圾邮件等不希望模型学习或输出的信息，这些数据用于训练模型。

• 个人信息使用：虽然训练数据中可能包含个人信息，但OpenAI 不会主动搜集此类信息，也不会利用它们建立个人档案、联系用户、进行广告投放或推广产品。所有数据仅用于提升模型在预测、推理和解决问题方面的能力。

图：Operator生态系统合作伙伴

DOORDASH	Etsy	HIPCAMP	xinstcart
				Operabe
prcelina	StubHub	0	OThunbtack	Uber

资料来源：OpenAI官网，国信证券经济研究所整理

图：Open AI对于个人信息的使用

个人资料种类	个人信息的使用	个人资料披露
如上所述，我们收集以下信息：	我们将这些信息用于上述以下目的:	如上所述，我们可能会在下列情况下披露此信息：
·标识符，例如您的姓名、联系方式、IP地址和其他设备标识符	·提供、分析和维护我们的服务	·供应商、服务提供商和关联公司
·商业信息，例如您的交易历史记录	·改进和发展我们的服务并开展研究	按照我们的指示进行处理
·网络活动信息，例如内容以及您如何与我们的服务互动	·与您沟通，包括向您发送有关我们的服务和活动的信息	·政府机构或其他第三方出于上述法律原因
·通讯信息，例如您向我们发送电子邮件时的联系信息	·防止欺诈、非法活动或滥用我们的服务，并保护我们的系统和服务的安全	·交易涉及的各方
·地理位置数据，例如根据IP地址等信息确定您的设备访问我们服务的大致区域，或您选择提供的精确位置信息	·遵守法律义务并保护我们的用户、OpenAl	·出于上述原因的企业帐户管理员
·您的帐户凭证和付款信息	或第三方的权利、隐私、安全或财产	·您与之互动或共享信息的其他用户和第三方

资料来源：OpenAI官网，国信证券经济研究所整理

美国关于OpenAI的数据访问的法律法规涉及多个层面，包括隐私保护、数据安全、版权、特定领域数据保护等。这些规定要求其保护用户隐私、确保数据安全、实施数据最小化及敏感数据保护，同时禁止未经授权的数据访问和电子通信拦截，并严格遵守版权保护措施，同时还需确保人工智能决策过程的透明、公平并定期接受审计。

• Operator必须遵守的数据使用规则：数据最小化、敏感数据保护、用户权力。

图：相关法律法规

法律法规	具体内容
加州消费者隐私法 (CCPA)	要求企业在处理加州居民的个人数据时，需遵循透明度、消费者权利保护和数据安全等原则。对于Operator来说，这意味着在处理加州用户数据时，必须明确告知用户数据的收集、使用和共享方式，并允许用户访问、删除其个人信息，以及选择不出售其个人信息。
算法问责法案	旨在揭开人工智能决策过程的面纱。《算法问责法案》将要求openai对其人工智能系统进行彻底评估，密切关注公平性、偏见和隐私等问题。定期审计将被要求确保人工智能不会延续有害的偏见或歧视性做法。
计算机欺诈及滥用法（CFAA）	禁止未经授权访问计算机系统以获取受保护信息的行为。Operator在数据访问过程中，必须确保其行为符合该法律要求，避免未经授权的访问。
电子通信隐私法（ECPA）	规定了对电子通信的保护措施，禁止未经授权截获或访问电子通信。Operator在处理涉及电子通信的数据时，需遵守该法律。
数字千年版权法（DMCA）	该法案规定了数字作品的版权保护措施，包括禁止移除著作权管理信息等。Operator在处理数据时，不得规避版权保护措施，如破解DRM。不得移除或修改版权信息（CMI）。不得存储或传播受保护内容，避免生成侵权作品。应遵守“安全港"规则，确保版权合规Operator在处理数据时，需避免违反DMCA的相关规定。
美国数据隐私和保护法案 (APRA)	数据最小化：APRA法案要求实体只能基于特定事由在必要、适度和有限的范围内提供特定产品或服务。对于 Operator来说，这意味着在处理用户数据时，必须确保收集和使用的数据是实现其功能所必需的，避免过度收集。敏感数据保护：法案新增了对敏感数据和生物信息的保护规定，在符合"最小化必要原则"的前提下，对敏感数据或生物信息的转移还需要事前获得个人的明确同意。Operator在处理用户敏感数据时，必须遵循这一要求。用户权利：该法案还要求受监管的实体在使用用户数据时保持透明，并给予用户访问、纠正、删除和导出数据的权利，以及选择退出定向广告和数据传输的权利。Operator需确保用户能够方便地行使这些权利。

