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主要内容： 文档围绕AI Agent的发展展开，核心观点可概括为三点： 1.AI Agent的演进路径：从L1（基础语言交互）到L3（通用推理与任务执行），强调通过“Less structure”（减少预设结构）实现用户对AI能力的直接“看见”，例如从理解语言到完成复杂任务（如数据分析、编程、文档整理）的直观感知。 2.技术实现与产品化：以Manus为例，提出Agent需平衡模型能力与用户体验，通过零预设Workflow、低成本算力优化及透明化执行过程（如展示推理步骤），解决传统AI工具“套壳化”和开源方案高门槛的问题，突出通⽤性而非垂直场景限制。 3.行业挑战与趋势：大模型迭代加速导致应用层快速洗牌，需警惕技术路径依赖（如过度结构化Prompt），未来竞争将围绕产品化能力（如降低使用门槛、提升任务完成可靠性）和成本控制展开，同时探索模型与产品的双叙事可能性。
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