國盛計算機：Agent的最新範式是什麼？

　　來源：計算機暢想

　　核心觀點

　　華人團隊發佈Manus，多智能體協同效果驚艷。3月6日Monica團隊發佈通用Agent產品Manus，可以解決各類複雜多變的任務，能通過獨立思考和系統規劃，在自己的虛擬環境中靈活調用各類工具，編寫並執行代碼、智能瀏覽網頁、操作各類網頁應用，直接交付完整的任務成果，而非僅僅提供建議或答案。在GAIA基準評測超越OpenAI的DeepResearch。Manus使用多智能體的架構，運行在獨立的虛擬機中。通過規劃代理、執行代理、驗證代理的分工協作機制來處理複雜任務。多智能體的架構也讓Manus可以在虛擬環境中調度多種工具完成任務，例如自動編寫並執行代碼來處理數據或自動化操作，解壓縮ZIP文件提取信息等。

　　Agent進入快速發展階段，應用價值凸顯。1）當前Agent的三大核心組件規劃、記憶、工具使用都在進步中，多Agent協同工作也將進一步提升Agent的能力上限：規劃方面o1開始的推理模型讓單個大模型的規劃能力大幅提升，開源推理模型DeepSeek R1、QwQ-32B進展不斷；記憶方面DeepSeek等模型廠商對增強大模型長上下文能力持續探索；工具使用方面業內不斷有重大進展，如Anthropic推出計算機使用功能和開源模型上下文協議。2）隨着技術進步，AI Agent的價值將體現在提升各行業效率以及提升決策科學性這兩個關鍵方面。紅杉資本合夥人指出，AI Agent在2025年及未來，將會從單一的Agent發展成「羣體協作」的模式，以此完成更復雜的任務，價值不僅在於效率提升，更在於其對企業核心競爭力的重塑能力。AI 可以為人們提供決策支持，幫助制定更加客觀、合理的決策規則和標準，減少人為因素導致的道德風險。例如招聘、招標環節的應用。2025年的政府工作報告也指出以DeepSeek為代表的人工智能技術的迅猛發展，為加速數字政府、高效政府建設帶來了新的機遇。隨着人工智能技術的不斷進步，世界各地都在致力於利用人工智能提升治理效能。

　　垂類Agent具備較高壁壘，軟件公司將深度受益。我們認為未來AI Agent將分為通用型Agent和垂類Agent，通用型Agent將在C端及專業程度較低的B端廣泛應用，預計互聯網大廠將有較大的優勢。垂類Agent則因為有較深壁壘，通常需要結合行業特定的知識庫、工具鏈和數據源，因此需要各行業專業的軟件團隊開發。連接大模型與具體行業客户的Agent軟件廠商是必不可少的環節。Agent開發需要跨越算法工程化、領域知識融合、實時數據處理等多重技術鴻溝，因此多數企業需要外部技術支持。目前以互聯網大廠和獨角獸創業公司為主的大模型廠商不一定在各領域具備深耕的行業know-how，另外大模型廠商的研發人員通常人力成本較高，由其他服務商去對接具體的行業客户是性價比更高的選擇。我們認為在垂類深耕的公司以及具備長期軟件服務經驗的公司有望把握Agent落地機遇，在對接大模型和具體行業的過程中深度受益。

　　AI驅動國內IT基本面質變，中美對比估值修復空間顯著。我們認為AI進步使國內IT基本面發生了質變：DeepSeek模型近期的突破證明了中國科技創新能力，Manus的進展也表明可完成複雜任務的AI Agent正在快速發展中。計算機軟件公司發展空間廣闊，同時也會帶動上游雲廠商、算力等AI基建的需求。同時國內財政政策或更積極，IT企業增速有望進一步修復。中國企業在這一輪AI革命中展示強大活力，中美以IT為核心的科技資產價值對齊有望形成共識，帶動企業估值持續回升。

