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秒哒一出,代码全无!Manus:我先做个 PPT 压压惊

  • 2025-03-25
    北京
  • 本文字数:3037 字

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秒哒一出,代码全无!Manus:我先做个PPT压压惊

去年 11 月,李彦宏在 2024 百度世界大会现场发布了无代码工具“秒哒”,并称之为“迄今为止人类历史上最复杂的多智能体协作工具”。今天,百度终于宣布秒哒正式全量上线。

 

我们先看下秒哒的表现如何。文字输入:

 

“请帮我创建一个俄罗斯方块小游戏,要求如下:1.支持方向键左右调整方块下落位置;2.支持空格键对下落方块进行旋转;3.展示积分,每成功消除一行增加一积分,积分无上限;4.支持重新开始。”

 

生成结果如下:

 

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    实际上,在开发期间,秒哒调用了架构师、研发工程师、素材设计师三个角色,其中,“架构师”负责整体架构设计、模块设计和技术选型,“研发工程师”负责搭建开发环境、编程和初步测试,“素材设计师”明确风格,调用模型生成文案、调用服务生成图片,优化页面。

     

    秒哒平台上的任务需要消耗秒点,每次生成任务会消耗 10 秒点。根据介绍,秒哒开发一个应用平均耗时约 3 分钟,成本不足 5 元,开发周期相比传统开发缩短至万分之一。

     

    秒哒定位是生成式应用开发平台,它适用于以下用户全体:有个人长尾场景应用,如邀请函、营销页、博客站点等,也有日常工具生成的需求和连接模型输出与落地能力的 C 端用户;企业场景应用开发的 B 端用户。

     

    目前,秒哒支持的场景以轻应用为主,如邀请函、产品营销页、调查问卷等场景下的 H5、长页开发;官网、博客、产品营销站点、电商站点等站点开发;日常办公的小工具与聚会小游戏等场景开发;教育场景、餐饮订餐场景等轻应用开发。后续,秒哒升级会考虑企业级应用的生成。

     

    与 Manus 等有何不用?

     

    相比主流智能体产品,OpenAI Operator 主要侧重于单一任务的自动化处理,AutoGPT 则强调自主推理、规划和连续执行,而秒哒则通过多智能体协作,提供端到端的解决方案,能够覆盖从需求分析到最终交付的全流程,具有更高的集成度和自动化水平。

     

    秒哒和不久前爆火的 Manus 也有相似和不同。两者的共同点是两者都支持多智能体、多工具调用。 不过,Manus 在制作 PPT、分析财报等场景表现出色,而秒哒如今还是在聚焦在开发领域;其次,Manus 是作为一个应用拓展自己的业务能力,而秒哒的定位是一个平台,希望借此平台做出更多更好更易用的应用。另外,在开放性上,Manus 仍需邀请码才能使用,秒哒则全面开放。

     

    据介绍,秒哒主打两个特点:一是端到端、无代码生成。目前大部分基于大模型智能开发产品的定位还是开发助手,用来帮助程序员更好写代码,这类产品需要具备一定的技术背景才能用明白。秒哒算是真正意义上的端到端生成,没有技术背景知识的普通用户也可以用。二是 LGUI 结合,即支持 LUI 自然语言修改开发应用,也支持 GUI 可视化修改应用,在提升了智能的同时也兼顾了修改的效率。

     

    “让人人都能成为开发者”,这个理念的核心关键特性是“无代码”,为此,秒哒做了以下几个尝试:

     

    • 屏蔽代码元素,提供所见即所得预览机制:代码等元素屏蔽封装在后台,无需让用户理解生成的代码是什么。

    • 自然语言交互+可视化结合:通过人机自然语言交互大幅度降低了用户的使用门槛,通过 GUI 交互提升微小应用调整的效率。

    • 应用全生命周期的管理能力:应用从生成、修改、发布、部署 、运维监控等,提供全流程的管理能力,不懂工程也能发布部署应用。

     

    李彦宏曾形容秒哒是“迄今为止人类历史上最复杂的多智能体协作工具”,这种复杂性也主要体现在多智能体协作和多工具调用两方面。

     

    秒哒是一个典型的多智能体协作架构,具体包括:负责与用户交互、理解并澄清需求的策划智能体;生成符合需求文案的内容文案智能体;负责收集、生成或优化所需素材的设计师智能体;根据需求生成高质量的项目级代码的程序员智能体。这些智能体通过协同工作,形成一个端到端的解决方案,覆盖从需求分析到最终交付的全流程。

