2025年3月，全球首款通用AI Agent產品Manus的發布，標志著人工智能技術正式突破“建議生成”的初級階段，進入“自主決策-執行閉環”的工業級應用時代。在供應鏈管理領域，這場變革的本質并非效率提升的量變，而是決策權力從人類經驗向算法中樞轉移的質變。本文通過解構Manus的多智能體技術架構，揭示其如何通過“感知-規劃-驗證-進化”的自主決策鏈，重塑供應商尋源的核心邏輯，并探討由此引發的供應鏈權力重構與產業生態變革。

Manus AI官方演示案例展示的是一個典型案例是B2B供應商尋源的全過程，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、質量標準和預算），Manus就會自動在互聯網的海量信息中進行搜索和甄別。它通過網頁爬蟲抓取潛在供應商數據，并編寫代碼對數據進行處理分析，根據產品質量、價格、供貨能力等關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匹配結果，并給出詳細的操作建議。這一過程無需人工干預，從尋找信息到結果輸出完全由AI Agent自主完成。相比傳統B2B平臺內置的供應商搜索工具，Manus打破了單一平臺的限制，直接利用全網數據，因而往往能找到更加多元且契合度更高的供應商。

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，還提供了質量更高的決策支持。如同一位經驗豐富的采購專員一樣，Manus會考慮多方面因素，并提供專業的分析結果供決策參考。這種能力在實際業務中具有巨大價值——尤其對需要全球尋源的企業來說，AI代理可以成為他們開拓新供應渠道、快速比選優質供應商的利器。

AI Agent核心技術原理

AI如何進行任務規劃

規劃能力是高級AI Agent的標志。現代語言模型可以先產生一個多步驟計劃，再逐步執行，但真實世界的不確定性要求它們能夠適應變化。當初始計劃因環境變化而失效時，優秀的AI Agent會重新評估情況并調整計劃。

為增強規劃能力，研究者探索了多種方法：

• 樹搜索方法- 讓AI在執行前模擬多種可能路徑，評估每條路徑的成功概率

• 腦內模擬 - 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）在規劃任務中通過詳細的思考過程達到更好結果

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設計的藝術。

AI如何通過經驗調整行為

與傳統機器學習需要不斷調整參數不同，現代大型語言模型（LLM）可以不修改參數就從經驗中學習。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面臨的關鍵挑戰是記憶管理。類似人類記憶系統，AI Agent需要區分重要和不重要的信息，而非簡單地記住所有歷史交互。實現這一點通常需要三個關鍵模塊：

• 讀取模塊(Read) - 從記憶庫中檢索與當前任務相關的經驗，類似RAG技術

• 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調整行為。這與人類學習心理學中的發現相符：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"轉變為"執行者"的關鍵。對AI而言，工具是它不需要理解內部工作機制，只需知道如何使用的功能接口。常見工具包括搜索引擎、代碼執行環境、其他專業AI模型等。

語言模型通過特定格式的輸出（如Tool: function_name(parameters)）來表達工具調用意圖。這些調用被系統解析并執行，結果再返回給模型繼續推理。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。這種內外部知識的"角力"是AI系統可靠性的重要保障。

Manus作為領先的AI Agent，通過融合這三大能力，加上其獨特的多智能體架構，實現了從任務理解到結果交付的全流程自動化能力，正在徹底改變包括供應商尋源在內的多個商業領域。隨著技術不斷進步，我們有理由期待AI Agent將實現更接近人類水平的任務執行能力。

數據驅動的供應商尋源新范式

傳統的B2B供應商尋源流程通常包括確定采購需求、市場調研、評估供應商能力、篩選合適供應商、與供應商洽談、確定最終供應商以及建立供應商管理機制等關鍵步驟。這一流程耗時通常數周甚至數月，且每個環節都依賴人工判斷和處理，極易受到主觀因素的影響。

企業在傳統模式下面臨的挑戰是多方面的。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商的信息，而這些信息往往不完整或已過時。其次，供應商評估標準難以量化，許多決策依賴于采購人員的個人經驗和直覺，缺乏客觀依據。最后，市場變化迅速，當完成整個尋源流程時，市場條件可能已經發生變化，導致最初的決策不再最優。

"傳統供應商尋源中，我們常說'經驗是最好的老師'，但事實上，經驗也往往是最大的偏見來源，"引入Manus后，我們意識到數據才是最客觀的裁判，它能發現人類容易忽視的模式和關聯。"

在效率與自動化程度方面，Manus實現了質的飛躍。傳統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"變為現在的"結果導向式"—人只需關心想要什么，AI負責實現如何得到。在相同時間內，AI可以并行處理多項任務，遠勝于人單線程地逐一完成。

決策支持深度也實現了顯著提升。在傳統采購中，分析決策主要依賴采購人員的經驗和手工分析工具（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商的各種指標。而Manus借助機器學習和數據分析，可以深入挖掘大量供應商數據，提供更客觀全面的決策依據。例如，傳統采購也許側重價格和交期兩三個因素，但AI可以擴展到質量、信用、財務穩健性、合規、可持續發展等多維度評分，并綜合優化選擇。

更重要的是，Manus能夠將分析結果以可視化報告呈現給用戶，如供應商優劣的圖表、風險提示和優化建議，讓采購人員對復雜數據一目了然。這種AI驅動的數據洞察能力極大提升了采購決策的質量和速度。

值得注意的是，Manus并非簡單地加速現有流程，而是從根本上重塑了供應商尋源的方法論。它打破了傳統流程的線性特征，實現了并行處理和持續優化，這使得企業能夠更敏捷地應對市場變化和需求調整。這種數據驅動的新范式不僅提高了效率，更在根本上改變了企業與供應商網絡互動的方式。

企業如何最大化AI Agent價值

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

數據和系統集成挑戰是企業應用Manus面臨的首要難題，官方案例的產品價格數據是基于互聯網（主要是Amazon），要充分發揮Manus AI的作用，企業需要有良好的數據基礎和系統對接環境。然而現實中，很多企業的采購數據分散在不同的系統和格式中（如Excel、ERP、郵件等），數據質量參差不齊。如果底層數據不完整或不準確，AI的分析結果也會失去可靠性。此外，許多企業沿用的采購/ERP系統是為過去的流程設計的，并未預留AI接口。將Manus這樣的新型AI代理整合到舊系統中，可能需要克服接口兼容、數據同步等技術難題。

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

再者，AI主要依據客觀數據做判斷，但采購中有些因素（如供應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。企業需要在人機決策中取得平衡：讓AI提供數據支持和初步建議，但最終策略由有經驗的專業人員把關。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。企業需要通過培訓和變革管理，讓采購人員掌握與AI協同工作的新技能，建立對AI的信任。最佳實踐是強調AI處理繁瑣事務、人專注高階決策的互補關系，而非零和替代。