AI技术25年三大新趋势：从Manus到MCP

人工智能（AI）技术在过去25年中取得了巨大的进步，引领着科技领域的新潮流。近期，Manus和MCP等技术的进展引起了广泛的关注。本文将从两篇相关报道出发，探讨AI发展的三大新趋势。

Manus：AI Agent元年的一次抢跑

根据36Kr的报道，Manus是一种基于”虚拟机+多Agent协同”创新模式的AI技术，推出后受到了广泛关注。Manus的推出标志着AI Agent元年的来临，通过提供新的体验账号，Manus展示了强大的功能和潜力。这表明AI技术正朝着更加智能化、多元化的方向发展。

Agent是AI系统中的智能体，能够感知环境、自主决策并采取行动。多Agent系统的优势在于协同工作和信息分享，可以模拟现实场景中复杂的人际关系和交互。Manus的出现，预示着AI技术将更加智能化，能够适应复杂多变的环境，为用户提供更加个性化和智能化的服务。

新浪财经的报道指出，在未来AI发展的趋势中，预训练的重要性将逐渐下降，后训练将成为关注焦点。同时，强化学习逐渐成为主流，监督学习逐渐减弱。这种转变将促进AI系统更加自主地学习和决策，提升AI应用在各领域的效率和准确性。

预训练是指在没有明确任务的情况下，对数据进行学习，以提取通用特征。后训练则是指在特定任务下，对预训练模型进行微调，以适应特定任务的需求。预训练向后训练的转变，意味着AI系统将更加自主地学习和决策，不再依赖大量的标注数据，从而节省了大量的人力物力。

强化学习是一种无监督学习方法，通过与环境的交互，学习最优的决策策略。与监督学习相比，强化学习更加自主和灵活，能够适应动态变化的环境。这种转变将推动AI系统在自动驾驶、游戏等领域取得突破。

报道指出，MutiAgent技术的发展将成为未来AI发展的重要方向。多智能体系统的优势在于协同工作和信息分享，可以模拟现实场景中复杂的人际关系和交互。这种技术的应用将推动AI系统在协同决策、复杂环境下的操作等方面取得突破。

与单一智能体系统相比，多智能体系统具有更强的适应能力和鲁棒性。在复杂的环境下，单一智能体系统可能会面临信息不足或决策困难的问题。多智能体系统则可以通过协同工作和信息分享，共同面对复杂的环境，做出更加明智的决策。

从Manus到MCP，25年AI的发展呈现出多元化、智能化和协同化的趋势。预训练向后训练的转变、强化学习的兴起以及MutiAgent技术的发展将引领AI技术进入新的阶段。未来，人工智能将更加普及和深入到生活的方方面面，为人类带来更多的便利和可能性。