     

    实现多个智能体之间的高效协作是一个技术难点,秒哒团队需要设计合理的通信协议和任务分配机制,来确保各个智能体能够无缝配合,避免冲突和重复工作。

     

    另外,需求澄清智能体和文案智能体需要具备强大的自然语言处理能力,代码智能体需要能够根据需求生成高质量、可维护的代码,这要求团队对于语义理解、文案生成、素材匹配与生成、代码生成、代码优化以及代码风格一致性等技术需进行深入研究。

     

    在多工具调用方面,“秒哒”可以规模化地调用各种工具,如检索、iRAG、第三方 API 等,使得“秒哒”能够满足用户在不同场景下的需求。

     

    同时,秒哒还在探索无缝集成外部 API,扩展其功能和应用场景。通过模块化设计,灵活调用不同的 API,适应多样化的业务需求。这种多智能体模式提升了复杂需求生成的质量与稳定性要求。

     

    百度秒哒产品负责人董恒向 InfoQ 表示,与 Claude MCP 等业界方案比,秒哒的工具调用机制在技术上具有以下几个特点:

     

    1. API 中心统一管理。秒哒通过建立的 API 中心实现对 API 的统一管理,支持公私域工具的调用。这意味着无论是公共 API 还是私有 API,都可以通过统一的接口进行调用和管理。

    2. 智能体之间的工具共享与复用。通过 API 中心,智能体可以访问和使用其他智能体已经注册的工具,避免重复开发、提高工具的利用率。

    3. 工具的动态加载。秒哒的工具调用机制支持对工具的动态加载,这意味着在运行时,智能体可以根据需要动态加载,而不需要重启或重新配置系统。

    4. 工具调用的安全性与权限控制。秒哒的工具调用机制内置了强大安全性与权限控制机制。通过 API 中心,可以对每个工具的调用进行细粒度的权限控制,确保只有授权的智能体才能调用特定工具。

     

    此外,随着用户的每一次操作,秒哒都会据此做智能分析,然后优化自身的算法,推动整个系统不断改进。“用得越多,它越能够生成更加符合需求的结果”董恒说道。

     

     

    实现智能体的持续学习和自适应调整是一个挑战。团队需要设计有效的学习算法,确保智能体能够从历史数据中提取有用信息,并根据反馈不断优化自身行为。

     

    如何应对大模型吞并通用 Agent 危机?


    当前行业中存在一种趋势,即大模型逐渐整合、吞并通用 Agent 的功能,使通用 Agent 作为独立工具的价值逐渐降低。

     

    对此,董恒表示,团队认同大模型技术正在加速重构技术生态,但需要强调两点关键认知:

     

    • 场景价值始终高于技术形态。用户最终需要的是解决实际问题的能力,而非技术形态本身。LLM 的"内化"是技术层演进,但用户需求场景(如效率提升、体验优化、决策辅助)始终需要端到端的服务闭环。

    • 专业化场景存在结构性机会。通用大模型在垂直领域的落地需要场景化改造,涉及行业知识沉淀、业务流程适配、多模态交互等复杂工程,这正是秒哒的核心战场。

     

    面对挑战,董恒表示,秒哒可以通过以下三个方向确保自身的长期价值。

     

    1. 明确定位,向行业渗透、解决企业痛点。 通用任务可能被大模型逐步吸纳,但企业级、行业专属应用研发中,仍然存在大量非标准化、数据私密性要求高的场景,这些场景无法完全被通用模型覆盖。秒哒可聚焦于行业垂直场景构建专属能力,通过私有化方式与企业内部数据、业务规则和系统紧密耦合,创造更强的不可替代性。

     

    1. 强化“数据飞轮”模式,建立自身生态壁垒。秒哒将围绕“数据-模型-任务”形成闭环,不断产生高质量的数据资产,在企业业务场景下,积累高价值商业数据,形成数据上的护城河。并通过长期的正反馈机制不断增强 Agent 的核心竞争力,形成深度链路:用户使用数据驱动模型优化 → 提升模型性能 → 提升使用率 → 更多数据产生 → 更强大的模型优化。

     

    1. 探索模型精细化和推理端的轻量化。在部分企业场景中,企业出于成本和部署灵活性的需求,需要更加轻量化、部署友好的模型和 Agent 架构。秒哒后续将在轻量化领域模型来达到更好的性能、更低的成本、更灵活的部署方式,提升企业级场景下的经济性。

    2025-03-25 10:0812

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