白交 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
Agent賽道熱鬧非凡，周鴻禕力推的奈米AI搜尋，體驗上能有什麼不一樣？
首先，依然很“擠”，一不小心就會擠爆伺服器。
但更進一步實測了一波之後，我們還是發現奈米AI搜尋，不管從開啟方式還是產品特點，其實都很“老周”……
直接說結論——
首先，它把MCP的使用門檻給打下來了。作為首個真正面向toC市場的MCP平臺，普通人也能夠真正體驗到基於MCP的高階智慧體。以往的MCP都是面向專業人士，在開發者中流行。但現在奈米AI上的4億使用者都能呼叫海量MCP工具來完成真實世界的複雜任務。
其次，真正意義上的MCP開放生態。奈米AI目前已有超100個自研和優選MCP工具，並且更多第三方MCP工具正在進駐中。
而且還能看到360技術優勢和產品風格的延續：選擇本地部署和MCP工具整合，而不是通常的雲端Host，大模型進行深度檢索和社交平臺操作的時候，更方便繞過登陸牆、廣告牆，使用方便的同時還不用擔心安全問題。
具體的細節，咱展開來說。
實測奈米AI萬能工具箱
使用奈米AI萬能工具箱很簡單，只需下載APP應用並註冊登入即可，無需額外任何配置，入口就在左側的「智慧體」頁面。
除了本地部署而非雲端這種入口不同以外，還有就是產品定位的不同。相信你也注意到了，其他平臺都是直接亮相號稱支援MCP的「超級智慧體」，奈米AI則上線的是「萬能工具箱」。
雖然目標是一致的——
透過對MCP協議的支援，讓大模型、智慧體可以呼叫各式各樣的MCP工具。它支援多個工具並行執行，就像模擬人類在真實世界完成工作一樣，執行復雜步驟，覆蓋多樣性和泛化的通用任務。
但市面上其他平臺，他們的MCP工具都是在封閉體系執行，工具也比較有限和固定。
而奈米AI工具箱則是主打構建起一個開放的MCP生態體系，目前從官網上已經看到，支援超100個MCP工具。
MCP工具一多，在此基礎上的智慧體也越多，從而整個智慧體生態生生不息，最後奈米AI真就成為了所謂的萬能應用。當然這些都是後話了。總之，開放是從奈米AI萬能工具箱中看到的一個關鍵詞。
且進一步來看，在奈米AI萬能工具箱基礎之上，透過自由呼叫，自由組合MCP工具，來構建各種場景下的智慧體。
官方已經能看到一些智慧體，有官方的，有第三方開發者的，也支援自己手捏一個。其中不少其他平臺需要付費的，在奈米AI都支援免費整合和呼叫。
免費，yes！
既然如此，那就來實測一波。
深度分析和研究，是智慧體升級之後最喜聞樂見的一項技能。官方正好有個「深度研究智慧體」，那就丟擲一個問題給到它：2024-2025AI眼鏡產品發展情況。
給出提示詞很簡單，除此之外什麼事情都不要做，也沒有任何「聯網搜尋」、「深度思考」的按鈕選擇。
來看結果。
能夠清晰地看到它從思考、規劃到行動這麼一個全鏈路流程體系：
搜尋資料、生成資料視覺化圖示、撰寫研究報告。
整個調取MCP工具的過程也清晰可見，包括sandbox_coder工具生成各種圖示、summary工具撰寫報告、gen_html工具生成網頁版本……
最後它直接給出了PDF、Word以及網頁三個版本，大概是醬嬸的。
基本能力OK，那就來看看MCP開放生態賦予之下其他有意思的智慧體。
從中選出兩個比較被驚豔到的智慧體：小紅書瀏覽機器人、專業論文搜尋。PS，都是第三方開發者開發的哦，普通使用者可以直接免費取用。
先來看小紅書瀏覽機器人。昨天北影節落下帷幕，來看看大家對於此次北影節的評價。
搜尋分析小紅書使用者對本次北京電影節的評價。
除了中間有個需要自行登入的操作，其他一切過程都十分流暢。於是就可以看到它的花式操作。
它自行輸入關鍵詞，進行逐個點選、檢視小紅書筆記、提取關鍵資訊。整個操作像人一樣，但又比人類完成更高效怎麼回事？！
最後從17篇小紅書筆記中，得到這些關鍵資訊。不知道關注北影節的讀者們有沒有感同身受到~
而如果再本地搭建個小紅書自動釋出器，一句話從找熱點、生成爆款內容、圖片，甚至是影片，就連發布也能完成，使用者零干預就能運營自己的小紅書個人自媒體。
再來看與我們日常工作更為相關的「專業論文搜尋」這個智慧體。這個智慧體能調取奈米 AI 超級搜尋、arXiv 搜尋、谷歌學術、學術搜尋等工具。
最近需要與「模型壓縮」研究方向的專家交流，想了解下最新論文進展。於是把這個問題拋給它。
幫我檢索關於「模型壓縮」領域最新熱門論文，並展示出每篇論文摘要，要求附上論文連結。
最終它給出了四篇論文，並且附上了標題、摘要和論文連結。
經過逐一校對發現，每一個論文連結都有效，且論文都是最近1-2個月的。
這一點其實蠻驚喜的。這意味著現在智慧體已經擺脫了大模型潛在的幻覺問題，完全實現了從理解到行動的閉環。
要知道以往把這些問題拋給大模型（包括使用聯網搜尋），要麼論文連結就是無效的，要麼根本無法理解具體研究內容，也沒有依照準確的時間軸，現在這些問題都已經被規避掉了。
而除了官方、第三方，自己也可以根據需求手捏一個智慧體，來調取各種工具。