资料来源：INFO SECURED等，国信证券经济研究所整理

1.执行错误与逻辑漏洞

MIT的研究显示，Operator在需要交互逻辑的任务中表现不佳，例如无法正确使用在线设计工具或解决数学问题，导致任务失败。若此类错误导致用户经济损失（如错误预订高价机票或泄露敏感信息），责任应由开发者（OpenAI）、用户还是第三方平台承担？目前尚无明确界定。

案例：用户指令Operator预订餐厅，若因界面识别错误导致重复扣款，OpenAI可能以“研究预览版”为由推脱责任，而用户协议中的免责条款可能进一步模糊权责。

2.绕过安全机制的潜在风险

Operator宣称可绕过CAPTCHA验证，虽旨在提升效率，但可能被黑产利用进行自动化攻击（如批量注册账号或爬取数据）。此类滥用行为的追责链条复杂：OpenAI是否需为技术能力被滥用负责？平台方（如电商网站）是否需承担防御不力之责？

3.与第三方服务的接口责任

OpenAI与DoorDash、Uber等平台合作，确保Operator符合其规范。然而，若Operator在调用第三方API时触发错误（如错误下单或支付失败），责任划分将涉及多个主体：

• 技术提供商（OpenAI）：模型设计缺陷或指令解析错误。

• 合作企业（如Instacart）：接口兼容性问题或服务端故障。

• 用户：指令模糊或未及时干预敏感操作。

• 现有合作框架缺乏对责任分摊的明确规定，导致纠纷解决困难。

4. 数据隐私的灰色地带

Operator通过截图处理任务，可能临时存储敏感信息（如支付页面截图）。尽管OpenAI声称禁用“改进模型”选项可阻止数据用于训练，但未明确说明截图存储周期与访问权限。若发生数据泄露，用户难以追溯责任主体（OpenAI、云服务提供商或黑客）。

Ø OpenAI Operator 的一些典型应用场景包括：旅行预订、购物、餐厅预订、行政任务、市场营销、与各行业合作。此外，OpenAI 正与 DoorDash、Instacart、OpenTable 和 Priceline 等公司合作，以改进 Operator 在现实世界中的应用。这意味着Operator 的功能将不断完善，并更好地满足不同行业用户的需求。

案例1：使用Operator预订餐厅

实现步骤：1）直接帮你找餐厅、看评分、订位置；2）遇到时间冲突会智能推荐其他时段；3）基本实现全自动化操作，只有在遇到登录、支付等操作时，Operator会将操作权交还给用户。

图：用户发出指令，要求Operator帮忙预定特定时间段的餐厅

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

图：Operator根据要求搜索餐厅，看评分，订位置，人工确认之后将个人信息留给餐厅

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

案例2：使用Operator网购下单

实现步骤：1）上传购物要求或者购物清单照片；2）自动采购多平台比价，确保性价比最高；3）按需求加入购物车

案例3：使用Operator订机票酒店

实现步骤：1）一键搜索比价；2）推荐最佳方案；3）提交客户个人信息，完成订票。

以上操作基本由AI完成，只有在遇到登录、支付等操作时，Operator会将操作权交还给用户。

图：用户发出指令之后，Operator打开多个购物网站开始比价

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

图：比价结束之后开始订票，需要输入客户个人信息时进行询问

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

以上的案例中，Operator表现出强大的性能，仿佛是一个24小时的个人助理。该助理的最强技能是可以支持多任务并行处理，能同时接受指令，完成订餐、网购、搜集资料、做研究看新闻、做总结等操作。

