2025AI 圈的 “新物种”：MCP、Fellou、Manus、Browser等都是啥？和纯AI大模型有何区别？如何选？

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2025年AI圈的新物种来袭，为你揭开MCP、Fellou、Manus等神秘面纱。

核心内容：
1. 2025年AI圈新玩家：MCP、Fellou、Manus等新名词解析
2. 这些新工具背后的核心概念：MCP（通用插座）、Agent（智能体）、Browser（浏览器）、Workflow（工作流）
3. 如何利用这些新工具提升AI应用力，让AI真正为我所用

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

2025年，AI 圈冒出了不少 “新玩家”，比如百度心响、Fellou、Manus、智谱 AutoGLM，还有 Agent、Workflow、MCP……这些听起来高大上的名词，到底都是啥？我们普通用户，尤其是内容创作者，又该怎么选，才能让 AI 真正为我所用，而不是被这些术语绕晕？

今天这篇文章，就来一次彻底的大扫盲，让你清清楚楚，明明白白，还能顺便提升自己的 AI 应用力！

要把这些新工具弄明白，得先了解几个核心概念，它们是构成这些强大 AI 应用的基石。

1. MCP (通用插座)：连接万物的协议你可以把 MCP (Multi-Capability Protocol) 想象成我们现在人手一个的 USB-C 接口。它的核心设计理念就是降低集成门槛，允许开发者通过标准化接口，将各种大模型与外部工具（比如搜索引擎、数据库、办公软件等）轻松连接起来。 简单说，MCP 就是那个让 Manus、Fellou 等平台能无缝对接 Browser、Agent、Workflow 等组件的“通用插座”，让 AI 能力可以灵活扩展。

   
   

2. Agent (智能体)：AI 的“大脑”和“执行者”Agent 是具备自主理解、规划、决策和执行能力的 AI 程序。它就像一个“数字大脑”，能理解你的指令，然后调动各种工具去完成任务。

• 例如，Manus 就采用了多 Agent 架构，有负责规划任务的、有负责调用工具执行的、还有负责监控结果的，大家协同作战。
  
  

• Browser (浏览器)：AI 的“眼睛”和“双手”这里的 Browser 可不是我们平时冲浪用的普通浏览器，而是专为 AI 设计的“行动工具”。它让 AI 能够“看见”网页内容，并“操作”网络应用。

• 在 Manus 中，Browser 是 Agent 执行任务（如访问网页、抓取数据）的工具之一。
• 在 Fellou 中，Browser 本身就是 AI 的工作平台，通过“影子窗口”让 Agent 在独立环境中操作，不打扰你。
  
  

• Workflow (工作流)：任务的“流水线”和“编排者”Workflow 指的是任务的执行流程和步骤编排。它确保 AI 在执行复杂任务时，各个环节能有序、高效地进行。

• Manus
   的 Workflow 由 Agent 自主规划，你下达指令，它自己安排怎么做。
• Fellou
   则通过其 Eko 框架优化 Workflow，支持并行处理任务，提升效率。
  
  

小结一下：MCP 是底层连接协议，Agent 是核心执行者，Browser 是 Agent 与网络世界交互的工具，Workflow 则是指导 Agent 如何一步步完成任务的流程。



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百度心响、Manus、Fellou、智谱 AutoGLM 概览

了解了基本组件，我们再来看看这些备受关注的 AI 应用：

• Manus (全球首个通用型 AI 管家)：它是一个能自主完成复杂任务的 AI 程序。比如你对它说“帮我分析特斯拉股票”，它会自动拆解任务：搜索财报、分析市场情绪，最后生成带图表的完整报告。核心特点：直接交付成果，而不只是聊天建议。

  
  

• Fellou (全球首个行动型浏览器)：这是一个“会干活的浏览器”。你只需说“在亚马逊找评分最高的显卡并加入购物车”，它就能自动登录、筛选、加购，全程无需手动。核心特点：AI 能力与浏览器深度融合，执行速度极快（处理同类任务比 Manus 快 4 倍）。

