2025年3月，全球首款通用AI Agent產(chǎn)品Manus的發(fā)布，標志著人工智能技術(shù)正式突破“建議生成”的初級階段，進入“自主決策-執(zhí)行閉環(huán)”的工業(yè)級應(yīng)用時代。在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，這場變革的本質(zhì)并非效率提升的量變，而是決策權(quán)力從人類經(jīng)驗向算法中樞轉(zhuǎn)移的質(zhì)變。本文通過解構(gòu)Manus的多智能體技術(shù)架構(gòu)，揭示其如何通過“感知-規(guī)劃-驗證-進化”的自主決策鏈，重塑供應(yīng)商尋源的核心邏輯，并探討由此引發(fā)的供應(yīng)鏈權(quán)力重構(gòu)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)變革。

Manus AI官方演示案例展示的是一個典型案例是B2B供應(yīng)商尋源的全過程，用戶只需輸入自己的訂貨需求（例如需要某種零件的月供貨量、質(zhì)量標準和預算），Manus就會自動在互聯(lián)網(wǎng)的海量信息中進行搜索和甄別。它通過網(wǎng)頁爬蟲抓取潛在供應(yīng)商數(shù)據(jù)，并編寫代碼對數(shù)據(jù)進行處理分析，根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量、價格、供貨能力等關(guān)鍵指標進行綜合比對，篩選出最符合要求的貨源。

最后，Manus通過編程生成了圖表和報告的形式直觀呈現(xiàn)匹配結(jié)果，并給出詳細的操作建議。這一過程無需人工干預，從尋找信息到結(jié)果輸出完全由AI Agent自主完成。相比傳統(tǒng)B2B平臺內(nèi)置的供應(yīng)商搜索工具，Manus打破了單一平臺的限制，直接利用全網(wǎng)數(shù)據(jù)，因而往往能找到更加多元且契合度更高的供應(yīng)商。

該案例充分證明了Manus在真實采購場景中的實用性：它不僅提高了效率，還提供了質(zhì)量更高的決策支持。如同一位經(jīng)驗豐富的采購專員一樣，Manus會考慮多方面因素，并提供專業(yè)的分析結(jié)果供決策參考。這種能力在實際業(yè)務(wù)中具有巨大價值——尤其對需要全球?qū)ぴ吹钠髽I(yè)來說，AI代理可以成為他們開拓新供應(yīng)渠道、快速比選優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商的利器。

AI Agent核心技術(shù)原理

AI如何進行任務(wù)規(guī)劃

規(guī)劃能力是高級AI Agent的標志?，F(xiàn)代語言模型可以先產(chǎn)生一個多步驟計劃，再逐步執(zhí)行，但真實世界的不確定性要求它們能夠適應(yīng)變化。當初始計劃因環(huán)境變化而失效時，優(yōu)秀的AI Agent會重新評估情況并調(diào)整計劃。

為增強規(guī)劃能力，研究者探索了多種方法：

• 樹搜索方法- 讓AI在執(zhí)行前模擬多種可能路徑，評估每條路徑的成功概率

• 腦內(nèi)模擬 - 模型在"思維空間"中預演不同行動的后果，形成類似人類的"如果...那么..."思考

• 推理增強 - 具備推理能力的模型（如DeepSeek-R1）在規(guī)劃任務(wù)中通過詳細的思考過程達到更好結(jié)果

然而，過度思考有時反而是AI Agent的阻礙。如同人類一樣，有時直接嘗試一個行動比無休止地分析更有效。找到思考與行動間的平衡是AI Agent設(shè)計的藝術(shù)。

AI如何通過經(jīng)驗調(diào)整行為

與傳統(tǒng)機器學習需要不斷調(diào)整參數(shù)不同，現(xiàn)代大型語言模型（LLM）可以不修改參數(shù)就從經(jīng)驗中學習。這并非神奇之處，而是源于其文本接龍能力——當模型收到包含過去錯誤和反饋的新輸入時，它自然會生成與之前不同的輸出。

然而，AI Agent面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是記憶管理。類似人類記憶系統(tǒng)，AI Agent需要區(qū)分重要和不重要的信息，而非簡單地記住所有歷史交互。實現(xiàn)這一點通常需要三個關(guān)鍵模塊：

• 讀取模塊(Read) - 從記憶庫中檢索與當前任務(wù)相關(guān)的經(jīng)驗，類似RAG技術(shù)

