通用型AI Agent更近一步，AI应用蓄势待发
报告摘要
ManusAI发布，通用型AI Agent更进一步。3月6日，华人团队Monica.im推出通用Agent产品Manus。Manus作为Agent，能够独立思考、规划并且执行复杂任务，在GAIA基准测试中，Manus超越OpenAI的DeepResearch获得评分第一。相较于此前的Agent产品，Manus具有以下突破：一是具有自主执行任务的能力，可直接交付成果而非仅提供建议。二是有很强的跨领域工具调用能力，支持代码编写、网页爬虫、数据分析等工具。根据官方示例，Manus可应用于旅游规划、简历筛选、金融分析、合同审查等多类型任务，覆盖教育、金融、电商等多个场景。
◼子行业评级
AI Agent是当前AI技术演进的重要趋势之一，目前科技巨头已积极布局。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AIAgent完成。目前科技巨头已积极布局Agent领域。2024年12月，谷歌发布其最新版大模型Gemini2.0系列，表示“专为智能体时代设计”，并同时介绍了多个智能体应用。2024 10月，Claude推出的Computer use功能，使AI能够自动控制PC，使用鼠标、键盘执行一系列操作；微软宣布在Dynamics 365中集成了10个自主AI Agent，帮助企业自动执行客服、销售、财务、仓储等业务。
计算机设备无评级计算机软件中性IT服务无评级云服务无评级产业互联网无评级
◼推荐公司及评级
阿里千问QwQ-32B推理模型开源，降低AI使用门槛。3月6日，阿里通义千问发布并开源QwQ-32B模型，以32B的参数实现了与671B的DeepSeek R1相当的性能表现。QwQ-32B引入双阶段强化学习（RL）训练策略。在冷启动基础上，通义团队针对数学和编程任务、通用能力分别进行了两轮大规模强化学习，在32B的模型尺寸上获得了推理能力的大幅提升，应证了大规模强化学习可显著提高模型性能。该模型支持消费级显卡本地部署，显著降低中小企业AI应用门槛。此外，千问QwQ-32B模型中还集成了与智能体Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。
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投资建议：看好AI应用浪潮。一方面，以阿里巴巴为代表IT巨头持续投入AI模型及应用，另一方面，新兴公司例如DeepSeek、Monica.im的AI模型及AI工具不断提升AI的可用程度，看好AI应用行业在今年的探索发展。重点推荐用友网络（企业软件）、赛意信息（工业）、熵基科技（零售）等，AI应用的发展也会促进基础设施的发展，重点推荐海光信息、智微智能、联想集团等。
证券分析师：曹佩电话：E-MAIL：caopeisz@tpyzq.com分析师登记编号：S1190520080001
证券分析师：王景宜电话：E-MAIL：wangjy@tpyzq.com分析师登记编号：S1190523090002
风险提示：AI技术成熟度不及预期；行业竞争加剧。
一、国内AI生态加速崛起
(一)Manus AI发布，通用型AI Agent更进一步
3月6日，由华人团队Monica.im推出的通用Agent产品Manus开启部分内测。Manus能够独立思考、规划并且执行复杂任务，直接交付并最终完成成果，展现出强大的通用性和执行能力。在GAIA基准测试中，Manus超越OpenAI的DeepResearch获得评分第一。
资料来源：Manus官网，太平洋证券整理
Manus的核心优势在于能够自主规划并执行复杂任务。相较于此前的Agent产品，Manus具有以下突破：一是具有自主执行任务的能力，可直接交付成果而非仅提供建议。例如，在股票分析中调用API获取数据，交叉验证后生成可视化图表及因果关系报告；在房产筛选中整合社区安全、学校质量、预算计算等维度，输出专业经纪人级别的购房报告；二是有很强的跨领域工具调用能力，支持代码编写、网页爬虫、数据分析等工具，覆盖从解压文件到部署可分享网页的全流程，典型案例包括为教师生成动量定理3D教学动画课件、爬取全球供应商生成决策图表等。
Manus是多个基础模型和工具的垂直整合，将AI功能打包成高度自动化的执行工具。Manus采用了Multiple Agent（多代理）的架构，运行在独立的虚拟机中。架构包含规划代理、执行代理和验证代理，通过分工协作机制来提升复杂任务的处理效率。面对复杂任务，Manus通过支持工具调用的大模型先理解任务并分解成子任务，每个子任务对应一个子Agent，可以在虚拟环境中调用各类工具，直接交付完整成果。