　　以2025年3月7日股價爲準：

　　港股SW計算機分類平均PS（TTM）為5.31；

　　A股SW計算機分類平均PS（TTM）為10.92；

　　美股納斯達克計算機指數成分平均PS（TTM）為64.21。

　　對標中美代表雲計算和SAAS相關公司PS估值，國內企業估值整體也相對較低。我們認為后續國內企業進一步深入應用AI，營收與估值均有較大提升空間。

　　建議關注：

　　IAAS：阿里巴巴、奧飛數據、雲賽智聯、神州數碼、弘信電子、深信服、深桑達、科華數據、品高股份、金山雲、潤建股份、海南華鐵、聖陽股份、南都電源、優刻得、浪潮信息、中科曙光、首都在線、杭鋼股份、數據港、南興股份、華策影視、順網科技、恆為科技、網宿科技等。

　　國產算力：寒武紀、海光信息等。

　　SAAS：金山辦公、用友網絡、金蝶國際、泛微網絡、鼎捷數智、宇信科技、京北方、致遠互聯、金橋信息、漢得信息、朗新集團、新致軟件、雲天勵飛、同花順、螢石網絡、潤達醫療、恆生電子、上海鋼聯、星環科技、協創數據、衞寧健康、創業慧康、軟通動力、光雲科技，科大訊飛、萬興科技、海天信息、創業黑馬、光雲科技、邁富時、小商品城。金證股份、朗新集團、晶泰控股、佳發教育、嘉和美康、新大陸、新開普等。

　　互聯網大廠AI鏈：寒武紀、恆玄科技、天鍵股份、潤欣科技、實豐文化、樂鑫科技、螢石網絡、中芯國際、孩子王、潤澤科技、歐陸通、華懋科技、浪潮信息、中興通訊、中科曙光、兆易創新、國光電器、法本信息、新致軟件、亞康股份、申菱環境、兆龍互連等。

　　軍工AI：品高股份、普天科技、能科科技、海格通信。

　　：AI技術迭代不及預期風險；宏觀經濟風險；行業競爭加劇風險。

　　報告正文

　　01

　　華人團隊發佈Manus ，多智能體協同效果驚艷

　　3月6日Monica團隊發佈通用Agent產品Manus，Manus 可以解決各類複雜多變的任務，能通過獨立思考和系統規劃，在自己的虛擬環境中靈活調用各類工具，編寫並執行代碼、智能瀏覽網頁、操作各類網頁應用，直接交付完整的任務成果，而非僅僅提供建議或答案。Manus官網展示的案例包括旅行規劃、股票分析、課程準備、保險政策比較、供應商採購、財務報告分析、電商運營分析等多個領域。

　　圖表1：Manus 官網展示案例

　　Manus在GAIA基準評測超越OpenAI的DeepResearch。GAIA 是評估通用人工智能助手解決現實世界問題的基準。Manus 在所有三個難度級別上實現了新的最先進（SOTA）性能，得分都超越了OpenAI的DeepResearch。

圖表1：Manus 在GAIA三個難度等級上都達到了新的最先進（SOTA）表現

資料來源： manus官網，國盛證券研究所

　　據北京日報，Manus團隊的創始人肖弘畢業於華中科技大學軟件工程專業，2015年創辦了武漢夜鶯科技有限公司，研發了用於企業微信服務的微伴助手和新媒體工具壹伴助手。2022年創立了「蝴蝶效應」公司，並推出了AI瀏覽器插件Monica，主要作為AI assistant工具，面向海外用户提供集成主流大模型應用服務，目前Monica的用户數量已達到1000萬。公司聯合創始人兼首席科學家季逸超創立了從事信息提取與檢索技術研發的Peak Labs，並獲得紅杉資本和真格基金投資。據騰訊科技，Manus AI 使用一套名為「Multiple Agent」的架構，運行在獨立的虛擬機中。通過規劃代理、執行代理、驗證代理的分工協作機制，來大幅提升對複雜任務的處理效率，並通過並行計算縮短響應時間。在這個架構中，每個代理可能基於獨立的語言模型或強化學習模型，彼此通過 API 或消息隊列通信。同時每個任務也都在沙盒中運行，避免干擾其他任務，同時支持雲端擴展。每個獨立模型都能模仿人類處理任務的流程，比如先思考和規劃，理解複雜指令並拆解為可執行的步驟，再調用合適的工具。