  
  

• 百度心响 (场景化执行 AI 范例)：可以看作是“大模型 + 特定场景 + 工具”组合而成的智能体。它专注于特定任务，比如教育、创作等，提供从需求到成果的闭环服务。后面我们会用它生成课件的例子来细说。

  
  

• 智谱 AutoGLM (深度思考与技术执行)：这款工具在技术类创意和复杂逻辑处理上表现突出，其 GLM-Z1-Rumination 模型支持动态验证和自我修正，并且能直接操作本地文件、调用 API。



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本质区别：“动口”的聊天 AI vs “动手”的执行 AI

这可能是大家最关心的问题：这些新出来的 AI 和我们常用的 ChatGPT、豆包这类对话型 AI 有什么不一样？

答案是：从“动口”到“动手”的飞跃！

用一个实例来说明：假设你需要设计一个“一元一次方程讲解的课件”。

• 如果用对话型 AI (以豆包为例)：

1. 你输入：
    “设计一个关于一元一次方程讲解的课件”。
2. AI 输出：
    一份包含教学目标、重点难点、例题解析的文本教案（约几百字）。可能会给个 PPT 大纲，但你需要自己打开 PowerPoint 制作。互动题目？抱歉，它做不了，你得自己找工具。
3. 结果：
    你得到的是文本内容，离一个完整的、可直接使用的课件还有很长的路，预计你还得花半小时以上手动操作。
   
   

• 如果用执行型 AI (以百度心响为例)：

• 任务拆解：
   系统自动将任务分解为知识点梳理、教案撰写、PPT 设计、互动题目生成。
• 工具调用 (通过 MCP)：
• 动态验证：
   系统还会检查题目逻辑，确保方程有唯一解。
• 调用教育资源库抓取教材重点，生成知识点思维导图。
• 内容生成 Agent 撰写包含案例、步骤、练习的教案。
• PPT 设计 Agent 根据教案自动排版，插入动画和公式。
• 互动题目 Agent 生成选择题，并嵌入在线答题链接。
1. 你输入：
    “设计一个关于一元一次方程讲解的课件”。
2. AI 执行：
3. 结果：
    你会直接得到一个包含 PPT、教案、互动题目的压缩包，甚至同步到你的网盘，并收到短信通知。全程零操作，直接拿到成果！
   
   

总结一下：百度心响、Fellou、Manus、智谱 AutoGLM 这类执行型 AI，本质上是“大模型 + 场景 + 工具”组合而成的智能体 (Agent)。它们基于不同的大模型（如文心、GLM 等），通过 MCP 这样的接口调用外部资源，专注于特定任务，提供“从需求到成果”的闭环服务。

而纯大模型（如豆包、ChatGPT）是底层的通用能力，更侧重文本交互和信息提供，需要用户自行处理后续的落地步骤。两者是“基础能力”与“场景化应用”的关系，MCP 则是连接二者的重要技术桥梁。




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内容创作者，我该怎么选？

对于创意强、个性化需求高的内容创作者，选择哪种 AI 取决于三大核心维度：任务类型、工具整合能力、创意自由度。

结构化任务 (如报告生成、数据可视化、标准课件制作)：

• 优先选：Manus 或 百度心响。
• 理由：
   它们通过预设流程和工具调用，能快速交付标准化的成果。Manus 强调多智能体协作完成复杂报告；百度心响则在特定场景（如营销素材、教育课件）下有成熟模板和资源。
• 优化：
   若需增强创意性，可在 Manus/心响生成基础报告后，用豆包等纯大模型进行润色或添加个性化案例。




