2025AI 圈的 “新物种”:MCP、Fellou、Manus、Browser等都是啥?和纯AI大模型有何区别?如何选?


 

2025年,AI 圈冒出了不少 “新玩家”,比如百度心响、Fellou、Manus、智谱 AutoGLM,还有 Agent、Workflow、MCP……这些听起来高大上的名词,到底都是啥?我们普通用户,尤其是内容创作者,又该怎么选,才能让 AI 真正为我所用,而不是被这些术语绕晕?


今天这篇文章,就来一次彻底的大扫盲,让你清清楚楚,明明白白,还能顺便提升自己的 AI 应用力!

2025AI 圈的 “新物种”:MCP、Fellou、Manus、Browser等都是啥?和纯AI大模型有何区别?如何选?
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先搞懂这些“黑话”:MCP、Agent、Browser、Workflow 都是啥?

要把这些新工具弄明白,得先了解几个核心概念,它们是构成这些强大 AI 应用的基石。

  1. MCP (通用插座):连接万物的协议你可以把 MCP (Multi-Capability Protocol) 想象成我们现在人手一个的 USB-C 接口。它的核心设计理念就是降低集成门槛,允许开发者通过标准化接口,将各种大模型与外部工具(比如搜索引擎、数据库、办公软件等)轻松连接起来。 简单说,MCP 就是那个让 Manus、Fellou 等平台能无缝对接 Browser、Agent、Workflow 等组件的“通用插座”,让 AI 能力可以灵活扩展。


  2. Agent (智能体):AI 的“大脑”和“执行者”Agent 是具备自主理解、规划、决策和执行能力的 AI 程序。它就像一个“数字大脑”,能理解你的指令,然后调动各种工具去完成任务。

  • 例如,Manus 就采用了多 Agent 架构,有负责规划任务的、有负责调用工具执行的、还有负责监控结果的,大家协同作战。

  • Browser (浏览器):AI 的“眼睛”和“双手”这里的 Browser 可不是我们平时冲浪用的普通浏览器,而是专为 AI 设计的“行动工具”。它让 AI 能够“看见”网页内容,并“操作”网络应用。

    • 在 Manus 中,Browser 是 Agent 执行任务(如访问网页、抓取数据)的工具之一。
    • 在 Fellou 中,Browser 本身就是 AI 的工作平台,通过“影子窗口”让 Agent 在独立环境中操作,不打扰你。

  • Workflow (工作流):任务的“流水线”和“编排者”Workflow 指的是任务的执行流程和步骤编排。它确保 AI 在执行复杂任务时,各个环节能有序、高效地进行。

    • Manus
       的 Workflow 由 Agent 自主规划,你下达指令,它自己安排怎么做。
    • Fellou
       则通过其 Eko 框架优化 Workflow,支持并行处理任务,提升效率。

    小结一下:MCP 是底层连接协议,Agent 是核心执行者,Browser 是 Agent 与网络世界交互的工具,Workflow 则是指导 Agent 如何一步步完成任务的流程。


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    百度心响、Manus、Fellou、智谱 AutoGLM 概览

    了解了基本组件,我们再来看看这些备受关注的 AI 应用:

    • Manus (全球首个通用型 AI 管家):它是一个能自主完成复杂任务的 AI 程序。比如你对它说“帮我分析特斯拉股票”,它会自动拆解任务:搜索财报、分析市场情绪,最后生成带图表的完整报告。核心特点:直接交付成果,而不只是聊天建议。


    • Fellou (全球首个行动型浏览器):这是一个“会干活的浏览器”。你只需说“在亚马逊找评分最高的显卡并加入购物车”,它就能自动登录、筛选、加购,全程无需手动。核心特点:AI 能力与浏览器深度融合,执行速度极快(处理同类任务比 Manus 快 4 倍)。


