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隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能已經(jīng)突破了僅僅理解人類語言的局限，能夠獨(dú)立完成復(fù)雜的任務(wù)。2025年3月，中國AI公司Monica正式發(fā)布了名為Manus的通用智能體。這款被稱為"全球首個(gè)通用AI代理"的產(chǎn)品，憑借其在"思考"與"行動(dòng)"方面的能力，迅速引起了廣泛關(guān)注。

在一段時(shí)長約4分47秒的演示視頻中，Manus展現(xiàn)了其強(qiáng)大的自主性：當(dāng)用戶上傳包含15份簡歷的壓縮包時(shí)，它不僅能自動(dòng)解壓，還能逐頁分析并提取關(guān)鍵信息，最終生成候選人的排名和評(píng)估表。當(dāng)面對(duì)"紐約購房"這一需求時(shí)，它會(huì)將任務(wù)分解、編寫Python腳本計(jì)算預(yù)算，整合社區(qū)的安全和教育資源數(shù)據(jù)，輸出一份質(zhì)量上乘的詳細(xì)報(bào)告。在金融分析方面，它還能調(diào)用相關(guān)工具，分析股票趨勢，并通過可視化圖表清晰地解釋因果關(guān)系。

Manus的設(shè)計(jì)理念源自拉丁語"Men et Manus"（心智與手），強(qiáng)調(diào)知識(shí)不僅要儲(chǔ)存在大腦中，更要轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)。其定位遠(yuǎn)超傳統(tǒng)聊天機(jī)器人或任務(wù)助手，核心能力是從目標(biāo)設(shè)定到成果交付的全方位自主執(zhí)行。正如網(wǎng)友所言："ChatGPT是'紙上談兵'的軍師，Manus則是'披甲上陣'的將軍。"

Manus的獨(dú)特之處不僅在于它能夠理解語言、分析數(shù)據(jù)，更在于它能像人類一樣，實(shí)際操作、解決現(xiàn)實(shí)問題。這種能力突破了傳統(tǒng)大型語言模型（Large Language Model,簡稱LLM）僅限于文字生成的局限，展示了"大型行為模型"（Large Action Model,簡稱LAM）所蘊(yùn)含的巨大潛力。此前，谷歌的Project Astra、微軟的Copilot Studio等已在智能體生態(tài)領(lǐng)域進(jìn)行了布局。Manus和這些前沿產(chǎn)品一起，被認(rèn)為是"AI智能體商業(yè)化"進(jìn)程中的重要里程碑。

從"思維鏈"到"行動(dòng)鏈"：大語言模型與大行為模型的演進(jìn)

要理解LAM的核心價(jià)值，我們先從LLM談起。像ChatGPT、DeepSeek這樣的大型語言模型，通過海量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，擁有強(qiáng)大的語言處理能力。它們能寫詩、解題、生成商業(yè)計(jì)劃書，甚至模擬心理咨詢。但當(dāng)任務(wù)從"回答如何預(yù)訂機(jī)票"升級(jí)為"實(shí)際完成機(jī)票預(yù)訂"時(shí)，LLM便顯得力不從心。它更像一個(gè)"戰(zhàn)略顧問"，擅長提供建議，卻無法"擼起袖子"親自操作購票系統(tǒng)。LLM的局限性在于，它更多扮演的是一個(gè)"思維者"，而非"行動(dòng)者"。

于是，大行為模型（LAM）應(yīng)運(yùn)而生。LAM不僅僅停留在語言生成和知識(shí)提煉上，更具備了通過計(jì)算、協(xié)調(diào)和實(shí)時(shí)行動(dòng)的能力。它能思考問題，但更重要的是，它能夠行動(dòng)、調(diào)整方案并付諸實(shí)踐。以Manus展示的"我要在紐約買房"為例，LAM像一個(gè)高效的私人助理，幫你從規(guī)劃到執(zhí)行，再到檢查優(yōu)化，完成所有任務(wù)。