非结构化创意 (如故事创作、艺术设计、新媒体文案)：

• 优先选：纯大模型 (如豆包) 或 Fellou。
• 理由：
• 豆包：
   提供极高的生成自由度。例如，输入“用王家卫电影风格生成 8 张情侣相识相恋的分镜图”，豆包能快速输出高质量图片，并支持风格调整和批量输出。
• Fellou：
   支持在创作过程中动态调整，并且能跨平台协作。例如，先用豆包生成文案初稿，再通过 Fellou 调用 Canva 等设计工具进行排版优化。




技术类创意 (如代码生成、数据分析、学术研究辅助)：

• 优先选：智谱 AutoGLM。
• 理由：
   其深度思考模型和强大的工具调用能力（操作本地文件、API）可处理复杂逻辑。例如，输入“生成 Python 爬虫代码并将结果存入 Excel”，AutoGLM 可一站式完成。
• 局限：
   对非技术类创意（如艺术设计）支持有限，可能需要结合豆包等纯AI大模型补充视觉内容。




跨平台协作与动态调整 (如跨境营销方案、复杂项目管理)：

• 优先选：Fellou。
• 理由：
   作为行动型浏览器，它可以直接调用 LinkedIn、Notion 等平台，适合需要多平台协作的创作者。其主动智能还能分析用户行为预测需求，多线程任务处理能力极大地提升了效率（平均耗时仅 3.7 分钟，比同类产品快）。


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高阶玩法：组合使用，效果翻倍！

聪明的创作者从不局限于单一工具，而是学会“组合拳”：

• 智能体 + 大模型：

• 流程：
   用 Manus 或百度心响完成结构化部分（如数据收集、基础框架搭建）。然后，通过豆包等纯大模型生成个性化内容（如精彩故事、独特视觉风格），再整合到智能体的输出中。
• 案例：
   制作公司宣传册，Manus 生成产品参数和图表，豆包创作引人入胜的品牌故事和视觉设计，Fellou 辅助排版并导出。

• 多智能体协作 (未来趋势)：

• 场景：
   大型项目，如电影制作。
• 分工设想：
   百度心响生成剧本框架和分镜模板；Fellou 调用影视资源库筛选演员和场景；智谱 AutoGLM 分析市场数据优化预算。通过 MCP 协议，这些智能体有望实现无缝协作。


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避坑指南：常见问题与解决方案

• 创意同质化：

• 原因：
   过度依赖模板或预设流程。
• 解决：
   用豆包等大模型生成基础内容后，通过提示词迭代（如“加入更多情感元素”）进行个性化调整；在 Fellou 中利用“主动智能”功能获取差异化建议。
  
  

• 工具调用失败：

• 原因：
   API 权限不足或工具不兼容。
• 解决：
   在百度心响或智谱 AutoGLM 中检查工具权限；若遇兼容性问题，可尝试 Fellou 的“影子工作空间”在隔离环境中执行。
  
  

• 数据安全风险：

• 原因：
   智能体可能访问敏感数据。
• 解决：
   在企业级平台（如千帆 AppBuilder）中精细设置权限；对高度机密内容，优先使用本地部署的工具（如智谱 AutoGLM 虚拟机版）。


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总结：你的 AI 工具箱，你做主！

AI 的世界日新月异，但核心逻辑和应用场景正逐渐清晰。无论是百度心响、Fellou、Manus 这样的执行型 AI，还是豆包、ChatGPT 这样的对话型 AI，它们都有各自的优势和适用场景。

• 追求效率、标准化交付：
   选择百度心响、Manus。
• 追求高自由度、个性化创意：
   依赖豆包等纯大模型，辅以 Fellou 进行落地。
• 面对复杂协作、跨平台任务：
   Fellou 是得力助手。
• 深耕技术类创意：
   智谱 AutoGLM 更胜一筹。

最重要的是，理解这些工具的本质，并根据自己的具体需求进行选择和组合。AI 工具的选择关键在于匹配需求。无论是执行型 AI 的高效交付，还是对话型 AI 的灵活创意，都能在不同场景中发挥价值。大胆去尝试，让 AI 成为你提升效率、释放创意的强大助力！