    • 百度心响 (场景化执行 AI 范例):可以看作是“大模型 + 特定场景 + 工具”组合而成的智能体。它专注于特定任务,比如教育、创作等,提供从需求到成果的闭环服务。后面我们会用它生成课件的例子来细说。


    • 智谱 AutoGLM (深度思考与技术执行):这款工具在技术类创意和复杂逻辑处理上表现突出,其 GLM-Z1-Rumination 模型支持动态验证和自我修正,并且能直接操作本地文件、调用 API。


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    本质区别:“动口”的聊天 AI vs “动手”的执行 AI

    这可能是大家最关心的问题:这些新出来的 AI 和我们常用的 ChatGPT、豆包这类对话型 AI 有什么不一样?

    答案是:从“动口”到“动手”的飞跃!

    用一个实例来说明:假设你需要设计一个“一元一次方程讲解的课件”。

    • 如果用对话型 AI (以豆包为例):

  1. 你输入:
     “设计一个关于一元一次方程讲解的课件”。
  2. AI 输出:
     一份包含教学目标、重点难点、例题解析的文本教案(约几百字)。可能会给个 PPT 大纲,但你需要自己打开 PowerPoint 制作。互动题目?抱歉,它做不了,你得自己找工具。
  3. 结果:
     你得到的是文本内容,离一个完整的、可直接使用的课件还有很长的路,预计你还得花半小时以上手动操作。

  • 如果用执行型 AI (以百度心响为例):

    • 任务拆解:
       系统自动将任务分解为知识点梳理、教案撰写、PPT 设计、互动题目生成。
    • 工具调用 (通过 MCP):
    • 动态验证:
       系统还会检查题目逻辑,确保方程有唯一解。
    • 调用教育资源库抓取教材重点,生成知识点思维导图。
    • 内容生成 Agent 撰写包含案例、步骤、练习的教案。
    • PPT 设计 Agent 根据教案自动排版,插入动画和公式。
    • 互动题目 Agent 生成选择题,并嵌入在线答题链接。
    1. 你输入:
       “设计一个关于一元一次方程讲解的课件”。
    2. AI 执行:
    3. 结果:
       你会直接得到一个包含 PPT、教案、互动题目的压缩包,甚至同步到你的网盘,并收到短信通知。全程零操作,直接拿到成果!

    总结一下:百度心响、Fellou、Manus、智谱 AutoGLM 这类执行型 AI,本质上是“大模型 + 场景 + 工具”组合而成的智能体 (Agent)。它们基于不同的大模型(如文心、GLM 等),通过 MCP 这样的接口调用外部资源,专注于特定任务,提供“从需求到成果”的闭环服务。

    而纯大模型(如豆包、ChatGPT)是底层的通用能力,更侧重文本交互和信息提供,需要用户自行处理后续的落地步骤。两者是“基础能力”与“场景化应用”的关系,MCP 则是连接二者的重要技术桥梁。


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    内容创作者,我该怎么选?

    对于创意强、个性化需求高的内容创作者,选择哪种 AI 取决于三大核心维度:任务类型、工具整合能力、创意自由度

    结构化任务 (如报告生成、数据可视化、标准课件制作):

      • 优先选:Manus 或 百度心响。
      • 理由:
         它们通过预设流程和工具调用,能快速交付标准化的成果。Manus 强调多智能体协作完成复杂报告;百度心响则在特定场景(如营销素材、教育课件)下有成熟模板和资源。
      • 优化:
         若需增强创意性,可在 Manus/心响生成基础报告后,用豆包等纯大模型进行润色或添加个性化案例。


      非结构化创意 (如故事创作、艺术设计、新媒体文案):

      • 优先选:纯大模型 (如豆包) 或 Fellou。
      • 理由:
        • 豆包:
           提供极高的生成自由度。例如,输入“用王家卫电影风格生成 8 张情侣相识相恋的分镜图”,豆包能快速输出高质量图片,并支持风格调整和批量输出。
        • Fellou:
           支持在创作过程中动态调整,并且能跨平台协作。例如,先用豆包生成文案初稿,再通过 Fellou 调用 Canva 等设计工具进行排版优化。


