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专业的网上股票配资智能体实现了从单兵作战到多智能体协作的跃迁

白交发自凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

忘掉繁琐交互流程，也不用再蹲Veo 3了！

现在分钟级高质量的AI创意大片，能够一键生成了。

比如一张人物图+提示词脚本，就能生成记者第一视角下采访西游记的视频特辑。

整个过程流畅自然，角色风格一致性已经成为基本操作。

关键是不管这个要求多么天马行空，但它还是做到了细节满满，比如记者身上的记者证，白骨精、红孩儿、金角大王这些人物的对齐，以及多角色的配音口型也实现了一致。

着实被这一效果惊艳到了！

更想不到的是，实现这一最新突破的，并不是某个视频生成模型，而是最新升级的纳米AI。

对比市场方案，一分钟视频成本可降低95%以上。目前纳米AI每天还有免费次数，对于普通用户来说，还不赶紧薅这波羊毛？

一个分钟级专业影片，不再是过往小时级或者天级的任务，而是人人皆可零基础低成本完成。

而如果扒开他的思考过程，就会一整个大惊呆！随便一个案例，你都会看到这么一个壮观景象：智能体「团队」执行步骤已经多到数都数不完了。

他们首创了多智能体蜂群，如同组建一支专业团队，依靠群体智慧协同作战，高效高质地完成这一复杂创作流程。

这并不是一次普通的升级，因为这标志着关于智能体的定位，真正来到了生产力阶段。

一句话生成大片

先来看这最新升级的产品。

入口还是跟之前的纳米AI搜索一样，只需下载APP应用，无需额外任意配置，「首页」即可看到最新升级的纳米AI。或者在官方主页（https://bot.n.cn/）下载客户端，可以一键体验更多功能的智能体，给你的生活或工作带来便利。

表面上看没有什么区别，但实测之后背后大有文章。

先说结论。这次升级的重点，通俗来说，智能体实现了从单兵作战到多智能体协作的跃迁。

它与生成模型这种需精细提示、多次迭代才能出来的好作品不同，纳米AI仅需用户一句话指令就可以自动化生成高质量完整作品，并且时长不受限制、token不受限制，即便是10分钟的视频也可以生成。

而且与其他智能体平台所强调的“多智能体协同”又有所区别，纳米AI的智能体团队规模更庞大，且每个智能体之间可共享记忆，并且还支持自定义DIY团队内部的“智能体储备”。相当于你想要一个什么样的智能体团队，就可以拥有专属的团队。

就拿本次一个典型的多智能体蜂群「一句话生成大片」来说。

流浪地球3还在筹备，不妨先看看动画片的解解馋。

在输入了叙事情节之后，它就开始工作了。在工作之前，它还温馨提示：这可能需要花点时间，你可以先去处理其他事务。

随后，它就像人一样「自动拉群」，调用起多个智能体。比如超级配音演员、智能绘图专家、高级摄像师、高级剪辑师、影视后期专家等等。

可以看到，整个智能体团队非常庞大，规模已经堪比多少个创业团队了。

当然，中间也穿插了各种并行处理机制，整个执行效率也拉满了。

包括创意策划、分镜设计、画面生成、配音配乐、剪辑合成在内的整个过程，全程透明可编辑，比如像风格选择、BGM选择、文案修改，都是可以人为干预随时修改，给人感觉就是一个人机协作的空间。

相比之下，有的智能体操作时，它就像是一个黑盒，你不知道它做了什么？你只能最后接受它的结果。要是它理解错了，你还无法及时修正，只能从头再生成一次。

最后它生成的结果直接可用。

所使用的token数显示达到了1437万+，相比于业内普遍100万token上限多了一个量级。

而除了生成这样的广告创意大片，它能做的事情还有很多。

比如生成短剧。爱因斯坦空降赤壁之战战场，会是什么样？

还可以电商带货。你有见过马斯克用中文给你带货吗？口型跟台词也都有对齐。

除了这个「一句话生成大片」之外，目前纳米AI已上线10+类多智能体蜂群，涵盖视频制作、内容创作、行业研究、电商带货、旅行规划等多个场景。

除此之外，还可以自行DIY你的「多智能体蜂群」，想用什么场景就用什么场景。在这里，你可以完全用自然语言，而不是编程语言，来组建你的智能体团队。

它预设了三种智能体可以选择，包括专家智能体、条件智能体以及迭代智能体。

此外，还有智能体广场里可供选择。这里就像是一个「超级人才市场」，而你就是老板，按需招「人」拉群。如果没有合适的，你也可以自建智能体。

在这里，MCP已经变成了最小的单元。你无需再关注背后的大模型能力，而只会把注意力放在最关键的事物上，包括但不限于：各种能力的智能体、组建成什么样的团队、能解决什么样的任务。

