今天小編分享的科技經驗：前百度大佬“放下”AI搜索，轉做Agent浏覽器，評分超越Manus，歡迎閲讀。
一次自我革命的轉型，能成嗎？
前百度集團副總裁、小度科技 CEO 景鲲離職創業的 GenSpark，最近從 AI 搜索向 AI Agent 轉型，看來是想脱離 AI 搜索的競争紅海，向更智能的 Agents 服務領網域進發，推特上很多網友評價，此次新產品比較有看點。
他們宣稱 Genspark Super Agent 是一個綜合性的 AI 助手（AI Search+Browse+Agents ），可以協調多個 AI 工具執行各項任務。鲸哥測試下來，GenSpark 在 AI 搜索、Agent、Deepsearch 幾方面，都做了比較好的融合。
有多厲害呢， 在 "GAIA Benchmark"（通用人工智能基準測試 ）圖表中，Genspark 在三個不同級别（Level 1、Level 2、Level 3 ）測試中的表現，都超越了 Manus、OpenAI Deep Research 等產品。
但對于剛剛正式海外上線的 Manus 而言，GenSpark 顯然并沒有瞄準它作為競争對手，而是選擇 Perplexity、秘塔 AI 以及過去的自己，颠覆 AI 搜索顯然是個更大的市場。
如今的 AI 搜索有幾個痛點：
1、問題思考的時長，回答的長短不好控制，受限于模型能力，回答效果也不一定。這點很影響用户體驗，等了半天回答的不盡如人意，那用户可能用一次就走。
2、沒有多維信息處理，也沒有 Agent 能力，這意味着想法到工具服務的路徑沒法打通。這個是百度多少年的夢想，搜索始終局限在文字信息中心。
3、沒有 Deep Research 能力，很多深度思考的問題，只是調用 AI 回答了，不夠深入。
Manus 一定程度上，解決了 2、3 問題。但是也付出了代價，就是程式比較重，内置虛拟機操作浏覽器，結合 AI 大模型深度處理問題，結果在 VSC 中查看，給出的效果确實不錯。
也造成大家日常問題不能麻煩 Manus，畢竟沒有網頁服務可随時用，只能下載端側應用，而且一思考就 20 分鍾，還十分消耗 Tokens，費時費錢。更具難度的問題，還是 ChatGPT 的 DeepResearch 更靠譜。
GenSpark 使用門檻比較低，但是每次使用感覺尚可。
這源于它的解決思路，是在日常和中等任務這段區網域，快速回答問題，并且完成度不錯。
在官網上，GenSpark 給出了典型問題『去哪旅遊』的回答 Case。
可以看到 GenSpark 搜集了衣食住行的各項問題，比較驚喜的是，它還搜索了圖片等多維信息，調用了地圖等工具。
而且還在最後，給出了餐廳等預訂鏈接，你可以直接點擊打電話預訂。
GenSpark 還有個打電話功能，和豆包通話是 AI 對話能力不同，你對他説 " 預訂明天晚上 7 點在西餐廳的兩人座位 "，Genspark 就會撥打電話并完成預訂。
這個功能比較西方化，國内好多人用 APP 習慣了，電話都不怎麼打了，我們是大眾點評團購是主要服務場景。
相比智譜等 AutoGLM 等直接實現了點咖啡，GenSpark 确實還沒 Agent 到這一地步。但從使用效果而言，一句話直接買咖啡場景，适合的環境需要非常理想的環境，以及你要全部授權調用能力給 AI。
簡單説發布會看看就得了，實際操作很難落地。
而 GenSpark 選擇調用 Agent 但是不全部執行的策略，查看了很多網頁以及工具，涉及到購買等步驟就停止了，最後一公裏不只是技術問題，還是隐私保護等問題。當下階段不去觸碰，還是挺明智。
官方給出的案例很多有濾鏡，以下是我測試的第一個問題，也是我近期在思考的 AI 兼職創業問題，大家可以看看效果幾何。
設計下如何利用 Gen-4、GPT-4o、Trae 等最新工具，做 AI 短劇、AI 表情包、AI 海報以及 AI PPT（AI Coding 生成 SVGPPT）爆款出圈。 然後分析哪個技術實現了行業轉捩點能力的突破，構建月入百萬的實現路徑，分析下哪個路徑好！
GenSpark 深度分析了幾個領網域目前的進展，捋順了行業從生產到售賣的過程，并提出了優劣分析。以下是其中 AI 短劇一個領網域的分析截圖，制作流程的分解，收益模式的分析，盈利數據的預測等等，挺面面俱到分析。
最優秀的是，他直接生成了比較精美的 PPT。而且這個 PPT 不是套模板，很多分布圖和邏輯圖，都是按照生成的内容配比。
一份相當具有可用性的分析報告，一度讓我十分驚豔。
當然，相比 Deep Research 來説，他的思考水平還是有一點差距，我調用 O3-mini-high 模型的 Deep Research 同樣做了這份分析報告。
