人工智能行业专题：大厂Agent来临，MCP拓宽应用边界

行业研究·行业专题 计算机·人工智能 投资评级：优于大市（维持评级） 证券分析师：熊莉021-61761067xiongli1@guosen.com.cnS0980519030002 摘要 Ø字节跳动：发布通用Agent，掀开大厂竞赛帷幕。4月18日晚间，字节跳动扣子空间开启内测，定位通用Agent，平台上用户可以选择精通各项技能的通用实习生，也可以选择行业的领域专家，通过与AI的互动完成工作任务。扣子空间通过支持添加MCP扩展，AI Agent能力边界被进一步扩展，接下来会有更多插件接入，MCP有望成为AI时代的HTTP协议。字节此举拉开了大厂布局通用Agent的序幕，阿里、腾讯等公司有望迅速推进，相关生态有望加速扩张。 Ø智谱：全栈自研，开源推动生态。3月31日，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思，本次全新智能体不仅具备深度研究能力，还能实现实际操作。AutoGLM沉思利用了智谱自主研发的全栈大模型技术，在多个测试环境中取得了SOTA成绩，展现了卓越的性能。当前核心模型逐步开源，推动相关生态进一步扩展，并快速催化相关应用场景。 ØGenspark：整合多AI模型提供准确响应。美国时间4月2日，Genspark超级智能体发布，官方宣称其是一个综合性的AI助手，可以协调多个AI工具高效地执行各项任务。Genspark采用整合多AI模型的混合代理（MoA）系统，包含80多个工具集和10多个高级数据集，每个模型都专门用于特定任务，提供更准确、可靠的响应。 Ø投资建议：Agent发展打开了人机协同全新范式，将为AI应用提供新的发展思路。未来模型能力将持续提升、各领域Agent将成为模型触达终端用户的载体，持续看好AI应用后续发展。 Ø风险提示：AI应用落地不及预期、市场需求不及预期、行业竞争加剧、宏观经济波动、新技术研发不及预等。 目录 字节跳动：发布通用Agent，掀开大厂竞赛帷幕01智谱：全栈自研，开源推动生态02Genspark：整合多AI模型提供准确响应03投资建议及风险提示04 字节发布通用Agent扣子空间 •4月18日晚间，字节跳动扣子空间开启内测，定位通用Agent。与其他类似产品如manus一样，扣子空间采用了邀请码制。平台上用户可以选择精通各项技能的通用实习生，也可以选择行业的领域专家，通过与AI的互动完成工作任务。 •据官方介绍，扣子空间主要有以下特点：1）从回答问题，到解决问题全线打通：自动分析需求，拆解为多个子任务；自主调用工具（浏览器、代码编辑器等），执行任务；输出完整的结果报告，例如网页、PPT、飞书文档等。2）拥有专家Agent生态：华泰A股观察助手可以为用户进行每日早报生成、针对股票分析问题、答疑解惑；用户研究专家可以协助进行用研资料深度分析，获取更多用户洞察。3）探索/规划双模式，人机协同完成高难度任务：用户如果想一步到位输出，可以选择探索模式、如果想亲自把控每个步骤，可以选择规划模式。4）MCP扩展集成，拓展Agent能力边界：首批官方支持飞书多维表格、高德地图、图像工具、语音合成等MCP；即将支持扣子开发平台发布MCP至扣子空间。 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 MCP扩展AI能力边界 •通过支持添加MCP扩展，AI Agent能力边界被进一步扩展，接下来会有更多插件接入。MCP（Model Context Protocol）是一个开放标准协议，旨在标准化应用程序向大型语言模型提供上下文信息的方式。通过集成MCP扩展，Agent可以访问和利用各种外部工具和服务，丰富了Agent的功能范围，使其能够执行更复杂的任务。同时，MCP提供了一个标准化的接口，使得不同的工具和服务可以即插即用。这意味着Agent可以根据具体需求快速接入新的工具或数据源，无需为每个新集成开发特定的API或适配器，对于扣子空间的可用性以及生态构建均有显著推动作用。 •国内大厂纷纷布局MCP，AI能力边界持续拓展。