“AI Agent元年”已至，各类Agent产品迎来集中爆发。从Manus、Coze等通用Agent平台，到Lovart、Skywork等垂直领域 Agent，能够自主拆解任务、规划执行、具备记忆与协作能力的智能体，成为行业焦点。

　　但其实，时间推进到8月份，随着百度、阿里、腾讯、字节、360等互联网大厂的密集布局，智能体市场已从“单兵作战”进入“协同作战”新阶段。

　　8月18日，百度文库联合百度网盘发布了全端通用智能体GenFlow2.0，支持超100个Agent同时干活，并且过程可干预，结果可追溯。

　　用户对AI Agent的期待不再是工具或助手，而是希望它能理解需求、分解任务并协调执行，完成PPT制作、代码编程，甚至高考志愿填报的复杂决策场景。会干活的Agent，需要具备规划、记忆和工具使用三个功能，以满足用户的端到端需求。

　　业内人士认为，一个通用Agent往往难以同时精通AI绘图、编程、PPT制作等跨领域技能，不同任务的执行流程和工具也大相径庭。这导致单Agent在处理复杂任务时效率不足、结果准确性不高，常常出现“描述难、结果差”的痛点。

　　百度方面表示，由多个专业化Agent组成的Multi-Agent（多智能体）协同系统，就像一个AI“项目组”，不仅能发挥单个 Agent 的专长，还可通过协同提升整体效率与质量。

　　在Multi-Agent架构下，复杂问题被拆分为子任务，再由多个专业Agent分工处理，最终实现系统性交付。

　　效率方面，GenFlow2.0最快可在3分钟内并行完成超过5项复杂任务，如PPT制作、视频绘本创作、代码编写、网站搭建、小游戏开发等多模态任务。

　　据透露，GenFlow2.0和百度生态资源是联动的，整合百度文库共14亿条公域数据，并经用户授权接入网盘私域数据，以搭建用户记忆库，交付个性化结果。

　　要注意到，AI产业真正要出售的不是工具概念，而是最终成果。

　　多智能体在处理复杂和动态任务方面优势明显。例如，在软件开发领域，多个智能体分别扮演产品经理、UI设计师、开发、测试、部署等不同角色，从而将一个复杂的软件项目拆解成多个子任务，提高软件开发效率和质量。在工业制造领域，原料供应、加工、装配、检测等每个环节都可以视为一个智能体，通过传感器等设备收集生产数据，并通过网络通信进行信息共享，实现生产流程的自动化和智能化。

　　2025年被称为“智能体爆发年”。据公开数据统计，仅上半年就有超过50款智能体产品密集发布。字节跳动的扣子空间支持飞书、高德地图等14种插件调用；360的“多智能体蜂群”，被周鸿祎称为生产力迈入“成果交付时代”的关键节点。

　　IDC的研究报告指出，到2027年，60%的大型企业会采用协作型智能体系统，将业务流程效率提升50%以上。

　　大厂的押注，从AI大模型，到智能体，再到智能体协作，背后不止考验战略定力，也考验技术实力。如今仍是AI变革的早期，战局仍然需要时间才能明朗起来。