AI助手从对话迈向行动：多模态交互与跨系统执行能力成下一代竞争焦点

随着AI技术进入新阶段，当前大语言模型（LLM）虽擅长对话生成，但在多任务执行和系统联动上存在瓶颈。下一代AI助手正从“会聊天”转向“能行动”，强调多模态交互、实时响应与跨系统执行能力。技术路径包括通用Agent架构（如Manus、MetaGPT）和场景型方案（如Genspark），前者泛化能力强但部署成本高，后者稳定但通用性弱。Browser-Use类路径尝试模拟人类浏览器操作，尚存稳定性问题。无代码Agent构建工具（如AutoGen Studio、StackAI）成为中小企业新宠，已有融资或收购案例。语音交互是未来主流形态，但需解决延迟、全双工和系统绑定等系统短板。商业模式仍在探索中，AI助手能否带来“增量流量”成为关注焦点。
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