因此，纳米AI所展现的，其实是一个关键的行业视角转变——

当智能体真正成为了生产力，那么衡量它的维度就会从功能导向升级到结果导向。

而背后实现的关键，也是前面所提到次数最多的词：

多智能体蜂群。

多智能体蜂群是什么？

当前，智能体发展白热化，不管是初创公司还是大厂、又或者说垂直玩家都推出了自己的智能体平台，呈现出一片繁荣景象的感觉：打造智能体平台不是壁垒，真正核心挑战在于优化用户使用体验上面。

就比如大家都在强调多智能体协同，但是怎么协同？如何高效协同？这就是各家发力且呈现差异化的点了。

相信大家在使用一些智能体平台时，都有遇到过比如token限制、成本高昂等问题，但这些问题还不是主要的，单个智能体任务可靠性才是痛点。

有这么一组数据显示，单个智能体成功率如果达到九成，5个智能体协作的成功率甚至要降至五成以下。而多步骤工作流里的错误率，是以指数方式复合叠加的。每一步95%的可靠性，跑20步，成功率就只剩下约30%。

在单个任务执行步骤超过100步以后，单个任务的成功率必须要99.9%才能保证90%的成功率，99.97%的单步成功率方可保证97%的成功率。

而单个智能体出错背后大抵有这些方面的原因，比如MCP工具有设计缺陷、MCP Host性能低下以及大模型“抽卡”式的生成结果。

其中MCP出错是主要的原因，一个长任务一旦加入一个成功率低于90%的MCP工具会导致极高的失败率。因此打造推理智能体的厂商从DAY1就必须要考虑容错设计。

如果这样的问题不解决，「多智能体协同」将陷入“三个和尚没水喝” 的困境，1+1效果远远小于2。

这一背景下，纳米AI独创的「多智能体蜂群」就更值得行业参考了。

因为从前面实测可以看到，各种智能体合作已经远远超过20步，而根据他们团队给的数据，其单个智能体在千万级用户规模下能够实现98.2%，意味着单步成功率超过99.97%。整个像「一句话生成大片」蜂群成功率可以达到95.4%。

所以他们是如何实现1+1效果等于甚至大于2的呢？

首先，针对任务执行可靠性上就做了很多工作。比如构建专门为多步执行优化的大模型，自研的360智脑72B实现100步成功率98.2%，非常接近Claude 3.7的99%，而且千Token成本比Claude 3.7低80%。

他们还为实现高成功率打造自研的MCP Infrastructure，以及为智能体打造了自研的Agent Infrastructure，以此保障MCP的成功率和Agent的可靠性。围绕任务容错率，他们设计了一套智能体的自我修复、自我反思的工作机制，充分利用模型的能力自动修复错误。还打造了一套轻量级云端虚拟机，可以实现1秒钟快速启动，任务结束可以动态挂起，且单机性能高于业界30%。

不过这次的最大亮点，还是在于「多智能体蜂群」。据介绍，整个「多智能体蜂群」背后由三个部分组成：360智能体工厂、多智能体蜂群引擎、多智能体蜂群协作空间。

360智能体工厂就不多说了，就是那个可以自行拉群组团的「人才市场」。

5万个智能体这个数据只是暂时的，因为每个人都可以创建智能体，然后上传共享，这个智能体工厂会像滚雪球一样越来越庞大，所覆盖的功能也就会越来越多。

如果说360智能体工厂依托于纳米AI本身的生态优势。那么与「多智能体蜂群」直接相关的引擎、协作空间，依靠的则是纳米AI累积的技术实力。

据介绍，纳米AI采用全新的多智能体协作框架，可以把它理解为一个指挥中枢。在它的驱动下，多个专家智能体可以灵活拉群、多层嵌套、组队协作完成复杂任务。比如可以异步并行运行，大大缩短了超级任务的执行时长。

