Agent赛道热闹非凡,周鸿祎力推的纳米AI搜索,体验上能有什么不一样?
首先,依然很“挤”,一不小心就会挤爆服务器。
但更进一步实测了一波之后,我们还是发现纳米AI搜索,不管从打开方式还是产品特点,其实都很“老周”……
直接说结论——
首先,它把MCP的使用门槛给打下来了。作为首个真正面向toC市场的MCP平台,普通人也能够真正体验到基于MCP的高阶智能体。
以往的MCP都是面向专业人士,在开发者中流行。但现在纳米AI上的4亿用户都能调用海量MCP工具来完成真实世界的复杂任务。
其次,真正意义上的MCP开放生态。纳米AI目前已有超100个自研和优选MCP工具,并且更多第三方MCP工具正在进驻中。
而且还能看到360技术优势和产品风格的延续:选择本地部署和MCP工具集成,而不是通常的云端Host,
大模型进行深度检索和社交平台操作的时候,更方便绕过登陆墙、广告墙,使用方便的同时还不用担心安全问题。
具体的细节,咱展开来说。
使用纳米AI万能工具箱很简单,只需下载APP应用并注册登录即可,无需额外任何配置,入口就在左侧的「智能体」页面。
除了本地部署而非云端这种入口不同以外,还有就是产品定位的不同。
相信你也注意到了,其他平台都是直接亮相号称支持MCP的「超级智能体」,纳米AI则上线的是「万能工具箱」。
虽然目标是一致的——
通过对MCP协议的支持,让大模型、智能体可以调用各式各样的MCP工具。
它支持多个工具并行运行,就像模拟人类在真实世界完成工作一样,执行复杂步骤,覆盖多样性和泛化的通用任务。
但市面上其他平台,他们的MCP工具都是在封闭体系运行,工具也比较有限和固定。
而纳米AI工具箱则是主打构建起一个开放的MCP生态体系,目前从官网上已经看到,支持超100个MCP工具。
MCP工具一多,在此基础上的智能体也越多,从而整个智能体生态生生不息,最后纳米AI真就成为了所谓的万能应用。
当然这些都是后话了。总之,开放是从纳米AI万能工具箱中看到的一个关键词。
且进一步来看,在纳米AI万能工具箱基础之上,通过自由调用,自由组合MCP工具,来构建各种场景下的智能体。
官方已经能看到一些智能体,有官方的,有第三方开发者的,也支持自己手捏一个。其中不少其他平台需要付费的,在纳米AI都支持免费集成和调用。
免费,yes!
既然如此,那就来实测一波。
深度分析和研究,是智能体升级之后最喜闻乐见的一项技能。官方正好有个「深度研究智能体」,那就抛出一个问题给到它:2024-2025AI眼镜产品发展情况。
给出提示词很简单,除此之外什么事情都不要做,也没有任何「联网搜索」、「深度思考」的按钮选择。
来看结果。
能够清晰地看到它从思考、规划到行动这么一个全链路流程体系:
搜索资料、生成数据可视化图标、撰写研究报告。
整个调取MCP工具的过程也清晰可见,包括sandbox_coder工具生成各种图标、summary工具撰写报告、gen_html工具生成网页版本……
最后它直接给出了PDF、Word以及网页三个版本,大概是酱婶的。
基本能力OK,那就来看看MCP开放生态赋予之下其他有意思的智能体。
从中选出两个比较被惊艳到的智能体:小红书浏览机器人、专业论文搜索。PS,都是第三方开发者开发的哦,普通用户可以直接免费取用。
先来看小红书浏览机器人。昨天北影节落下帷幕,来看看大家对于此次北影节的评价。
搜索分析小红书用户对本次北京电影节的评价。
除了中间有个需要自行登录的操作,其他一切过程都十分流畅。于是就可以看到它的花式操作。
它自行输入关键词,进行逐个点击、查看小红书笔记、提取关键信息。整个操作像人一样,但又比人类完成更高效怎么回事?!
