这是《窄播Weekly》的第52期，本期我们关注的商业动态是:当大厂的AI竞争策略开始倾斜向应用场景，多模态能力和代理执行成为两个焦点。大模型落地C端场景的核心，就是让大模型的能力越来越接近人。沿着这个主旋律，可以划分出两个进化方向:一个是持续降低用户与大模型进行有效沟通的
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本期《窄播Weekly》聚焦AI大厂竞争策略向应用场景倾斜的趋势，重点分析了多模态能力和代理执行两大发展方向。文章指出，大模型落地的核心在于让人机交互更自然，具体表现为：1）通过多模态技术降低用户使用门槛，如阿里夸克新推出的"拍照问夸克"功能；2）通过代理执行提升复杂任务处理能力，如字节、百度等推出的通用Agent产品。国内外厂商路径差异明显：国�
我一直说，每个行业，都一定会有专门优化的垂直领域的Agent。 你看，通用Agent的王座上有Manus，研究类的有DeepResearch，旅游有飞猪问一问，设计类有Lovart。 那现在，办公领域的Agent也来了。 专为办公打造。 这玩意就是昆仑万维的Skywork Super Agents。
国内AI智能体市场竞争激烈，字节、阿里、百度等大厂纷纷推出对标Manus的产品。字节"扣子空间"定位职场助手，阿里"心流"侧重深度研究，百度"心响"聚焦医疗法律等垂直场景。尽管产品形态各异，但都面临技术复制与流量争夺的双重挑战。当前智能体仅能完成基础任务，与Manus仍有差距。大厂通过免费策略抢占市场，而创业公司如GensPark已开始商业化探索。技术窗口期正在缩短，2025年被视为"智能体爆发年"，这场围绕下一代AI入口的竞赛才刚刚开始。
文章探讨了AI Agents发展需要类似HTTPS的安全协议保障。回顾互联网发展历程，TCP/IP协议统一了网络通信标准，HTTP协议实现了全球互联，而HTTPS通过SSL加密解决了安全问题。类比互联网发展，当前AI Agents产业面临类似挑战：Anthropic推出的MCP协议解决智能体与工具连接问题，Google的A2A协议实现智能体间协作，但缺乏安全标准。IIFAA联盟正致力于构建AI Agents安全生态，推出ASL中间件保障数据隐私和身份认证。文章指出，正如HTTPS推动电商繁荣，AI Agents的安全标准化将加速商业化进程，蚂蚁集团等企业已开始实践MCP应用。未来AI Agents可能通过统一入口调用工具池，改变现有交互模式。
复旦大学与美团研究者提出UniToken框架，首次在统一模型中实现图文理解与生成任务的"双优表现"。该方案融合连续和离散视觉编码，有效解决了传统多模态建模中的"任务干扰"和"表示割裂"问题。通过三阶段训练策略（视觉语义对齐、多任务联合训练、指令强化微调），UniToken在多个基准测试中性能超越专用模型。其创新性体现在：1）统一的双边视觉编码
字节跳动旗下智能体平台"扣子空间"推出首款由大厂发布的Agent爆款产品，自4月18日上线后引发用户疯抢邀请码。该产品具备规划、工具调用和记忆等关键能力，支持游戏攻略撰写、市场调研等复杂需求，并首创"探索模式"和"规划模式"双交互设计。虽然底层模型能力较DeepResearch和Manus仍有差距，但凭借产品设计优化和量大价优的优势，成功填补了Manus留下的市场空白。字节同步推出企业版HiAgent解决私有化部署问题，半年内智能体业务订单量增长超330%。当前行业正迎来Agent爆发期，但企业落地仍面临系统接入、数据安全等挑战。
IBM在2025 Think大会上提出，企业AI竞争已从实验阶段转向实际应用阶段，关键在于定制化AI解决方案和可量化的业务成果。IBM强调企业级AI Agent需具备"动手能力"，能嵌入业务流程、完成任务并监控维护，而非仅是对话助手。其watsonx平台构建了模型、数据、任务执行的完整技术栈，并通过三层架构（交互层、任务分解层、系统连接层）实现闭环运行。IBM还推出"AgentOps"体系，将智能体模块化、服务化，建立能力目录和监控机制，解决企业部署AI Agent时的系统对接、价值评估和管理难题。实践案例显示，制造业设备巡检Agent可节省70%人力成本。IBM认为AI Agent是企业数字化能力的延伸，需与业务流程深度融合，而非追赶技术潮流。
快科技5月2日消息，过往，用户在通过视频学习并记录笔记时，总免不了要不停切换平台软件，暂停、截屏、记录、插图、批注、切换返回视频过程繁琐而低效。为了应对这种情况，百度网盘和百度文库联合研发上线了AI笔记”，支持全自动学习、半自动学习、辅助学习三种模式。如今只要在网盘里面任意打开一个学习视频，在右侧就能看到AI笔记”功能，用户可以自主输入内容，也可以让其直接生成图文并茂、结构清晰的笔记。而且每个重要知识点旁会有时间戳，点击时间戳即可跳转到视频中对应位置，实现视频和笔记内容的顺滑关联。此外AI笔记”还可以帮
字节推出"量子位"智能协作系统"扣子空间"，具备信息整理、任务执行、工具调用等多项能力。测试显示其自主任务规划和资料搜集表现惊艳，已具备解决实际任务的潜力。系统分为探索和规划两种模式，前者重效率，后者可详细拆解任务。实测中能自动整理信息生成报告，并直接制作包含丰富内容的网页或PPT。在虚拟沙盒环境中还能操作电脑、浏览网页、订票�
4月28日，自猎科技发布"自猎智聘"AI招聘求职应用。该平台基于大模型和深度学习算法，打造L4级全流程自动化智能招聘系统，覆盖企业和求职者两端。企业端可智能执行全流程招聘，降本增效；求职端提供公平客观的求职体验。系统具备高精度人岗匹配、AI数字人智能面试、一键背景调查等功能，实现从筛选到入职的全流程自动化。自猎智聘突破传统招聘工具局限，通过多模态认知架构构建动态企业画像，实现从"功能模块化堆砌"到"目标牵引式自主决策"的范式跃迁。该产品标志着招聘领域正式进入"自主决策"的智能体时代。