案例4：Operator的多任务操作，根据用户想吃的食物，将所有食材都加入购物车

实现步骤：1）搜集食物图片，解析食材；2）根据食材列好购物清单；3）登录购物网站进行比价，最后列出性价比最高的方案。

以上操作中，Operator的逻辑和人类一样，看到实物图片、点击对应的按钮。这和其他使用API或者基于编程接口的Agent不同，它是基于文本的思维链进行推理。

图：Operator搜索食物图片，解析食材

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

图：Operator询问用户意愿（如经常购买食材的网站），确认之后跳转网购界面

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

除了生活助手之外，Operator在办公场景下也是一个好用的助手，可以辅助完成企业办公行政任务，市场营销、研究任务等。

案例5：Operator阅读新闻，并根据要求搜集近期的相关热点。

实现步骤：1）接受指令，调用网页搜索；2）关键词检索，返回文档。

案例6：阅读文学作品，写出读后感。

在这个案例中，Operator很快检索到了《战争与和平》的第一章，并且总结了大致内容，写的阅读点评略缺乏文字美感。

图：Operator可作为办公助手，搜索近期AI新闻热点

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

图：Operator很快找到对应的文学作品，并快速阅读

资料来源：Operator官网，国信证券经济研究所整理

• 3月6日，来自中国的创业公司Monica正式对外发布通用型AI Agent产品Manus。据团队介绍，“Manus是全球第一款通用Agent产品，可以解决各类复杂多变的任务。无论用户需要深入的市场调研、繁琐的文件批量处理、个性化的旅行规划还是专业的数据分析，Manus都能通过独立思考和系统规划，在自己的虚拟环境中灵活调用各类工具——编写并执行代码、智能浏览网页、操作各类网页应用——为用户直接交付完整的任务成果，而非仅仅提供建议或答案。

• Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，显示其性能超越Open AI的同层次大模型。GAIA为FAIR、Meta、HuggingFace等于2023年发布的通用人工智能助手基准测试，提出了系列需要推理、多模态处理、网页浏览和工具使用等基本能力的现实世界问题。对于人类来说，这些问题在概念上很简单，但对大多数先进的人工智能来说却具有挑战性：测试中人类受访者正确率达92%，而配备插件的GPT-4仅获得15%。GAIA可以根据解决问题所需的步骤数量和所需的不同工具数量分为三个难度级别：

• 1）Level 1：问题通常不需要工具，或最多使用一个工具，不超过 5 步；

• 2）Level 2：问题通常涉及更多步骤，大约在 5 到 10 步之间，且需要结合不同的工具；

• 3）Level 3：问题是为接近完美的通用助手设计的，需要执行任意长度的操作序列，使用任意数量的工具，并访问一般世界。图：GAIA评估中不同能力要求的分布情况

资料来源：Meta等-《GAIA: A Benchmark for General AI Assistants》-2023年-P6，国信证券经济研究所整理

• 根据官方网站信息，在GAIA基准测试中，Manus在所有三个难度级别上都取得了新的最先进（SOTA）表现。除了基准测试，Manus还在Upwork（自由职业者服务平台）和Fiverr（同上）等平台上解决真实世界的问题，并在Kaggle竞赛（数据科学与机器学习竞赛平台）中有着出色表现。

• 在实际使用当中，目前Manus官网已提供多种处理现实世界任务的案例，包括个性化旅行规划（整合旅行信息、为用户创建定制旅行手册）、深度股票分析（全面股票洞察）、保险政策比较（创建保险政策比较表）、供应商采购（找到最适合用户需求的供应商）、财务报告分析（研究和数据分析捕捉市场对特定公司的情绪变化）、专业数据整理（创业公司列表整理）、教育内容创建（为中学教师创建视频演示材料）等。目前，该产品还在内测之中，用户可在登录后申请加入内测。

图：Manus刷新GAIA测试成绩记录

资料来源：Manus官网，国信证券经济研究所整理

图：Manus涵盖多种不同应用场景

资料来源：Manus官网，国信证券经济研究所整理

• Manus强调直接交付最终结果的能力，而非单纯回答问题。Manus目前采用多代理架构（Multiple Agent），将复杂任务拆分为规划、执行、验证等子模块，运行在独立的虚拟机中，通过规划代理、执行代理、验证代理的分工协作机制来大幅提升对复杂任务的处理效率，并通过并行计算缩短响应时间。

