华泰证券：Agent应用有望在2025年进入放量元年

　　华泰证券研报表示，全球首个通用Agent应用“Manus AI”3月5日发布，可全自动执行深度研究、数据分析、合同审查、简历筛选等多类型任务，涵盖研究、生活、数据分析、教育、生产效率等多应用场景。Manus AI底层由多模型驱动，通过高效的工程化编排，有效满足了Agent交互过程中的规划、自主、准确三大核心需求，标志着Agent应用实现Action环节的关键突破。Agent应用已进入工程化落地关键阶段，有望在2025年进入放量元年。Manus AI在官网表示，后续将开源部分模型，有望加速Agent生态拓展。

　　全文如下

　　华泰 | 计算机/传媒：Manus AI - Agent的ChatGPT时刻

　　2025年3月5日，全球首个通用Agent应用“Manus AI”发布，可全自动执行多类型任务，涵盖多个应用场景。Manus的发布意味着什么，对Agent应用的发展有何影响。

　　Manus AI：Agent的ChatGPT时刻

　　2025年3月5日，全球首个通用Agent应用“Manus AI”发布，可全自动执行深度研究、数据分析、合同审查、简历筛选等多类型任务，涵盖研究、生活、数据分析、教育、生产效率等多应用场景。Manus AI底层由多模型驱动，通过高效的工程化编排，有效满足了Agent交互过程中的规划、自主、准确三大核心需求，标志着Agent应用实现Action环节的关键突破。我们认为，Agent应用已进入工程化落地关键阶段，有望在25年进入放量元年。Manus AI在官网表示，后续将开源部分模型，有望加速Agent生态拓展。

　　启示1：看好工程化能力领先的Agent厂商

　　Agent整体框架的设计基本上可以分为感知、定义、记忆、规划、行动五类模块，从最初设计到最终落地涉及多项工程化环节，大致可分为：基础环节（算力、硬件虚拟化、数据库、ETL）、编排环节（模型路由、Agent编排、Agent可观测、Agent工具）、衔接环节（身份认证、内存、前端设计）。对于通用型Agent来说，编排环节能力至关重要。Manus AI演示效果的实现，主要得益于其对于多模型、多Agent的高效编排，实现了Agent在行动（Action）环节的重要突破。我们认为，工程化能力将成为后续Agent竞争的核心关键，尤其在基础环节能力平权后，编排环节能力重要性或凸显。

　　启示2：Agent有望加速进入复杂数据场景

　　Agent应用从“简单数据场景”向“复杂数据场景”逐步演进。1）2C演进路径为：通用AI搜索—>AI个人知识管理—>个人Agent助理（办公/购物/学习/消费）；2）2B演进路径为：企业知识库—>单点Agent功能（客服/代码/财务）—>多Agent跨业务协同。从Manus AI的最新功能来看，2C Agent已加速进入“个人Agent助理”环节，涉及复杂多源数据处理。我们认为，2C & 2B Agent均有望加速进入复杂数据场景，看好后续的价值释放。

　　启示3：数据价值仍是Agent关键要素

　　数据价值仍然是Agent效果的关键影响因素，在模型平权的背景下，Agent基础环节能力差距有缩小趋势，Agent后续功能壁垒或主要来自于数据权限不同。Manus AI优于普通Agent的效果，一部分来自于其数据来源的自我拓展能力，以官网展示的“List of YC Companies”案例为代表，Manus可自动完成网页完整数据的自我检索。同理，企业私有数据有望成为2B Agent的核心价值来源，基于此，看好数据治理能力好的软件商与数据中台服务商。

　　产业链相关公司梳理详见报告原文

　　风险提示：AI技术迭代不及预期；AI工程化落地不及预期；本报告基于客观信息整理，不构成投资建议。

（文章来源：财联社）

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