近日 , 多家媒体证实 , 曾以 " 全球首款通用型 AI 智能体 " 引发关注的 Manus, 于 6 月中旬正式将总部从中国迁至新加坡 , 并同步启动国内团队裁员计划 , 目前中国区员工总数已从约 120 人缩减至 40 人左右。

与 Manus" 外向型 " 路径不同 , 国内 AI Agent 赛道正涌现出一批以技术自主可控为核心的实干者 , 天工、Coze、Master Agent 等产品扎根本土需求 , 在技术突破与场景落地中稳步前行。

全栈自主 : 筑牢国产化技术根基

作为扎根本土的 AI 智能体产品 ,MasterAgent 的核心竞争力源于 " 全自主化 " 的技术基因。其研发团队依托中国科学技术大学的科研力量 , 从底层架构到训练数据实现 100% 自主研发 , 彻底摆脱了对海外大模型与算力的依赖 , 构建起真正意义上的国产化技术生态。

在核心技术突破上 ,MasterAgent 首创 L4 级智能体技术 , 能够基于用户自然语言指令 , 于分钟内高效生成专业化的 AI Agent 集群 , 创造能力在全球处于领先地位。其独创的 Master Builder 架构与 Agent Group 协同模式 , 颠覆了传统 AI 的 " 中心化控制 " 逻辑。通过支持数百个智能体共同协作 , 系统能以 " 集体智慧 " 高效解决复杂问题 , 开发效率较传统模式提升数十倍 , 为产业级应用奠定了技术基础。

这种自主可控的技术路径 , 不仅规避了核心技术受制于人的风险 , 更让其能深度适配国内数据安全与合规要求 , 为一些数据敏感性极高的领域提供了可靠的智能体解决方案。

场景深耕 : 从技术突破到产业价值闭环

MasterAgent 的发展逻辑始终围绕 " 解决实际问题 " 展开 , 在政务、金融、医疗等核心领域形成了一批可复制的落地案例 , 实现了从技术突破到产业价值的闭环。

在政务服务领域 , 某省政务平台通过部署 MasterAgent 的多智能体系统 , 将企业注册流程拆解为多个协同任务 , 由智能体自动完成材料校验、部门流转、结果反馈等环节 , 审批效率提升 70%, 大幅降低了企业办事成本 ; 在企业服务中 , 某央企通过 MasterAgent 协调跨部门项目 , 将原本 15 天的协调周期压缩至 48 小时 , 人力成本降低 60%。

这些案例印证了 MasterAgent 对本土场景的深刻理解——其智能体并非追求 " 通用化概念 ", 而是针对国内产业升级中的具体需求 , 提供可落地、能见效的解决方案。

实用导向 : 重新定义智能体的 " 结果逻辑 "

MasterAgent 以 " 多智能体极速生成、专业协作、定制调优 " 三大特性 , 将 AI 智能体的使用门槛降至 "0 代码 " 级别 , 让更多行业用户能轻松享受智能红利。

用户无需编程基础 , 仅通过自然语言描述需求 , 系统即可一键生成适配场景的 " 智能体集群 "。在金融领域 , 这些智能体可协同完成数据挖掘、风险评估与投资建议 ; 在医疗场景 , 能根据患者症状匹配诊疗方案并预判病情趋势。这种 " 结果导向 " 的模式 , 将传统 AI 的 " 工具逻辑 " 升级为 " 结果逻辑 ", 直接向用户交付完整解决方案。

更值得关注的是其 " 自主进化 " 能力 : 通过内置的动态优化机制 , 系统能在实际应用中持续迭代算法 , 在复杂场景中展现超越经验的实时决策能力 , 确保智能体始终与业务需求同步成长。

扎根本土 : 国产 AI 智能体的价值底色

MasterAgent 的实践 , 折射出国产 AI 智能体的发展共识——只有立足本土需求、坚持技术自主 , 才能真正实现智能技术的产业赋能。

作为服务数十家政府单位和大型企业的 " 隐形助手 ",MasterAgent 的成长路径印证了一个道理 :AI 智能体的价值不在于概念炒作 , 而在于能否解决政务协同、产业升级中的实际问题。未来 , 随着国产化技术生态的不断完善 , 以 MasterAgent 为代表的国产 AI 智能体 , 将在更广阔的场景中释放 " 智能生产力 ", 为国内产业高质量发展注入持续动能。