• 在Multiple Agent架构中，每个代理可能基于独立的语言模型或强化学习模型，彼此通过API或消息队列通信。同时每个任务也都在沙盒中运行，避免干扰其他任务，支持云端扩展。每个独立模型都能模仿人类处理任务的流程，比如先思考和规划，理解复杂指令并拆解为可执行的步骤，再调用合适的工具。Manus的这套多代理架构更像由多个助理通过协助的方式，分别完成检索资源、对接、验证信息是否有效等工作，来帮用户完成整个工作流程。

• Manus背后的团队名为Monica.im。Monica是All-in-One的AI助手，产品形态从浏览器插件拓展至App、网页端，主流的使用场景是当用户在浏览器中点开它的小图标，就能直接使用其接入的各大主流模型。Monica团队本身并不自研大模型，而是基于业内大模型开发“套壳”产品，通过多模型动态调用（GPT-4、Claude3、Gemini）提升综合能力。目前，Manus没有透露背后调用的基础大模型的名字，推测也是不同大模型搭配使用。

• 与阿里达成合作，生态进一步扩张。3月11日，Manus平台宣布将与阿里通义千问团队正式达成战略合作。双方将基于通义千问系列开源模型，在国产模型和算力平台上实现Manus的全部功能。目前两家技术团队已展开紧密协作，致力于为中国用户打造更具创造力的通用智能体产品，Manus产品使用了不同的基于阿里千问大模型（Qwen）的微调模型。

• 在官方演示中，官方展示了Manus在多领域的应用，展现出了极强的处理任务能力：

• 1）筛选简历：官方向Manus发送了一个包含10份简历的压缩文件，Manus像专业招聘人员一样，先解压文件，然后逐页浏览每份简历，并记录重要信息。Manus还能异步处理文件，这意味着用户可以随时关闭电脑，等任务完成后，Manus会通知用户。在这个过程中，用户也可以随时给Manus新的指令。处理过程中，官方继续向Manus上传5份简历。在认真阅读了所有15份简历后，Manus给出了排名建议，并提供了候选人资料和评估标准作为参考，并支持生成电子表格。下次执行类似任务时，Manus会直接以电子表格的形式交付结果；

• 2）遴选房产：案例中用户希望在纽约购买房产，输入的要求是希望同时有安全的社区环境、低犯罪率，以及优质的中小学教育资源，同时要求在每月固定收入的情况下负担的起。在案例中，Manus将复杂任务分解为待办事项列表，包括研究安全社区、识别优质学校、计算预算、搜索房产等。并通过网络搜索，仔细阅读有关纽约最安全社区的文章，收集相关信息。同时，Manus通过编写Python程序，根据用户收入计算可负担的房产预算。结合房地产网站上相关的房价信息，根据预算范围筛选房产列表。最后，Manus会整合所有收集的信息，撰写详细报告，包括社区安全分析、学校质量评估、预算分析、推荐房产列表以及相关资源链接；

• 3）股票价格分析：案例给出的任务是分析过去三年中英伟达、迈威尔科技和台积电股票价格之间的相关性。在案例中，Manus与真正的股票经纪人非常相似，它先是通过API访问雅虎金融等信息网站，来获取股票历史数据，同时还会交叉验证数据准确程度，避免被单一信息来源误导，对最终产生结果带来重大影响。在这个案例中，Manus同样用到了编写Python代码、进行数据分析和可视化的能力，同时还引入了金融相关的专业工具进行分析，最终通过数据可视化图表，搭配详尽的综合分析报告的方式，向用户反馈其中的因果关系。

图：Manus能记住用户在内容生成流程中的偏好

资料来源：Manus官网，国信证券经济研究所整理

图：Manus自动筛选房源

资料来源：Manus官网，国信证券经济研究所整理

• 基于Manus能力定位，推测其能力组合可拆解为以下模块：1）Compute Use：类似Anthropic的Computer Use架构，允许AI在虚拟机中直接操作电脑（如浏览器、应用、代码），执行复杂任务；2）虚拟机：所有任务在独立虚拟机中运行；3）Artifacts：用户可以直接在生成内容的旁边进行修改，实时查看更改效果；4）内置多Agent协作：采用Multiple Agent架构，通过规划代理（Plan Agent）、执行代理（Execution Agent）、验证代理（Validation Agent）分工协作，实现任务闭环。