他们还首创多智能体蜂群协作空间技术，多智能体协作时共享“记忆”，实现任务规划、协同执行、自我迭代、持续进化，这成功解决了以往多智能体协作时出现的“协同困境”问题。

比如像一句话生成大片这个蜂群，他们在专家智能体中做了风格、角色一致性问题的设定，就成功避免了一部短片里生成5个形象不同的主角这样的问题。这本身也是视频生成模型要解决的核心挑战。

当然要真正实现智能体蜂群，还离不开背后的AI算力和生态基座以及智能体引擎，来支撑起稳定可靠的结果输出。

纳米AI的智能体引擎，它支持无限工具调用、无限上下文长度以及上百种主流模型。这样一来，海量官方MCP工具一键启用，你也可以自主添加MCP工具，完成特定任务。

在无限上下文长度方面，有用户实测可以连续工作两小时，消耗Token 2000万，超过1000步的复杂任务不中断不卡壳，顺滑完成。

因此可以这么理解，此次多智能体蜂群的构建，首先它将智能体门槛打下来了——通过自然语言就可以设计、搭建推理智能体，背后依靠强大MCP生态以及技术引擎，让人人都能搭建自己的“Manus”。这些智能体可以组合成一个团队，在一套指挥系统下执行复杂任务，并且这种蜂群组建的门槛很低，人人都可以自定义团队。

这样一种层层嵌套、层层都降门槛的方式，就可以激发智能体的无限潜力，处理任务也不局限于2B还是2C，任何场景都可以组建、执行。

他们将像蜂群一样分工协作，依靠群体智慧全自动完成复杂任务，直接为你交付结果。

定义首个L4级智能体新标准

此次纳米AI超级搜索到纳米AI的升级，是360在产品和技术能力的关键突破。

通过多智能体蜂群的发布，纳米AI实现首个L4级智能体落地，重新定义行业技术标杆。

智能体时代的操作系统级平台，不同于市面上单点智能体工具，360打造的是一套包含智能体工厂、蜂群引擎、协作空间的完整技术栈，其核心价值在于多智能体协作的可靠性、可扩展性以及开放性。

正如周鸿祎所评价的那样，

单个智能体再强，也只是“器”的层面，有其局限。通过协作框架，将不同能力的“器”有机组合，形成一个能解决复杂问题的“道”，这才是系统架构的魅力。

从“器”到“系统架构”的角色转变，背后还暗含着智能体发展的演进图景。

如果也按照自动驾驶这么一个分级体系，那么智能体可以这么划分。

L1：聊天助手/工具，如早期ChatGPT/GPTs，擅长提建议或提供情感陪伴。L2：低代码工作流工具，需人工搭建流程，比如Dify。这个阶段已经开始有了工具属性，但人类构建需要一定的门槛，然后再由AI来执行任务。L3：可以理解为具备推理能力的专家智能体，有通用也有某单个领域的专家，执行能力很强，像早期的Manus、Genspark，还有纳米AI里的5万+垂直专家智能体，深度研究智能体、购物智能体等。L4：正如此次纳米AI所展现的那样，多智能体蜂群协作，依靠群体智慧来实现复杂任务，大大扩展了智能体的使用价值边界。

最终智能体发展到L5，有可能是Agent-Create-Agent方向，也就是可以打造智能体的超级智能体。

回过头再来看纳米AI的升级，本质是将智能体从技术工具概念，转化为标准化生产力工具。

它让智能体从辅助工具进化为可自主协作的 “数字团队”，让普通人也能零门槛调用群体智慧完成专业级任务。

当行业还在纠结于单智能体的功能迭代时，360已率先突破至L4级智能体阶段，以 “蜂群协作” 解决了复杂任务的自动化、高可靠性难题。

这种前瞻性布局，不仅让360成为智能体技术实用化的带头人，更向行业传递出清晰的品牌主张：

智能体的终极价值不在于 “单个能力有多强”，而在于 “能否像人类团队一样高效协作，直接交付结果”。

这种 “以结果为导向” 的技术路径，回到了最初AI诞生的本质，只不过这次是以智能体为载体，带领行业从 “智能体工具时代” 迈向服务于每个人的 “群体智能生产力时代”。

于我们每个人来说，这将带来一种全新的工作范式。个体的核心竞争力，将体现在驾驭、配置和管理多智能体“蜂群”的能力上。

而掌握这一能力的用户，将成为智能体时代的“超级个体”。

— 完 —

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