圖表1：Manus架構與工作流

資料來源：騰訊科技，國盛證券研究所

　　具體實現中，Manus會把任務拆解，放在一個 todo.md 里，每做完一步就勾掉一個。騰訊技術工程公眾號評價這種用外置文件來實現「工作記憶」的方式很有趣，也有工程師指出，Manus沒有按任務的複雜度來分配資源大小，合理的是加上這方面的思考過程。

圖表1：Manus會將任務放在一個todo.md文件中

資料來源： manus官網，國盛證券研究所

　　多智能體的架構也讓Manus 可以在虛擬環境中調度多種工具完成任務。Manus 可以自動編寫並執行代碼來處理數據或自動化操作。在分析英偉達、邁威爾科技和臺積電股票價格之間的相關性的場景中，Manus先是通過API訪問雅虎金融等信息網站，獲取股票歷史數據，同時還會交叉驗證數據準確程度，避免被單一信息來源誤導。之后使用Python進行數據分析和可視化，引入金融相關的專業工具進行深入分析，最終通過數據可視化圖表搭配詳盡的綜合分析報告。在簡歷篩選中Manus能自動解壓縮用户上傳的ZIP文件逐個打開簡歷文檔。Manus也具備多模態能力，可以從圖片或PDF中提取信息。這一系列工具使用能力使Manus 能執行復雜的任務。

　　02

　　Agent進入快速發展階段，應用價值凸顯。

　　據OpenAI前應用研究主管Lilian Weng的定義，由LLM驅動的Agent系統需要三大關鍵組件：1、規劃：包括子目標和分解、反思與改進。2、記憶：包括短期記憶和長期記憶。3、工具使用：調用外部 API 來獲取模型權重中缺少的額外信息。

圖表1：LLM驅動的自主Agent系統概覽

資料來源：機器之心，國盛證券研究所

　　當前Agent的三大核心組件都在進步中，我們認為Agent在各領域的能力進步及應用落地將不斷加速。1）規劃方面，據騰訊科技：從GPT-o1開始的推理模型讓單個大模型的規劃能力大幅提升。相比基礎模型，推理模型在四種關鍵認知能力上有很大提升：驗證：如同一位細心的校對者，不放過任何錯誤；回溯：當發現道路不通，敢於放棄並尋找新路徑；子目標設定：將龐大山峰分解為可攀登的階梯；逆向思考：從終點回望起點，尋找最優路徑。國內開源推理模型進展不斷，繼1月20日DeepSeek推出DeepSeek R1后，阿里於3月6日推出最新的推理模型千問QwQ-32B。在一系列權威基準測試中，千問QwQ-32B 模型表現異常出色，幾乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最強開源推理模型DeepSeek-R1：千問 QwQ-32B既能提供極強的推理能力，又能滿足更低的資源消耗需求，非常適合快速響應或對數據安全要求高的應用場景，開發者和企業可以在消費級硬件上輕松將其部署到本地設備中，進一步打造高度定製化的AI解決方案。千問QwQ-32B模型中還集成了與智能體Agent相關的能力，使其能夠在使用工具的同時進行批判性思考，並根據環境反饋調整推理過程。通義團隊表示，未來將繼續探索將智能體與強化學習的集成，以實現長時推理，探索更高智能進而最終實現AGI的目標。2）記憶方面，業內一直在對增強大模型長上下文能力進行探索，預計未來也會對Agent能力進步起到關鍵作用。如2025年2月18日DeepSeek發佈的NSA 是一種與硬件高度適配並可原生訓練的稀疏注意力機制，實現超高速長上下文訓練與推理。