      技术类创意 (如代码生成、数据分析、学术研究辅助):

      • 优先选:智谱 AutoGLM。
      • 理由:
         其深度思考模型和强大的工具调用能力(操作本地文件、API)可处理复杂逻辑。例如,输入“生成 Python 爬虫代码并将结果存入 Excel”,AutoGLM 可一站式完成。
      • 局限:
         对非技术类创意(如艺术设计)支持有限,可能需要结合豆包等纯AI大模型补充视觉内容。


      跨平台协作与动态调整 (如跨境营销方案、复杂项目管理):

      • 优先选:Fellou。
      • 理由:
         作为行动型浏览器,它可以直接调用 LinkedIn、Notion 等平台,适合需要多平台协作的创作者。其主动智能还能分析用户行为预测需求,多线程任务处理能力极大地提升了效率(平均耗时仅 3.7 分钟,比同类产品快)。

      – 5 –
      高阶玩法:组合使用,效果翻倍!

      聪明的创作者从不局限于单一工具,而是学会“组合拳”:

      • 智能体 + 大模型:

        • 流程:
           用 Manus 或百度心响完成结构化部分(如数据收集、基础框架搭建)。然后,通过豆包等纯大模型生成个性化内容(如精彩故事、独特视觉风格),再整合到智能体的输出中。
        • 案例:
           制作公司宣传册,Manus 生成产品参数和图表,豆包创作引人入胜的品牌故事和视觉设计,Fellou 辅助排版并导出。
      • 多智能体协作 (未来趋势):

        • 场景:
           大型项目,如电影制作。
        • 分工设想:
           百度心响生成剧本框架和分镜模板;Fellou 调用影视资源库筛选演员和场景;智谱 AutoGLM 分析市场数据优化预算。通过 MCP 协议,这些智能体有望实现无缝协作。

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      避坑指南:常见问题与解决方案
      • 创意同质化:

        • 原因:
           过度依赖模板或预设流程。
        • 解决:
           用豆包等大模型生成基础内容后,通过提示词迭代(如“加入更多情感元素”)进行个性化调整;在 Fellou 中利用“主动智能”功能获取差异化建议。

      • 工具调用失败:

        • 原因:
           API 权限不足或工具不兼容。
        • 解决:
           在百度心响或智谱 AutoGLM 中检查工具权限;若遇兼容性问题,可尝试 Fellou 的“影子工作空间”在隔离环境中执行。

      • 数据安全风险:

        • 原因:
           智能体可能访问敏感数据。
        • 解决:
           在企业级平台(如千帆 AppBuilder)中精细设置权限;对高度机密内容,优先使用本地部署的工具(如智谱 AutoGLM 虚拟机版)。

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      总结:你的 AI 工具箱,你做主!

      AI 的世界日新月异,但核心逻辑和应用场景正逐渐清晰。无论是百度心响、Fellou、Manus 这样的执行型 AI,还是豆包、ChatGPT 这样的对话型 AI,它们都有各自的优势和适用场景。

      • 追求效率、标准化交付:
         选择百度心响、Manus。
      • 追求高自由度、个性化创意:
         依赖豆包等纯大模型,辅以 Fellou 进行落地。
      • 面对复杂协作、跨平台任务:
         Fellou 是得力助手。
      • 深耕技术类创意:
         智谱 AutoGLM 更胜一筹。

      最重要的是,理解这些工具的本质,并根据自己的具体需求进行选择和组合。AI 工具的选择关键在于匹配需求。无论是执行型 AI 的高效交付,还是对话型 AI 的灵活创意,都能在不同场景中发挥价值。大胆去尝试,让 AI 成为你提升效率、释放创意的强大助力!

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