• 寫入模塊(Write) - 判斷什么信息值得被記住并存入記憶庫

• 反思模塊(Reflection) - 對記憶進行高層次整合和抽象，形成新的見解

研究表明，正面例子比負面例子更能有效引導AI調(diào)整行為。這與人類學習心理學中的發(fā)現(xiàn)相符：告訴AI"該做什么"比告訴它"不該做什么"更有效。

AI如何使用工具

工具使用能力是AI Agent從"思考者"轉(zhuǎn)變?yōu)?執(zhí)行者"的關(guān)鍵。對AI而言，工具是它不需要理解內(nèi)部工作機制，只需知道如何使用的功能接口。常見工具包括搜索引擎、代碼執(zhí)行環(huán)境、其他專業(yè)AI模型等。

語言模型通過特定格式的輸出（如Tool: function_name(parameters)）來表達工具調(diào)用意圖。這些調(diào)用被系統(tǒng)解析并執(zhí)行，結(jié)果再返回給模型繼續(xù)推理。當可用工具過多時，AI還需要"工具選擇模塊"來決定使用哪個工具最合適。

值得注意的是，成熟的AI Agent對工具輸出保持健康的懷疑態(tài)度。例如，如果一個天氣工具返回"高雄當前溫度為10000度"，模型會識別這一明顯錯誤并告知用戶。這種內(nèi)外部知識的"角力"是AI系統(tǒng)可靠性的重要保障。

Manus作為領(lǐng)先的AI Agent，通過融合這三大能力，加上其獨特的多智能體架構(gòu)，實現(xiàn)了從任務(wù)理解到結(jié)果交付的全流程自動化能力，正在徹底改變包括供應(yīng)商尋源在內(nèi)的多個商業(yè)領(lǐng)域。隨著技術(shù)不斷進步，我們有理由期待AI Agent將實現(xiàn)更接近人類水平的任務(wù)執(zhí)行能力。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)商尋源新范式

傳統(tǒng)的B2B供應(yīng)商尋源流程通常包括確定采購需求、市場調(diào)研、評估供應(yīng)商能力、篩選合適供應(yīng)商、與供應(yīng)商洽談、確定最終供應(yīng)商以及建立供應(yīng)商管理機制等關(guān)鍵步驟。這一流程耗時通常數(shù)周甚至數(shù)月，且每個環(huán)節(jié)都依賴人工判斷和處理，極易受到主觀因素的影響。

企業(yè)在傳統(tǒng)模式下面臨的挑戰(zhàn)是多方面的。首先，信息獲取困難且分散，采購團隊需要通過各種渠道搜集潛在供應(yīng)商的信息，而這些信息往往不完整或已過時。其次，供應(yīng)商評估標準難以量化，許多決策依賴于采購人員的個人經(jīng)驗和直覺，缺乏客觀依據(jù)。最后，市場變化迅速，當完成整個尋源流程時，市場條件可能已經(jīng)發(fā)生變化，導致最初的決策不再最優(yōu)。

"傳統(tǒng)供應(yīng)商尋源中，我們常說'經(jīng)驗是最好的老師'，但事實上，經(jīng)驗也往往是最大的偏見來源，"引入Manus后，我們意識到數(shù)據(jù)才是最客觀的裁判，它能發(fā)現(xiàn)人類容易忽視的模式和關(guān)聯(lián)。"

在效率與自動化程度方面，Manus實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。傳統(tǒng)采購流程涉及大量人工操作：查詢、電話郵件溝通、記錄整理等等。這不但費時，而且容易出錯或疏漏。而Manus將流程高度自動化，用戶只需提出目標，搜索、篩選、對比、輸出都由AI完成。人和AI的交互由過去的"逐步指令式"變?yōu)楝F(xiàn)在的"結(jié)果導向式"—人只需關(guān)心想要什么，AI負責實現(xiàn)如何得到。在相同時間內(nèi)，AI可以并行處理多項任務(wù)，遠勝于人單線程地逐一完成。