AI Agent是当前AI技术演进的重要趋势之一，目前科技巨头已积极布局。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AI Agent完成。目前科技巨头已积极布局Agent领域。2024年12月，谷歌发布其最新版大模型Gemini2.0系列，表示“专为智能体时代设计”，并同时介绍了多个智能体应用。2024 10月，Claude推出的Computer use功能，使AI能够自动控制PC，使用鼠标、键盘执行一系列操作；微软宣布在Dynamics 365中集成了10个自主AI Agent，帮助企业自动执行客服、销售、财务、仓储等业务。Salesforce推出了用于构建自主AI Agent的低代码/无代码平台Agentforce，使公司能够创建、定制和部署人工智能驱动的自主代理，以支持客户和员工的工作。
(二)阿里千问QwQ-32B推理模型开源
3月6日，阿里云发布并开源通义千问QwQ-32B模型，以32B的参数实现了与671B的DeepSeekR1相当的性能表现。QwQ-32B在一系列基准测试中进行了评估，包括数学推理、编程和通用能力。以下结果展示了QwQ-32B与其他领先模型的性能对比，包括DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini以及原始的DeepSeek-R1。可以看到，QwQ-32B的表现非常出色，在LiveBench、IFEval和BFCL基准上略微超过了DeepSeek-R1-671B。
QwQ-32B采用了多阶段强化学习训练策略，印证了大规模强化学习可显著提高模型性能。在初始阶段，基于冷启动数据，针对数学、编程、通用任务上，进行了强化学习训练。相较于传统的奖励模型，通过校验答案正确性（数学任务）和代码执行测试（编程任务）提供反馈，确保模型逐步进化。在RL Scaling过程中，随着训练轮次推进，模型在数学、编程两个领域的性能持续提升。在第二阶段，针对通用能力进行了RL训练，主要使用通用奖励模型和一些基于规则的验证器进行训练。实验显示，通过少量步骤的通用RL，可以提升QwQ-32B的通用能力，且数学、编程性能没有显著下降。
QwQ-32B可在消费级硬件上实现本地部署，降低AI使用门槛。根据阿里云，千问QwQ-32B既能提供极强的推理能力，又能满足更低的资源消耗需求，非常适合快速响应或对数据安全要求高的应用场景，开发者和企业可以在消费级硬件上轻松将其部署到本地设备中，进一步打造高度定制化的AI解决方案。此外，QwQ-32B模型中还集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。
二、投资建议
看好AI应用浪潮。一方面，以阿里巴巴为代表IT巨头持续投入AI模型及应用，另一方面，新兴公司例如DeepSeek、Monica.im的AI模型及AI工具不断提升AI的可用程度，看好AI应用行业在今年的探索发展。重点推荐用友网络（企业软件）、赛意信息（工业）、熵基科技（零售）等，AI应用的发展也会促进基础设施的发展，重点推荐海光信息、智微智能、联想集团等。
三、风险提示
AI技术成熟度不及预期；行业竞争加剧。
投资评级说明
1、行业评级
看好：预计未来6个月内，行业整体回报高于沪深300指数5%以上；中性：预计未来6个月内，行业整体回报介于沪深300指数-5%与5%之间；看淡：预计未来6个月内，行业整体回报低于沪深300指数5%以下。
2、公司评级
买入：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅在15%以上；增持：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅介于5%与15%之间；持有：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅介于-5%与5%之间；减持：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅介于-5%与-15%之间；卖出：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅低于-15%以下。
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