　　3）在工具使用方面，近期產業內不斷有重大進展：

　　2024年10月22日Anthropic推出計算機使用功能，開發人員可以通過API控制Claude 以人類的方式使用計算機——查看屏幕、移動光標、單擊按鈕和輸入文本。2024年11月25日Anthropic將模型上下文協議（MCP）開源。此前模型受到與數據隔離的限制，每個新數據源都需要自己的自定義實現，這使得真正互聯的系統難以擴展。MCP 解決了這一挑戰，它為連接 AI 系統和數據源提供了一個通用的開放標準，用單一協議取代了分散的集成，讓AI 系統可以更簡單、更可靠地訪問其所需的數據。2025年1月23日OpenAI發佈了Operator ，一個可以上網執行任務的Agent。使用自己的瀏覽器，它可以查看網頁並通過鍵入、單擊和滾動來與之交互。我們認為，Agent的三大核心組件基礎都在持續進步，同時多Agent協同工作也將進一步提升Agent的能力上限，有望在各領域快速應用。AI Agent的價值體現在提升各行業效率以及提升決策的科學性這兩個關鍵方面。據36kr，紅杉資本合夥人Konstantine Buhler在接受彭博社採訪時指出，AI Agent在2025年及未來，將會從單一的Agent發展成「羣體協作」的模式，以此完成更復雜的任務。照這一趨勢，AI Agent的市場價值不僅在於效率提升，更在於其對企業核心競爭力的重塑能力。例如，零售企業通過部署銷售預測Agent，可將庫存周轉率提升30%；金融機構利用風險評估Agent，能將信貸審批周期從72小時壓縮至15分鍾。這種從「工具屬性」向「戰略資產」的進化，正在重新定義企業數字化轉型的終局。AI Agent輔助提升決策科學性，降低道德風險。AI 可以為人們提供決策支持，幫助制定更加客觀、合理的決策規則和標準，減少人為因素導致的道德風險。例如在招聘環節以往招聘人員可能會因應聘者的外貌、畢業院校、性別等非關鍵因素產生主觀偏好。AI Agent 招聘系統則可以依據崗位所需的技能、經驗、能力等客觀標準，對候選人的簡歷進行篩選和評估。如北森的AI面試作為一種新興的招聘方式將人工智能技術與招聘流程深度融合，通過精準的數據分析和智能的評估模型，為企業提供更加科學、客觀的招聘決策依據。企業可以制定統一的評估標準，避免面試官主觀偏見和提問缺乏深度的問題，為企業提供更加全面、準確的評估結果。在招標領域，據云頭條，廣東省公共資源交易數智化平臺及招投標 AI 大模型應用系統項目基於大模型技術打造 AI 原生應用系統，核心功能包括：智能圍串標監測，通過智能分析強化交易全流程風險預警；智能評標，利用行業垂直專家模型提升評標效率與公正性；招標文件合規性智能檢查，自動化覈驗招投標文件。據中國網，2025年的政府工作報告明確提出了「提升行政效能和水平」的目標，報告還特別指出，加強數字政府建設是提升行政效能的關鍵途徑之一。以深度求索（DeepSeek）為代表的人工智能技術的迅猛發展，為加速數字政府、高效政府建設帶來了新的機遇。隨着人工智能技術的不斷進步，世界各地都在致力於利用人工智能提升治理效能。人工智能提升了決策的科學性和效率。通過大數據分析和模式識別，人工智能助力政府從被動應對轉變為主動預測。政府可以利用AI技術預測居民需求，提供精準的公共服務。AI輔助決策減少了人工干預，提高了政策制定的時效性和準確性。人工智能通過大數據分析和深度學習算法，將政府決策模式從經驗驅動轉變為數據驅動。依託實時監測與預警系統，可以迅速識別政策執行風險並生成多套備選方案，顯著提升決策的科學性。

