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2026 年的全球通用智能体赛道，早已告别了基座模型参数规模的军备竞赛，核心战场彻底转向了面向用户的产品层。
很长一段时间里，行业对通用智能体的认知都困在聊天答题的框架里。但真正的通用智能体产品，必须能处理开放任务，调用工具，维持状态并最终交付产物。只会聊天的大模型不算通用 agent，只在单一专业场景表现极强的系统，也只能被称作垂直代理。调研搭建了全新的三层分析框架，最上层是广义通用智能体产品，中间是提供动作原语的底座能力层，最下层则是高价值垂直代理，这一框架彻底重构了行业对智能体竞争的观察逻辑。
当前产品层的主战场，被 Manus、Genspark、Flowith 三大玩家占据，三者走出了三条完全不同的竞争路线，也共同定义了当下通用智能体产品的核心形态。
Manus 是最典型的任务交付型通用 agent，它把自己定位成拥有独立电脑的虚拟同事，产品核心从来不是聊天对话，而是把事情做完。传统智能体只会给用户输出报告摘要，Manus 能直接交付可下载的完整市场报告、PPT 文件、网站代码等真实成果。它能在用户本地浏览器里直接调用现有登录态和活动标签页，端到端完成全流程任务，这让它彻底区别于只能提取网页信息的浏览器代理，真正贴近了用户对通用智能体的直觉期待。
Genspark 走的是完全不同的平台化路线，它把自己做成了 all-in-one 的 AI 工作台，用超级 agent 串联起文档、表格、幻灯片、设计、团队协作等全系列工作模块。它不是单个的强执行代理，而是 agent 原生的生产力套件，争夺的核心是用户的工作台入口。这种产品结构天然容易形成用户迁移成本，当用户把文档处理、数据统计、会议协作和 agent 任务执行全流程都迁入同一个平台，平台黏性会呈现指数级增长，这也是它区别于其他产品的核心护城河。
Flowith 则选择了第三条路，以画布为核心打造 agent 工作空间，把知识、创作和执行连接在同一个工作流里。它的核心竞争力既不是单次任务的强执行，也不是全功能的套件整合，而是长期项目与复杂研究过程中的连续协作能力。它通过可视化的节点和工作流，把 agent 的执行行为完全显式化，在深度研究、长期知识工作和复杂项目管理场景中，建立起了极强的产品辨识度。Flowith 甚至直接将产品定义为下一代 AI agent 操作系统，它的野心从来不是做一款好用的工具，而是成为行业默认的 agent 运行环境。
在产品层的激烈竞争背后，是 OpenAI、Google、Anthropic 等厂商构成的底座能力层，它们扮演的是动作原语供应商的角色。OpenAI 从 Operator 到 ChatGPT agent，持续把浏览器操作、代码编辑、表格处理等能力做成标准化的 agent 原语。Google 的 Project Mariner 聚焦浏览器任务自动化，Project Astra 则直接瞄准通用 AI 助手的长期布局，争夺的是多终端的超级入口。Anthropic 的 computer use 能力，让开发者能在沙箱环境中实现 GUI 操作，核心是强化 agent 的底层执行能力，而非直接争夺消费级产品入口。这些底座能力决定了 agent 的动作上限，却无法直接占领用户心智，能点按钮不代表能成为用户默认的通用智能体，最终的用户竞争，始终发生在产品层。
以 Devin 为代表的高价值垂直代理，构成了赛道的另一极。Devin 被定位成 AI 软件工程师，能在代码编辑器、shell 和浏览器环境中，完成复杂软件工程任务的计划、执行与验证，在开发场景做到了行业顶尖的深度。但它的核心场景始终局限在软件工程领域，是深度智能体的标杆，却不是广义通用智能体的代表，它和产品层的三大玩家不会形成替代关系，而是长期并存的行业格局。
当下的通用智能体竞争，评判标准早已不是模型分数的高低，而是任务交付能力与工作台入口的争夺。报告划定了五个核心竞争维度，分别是任务交付能力、环境控制能力、工作空间与记忆、用户入口与平台黏性、企业治理与控制面。用户不会为抽象的模型能力长期迁移，只会围绕能把活做完的 agent 改变工作习惯，谁能成为用户的默认任务承接方，谁就能拿到行业核心的交付替换权，拥有持续的市场支配力。
行业已经清晰呈现出原语层与产品层分离的趋势，底座厂商提供基础动作能力，产品层玩家打磨最终的用户体验。用户把全流程工作迁入同一个工作台后形成的高切换成本，构成了产品层玩家最坚实的护城河，这种壁垒远比单点技术优势更持久，未来的 agent 平台竞争，会越来越贴近操作系统的竞争逻辑。行业也明确了广度智能体与深度智能体的边界，前者覆盖更多元的任务类型，后者在单一场景挖掘更深的能力，两者不会相互吞并，而是在各自的赛道里形成互补，共同构成 2026 年通用智能体赛道的完整竞争格局。