Deep Research 沒有生成更容易浏覽的 PPT，但是内容更深刻點，每個項目需要的工具，以及啓動成本，還有潛在收益估算，都有貼近實際的分析和呈現。（報告鏈接：https://chatgpt.com/share/67ee1d0c-d7f8-8005-af20-4cff30eb6fbe）
在第二個測試中，我測試了電商購買場景中的思考問題：
幫我比較電商渠道的兩款產品：
我在考慮購買 <Mac M4 芯片版本 > 和 < 華為鴻蒙最新款 >。
需求：- 我經常出差，需要 < 影視剪輯 >、<AI 軟體适配 >< 續航長 > 的筆記本，也關注 < 不要太重 >。
請從性價比、生态產品服務、用户評價等方面比較 A 和 B，列出各自的優缺點，并根據我的需求給出推薦國内外等電商渠道的購買鏈接。
從生成的報告看，并僅用了三四十秒鍾就完成了。而且查看了電商品台的網頁，給出了購買鏈接，将一些國補等優惠信息也分析了出來。這就有點實用了。
實現以上能力，他們提到了 GenSpark 產品背後的幾項技術突破。
1、世界上第一個混合代理系統，利用最佳模型、工具和數據集來完成不同的任務
它的 LLM 可以使用 o 1、o3-mini-high、Claude 3. 7。影像生成可以使用 FLUX、ogram、Recraft，視頻可以用 Kling 和 Luma。
不知 GenSpark 是不是利用 CoE（Collaboration-of-Experts, 專家協同）架構，實現了思維鏈 + 多系統協同，每個問題能找最适合的大模型回答。這個 GenSpark 不算是第一個實現。
2、内部構建的各種可靠的工具集，經過精心構建和測試，以确保效率和穩健性
調用工具集是否順暢，Google genmini 有先天優勢，它在移動互聯網時代做了比較多的工具。
現在 AI 時代，預計 MCP 協定有助于讓大模型調用工具更順暢。這點短期有差距，長期大家應該都能順暢使用很多工具。
3、内部構建的各種可靠數據集，預先構建并從網絡上提取，以确保質量、新鮮度和數量。
估計這是 Genspark 對傳統搜索更理解的優勢所在，自己從頭清洗數據。從生成的内容看，鲸哥認為比目前的 AI 搜索效果更好一些。
當然，也不是説 Genspark 沒有劣勢。目前來説 Genspark 也是套殼應用，它卡在 AI 搜索和純粹 Agent 應用兩種形态中間，大家是否會習慣這種 AI 形态，就比較難説。
而且在 AI 搜索市場并未建立起優勢，就徹底轉變為 Agent 形态，還好是大廠高管背景出身，剛剛融資了 1 億美金，作為初創企業有一定的容錯率。
這裏不得不提到 ARC 浏覽器，最近轉型比 Genspark 轉型還激烈。ARC 浏覽器本身有一定的市場知名度，但是背後的企業 The Browser Company ，宣布 ARC 以後只維持，企業另起爐灶重新做了面向 AI 時代的 Agent 浏覽器—— Dia（還未發布）。
Dia 看起來極簡，實際也是在走誇克的『超級搜索框』思路，AI 對搜索的内容分析精細度和徹底融入了 Agent 能力方面，都号稱更強。
相比 Dia，Genspark 沒這麼 AI Native，它更像是 Chatbot 形态的 AI 浏覽器。比 Dia 更易用，未來潛力也許比不過。
從使用成本來看，Genspark 也只是比 Manus 略低，每個月 24.99 美元。當下階段，對内容有深入要求的用户，可能付費 ChatGPT 的 DeepResearch 更有效果。
當然，Genspark 還有 AI 圖片、AI 視頻等功能，公告説正在自己訓練模型。這樣看每個月 25 美金還值得。
目前，Genspark 也支持制作解釋烹饪食譜的視頻或根據新聞主題制作簡短的動畫視頻。AI 會自動處理從腳本創建、視頻生成到語音合成的所有事情。
鲸哥看效果并不出眾，這些流程沒必要 Agent 化。視頻肯定是效果有限，不是效率優先。
客觀説，Genspark 這次轉型還比較有眼光，如果沿着 AI 搜索的路徑走，大概率下輪融資也比較難，且不説 ChatGPT 和 Perplexity 這些巨頭對其威脅，Google 這些掌握搜索數據的企業，還有底層模型的優勢，未來等 AI 搜索的產品形态穩定，想超越也是分分鍾的事情。
Genspark 向着更 Agent 能力發展，就走出了差異化競争路線，有助于培養用户的新 AI 使用習慣，提升付費率。
作為初創企業，也許給自己找到了短期活下去的出路。長期競争還是很難，Agent 浏覽器預計是 2025 年最受關注的 AI 應用賽道，大廠預計都會下場競争。
本文來自微信公眾号 " 鲸選 AI"，作者：楊曉鶴，36 氪經授權發布。