　　03

　　垂類Agent具備較高壁壘，軟件公司將深度受益

　　我們認為未來AI Agent將分為通用型Agent和垂類Agent，通用型Agent將在C端及專業程度較低的B端廣泛應用，能夠處理日常事務和簡單業務流程，預計互聯網大廠憑藉其用户規模和完善的生態體系，將有較大的競爭優勢。垂類Agent則因為有較深壁壘，通常需要結合行業特定的知識庫、工具鏈和數據源，因此需要各行業專業的軟件團隊開發。在AI Agent落地各領域的過程中，連接大模型與具體行業客户的Agent軟件廠商是必不可少的環節。

圖表1：未來Agent在各領域落地的生態

資料來源：國盛證券研究所繪製

　　Gartner預測到2028年，33%的企業軟件應用程序將包含AI Agent，至少15%的日常工作決策將通過人工智能代理自主做出。同時36kr指出AI Agent開發需要跨越算法工程化、領域知識融合、實時數據處理等多重技術鴻溝。Gartner研究指出，全球僅15%的企業具備自主訓練垂直領域大模型的能力，而能將模型轉化為可交互Agent的企業不足5%。以金融行業為例，構建合規風控Agent不僅需要AI技術，還需融合監管政策動態庫與業務流邏輯，這對缺乏AI工程化團隊的企業構成嚴峻挑戰。同時解決了技術問題，多數企業會發現自己將陷入定製化困境。標準化產品往往跟企業實際業務需求發生錯配。例如，當零售企業試圖將通用客服Agent改造為具備庫存聯動能力的智能導購時，往往會發現現有平臺難以支持私有數據閉環訓練、業務流程嵌入式改造等需求。因此大多數企業在採購第三方AI Agent平臺后，仍需投入相當於原採購成本2-3倍的二次開發費用。

　　對於各行業需要落地Agent的客户來説，目前以互聯網大廠和獨角獸創業公司為主的大模型廠商不一定在各領域具備深耕的行業know-how，另外大模型廠商的研發人員通常人力成本較高，由其他服務商去對接具體的行業客户是性價比更高的選擇。我們認為在垂類深耕的公司以及具備長期軟件服務經驗的公司有望把握Agent落地機遇，在對接大模型和具體行業的過程中深度受益。

　　04

　　 AI驅動國內IT基本面質變，中美對比估值修復空間顯著。

　　我們認為AI進步使國內IT基本面發生了質變：DeepSeek模型近期的突破證明了中國科技創新能力，Manus的進展也表明可完成複雜任務的AI Agent正在快速發展中。計算機軟件公司發展空間廣闊，同時也會帶動上游雲廠商、算力等AI基建的需求。同時國內財政政策或更積極，IT企業增速有望進一步修復。中國企業在這一輪AI革命中展示強大活力，中美以IT為核心的科技資產價值對齊有望形成共識，帶動企業估值持續回升。對標中美雲計算和SAAS相關代表公司PS估值，國內企業估值整體相對較低，且在DeepSeek R1開源前，國內大模型進展相對較慢，美國企業更早受益於AI技術，我們認為后續國內企業進一步深入應用AI，營收與估值均有較大提升空間。根據wind數據，以2025年3月7日股價爲準：港股SW計算機分平均PS（TTM）為5.31；A股SW計算機分類平均PS（TTM）為10.92；美股納斯達克計算機指數成分平均PS（TTM）為64.21。

　　具體從部分代表性公司PS估值來看，部分業務有相似性的公司對比也可以發現中國企業相對低估，如社交媒體巨頭騰訊（PS 6.87）與臉書（PS 9.64）、電商與雲計算巨頭阿里巴巴（PS 2.51）與亞馬遜（PS 3.31）