規(guī)劃階段，當(dāng)你給出購房需求，LAM就會(huì)把這個(gè)大目標(biāo)拆解成一系列小任務(wù)——預(yù)算計(jì)算、房源篩選等，并生成一張動(dòng)態(tài)的流程圖，確保每個(gè)步驟有條不紊。執(zhí)行階段，它開始動(dòng)手，利用工具調(diào)取房產(chǎn)數(shù)據(jù)、編寫算法、生成報(bào)告等，確保每個(gè)環(huán)節(jié)都精準(zhǔn)到位。驗(yàn)證階段，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，LAM會(huì)評(píng)估任務(wù)結(jié)果，核對(duì)房源的準(zhǔn)確性和預(yù)算的匹配度，甚至自動(dòng)調(diào)整并優(yōu)化方案。通過這三步，LAM不僅能"想得明白"，還能夠"做得精確"。更重要的是，它會(huì)在執(zhí)行過程中不斷自我優(yōu)化，像一個(gè)無時(shí)無刻不在調(diào)整的精密機(jī)器，確保最終結(jié)果完美無缺。

大語言模型（LLM）與大行為模型（LAM）的本質(zhì)差異，在于前者專注于語言的解析與生成，而后者則打破了語言與行動(dòng)的界限，實(shí)現(xiàn)了從意圖理解到任務(wù)執(zhí)行的完整閉環(huán)。這不僅僅是技術(shù)架構(gòu)的不同，更是AI從"思考者"到"行動(dòng)者"的范式躍遷。正如德勤的報(bào)告所預(yù)測的，到2028年，15%的日常工作決策將由LAM驅(qū)動(dòng)的智能體完成。如果說LLM讓我們獲取知識(shí)更加便捷，那么LAM則讓我們的行動(dòng)更加高效、精準(zhǔn)。未來的智能世界，不再是一個(gè)靜止的圖書館，而是一個(gè)不斷變動(dòng)、不斷執(zhí)行的行動(dòng)場。

LAM的核心優(yōu)勢：讓"行動(dòng)"變得可控與智能

想象一下，你是一位企業(yè)決策者，每天面臨一系列復(fù)雜的戰(zhàn)略決策。傳統(tǒng)的人工智能決策輔助系統(tǒng)會(huì)為你提供大量的數(shù)據(jù)、預(yù)測和建議，但最終的決策權(quán)依然掌握在你手中。整個(gè)決策過程充滿了深思熟慮和權(quán)衡利弊，但執(zhí)行決策的主動(dòng)權(quán)完全掌握在你手中。

然而，LAM（智能決策支持系統(tǒng)）的工作方式與傳統(tǒng)的人工智能決策輔助系統(tǒng)不同。LAM是一個(gè)虛擬的"決策執(zhí)行者"，不僅能為你提供決策依據(jù)，還能主動(dòng)規(guī)劃并執(zhí)行每一項(xiàng)計(jì)劃中的任務(wù)。例如，當(dāng)市場發(fā)生變化時(shí)，LAM能夠自動(dòng)調(diào)整公司資源配置，重新分配員工任務(wù)，并在戰(zhàn)略執(zhí)行過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化。這樣，你不僅能夠獲得決策支持，還能通過LAM的執(zhí)行功能將計(jì)劃轉(zhuǎn)化為具體的行動(dòng)。無論是招聘、財(cái)務(wù)調(diào)整還是營銷策略，LAM都能精準(zhǔn)地執(zhí)行并優(yōu)化。甚至在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)，LAM也能迅速調(diào)整應(yīng)對(duì)策略、制定應(yīng)急預(yù)案。

這種卓越的執(zhí)行能力，正是LAM與傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)的最大區(qū)別——LAM不僅僅停留在知識(shí)的表面，它深入到了行動(dòng)的核心，具備了更多的"主動(dòng)性"和"執(zhí)行力"。通過增強(qiáng)行動(dòng)的智能性，LAM打破了"語言的巨人，行動(dòng)的矮子"的桎梏，將人工智能技術(shù)從單純的理解和表達(dá)推向了更高級(jí)別的應(yīng)用——實(shí)際操作和執(zhí)行。

商業(yè)、生活、城市治理：LAM帶來的全方位變革

LAM的魅力不僅在于它的技術(shù)原理，更在于它如何徹底改變我們的工作和生活方式。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，LAM將會(huì)在越來越多的領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。讓我們來看幾個(gè)典型的應(yīng)用場景：

從"輔助工具"到"數(shù)字員工"

