前兩天，總部位於美國加州帕洛阿爾託的初創公司 MainFunc 釋出了所謂的 Genspark Super Agent，這是一個能快速反應的自主系統，可自主思考、計劃、行動並使用工具來幫助使用者處理所有日常任務。
那麼，這款 AI Agent 什麼來頭，又具體能做什麼？
Genspark Super Agent 背後的公司 MainFunc 成立於 2023 年年底，創始人為景鯤（Eric Jing）和朱凱華（Kay Zhu）。景鯤曾擔任百度旗下小度科技 CEO、百度集團副總裁、百度智慧生活事業群組（SLG）總經理，百度人工智慧產品委員會主席。 加入百度之前擔任微軟首席研發總監，負責微軟必應搜尋亞洲市場的研發工作，也是微軟小冰的創造者。朱凱華曾任小度科技 CTO，加入百度之前擔任谷歌主任架構師，是 Google Panda 等一系列核心演算法的創造者。
該團隊由來自微軟、谷歌和百度的資深人士組成，約有 20 名成員，總部位於加州帕洛阿爾託和新加坡，並計劃在西雅圖開設新辦事處。
這次他們釋出的 GenSpark Super Agent 是一種新型通用 AI Agent，旨在自主處理跨領域的複雜任務。與簡單的聊天機器人或指令碼不同，GenSpark Super Agent 可以像人類助手一樣“思考、計劃、行動和使用工具”。它不僅可以生成文字，還可以代表使用者採取行動。當用戶向 Super Agent 提供高階指令（類似於專案簡介或 SOP），它將在內部分解問題、制定計劃並在最少的監督下逐步執行該計劃。這意味著它可以執行多步驟任務，例如研究資訊、轉換資料，甚至執行現實世界的操作（例如打電話），而無需持續指導。
在架構上，Super Agent 的獨特架構採用“混合代理”設計，集成了八種不同的大型語言模型 (LLM)、80 多種內部工具和十多個精選資料集。根據複雜性、速度和準確性需求，每個任務都會智慧地路由到最佳模型，確保高效、精確地執行。
2024 年，MainFunc 釋出了其首款產品，Genspark，即“AI Agentic Engine”，定位為專注於提供搜尋服務的 AI Agent 引擎。憑藉創新理念，Genspark 迅速躍升至 Product Hunt 每日新品榜單第四位。
2024 年 6 月，MainFunc 完成了由新加坡 BlueRun Ventures 領投的 6000 萬美元種子輪融資，使該公司的估值達到 2.6 億美元。這筆資金將加速 Genspark 的發展和市場擴張。
今年 2 月，MainFunc 又被爆已在 A 輪融資中籌集了 1 億美元，估值達到 5.3 億美元。
Genspark 之所以受到如此多的關注，是因為它不僅僅是一個搜尋引擎，還是一個 AI 代理引擎，旨在利用 AI 提供高質量的搜尋體驗。它的特點是能解決傳統搜尋引擎的諸多缺點，例如無休止的廣告、有偏見的資訊以及大量不相關的結果。
Genspark 背後的創新在於其獨特的“Sparkpages”概念。Sparkpages 是由專業 AI 代理生成的定製頁面，提供公正、可靠的資訊，不受 SEO 驅動的內容干擾。這些頁面透過提供更有意義和更有價值的搜尋結果，為使用者節省了寶貴的時間。
目前，Genspark 主要面向美國市場，免費提供，未來計劃推出付費訂閱模式。
近日，MainFunc 公司 CTO 朱凱華在 Product Hunt 上釋出的一封信中表示：“我們做出了一個違反直覺的決定——儘管旗下 AI 搜尋產品已覆蓋超過 500 萬用戶，但我們還是要將其放棄。至於理由，是因為我們認為傳統 AI 搜尋已經過時。”
朱凱華分享了公司過去 9 個月構建這款 Super Agent 的經歷。
在景鯤所做的演示中，Genspark 的 Super Agent 規劃了為期五天的聖地亞哥之旅，計算了景點之間的步行距離，繪製了公共交通選項，然後使用語音呼叫代理預訂餐廳，包括處理食物過敏和座位偏好。另一個演示展示了代理透過生成食譜步驟、影片場景和音訊疊加來製作烹飪影片卷軸。
這些可能聽起來以消費者為中心，但它們展示了技術的發展方向——多模式、多步驟的任務自動化，模糊了創意生成和執行之間的界限。
“解決這些現實問題比我們想象的要困難得多，”景鯤在影片中說道，“但我們對所取得的進展感到非常興奮。”
一個引人注目的功能：Super Agent 清晰地可視化了其思維過程，追蹤其如何推理每個步驟、呼叫哪些工具以及原因。即時觀察邏輯的執行，讓系統感覺不像黑匣子，而更像合作伙伴。它還可以激勵企業開發人員在自己的 AI 系統中構建類似的可追蹤推理路徑，使應用程式更加透明和可信。
當 Perplexity 於 2022 年底亮相時，曾經激發人們對於 AI 顛覆搜尋這一潛力的關注和期待。這是因為此前的搜尋查詢遵循嚴格的工作流程：分析查詢並擴充套件關鍵字；檢索排名最靠前的 Web 結果；將其重新排序 / 總結為最終響應。
雖然這套框架足以解決基本問題，但對於更復雜的需求，例如比較技術解決方案、規劃多因素採購決策或者處理深度研究，這樣的框架顯然力有不逮。
在 Genspark，團隊起步階段也以同樣的流程構建起自己的 AI 搜尋引擎，之後做出逐步改進：
使用專門的資料來源（學術、金融、旅遊、產品等）以豐富資訊內容。透過並行搜尋自動觸發對複雜查詢的深入調查。交叉檢查非同步智慧體以驗證那些過於複雜而無法快速即時處理的語句，隨後進一步擴充套件為資料搜尋與深度研究智慧體。採取混合智慧體方法以對抗幻覺，由多個智慧體相互驗證彼此輸出。