4月9日，百度智能云率先宣布千帆大模型平台接入集成MCP。4月16日，蚂蚁智能体平台百宝箱推出了MCP专区，全面支持各类MCP服务的部署和调用。4月18日，腾讯全球数字生态大会成都峰会开幕，腾讯云智能区域解决方案总监王伟宣布，腾讯云大模型知识引擎已接入MCP，用户可调用平台精选或自定义MCP插件搭建应用。MCP有望成为AI时代的HTTP协议，可大幅提效AI应用开发、加速生态扩展。 扣子空间有望推动生态加速扩张 •实际使用下来，扣子空间主要有以下优点：1）内容全面，输出文档能力优秀，每一步任务均可溯源，相关的代码也可供用户下载，人机协同能力较竞品明显提高，从而提高可用性。2）支持多任务同时进行，新建一个任务，返回主页面再建一个，依然可以同步运行，提高了多任务场景下的工作效果。3）分为专家模型和通用模型两种，专家模型集中在专业领域的任务，实际使用体验优秀，输出结果深度，未来随着生态共建规模扩大，更多专家模型上线后，一方面可有效减少模型在专业领域的幻觉，另一方面可以提升用户的付费意愿，实现更高的收入转化。4）MCP扩展集成，目前已上线墨迹天气、高德地图、Github等主流应用，用户可根据实际需求选择扩展组件，解决模型实际应用中调用数据的问题，也为未来更多应用接入生态提供了入口。 •字节跳动发布扣子空间，拉开了大厂布局通用Agent的序幕，阿里、腾讯等公司有望迅速推进，相关生态有望加速扩张。 目录 字节跳动：发布通用Agent，掀开大厂竞赛帷幕01智谱：全栈自研，开源推动生态02Genspark：整合多AI模型提供准确响应03投资建议及风险提示04 智谱发布AutoGLM沉思 •3月31日，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思，本次全新智能体不仅具备深度研究能力（Deep Research），还能实现实际操作（Operator）。智谱将AutoGLM沉思定位为能探究开放式问题，并根据结果执行操作的自主智能体（AI Agent），能够模拟人类的思维过程，完成从数据检索、分析到生成报告。 •据智谱公司介绍，AutoGLM沉思的技术演进历经多个关键阶段，从GLM-4基座模型出发，经由GLM-Z1推理模型，进化至GLM-Z1-Rumination沉思模型，最终完成AutoGLM模型。其中，核心链路的技术与32B/9B GLM模型于4月15日全面开源。 •AutoGLM沉思核心在于三大能力：深度思考、感知世界和工具使用，不仅能模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程，还能获取并理解环境信息，更具备调用和操作工具以完成复杂任务的能力。AutoGLM沉思以智谱新推出的沉思模型为基础，可通过强化学习让模型学会自我批评、反思、沉思，并通过更长的深度思考时间换取更优的效果。 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 AutoGLM沉思基于自主研发技术 •AutoGLM沉思利用了智谱自主研发的全栈大模型技术，该技术融合了GLM-4的通用能力、GLM-Z1的反思能力、GLM-Z1-Rumination的沉思能力以及AutoGLM的自动执行能力。其中，新版基座模型GLM-4-Air-0414以320亿参数量比肩国内外主流大模型，加强了工具调用、联网搜索和代码等智能体任务上的能力。新版推理模型GLM-Z1-Air在性能上可与DeepSeek-R1媲美，且在推理速度上提升了8倍，成本降低至1/30，进一步解放了开发者在硬件方面的限制。 •在斯坦福大模型中心选定的智能体基准评测Agent Bench上，AutoGLM系列模型在多个测试环境中取得了SOTA成绩，展现了卓越的性能。特别是在Phone Use和Browser Use基准测试中，AutoGLM-Phone和AutoGLM-Web均超越了OpenAI GPT-4o和Anthropic Claude-3.5-Sonnet等顶尖模型。 •在实际使用中，AutoGLM沉思能够回应开放式的复杂问题，通过同时进行推理和搜索，浏览数十至上百个网页，总结出调理清晰的长文报告，并提供所有引用来源。目前，AutoGLM沉思已在智谱清言PC客户端上线，此次发布的为preview版本，核心支持research场景，用户可以免费不限量体验。在未来两周，智谱还将进一步扩展更多智能体执行能力，包括推出“虚拟机”版本。 AutoGLM沉思开源推动应用场景 •总结来看，AutoGLM沉思主要有以下进步：1）AutoGLM沉思在Deep Reseach的基础上，叠加了AutoGLM操作电脑浏览器的环境交互能力，有效促进了模型思考的宽度和深度，自然输出的内容更全面。同时，作为免费开放的AI Agent，AutoGLM沉思降低了AI技术的使用门槛，让更多人能够体验和使用先进的AI技术，将促进AI技术的进一步普及；2）AutoGLM沉思的核心模型（如GLM-Z1-Air、GLM-Z1-Rumination）将于后续逐步开源，各企业可以免费集成相关功能，推动相关生态进一步扩展，并快速催化相关应用场景；3）与Manus相比，AutoGLM沉思完全免费使用，无需邀请码，无需排队，能够操作知乎、B站、公众号、小红书等多个平台，模拟人类收集信息的完整流程。而Manus主要专注于封装专业工作流，但工作流不支持中途打断，若执行中发现智能体执行方向有误，只能等执行结束后才能调整，因此AutoGLM沉思更为灵活、高效且易于访问；4）AutoGLM沉思目前没有明确的任务限制，可以同时运行多个任务，ManusStarter只能同时运行2个任务，Pro版可以运行15个任务，在使用表现方面具优势。同时，AutoGLM沉思基础模型完全自主研发，从基模到推理模型再到应用层完全自研可控，而Manus采用Multiple Agent架构，依赖外部API，限制了系统对特定功能进行修改或优化时的灵活性，更新受制于API提供商的支持程度和更新速度，且运行成本更高。AutoGLM沉思通过自主研发具备了更高的灵活性、控制力和成本效益等优势。 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 目录 字节跳动：发布通用Agent，掀开大厂竞赛帷幕01智谱：全栈自研，开源推动生态02Genspark：整合多AI模型提供准确响应03投资建议及风险提示04 Genspark智能体多项测试成绩领先 •美国时间4月2日，原百度副总裁、原小度科技CEO、MainFunc联合创始人兼CEO景鲲通过社交平台发布了一款名为Genspark的超级智能体。Genspark宣称Genspark Super Agent是一个综合性的AI助手（AI Search+Browse+Agents），可以协调多个AI工具高效地执行各项任务，在GAIA Benchmark（通用人工智能基准测试）中，Genspark在三个不同级别（Level 1、Level 2、Level 3）测试中的表现都超越了Manus、OpenAI Deep Research等产品。 •据其官方介绍，Genspark采用的是整合多AI模型的混合代理（MoA）系统，包含了80多个工具集和10多个高级数据集。Genspark背后的模型数量目前多达9个，除了Claude，还有谷歌、OpenAI、DeepSeek等主流模型，此外还有文本到图像生成模型Ideogram、Recraft、FLUX、DALL等，视频生成模型Kling、PixVerse、Lumalabs Ray等，以及用于机器翻译的大型语言模型DeepL。与依托单一模型的AIagent产品不同，MoA系统能够汇总和优化来自多个高级模型的响应，每个模型都专门用于特定任务，提供更准确、可靠的响应。 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 手机端应用拓展使用场景 •Genspark在3月就上线了iOS应用程序，其定位是超级AI应用，集AI搜索、具有广告拦截功能的快速浏览器以及AI代理功能于一体。Genspark平台为新注册用户提