LAM驅(qū)動(dòng)的智能體將不再是簡單的輔助工具，而是能夠獨(dú)立承擔(dān)完整工作流程的"數(shù)字員工"。例如，在市場營銷領(lǐng)域，LAM不僅能進(jìn)行市場調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、廣告投放，還能實(shí)時(shí)評(píng)估廣告效果，完成整個(gè)流程。而在財(cái)務(wù)部門，LAM可以自動(dòng)處理發(fā)票、生成財(cái)務(wù)報(bào)告，甚至進(jìn)行預(yù)算規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在物流配送中，LAM能根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息優(yōu)化路徑，確保貨物按時(shí)送達(dá)。這種從"輔助"到"執(zhí)行"的轉(zhuǎn)變，極大提升了工作效率，減少了人為錯(cuò)誤。

個(gè)人助理：從提醒到全面執(zhí)行

想象有一天，你醒來時(shí)，身邊有一個(gè)虛擬助手，它不僅能提醒你今日日程、重要事項(xiàng)，還能根據(jù)天氣自動(dòng)調(diào)整出行計(jì)劃、預(yù)訂符合健康需求的餐廳，甚至在你下班前啟動(dòng)掃地機(jī)器人并預(yù)熱空調(diào)。LAM驅(qū)動(dòng)的個(gè)人助理，已經(jīng)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)語音助手的功能。它不僅主動(dòng)分析需求、協(xié)調(diào)事務(wù)，甚至在你未曾察覺時(shí)優(yōu)化你的時(shí)間安排。它的執(zhí)行力，不再局限于"提醒"或"建議"，而是全面滲透到你日常的決策與行動(dòng)中。

聚會(huì)籌備無憂：從菜單到送餐的無縫銜接

在一場家庭聚會(huì)的籌備過程中，LAM系統(tǒng)能夠提前幫你完成多方面的工作。它會(huì)根據(jù)來賓的飲食偏好和過敏信息，自動(dòng)調(diào)整菜單，并與送餐服務(wù)平臺(tái)對(duì)接，確保食物準(zhǔn)時(shí)送達(dá)。在這一過程中，你只需要負(fù)責(zé)享受成果，而無需操心任何細(xì)節(jié)。LAM系統(tǒng)會(huì)從構(gòu)思到執(zhí)行，全程包辦，讓你從"決策者"變成"驗(yàn)收者"，體驗(yàn)高效便捷的服務(wù)。

在城市治理的領(lǐng)域，LAM系統(tǒng)展現(xiàn)出更大的應(yīng)用潛力。它能夠整合交通、能源、環(huán)境等數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)優(yōu)化城市運(yùn)行。在極端天氣到來時(shí)，LAM系統(tǒng)能夠自動(dòng)調(diào)度排水系統(tǒng)，調(diào)整交通信號(hào)燈配時(shí)，甚至為市民提供避險(xiǎn)路線，確保城市在突發(fā)事件中的穩(wěn)定運(yùn)行。在環(huán)境保護(hù)方面，LAM系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控城市空氣質(zhì)量、垃圾處理等環(huán)保指標(biāo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整應(yīng)對(duì)措施。例如，當(dāng)空氣污染指數(shù)達(dá)到一定閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，限制工業(yè)排放，并為市民提供防護(hù)建議。同時(shí)，LAM系統(tǒng)還能優(yōu)化垃圾清運(yùn)路線，根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整垃圾處理頻率，避免污染擴(kuò)散。

LAM與LLM：兩者相輔相成，共同推動(dòng)AI發(fā)展

盡管LAM和LLM在技術(shù)領(lǐng)域各自占據(jù)不同的位置，但它們并非對(duì)立，而是相互補(bǔ)充，共同推動(dòng)人工智能的進(jìn)步。LLM賦予AI強(qiáng)大的語言理解和生成能力，使其能夠與人類進(jìn)行自然交流；而LAM則賦予AI行動(dòng)力，使其能夠?qū)⒄Z言轉(zhuǎn)化為具體操作，實(shí)現(xiàn)"說""做"的完整閉環(huán)。

在醫(yī)療場景中，LLM可以與患者進(jìn)行深入對(duì)話，準(zhǔn)確理解癥狀并生成醫(yī)學(xué)報(bào)告，而LAM則將這份報(bào)告轉(zhuǎn)化為具體的治療方案，自動(dòng)安排后續(xù)治療、檢查和藥物處方。兩者協(xié)同工作，才真正實(shí)現(xiàn)了從"理解"到"執(zhí)行"的無縫銜接，使醫(yī)療過程更加自動(dòng)化和精準(zhǔn)化。