• 未来可能性：Agent通常基于应用场景、个人习惯进行优化，而Manus定位为通用模型，这与Agent的使用理念存在矛盾。基于此，未来Manus可能会定位为新入口，整合市面上多种Agent、Compute use能力，然而整合工作量巨大，需要解决技术兼容性、数据隐私保护以及用户体验优化等诸多问题，可能会采用MCP的协议模式整合。

• 生态贡献：目前官方将计划在今年开源Manus中的部分模型，特别是Manus的推理（postering）部分，有望推动AI应用的落地。Manus能够在云端独立完成任务，无需人工干预，直接交付完整的任务成果，同时由多种模型支持，具备强大的工具调用能力，可灵活编写代码、智能浏览网页和操作各类应用。因此，Manus不仅仅局限于单一任务，而是能够跨领域、跨任务地提供解决方案，各家模型厂商有望内化Manus的通用任务执行能力，推出在多领域具有泛化应用效果的模型。同时，应用厂商亦可借鉴Manus开源的应用领域，对相关的模型落地方案进行优化，提升垂类应用模型的可用性及面对复杂任务时的准确度。Manus模式或将与AI搜索模式类似，成为AI应用方式的新路径。

表：中国AI Agent公司及相关项目

领域	相关公司	Agent相关布局
通用企业 Agent	用友网络	智友借助自然语言处理和智能调度系统，连接企业内部财务、人力、营销、供应链等多个企业级AI智能体，用户用自然语言发出指令，智友就能理解分析，自动分解任务，协调数百个专业分工智能体合作，无需人工参与即可完成任务并交付成果，用户只需在关键决策环节确认审批
	金蝶国际	发布了苍穹AI管理助手及其移动形态，为财务、人力、采购、开发等多个业务场景提供了个性化智能解决方案。苍穹Agent平台提供多模型混合应用能力，能够根据不同的业务需求，灵活调用DeepSeek、金蝶苍穹大模型等业界领先的AI大模型进行业务处理
	京北方	全面构建起面向未来的AI Agent，AI大模型服务平台搭载智能运维解决方案，能够实现更智能的资源调度、自动化运维和精准的故障预测，从而降低运营成本并提高系统稳定性。该平台结合阿里通义千问大模型的自然语言处理能力，探索智能化数据查询方案，利用语义理解技术识别运维人员的查询意图，并自动调用相关数据接口，优化查询流程，提高数据获取的便捷性和响应速度
金融	宇信科技	近期推出的AI-SCRM私域智慧运营平台4.0版本，集成DeepSeek等诸多金融大模型，本次升级创新推出的零代码Agent构建平台，将复杂的AI模型训练转化为直观的拖拽操作。运营人员通过图形化界面即可完成智能客服工作流编排、精准营销策略树搭建和自动化质检流程配置，重塑银行私域运营范式
	中科金财	AIAgent开发运行平台提供Agent创建、多基座模型调用、工作流定义等功能，能够根据行业场景需求自动路由调度最适合的大模型并完成Agent创建，已形成生成式业务流程Agent、智能客服Agent、智能信贷Agent、智能投研Agent、账户管理Agent、智能座舱Agent等产品，以打造多任务、复杂任务的智能体为目标，在部分产品中使用Multiple Agent架构
	天阳科技	推出DeepSeek版包含产融分析和拓客智能体的产融大模型产品，基于大数据+大模型+机器学习的分析能力，通过50+智能Agent协同矩阵，在数分钟内生成专业级产融报告，覆盖企业竞争力评估、营销策略、融资方案设计等客群经营全流程
政务	博思软件	公司在智慧财政财务领域的智能探索、智能问答、智能协办、智能报告均有相关应用，基于财政一体化、运行监测知识和数据预训练，结合国产化通用大模型、向量库检索增强、知识图谱等技术，进行多应用场景微调，致力打造财政垂直领域AI智能中台和多场景AI Agent。同时，公司在政府采购等公共采购领域开展相关预研工作。
政务	久其软件	公司基于女娲GPT已开发了多个领域与行业化Agent，助力政企客户快速接入大模型、连接业务、调优、快速应用，降低大模型应用门槛，并解决业务系统融合等应用难题。已通过Agent智能体实现智能分析、智能统计等，帮助企业更高效地处理数据和进行决策
法律	华宇软件	发布法律行业垂类大模型华宇万象，构建了以大模型+为核心的应用生态。发布万象+Agent开发平台，在公安、政法委等多个行业客户单位部署上线，发布基于此平台搭建警情分析等智能体应用，助力客户新价值创造
法律	金桥信息	金桥与阿里合作研发多元解纷平台，AI技术不断赋能多元解纷业务，利用Agent技术提升司法和政务效率推出新一代智能电子病历平台（V7），深度融合AI前沿技术与临床实践，为临床工作人员提供AI助手和虚拟病房等智能数据交互功能，为诊断支持、辅助诊疗、病情预
医疗	嘉和美康	警、疾病风险预测提供支持在推出的大模型中间件Tong LMM的基础上，演化升级东方通智能体平台Tong AgentPlatform。该产品作为Agent应用开发平台，承担着大模型与智能体应用之间的桥梁
医疗	东方通	作用，支持融合企业工具、数据等快速构建智能体，在精准度、思维链、业务流程等方面赋能智能体应用
虚拟机	深信服	提供虚拟机，端点安全Agent、VDIAgent、云主机Agent等，保障企业网络安全和设备管理