決策支持深度也實現(xiàn)了顯著提升。在傳統(tǒng)采購中，分析決策主要依賴采購人員的經(jīng)驗和手工分析工具（如Excel）。分析維度受限于人工精力，很難同時評估幾十上百家供應(yīng)商的各種指標。而Manus借助機器學習和數(shù)據(jù)分析，可以深入挖掘大量供應(yīng)商數(shù)據(jù)，提供更客觀全面的決策依據(jù)。例如，傳統(tǒng)采購也許側(cè)重價格和交期兩三個因素，但AI可以擴展到質(zhì)量、信用、財務(wù)穩(wěn)健性、合規(guī)、可持續(xù)發(fā)展等多維度評分，并綜合優(yōu)化選擇。

更重要的是，Manus能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以可視化報告呈現(xiàn)給用戶，如供應(yīng)商優(yōu)劣的圖表、風險提示和優(yōu)化建議，讓采購人員對復雜數(shù)據(jù)一目了然。這種AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)洞察能力極大提升了采購決策的質(zhì)量和速度。

值得注意的是，Manus并非簡單地加速現(xiàn)有流程，而是從根本上重塑了供應(yīng)商尋源的方法論。它打破了傳統(tǒng)流程的線性特征，實現(xiàn)了并行處理和持續(xù)優(yōu)化，這使得企業(yè)能夠更敏捷地應(yīng)對市場變化和需求調(diào)整。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的新范式不僅提高了效率，更在根本上改變了企業(yè)與供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)互動的方式。

企業(yè)如何最大化AI Agent價值

盡管Manus在供應(yīng)商尋源中展現(xiàn)出巨大潛力，企業(yè)在實際應(yīng)用過程中仍面臨著一系列挑戰(zhàn)，需要制定明智的策略才能充分釋放AI Agent的價值。同時，隨著技術(shù)的不斷演進，Manus及類似產(chǎn)品的未來發(fā)展方向也值得我們深入探討。

數(shù)據(jù)和系統(tǒng)集成挑戰(zhàn)是企業(yè)應(yīng)用Manus面臨的首要難題，官方案例的產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)是基于互聯(lián)網(wǎng)（主要是Amazon），要充分發(fā)揮Manus AI的作用，企業(yè)需要有良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和系統(tǒng)對接環(huán)境。然而現(xiàn)實中，很多企業(yè)的采購數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)和格式中（如Excel、ERP、郵件等），數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。如果底層數(shù)據(jù)不完整或不準確，AI的分析結(jié)果也會失去可靠性。此外，許多企業(yè)沿用的采購/ERP系統(tǒng)是為過去的流程設(shè)計的，并未預留AI接口。將Manus這樣的新型AI代理整合到舊系統(tǒng)中，可能需要克服接口兼容、數(shù)據(jù)同步等技術(shù)難題。

算法局限和偏見風險也需要警惕。盡管Manus表現(xiàn)出色，但AI畢竟是基于歷史數(shù)據(jù)和算法模型，可能存在一些局限性。對于高度創(chuàng)新或非標準化的采購需求（比如全新品類的戰(zhàn)略采購、品牌形象策劃類的供應(yīng)商選擇等），AI缺乏先例數(shù)據(jù)，可能難以給出有創(chuàng)意的方案。其次，AI模型可能繼承數(shù)據(jù)中的偏見。如果歷史上企業(yè)傾向于與某些大型供應(yīng)商合作，AI在學習這些數(shù)據(jù)后也可能傾向于推薦大供應(yīng)商，忽視小型供應(yīng)商或新興市場，這可能錯失創(chuàng)新或多元化機會。

再者，AI主要依據(jù)客觀數(shù)據(jù)做判斷，但采購中有些因素（如供應(yīng)商在危機時的可靠程度、長期合作的默契等）是難以量化的。AI在這些軟因素上可能不及有人情判斷力的人類采購。因此，全盤依賴AI決策有一定風險。企業(yè)需要在人機決策中取得平衡：讓AI提供數(shù)據(jù)支持和初步建議，但最終策略由有經(jīng)驗的專業(yè)人員把關(guān)。這種"AI＋人"的模式能既利用AI效率，又避免算法盲點導致的決策偏差。

因此，在部署Manus AI時，如何讓團隊認識到AI是輔助而非取代，并積極擁抱新工具，是一大挑戰(zhàn)。企業(yè)需要通過培訓和變革管理，讓采購人員掌握與AI協(xié)同工作的新技能，建立對AI的信任。最佳實踐是強調(diào)AI處理繁瑣事務(wù)、人專注高階決策的互補關(guān)系，而非零和替代。