最后从17篇小红书笔记中,得到这些关键信息。不知道关注北影节的读者们有没有感同身受到~
而如果再本地搭建个小红书自动发布器,一句话从找热点、生成爆款内容、图片,甚至是视频,就连发布也能完成,用户零干预就能运营自己的小红书个人自媒体。
再来看与我们日常工作更为相关的「专业论文搜索」这个智能体。这个智能体能调取纳米 AI 超级搜索、arXiv 搜索、谷歌学术、学术搜索等工具。
最近需要与「模型压缩」研究方向的专家交流,想了解下最新论文进展。于是把这个问题抛给它。
帮我检索关于「模型压缩」领域最新热门论文,并展示出每篇论文摘要,要求附上论文链接。
最终它给出了四篇论文,并且附上了标题、摘要和论文链接。
经过逐一校对发现,每一个论文链接都有效,且论文都是最近1-2个月的。
这一点其实蛮惊喜的。这意味着现在智能体已经摆脱了大模型潜在的幻觉问题,完全实现了从理解到行动的闭环。
要知道以往把这些问题抛给大模型(包括使用联网搜索),要么论文链接就是无效的,要么根本无法理解具体研究内容,
也没有依照准确的时间轴,现在这些问题都已经被规避掉了。
而除了官方、第三方,自己也可以根据需求手捏一个智能体,来调取各种工具。
对于开发者来说也可以自行配置一个MCP工具/服务,仅需几个参数设置即可完成。
整个过程可以看到,普通用户使用起来非常方便,甚至只需一个提示词,智能体就能够自动分析用户需求并拆解为多个子任务,
自主调用MCP工具(如浏览器、代码编辑器等)执行任务,并输出完整的结果报告。
而它所能覆盖的场景和能力到现在也还只是个冰山一角——
据介绍,目前MCP生态已经覆盖了办公协作、学术、生活服务、搜索引擎、金融、媒体娱乐、数据抓取等场景。
接下来随着更多MCP工具应用的入驻,大模型/智能体的价值边界将会无穷扩展。
如今再回头看MCP,它给行业带来的影响,其实并不单只是通过一个统一的标准,让大模型能够使用各种工具。
正如纳米AI所展现的,MCP带来的是从技术、功能和应用场景三重突破。
首先,大模型和Agent功能扩展更轻松。开发者不用再费劲搭建各种接口、构建与外部数据通信方式。
通过统一的MCP数据协议,大模型和AI Agent能直接对接海量外部工具,像拼乐高一样自由组合功能。
其次,智能体学会更为高阶的自主思考,AI不再是只会按固定工作流程走的机器人。通过MCP协议,它们能像人类一样主动获取信息。
比如从「万能工具箱」里挑选需要的功能(查天气/写代码等),通过试错积累经验,越用越聪明。就像实习生成长为专家,AI也能逐步建立自己的决策系统。
最后,通过大模型和海量MCP工具的自由组合,从而完成真实世界的复杂任务,应用场景大大拓宽,真正做到「三生万物」。
目前纳米AI生态已经有超百个真实可用的高质量MCP工具和技能,而且还是免费调用,不仅MCP工具数量领先同类产品,而且简单易用,普通人也可以快速上手。
对于专业开发者来说, 这是国内最大最开放的MCP工具平台,能够在平台上自由组合MCP技能自建Agent+MCP,带来更多智能体产品的可能。
所以再看MCP带来的行业影响,并非简单工具调用,而是给大模型、智能体应用更多的可能性。
更具体地来说,就是整个大模型应用的生态。
当大模型掌握了使用工具的能力,能够在复杂任务中游刃有余地处理,那么它在真实世界中的赋能也将被大大地推动。
所以也就不难理解,为什么纳米AI选择的是「万能工具箱」这样一个产品定位——
以简单、低门槛的方式,真正地以MCP开放生态为锚点,真正地面向广大的C端用户去做产品。
不过想要真正实现,其实难度不小。这就需要说道说道纳米AI背后360过去技术与生态的积累。
首先就是搜索能力。一方面基于360团队过去在搜索上的深厚积累,自建了千亿级的索引库和百亿级精品库。
另一方面,加入了更多MCP协议的搜索工具,比如谷歌学术啊,ArXiv啊,GitHub啊这些常见好用的,多重buff叠加,搜索能力只会越来越强。
而从小红书浏览助手的效果可以看到,它对页面各种模态内容的理解能力很强,
这得益于SR、视觉语言模型(VLM)、PDF的版式分析、OCR模型等等等技术的部署。
其次还有浏览器底层能力的积累。不同于大家云端运行的AI浏览器,他们专门为大模型打造了专用浏览器,本地计算机即可运行。
为啥要这样做?一来,大模型需要频繁调用浏览器,只有对云、浏览器、OS等全方位改造,才可以实现在云原生环境下高性能大规模并发调用。
二来,用户或者企业很难会想要将私人数据托管给第三方云服务器,而有些企业应用场景是在内网运行,
那么这时候云端智能体更是无从下手,本地部署自然会成为主流。
最后自然还有安全方面的部署,他们有推出隔离沙箱MCP,实时监测、预警和限制MCP客户端的本地计算机操作,
用户可以放心地让大模型生成本地执行的指令,不用担心幻觉、失误、或恶意注入攻击导致数据丢失、信息泄漏、高危操作等。
目前,纳米AI用户月度访问量突破4亿,随着对MCP协议全面支持,更多用户和开发者的用户使用,形成产品技术飞轮,更多高阶智能体也将会涌现。
已经形成共识的是,大模型本身发展到一定程度,下一个阶段使用工具的进化,也就是智能体这一范式。
类比于人类,当人的身体、大脑进化到一定程度,使用工具才能与万物生灵互动来主导这个世界。
随着大模型能力逐渐强大,就好像大脑拥有了思考的能力一样,但要与真实世界连接,从指令转化为行动,那就需要使用工具。
而作为大模型与工具的连接器「MCP」这一共识正在全球汇聚、反应,掀起不可阻挡的浪潮。
但以往这些尚且还属于开发者、技术圈的内部狂欢。现在以纳米AI为代表,大幅降低了使用门槛,让智能体的应用辐射到普罗大众之中。
智能体进入到傻瓜相机的阶段。这其实也是技术发展周期的必然。
现在人人都在谈论超级智能体,但什么时候会有超级智能体?
或许从国内首个真正面向普通用户的开放MCP生态开始,或许从「万能工具箱」这个直白的词汇替代「MCP」技术词汇开始。
总之,这个趋势已经开始,这个趋势还在持续,作为大模型下最核心的市场应用,Agent真正来到了爆发节点。
文章来自于微信公众平台 “量子位”,作者 :白交
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0