對於開發者來說也可以自行配置一個MCP工具/服務，僅需幾個引數設定即可完成。
整個過程可以看到，普通使用者使用起來非常方便，甚至只需一個提示詞，智慧體就能夠自動分析使用者需求並拆解為多個子任務，自主呼叫MCP工具（如瀏覽器、程式碼編輯器等）執行任務，並輸出完整的結果報告。
而它所能覆蓋的場景和能力到現在也還只是個冰山一角——
據介紹，目前MCP生態已經覆蓋了辦公協作、學術、生活服務、搜尋引擎、金融、媒體娛樂、資料抓取等場景。
接下來隨著更多MCP工具應用的入駐，大模型/智慧體的價值邊界將會無窮擴充套件。
為什麼選擇做MCP開放生態？
如今再回頭看MCP，它給行業帶來的影響，其實並不單只是透過一個統一的標準，讓大模型能夠使用各種工具。
正如奈米AI所展現的，MCP帶來的是從技術、功能和應用場景三重突破。
首先，大模型和Agent功能擴充套件更輕鬆。開發者不用再費勁搭建各種介面、構建與外部資料通訊方式。透過統一的MCP資料協議，大模型和AI Agent能直接對接海量外部工具，像拼樂高一樣自由組合功能。
其次，智慧體學會更為高階的自主思考，AI不再是隻會按固定工作流程走的機器人。透過MCP協議，它們能像人類一樣主動獲取資訊。比如從「萬能工具箱」裡挑選需要的功能（查天氣/寫程式碼等），透過試錯積累經驗，越用越聰明。就像實習生成長為專家，AI也能逐步建立自己的決策系統。
最後，透過大模型和海量MCP工具的自由組合，從而完成真實世界的複雜任務，應用場景大大拓寬，真正做到「三生萬物」。目前奈米AI生態已經有超百個真實可用的高質量MCP工具和技能，而且還是免費呼叫，不僅MCP工具數量領先同類產品，而且簡單易用，普通人也可以快速上手。
對於專業開發者來說， 這是國內最大最開放的MCP工具平臺，能夠在平臺上自由組合MCP技能自建Agent+MCP，帶來更多智慧體產品的可能。
所以再看MCP帶來的行業影響，並非簡單工具呼叫，而是給大模型、智慧體應用更多的可能性。
更具體地來說，就是整個大模型應用的生態。
當大模型掌握了使用工具的能力，能夠在複雜任務中游刃有餘地處理，那麼它在真實世界中的賦能也將被大大地推動。
所以也就不難理解，為什麼奈米AI選擇的是「萬能工具箱」這樣一個產品定位——
以簡單、低門檻的方式，真正地以MCP開放生態為錨點，真正地面向廣大的C端使用者去做產品。
不過想要真正實現，其實難度不小。這就需要說道說道奈米AI背後360過去技術與生態的積累。
首先就是搜尋能力。一方面基於360團隊過去在搜尋上的深厚積累，自建了千億級的索引庫和百億級精品庫。另一方面，加入了更多MCP協議的搜尋工具，比如谷歌學術啊，ArXiv啊，GitHub啊這些常見好用的，多重buff疊加，搜尋能力只會越來越強。
而從小紅書瀏覽助手的效果可以看到，它對頁面各種模態內容的理解能力很強，這得益於SR、視覺語言模型（VLM）、PDF的版式分析、OCR模型等等等技術的部署。
其次還有瀏覽器底層能力的積累。不同於大家雲端執行的AI瀏覽器，他們專門為大模型打造了專用瀏覽器，本地計算機即可執行。
為啥要這樣做？一來，大模型需要頻繁呼叫瀏覽器，只有對雲、瀏覽器、OS等全方位改造，才可以實現在雲原生環境下高效能大規模併發呼叫。二來，使用者或者企業很難會想要將私人資料託管給第三方雲伺服器，而有些企業應用場景是在內網執行，那麼這時候雲端智慧體更是無從下手，本地部署自然會成為主流。
最後自然還有安全方面的部署，他們有推出隔離沙箱MCP，即時監測、預警和限制MCP客戶端的本地計算機操作，使用者可以放心地讓大模型生成本地執行的指令，不用擔心幻覺、失誤、或惡意注入攻擊導致資料丟失、資訊洩漏、高危操作等。
目前，奈米AI使用者月度訪問量突破4億，隨著對MCP協議全面支援，更多使用者和開發者的使用者使用，形成產品技術飛輪，更多高階智慧體也將會湧現。
Agent進入傻瓜相機階段
已經形成共識的是，大模型本身發展到一定程度，下一個階段使用工具的進化，也就是智慧體這一正規化。
類比於人類，當人的身體、大腦進化到一定程度，使用工具才能與萬物生靈互動來主導這個世界。隨著大模型能力逐漸強大，就好像大腦擁有了思考的能力一樣，但要與真實世界連線，從指令轉化為行動，那就需要使用工具。
而作為大模型與工具的聯結器「MCP」這一共識正在全球匯聚、反應，掀起不可阻擋的浪潮。
但以往這些尚且還屬於開發者、技術圈的內部狂歡。現在以奈米AI為代表，大幅降低了使用門檻，讓智慧體的應用輻射到普羅大眾之中。
智慧體進入到傻瓜相機的階段。這其實也是技術發展週期的必然。
現在人人都在談論超級智慧體，但什麼時候會有超級智慧體？
或許從國內首個真正面向普通使用者的開放MCP生態開始，或許從「萬能工具箱」這個直白的詞彙替代「MCP」技術詞彙開始。
總之，這個趨勢已經開始，這個趨勢還在持續，作為大模型下最核心的市場應用，Agent真正來到了爆發節點。
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