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在 DeepSeek 和 Manus 的冲击下，“沉寂”已久的字节推出了首个大厂发布的 Agent 爆款——扣子 Agent。自 4 月 18 号上线以来，扣子 Agent 在 AI 交流群中引发了抢码热潮，算力消耗远超预期。
“扣子空间”是字节智能体平台扣子推出的 Agent，目前已具备规划、使用工具和记忆等关键自主能力。它能写游戏攻略、市场调研报告，还能基于多种 MCP 实现复杂需求。实际体验中，扣子 Agent 更接近 OpenAI 的 DeepResearch 和 Manus 的结合体。在产品设计上，字节更接近 DeepResearch，且扣子 Agent 开启了“探索模式”和“规划模式”，以满足用户对生成效率和质量的不同需求。
然而，以规划、工具调用和记忆这三个关键能力指标衡量，字节的 Agent 表现还无法比肩 DeepResearch 和 Manus。在工具调用上，可直接调用的 MCP 数量有限；内容搜索方面，多依赖互联网引擎，内容池窄；记忆问题上，测试多次后会出现“失忆”情况。这主要是因为扣子 Agent 的底层模型使用的是豆包最新发布的深度思考模型 Doubao-1.5-thinking-pro，效果稍逊一筹。不过，字节在多模态能力上下功夫，发布了专门为 Agent 设计的 GUI 模型，让扣子 Agent 在视觉理解和图片生成能力上表现更突出。
“扣子空间”的诞生是大厂在智能体路线上的一次“纠偏”。大厂此前对智能体的定位多停留在做开发者生态平台，通过接入多种大模型能力和开放工具，吸纳开发者打造应用生态，以此吸引用户。但在智谱发布能实现自主操作的 Agent 后，大厂开始行动。字节此次抢先发布还不够完善的扣子 Agent，旨在抢占时间窗口。Manus 虽短时间内点燃热度，但技术护城河不高，且深受成本问题制约，高昂成本使其只能向少量用户开放，市场占有率难以提升。而字节背靠火山引擎的云底座，具有成本优势，且在营销上参考了 Manus 的“饥饿营销”，为扣子上线做了充分准备。
从去年试水观望到今年纷纷接入 Agent，企业看到了 Agent 落地的可能性。但企业做 Agent 面临诸多问题，如接入内部系统困难，对数据安全要求高，需私有化部署大模型；落地效果上，要求准确度接近 100%；面对复杂需求，需要技术团队针对具体场景琢磨实现方式。字节推出的扣子专业版存在只能在公有云上调用，对于想落地的企业空有工具不会用的问题。去年 5 月上线的 HiAgent 解决了豆包私有化部署到企业的问题，还着手解决落地方面的问题，如派人才帮忙、提供适配行业特点的模版。字节搭建 Agent 企服的思路虽不稀奇，但在扣子平台和 HiAgent 的服务搭建上速度快、覆盖全，抢下大量智能体市场订单。在竞争者云集的市场中，火山引擎在 2024 年吃下 32 个项目，位列各厂商智能体项目数量第一，但优势并不稳固。在当下 Agent 爆发节点，字节不会懈怠，扣子平台引发的多次服务器崩溃也印证了算力消耗超出预期，其能享有多久的时间窗口，要看其他厂商的行动。