资料来源：公司官网，公司财报，国信证券经济研究所整理

01 AI Agent将成为人机协同新范式02 OpenAI 率先发布Operator智能体，AI进入Agent时代03 Operator遵守严格的数据使用规范和法律要求04 Operator已展现较多场景的应用潜力05 中国团队推出全球首个通用AI Agent Manus，性能表现优异06 投资建议与风险提示

• Agent时代的到来，标志着合理运用大模型，解决具体问题的“仿生人”产生。Agent的意义可以简单理解为大模型“核心调度器”，或者“大模型路由器”。借助任务规划、数据存储和外部资源搜索能力，Agent能够分解执行客户的指令，并且能自制生成代码，并输出结果，为业务+大模型的深度融合。从Chatbot到Agent的演变，中间封装了多步Promot提示词环节，为具体场景Konw-how的智能化落地，不同行业、不同任务均有所不同。当前海外垂直Agent快速发展，国内Manus亦发布通用Agent，是未来AI发展解决实际问题的确定性方向。未来AI快速发展后，将覆盖下游领域，实现全面人机协同。

• 目前C端Agent正在重塑流量入口，很多现有App将变成工具，内嵌到更大的Agent中。垂直领域Agent也将快速丰富，B端Agent将对垂直私域数据进行智能体改造，让Kown-how的智能实现固化，这类Agent或将率先落地。

• 我们对人工智能行业维持“优于大市”评级。Agent发展打开了人机协同全新范式，将为AI应用提供新的发展思路。未来模型能力将持续提升、各领域Agent将成为模型触达终端用户的载体，持续看好AI应用后续发展。

• AI Agent成熟度发展不及预期；AI产业进步放缓；市场需求疲弱；下游IT开支放缓等。

国信证券投资评级

投资评级标准	类别	级别	说明
报告中投资建议所涉及的评级（如有）分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即报告发布日后的6到12个月内公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。A股市场以沪深300指数（000300.SH）作为基准；新三板市场以三板成指（899001.CSI）为基准；香港市场以恒生指数(HSI.HI)作为基准；美国市场以标普500指数(SPX.GI)或纳斯达克指数（IXIC.GI）为基准。	股票投资评级	优于大市	股价表现优于市场代表性指数10%以上
		中性	股价表现介于市场代表性指数±10%之间
		弱于大市	股价表现弱于市场代表性指数10%以上
		无评级	股价与市场代表性指数相比无明确观点
	行业投资评级	优于大市	行业指数表现优于市场代表性指数10%以上
		中性	行业指数表现介于市场代表性指数±10%之间
		弱于大市	行业指数表现弱于市场代表性指数10%以上

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