這種"理解"與"行動(dòng)"相輔相成的機(jī)制，正在推動(dòng)AI向著"行動(dòng)型"智能方向發(fā)展。正如一位優(yōu)秀的指揮官不僅要擅長指揮，還要帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)去執(zhí)行，LAM與LLM的結(jié)合，是推動(dòng)AI全面智能的重要里程碑。

LAM系統(tǒng)的挑戰(zhàn)：決策與行動(dòng)的平衡

盡管LAM展現(xiàn)出巨大的潛力，但其應(yīng)用過程中依然面臨諸多挑戰(zhàn)和難題。

首先，LAM的決策和行動(dòng)高度依賴于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性?？梢哉f，數(shù)據(jù)是LAM的"感知器"，如果感知錯(cuò)誤，行動(dòng)就會(huì)偏離正確的方向。例如，在企業(yè)管理中，若LAM系統(tǒng)依賴于錯(cuò)誤的市場數(shù)據(jù)，可能會(huì)做出錯(cuò)誤的戰(zhàn)略決策，反而增加企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)；在醫(yī)療場景中，錯(cuò)誤的病歷數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致誤診，甚至危及生命。因此，確保數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)與完整性，建立"數(shù)據(jù)輸入審核"和"行動(dòng)結(jié)果核驗(yàn)"的雙重機(jī)制，是LAM系統(tǒng)不可忽視的基礎(chǔ)保障。

其次，LAM對(duì)決策權(quán)的過度依賴可能導(dǎo)致"依賴性文化"的形成。當(dāng)過多的決策權(quán)交由AI時(shí)，人們可能逐漸失去自我判斷的能力，甚至產(chǎn)生對(duì)系統(tǒng)過度依賴的現(xiàn)象。例如，某電商公司由于完全依賴LAM的定價(jià)系統(tǒng)，未能及時(shí)識(shí)別競爭對(duì)手的"偽裝數(shù)據(jù)"漏洞，導(dǎo)致季度虧損。人機(jī)協(xié)同的關(guān)鍵在于劃定AI的權(quán)限邊界。在復(fù)雜的決策場景中，人類的判斷力與直覺依然至關(guān)重要，尤其是在面對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)化、不可預(yù)測的情況時(shí)，AI的決定不應(yīng)完全取代人類的洞察力和決策判斷。

如何確保LAM的行為符合行為準(zhǔn)則，是一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問題。如果在醫(yī)療方案執(zhí)行過程中出現(xiàn)失誤，責(zé)任應(yīng)由誰承擔(dān)？是醫(yī)生、系統(tǒng)運(yùn)營方，還是患者本人？如何防范AI失控風(fēng)險(xiǎn)，確保其始終服務(wù)于人類，而非造成傷害？這些問題涉及科技倫理的邊界，亟需通過行業(yè)規(guī)范和法律框架來界定。隨著AI的"智慧"提升，其"責(zé)任"也將隨之加重，如何在提升自主性的同時(shí)保持可控性，是未來發(fā)展的核心課題。

通過解決這些挑戰(zhàn)，LAM才能真正發(fā)揮其價(jià)值，既不失控，也不削弱人類的判斷力。未來的AI，應(yīng)當(dāng)是智慧與責(zé)任并重的"伙伴"，而非無條件的"執(zhí)行者"。

當(dāng)AI不僅能提供"怎么做"的建議，還能主動(dòng)"怎么做"，人機(jī)協(xié)作將邁入真正的共生階段。我們是否準(zhǔn)備好將更多的"權(quán)力"交給AI？在追求效率與便利的同時(shí)，我們又該如何平衡掌控與信任的微妙關(guān)系？

或許，未來的某一天，當(dāng)LAM技術(shù)更加成熟與完善，它將成為我們每個(gè)人的得力助手、企業(yè)的核心引擎，甚至是社會(huì)運(yùn)行的"中樞大腦"。人類需要重新思考自己的角色——是成為全局的監(jiān)督者，還是細(xì)節(jié)的執(zhí)行者？答案或許在于找到那個(gè)微妙的平衡點(diǎn)：讓AI承擔(dān)重復(fù)勞動(dòng)的重?fù)?dān)，讓人類牢牢掌控創(chuàng)新的主動(dòng)權(quán)。

（作者胡逸為數(shù)據(jù)工作者，著有《未來可期：與人工智能同行》一書）

來源：胡逸