圖表7：A+H股部分雲計算公司PS（TTM）以2025年3月7日股價爲準
股票代碼	公司	PS	股票代碼	公司	PS
0700.HK	騰訊控股	6.87	002410.SZ	廣聯達	4.05
9988.HK	阿里巴巴	2.51	002153.SZ	石基信息	8.06
688111.SH	金山辦公	35.41	300170.SZ	漢得信息	7.40
600588.SH	用友網絡	6.95	603039.SH	泛微網絡	8.92
0268.HK	金蝶國際	9.11	2556.HK	邁富時	10.61
3896.HK	金山雲	4.25	300378.SZ	鼎捷數智	4.88
1357.HK	美圖公司	7.58	688369.SH	致遠互聯	4.96
資料來源：Wind，國盛證券研究所

圖表8：美股部分雲計算和SAAS公司PS（TTM）以2025年3月7日股價爲準
股票代碼	公司	PS	股票代碼	公司	PS
MSFT.O	微軟	11.17	NOW.N	SERVICENOW	15.95
GOOGL.O	谷歌	6.06	INTU.O	INTUIT	9.93
AMZN.O	亞馬遜	3.31	APP.O	APPLOVIN	19.53
META.O	臉書	9.64	WDAY.O	WORKDAY	7.95
ORCL.N	甲骨文	7.90	TEAM.O	ATLASSIAN	13.05
SAP.N	思愛普	9.03	FICO.N	FAIR ISAAC	25.23
CRM.N	賽富時	7.17	HUBS.N	HUBSPOT	12.71
PLTR.O	PALANTIRTECHNOLOGIES	69.50	RDDT.N	REDDIT	18.64
ADBE.O	ADOBE	9.09	MNDY.O	MONDAY.COM	12.96
資料來源：Wind，國盛證券研究所

　　05

　　投資建議

　　建議關注：

　　IAAS：阿里巴巴、奧飛數據、雲賽智聯、神州數碼、弘信電子、深信服、深桑達、科華數據、品高股份、金山雲、潤建股份、海南華鐵、聖陽股份、南都電源、優刻得、浪潮信息、中科曙光、首都在線、杭鋼股份、數據港、南興股份、華策影視、順網科技、恆為科技、網宿科技等。

　　國產算力：寒武紀、海光信息等。

　　SAAS：金山辦公、用友網絡、金蝶國際、泛微網絡、鼎捷數智、宇信科技、京北方、致遠互聯、金橋信息、漢得信息、朗新集團、新致軟件、雲天勵飛、同花順、螢石網絡、潤達醫療、恆生電子、上海鋼聯、星環科技、協創數據、衞寧健康、創業慧康、軟通動力、光雲科技，科大訊飛、萬興科技、海天信息、創業黑馬、光雲科技、邁富時、小商品城。金證股份、朗新集團、晶泰控股、佳發教育、嘉和美康、新大陸、新開普等。

　　互聯網大廠AI鏈：寒武紀、恆玄科技、天鍵股份、潤欣科技、實豐文化、樂鑫科技、螢石網絡、中芯國際、孩子王、潤澤科技、歐陸通、華懋科技、浪潮信息、中興通訊、中科曙光、兆易創新、國光電器、法本信息、新致軟件、亞康股份、申菱環境、兆龍互連等。

　　軍工AI：品高股份、普天科技、能科科技、海格通信。

　　06

　　風險提示

　　AI技術迭代不及預期風險：若AI技術迭代不及預期，則對產業鏈相關公司會造成一定不利影響。

　　宏觀經濟風險：若宏觀經濟景氣度下行，固定資產投資額放緩，影響企業再投資意願，從而影響消費者消費意願和產業鏈生產意願，對整個行業將會造成不利影響。

　　行業競爭加劇風險：若相關企業加快技術迭代和應用佈局，整體行業競爭程度加劇，將會對目前行業內企業的增長產生威脅。

責任編輯：王若雲