朱凱華表示，雖然這些創新方法顯著提高了搜尋質量並擴大了使用者群體，但他們意識到整套設計仍受到傳統思路的束縛，即依然遵循固定且預先定義的工作流程。為了真正建立起擁有強大適應性且豐富上下文的解決方案，團隊必須全面擺脫束縛。這一認識促使他們打造出超級智慧體——一種整合所有過往改進，且不受靜態步驟序列約束的全新正規化。
Genspark Super Agent 不再強制每條查詢經過固定的工作流程，而是根據手頭問題進行靈活調整。它會規劃各個步驟，使用最佳工具或子智慧體、觀察結果並即時調整策略，且時常表現出令我們驚訝的卓越創造力。如果一種方法失敗，超級智慧體會絲滑過渡至另一種方法，規模化模擬人類的問題解決方法。
這樣的靈活性既體現在廣度層面（即從哪些資料來源或 API 中提取資料），也體現在深度當中（即進行了多少輪迭代改進）。對於較為簡單的任務，它不會在非必要步驟上浪費時間；而對於較複雜的任務，它可以繼續挖掘，直到找出令人滿意的答案。它還可以根據每位使用者的需求定製其輸出結果——包括直接回答、Sparkpage（文章）、簡報、生成影像、互動式 HTML 頁面，甚至是語音通話。
Genspark Super Agent 透過混合智慧體框架協調八大專用大模型。其中每套模型均經過預告引導，確保在所分配的角色當中表現出色，具體涵蓋快速響應、深入分析等領域。這樣的層次結構既保障了穩定性，同時也最大限度發揮了每種模型的獨特優勢。
技術團隊預先設計的子智慧體庫涵蓋從演示生成器及 Python 程式碼執行器，到呼叫模組的多種元件。每個子智慧體都針對可靠性和效率進行了最佳化，確保超級智慧體可以處理圖表建立、互動式頁面開發等任務，且確保使用者不會被限制在僵化的工作流程當中。
超級智慧體會訪問經過認真驗證的資料集，這些資料內容來自高質量 Web 來源、值得信賴的合作伙伴以及專家審查過的儲存庫。離線驗證智慧體則不斷稽核並完美這些資料。透過優先考慮準確性而非數量，最大限度減少了錯誤資訊並確保輸出的可靠性。
隨著從僵化 AI 搜尋引擎過渡至更加順暢且具備自適應能力的超級智慧體，Genspark 團隊也發現了一項基本原則：減少控制、增加工具。過於結構化的工作流程會限制創造力與功能深度，而引入多個專業智慧體以解決問題的不同方面、並賦予其選擇及切換多種工具的自由度，則有望釋放出更大的能力。
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減少控制：規定性流程往往會限制探索範疇，導致體系更難適應新的挑戰。採取更開放的策略則有助於促進創新與韌性。
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增加工具：為智慧體配備專門的靈氣檢索、分析、呈現與通訊模組，使其能夠即時制定端到端解決方案。這不僅有助於支援高階用例，同時也能保證任務的輕量化與執行效率。
這種將自適應、多樣化工具支援與經過審查的資料相融合的探索，使得 Genspark 超級智慧體比任何傳統 AI 搜尋產品都更加靈活且可靠。面對如此顯著的優勢，Genspark 團隊才會毅然決定放棄已經蓬勃發展的 AI 搜尋方案，專注於超級智慧體所代表的新方向。
那麼，與其他 AI Agent 比較，GenSpark 表現如何？
透過廣泛的模型整合和直接使用 API 來與 Manus AI 和 OpenAI Operator 等競爭對手區分開來。雖然 Manus AI 主要依賴較少的模型並提供較少的整合工具，但 GenSpark 更廣泛的工具集和現實世界的互動功能（包括語音呼叫）提供了額外的實際優勢。與僅限於基於瀏覽器的操作的 OpenAI Operator 相比，GenSpark 以 API 為中心的方法可以實現更快、更結構化的資料檢索和更豐富的任務執行功能。
業內專家指出，Super Agent 的多智慧體設計代表了 AI Agent 技術的一個重要趨勢。相較於傳統的單模型系統，這種混合架構不僅提升了任務處理的靈活性，還顯著降低了錯誤率和“幻讀”（產生不準確內容）的機率。例如，在 GAIA 基準測試中，Super Agent 的表現優於部分 OpenAI 模型和 Manus，證明了其在自動化任務執行中的高可靠性。這一優勢在對準確性和可控性要求較高的場景中尤為突出。
不過，Super Agent 的推出也帶來了一些懸而未決的問題。有評論指出，其多代理系統的具體實現細節尚未完全披露，在極其複雜的任務或資源受限的環境中的表現仍需進一步驗證。此外，隨著人工智慧代理技術的普及，確保資料隱私和系統透明性也將是 Genspark 未來需要解決的挑戰。
Genspark Super Agent 允許使用者在無需個人憑證的情況下開始測試。
參考連結：
https://www.marktechpost.com/2025/04/05/meet-genspark-super-agent-the-all-in-one-ai-agent-that-autonomously-think-plan-act-and-use-tools-to-handle-all-your-everyday-tasks/
https://venturebeat.com/ai/gensparks-super-agent-ups-the-ante-in-the-general-ai-agent-race/
https://mainfunc.ai/blog/genspark_kill_aisearch
https://mainfunc.ai/blog/genspark_moa_powered_search
https://www.producthunt.com/posts/genspark-super-agent
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