從 Manus 看 AI Agent 未來：企業需要什麼樣的 AI？

圖片來源：Manus 官網
 

近年來，AI Agent 已成為人工智慧技術發展的重要趨勢。越來越多企業和個人開始關注，AI 是否能夠成為真正的智能助理，不僅回答問題，更能執行多步驟任務、做出決策並付諸行動。近期，Manus 引發了廣泛討論，這款 AI Agent 擁有自主規劃和執行能力，能夠模擬人類行為並完成複雜的工作。這也讓我們開始反思，未來的 AI Agent 應該如何設計？企業究竟需要什麼樣的 AI？

Manus 是由中國新創團隊 Monica.im 開發的 AI Agent，它的 4 分鐘演示影片近期在科技圈引發熱議。影片中，AI 不僅能夠解讀指令，還能自主規劃步驟、操作電腦環境、開啟應用程式，甚至能完成一系列商業任務，包括篩選履歷、分析財報、撰寫研究報告等。與以往的 AI Agent 相比，Manus 的突破性技術讓我們重新思考 AI 在企業應用中的潛力。

Manus 是一款高階 AI Agent，擁有規劃（Planning）、決策（Decision Making）和執行（Execution）三大核心能力。其技術特色包括：
 

這些特性使 Manus 成為一個具備高度自動化能力的 AI Agent，能夠在日常工作中提供高效的幫助，無論對個人還是企業應用，都具有極大潛力。

Manus 的強大功能能夠適用於多種領域，以下是其幾個典型應用場景：
 

儘管 ManusAI 在多個場景中展現了卓越能力，但在進軍企業級應用時，仍面臨幾大挑戰：

1. 資安風險與數據隱私
ManusAI 需要連接外部數據源，而許多企業對此表示擔憂，擔心機密資訊會因外部 API 存取而外洩。企業往往希望 AI 能夠在內部環境運行，以降低數據暴露風險。

2. 缺乏 Domain Know-how，難以適應專業場景
ManusAI 的知識來自於訓練數據，缺乏特定行業的專業知識。舉例來說，在金融業中，AI 可能無法完全理解風險控制機制，或者在醫療領域，它可能無法精確地掌握每種疾病的診斷標準與治療流程。若 AI 沒有針對這些專業領域進行充分的學習，它可能無法準確地提供符合行業需求的決策支持。

3. 無法依據應用場景進行微調 ，無法完全適應企業需求
ManusAI 基於預訓練模型，無法針對企業專屬數據進行細緻的微調（Fine-tuning）。然而，在需要更高精度和專業性的場景中，進行內部微調（Fine-tuning）可以顯著提升 AI 的準確性，並幫助其更好地適應企業的特定需求和內部知識。

針對上述挑戰，Spingence 的 Edgestar 解決方案應運而生，旨在幫助企業打造符合需求的 AI Agent，具備更高的可控性、安全性和專業性。Edgestar 提供以下功能：

1. 安全部署，企業內部可控
Edgestar 允許在企業內部伺服器上進行本地化運行，從而確保數據不會因雲端存取而外洩。企業可以全面監控 AI 運行過程，確保符合內部規範和安全要求。

2. 專業領域知識強化
Edgestar 支援 Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術，將企業內部的文件與數據庫結合，讓 AI 在回應問題時，能結合專業領域的知識，提供更具精準性的決策支持。

3. 企業專屬 AI 微調（Fine-tuning）
Edgestar 支援對 70B 以下模型進行全參數的微調，讓企業能根據專屬數據進行 AI 訓練。這樣，AI 能夠深刻理解企業的內部知識，提升決策的精準度和專業性。

Manus 展示了 AI Agent 在自主執行任務方面的潛力，但僅僅能夠“做事”並不夠。企業需要 AI 能夠真正理解產業 Know-how，確保決策的專業性、安全性與可控性。

Edgestar 提供企業級的 LLM 平台，使 AI 輕鬆成為企業智慧的一部分，成為專業的決策支持工具，而不僅是助手。這樣的 AI Agent 代表著未來企業 AI 解決方案的發展方向，並將成為企業數位化轉型過程中的核心競爭力。

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