所谓的人工智能，有多少人工，就有多智能，大模型时代也不例外

这几年，大模型、Agent（智能体）、RAG（检索增强生成）等概念漫天飞舞，科技圈的空气里仿佛都弥漫着一股焦虑的味道。

打开新闻，今天Claude Opus 4.5 发布，明天 Gemini 3 屠榜，各种Benchmark的分数不断被刷新。这种氛围给所有人一种错觉：如果公司的业务还没用到AI，如果产品里还没接入大模型，这家公司仿佛明天就要被时代抛弃，马上就要倒闭了；而对于个人，仿佛不立刻掌握最新的提示词工程，下个月就要失业了。

不可否认，这些基础模型确实强得离谱，尤其是在很多确定性的逻辑推理、文本生成任务上，表现堪称惊艳。但我们必须清醒地认识到一点：模型只是基座，只是纯粹的能力（Capability），模型并不等于产品（Product）。

在这场喧嚣中，真正赚到真金白银、赢得市场的，往往不是那些单纯炫技的人，而是那些懂得在"人工"与"智能"之间通过工程化手段搭建桥梁的实干家。

Cursor：并不是模型比别人强，而是更懂"编程流"

以最近风头无两的代码编辑器 Cursor 为例。它为什么能在短短两年时间内估值飙升至几十亿美金甚至向着更高的百亿俱乐部迈进？

不仅是因为它好用，更值得深思的是它的底层逻辑。Cursor 并没有训练一个独家、私有、别人用不到的"超级模型"。它背后调用的核心模型，依然是 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，或者是 OpenAI 和 Google 的付费模型。理论上，任何一家企业、任何一个开发者都能通过 API 调取这些模型，获得完全相同的"智力水平"。

但为什么只有 Cursor 成了现象级产品？因为他们非常巧妙地找到了这些模型在编程领域发挥价值的最佳方式。Cursor 提供的不仅仅是一个类似 ChatGPT 的对话框，让你把代码复制进去问"这段代码哪里错了"；而是通过 Tab 键的预测、Composer 的多文件协同、以及对整个代码库索引的深度理解，设计了一整套**“流程+工具”**。

它将"写代码"这个动作，拆解为理解上下文、预测意图、自动补全、即时修改等环节，并将大模型的能力无缝嵌入其中。Cursor 真正的护城河，是在大模型基座之上，构建了一整套端到端的代码交付方案。 这就是"人工"的价值——精心设计的交互逻辑和工程架构，才让通用的"智能"变成了好用的"产品"。

Manus：十万天价激活码背后的"Agent 思维"

再看年初爆火的 Manus，同样是一个发人深省的案例。一个邀请码被炒到 10 万，这在软件历史上都极其罕见。

Manus 用的是外星科技吗？不是，依然是第三方的模型。是它的对话框设计得特别花哨吗？也不是。Manus 真正让全世界为之疯狂的，是它作为通用智能体（General Purpose Agent）所展示出的可能性。

Manus 的价值在于它基于大模型构建了一整套独特的智能体解决方案。早期 Manus 用一套漂亮的提示词系统，配合 27 个精心挑选的工具（浏览器、文件编辑器、Python解释器等），再加上一套严密的系统架构，让人们第一次直观地感受到了 Agent 的魅力。

这里我也想补充一点：Manus 的核心壁垒，在于它解决"复杂任务"的能力。

普通的对话模型只能告诉你"怎么做"，而 Manus 能够帮你"去行动"。当你给它一个指令"分析某只股票的财报并生成图表"，Manus 内部其实进行了一场精密的编排：它知道要先调用搜索工具找财报，然后调用阅读工具提取数据，发现数据缺失时懂得自我修正去换个源头搜索，最后调用绘图工具生成图表。

这其中，"有多少人工，就有多智能"体现得淋漓尽致。 那个看似全自动的 Agent 背后，是工程师们对任务拆解逻辑的深度硬编码，是对模型在何种情况下调用何种工具的反复调优。Manus 的价值，是在大模型之上进行了一次伟大的应用层创新——它将大模型从"聊天机器人"变成了"数字员工"。

支点与杠杆：普通企业的生存之道

回到现实，大模型的能力确实在飞速迭代，国内外头部厂商都在跟风推出自己的模型，参数量越来越大，榜单指标不断刷新。但我们必须承认，基础大模型的研究注定是有钱公司的"万物游戏"，是巨头们的军备竞赛。

对于绝大多数普通公司而言，烧钱去训练一个基座模型既不现实，也无必要。模型是一种通用的基础设施，就像水和电。我们不需要自己建发电厂，我们需要的是制造能用电跑起来的电器。

因此，对于大部分公司和个人来说，核心战略应该是：结合自身公司的产品和业务积淀找到一个坚实的"支点"，然后借助大模型这个超强"杠杆"来撬动公司的业务增长。

"对未来的预判"至关重要

我们要清醒地意识到，模型迭代的速度极快。在做产品架构设计时，必须思考一个问题：我的产品是否能随着模型能力的变强而自动变强？

这是一种"顺势而为"的智慧。举个例子，在处理长文本记忆或复杂逻辑推理时，当前的模型可能偶尔会犯错。如果我们在工程层面上花费巨大的人力成本（大量的规则代码、复杂的兜底逻辑）去强行修正这些瑕疵，可能刚做完，下一代模型发布了，这个问题在模型层面被彻底解决了，你之前投入的工程成本就瞬间贬值甚至归零。

明智的投入策略

评估当下影响 vs 预判未来趋势：

1. 评估当下影响
   └─ 如果严重阻碍核心业务闭环
      └─ 无论工程代价多大，都要去兜底
      
2. 预判未来趋势
   └─ 如果是模型能力快速进化方向（如上下文窗口、多模态能力）
      └─ 与其死磕工程优化
      └─ 不如在业务流程上做适度降级或人工辅助
      └─ 等待模型能力的自然溢出

核心洞察： 将"人工"投入到那些模型无法轻易覆盖的领域——比如私有数据的清洗与结构化、行业Know-how的数字化、以及对用户场景的深度洞察。这才是那个别人偷不走、模型学不会的"支点"。

结语

总之，大模型确实很厉害，但我们不要只顾着眼红模型厂商天天屠榜，也不要陷入被替代的焦虑中无法自拔。

“有多少人工，就有多智能”，在大模型时代这句话依然适用，只是"人工"的定义变了。以前的人工是标注数据、写死规则；现在的人工，是设计流程、构建架构、洞察场景。

请学会借助模型的能力，快速找到属于你的支点，去撬动业务的增长。因为在你也许多想一秒钟的时候，你的对手可能已经装上大模型的引擎，在起飞的路上了。