Manus 供应商寻源案例：理解AI Agent在供应链流程应用

2025年3月，全球首款通用AI Agent产品Manus的发布，标志着人工智能技术正式突破“建议生成”的初级阶段，进入“自主决策-执行闭环”的工业级应用时代。在供应链管理领域，这场变革的本质并非效率提升的量变，而是决策权力从人类经验向算法中枢转移的质变。本文通过解构Manus的多智能体技术架构，揭示其如何通过“感知-规划-验证-进化”的自主决策链，重塑供应商寻源的核心逻辑，并探讨由此引发的供应链权力重构与产业生态变革。

Manus AI官方演示案例展示的是一个典型案例是B2B供应商寻源的全过程，用户只需输入自己的订货需求（例如需要某种零件的月供货量、质量标准和预算），Manus就会自动在互联网的海量信息中进行搜索和甄别。它通过网页爬虫抓取潜在供应商数据，并编写代码对数据进行处理分析，根据产品质量、价格、供货能力等关键指标进行综合比对，筛选出最符合要求的货源。

最后，Manus通过编程生成了图表和报告的形式直观呈现匹配结果，并给出详细的操作建议。这一过程无需人工干预，从寻找信息到结果输出完全由AI Agent自主完成。相比传统B2B平台内置的供应商搜索工具，Manus打破了单一平台的限制，直接利用全网数据，因而往往能找到更加多元且契合度更高的供应商。

该案例充分证明了Manus在真实采购场景中的实用性：它不仅提高了效率，还提供了质量更高的决策支持。如同一位经验丰富的采购专员一样，Manus会考虑多方面因素，并提供专业的分析结果供决策参考。这种能力在实际业务中具有巨大价值——尤其对需要全球寻源的企业来说，AI代理可以成为他们开拓新供应渠道、快速比选优质供应商的利器。

AI Agent核心技术原理

AI如何进行任务规划

规划能力是高级AI Agent的标志。现代语言模型可以先产生一个多步骤计划，再逐步执行，但真实世界的不确定性要求它们能够适应变化。当初始计划因环境变化而失效时，优秀的AI Agent会重新评估情况并调整计划。

为增强规划能力，研究者探索了多种方法：

• 树搜索方法- 让AI在执行前模拟多种可能路径，评估每条路径的成功概率

• 脑内模拟 - 模型在"思维空间"中预演不同行动的后果，形成类似人类的"如果...那么..."思考

• 推理增强 - 具备推理能力的模型（如DeepSeek-R1）在规划任务中通过详细的思考过程达到更好结果

然而，过度思考有时反而是AI Agent的阻碍。如同人类一样，有时直接尝试一个行动比无休止地分析更有效。找到思考与行动间的平衡是AI Agent设计的艺术。

AI如何通过经验调整行为

与传统机器学习需要不断调整参数不同，现代大型语言模型（LLM）可以不修改参数就从经验中学习。这并非神奇之处，而是源于其文本接龍能力——当模型收到包含过去错误和反馈的新输入时，它自然会生成与之前不同的输出。

然而，AI Agent面临的关键挑战是记忆管理。类似人类记忆系统，AI Agent需要区分重要和不重要的信息，而非简单地记住所有历史交互。实现这一点通常需要三个关键模块：

• 读取模块(Read) - 从记忆库中检索与当前任务相关的经验，类似RAG技术

• 写入模块(Write) - 判断什么信息值得被记住并存入记忆库

• 反思模块(Reflection) - 对记忆进行高层次整合和抽象，形成新的见解

研究表明，正面例子比负面例子更能有效引导AI调整行为。这与人类学习心理学中的发现相符：告诉AI"该做什么"比告诉它"不该做什么"更有效。

AI如何使用工具

工具使用能力是AI Agent从"思考者"转变为"执行者"的关键。对AI而言，工具是它不需要理解内部工作机制，只需知道如何使用的功能接口。常见工具包括搜索引擎、代码执行环境、其他专业AI模型等。

语言模型通过特定格式的输出（如Tool: function_name(parameters)）来表达工具调用意图。这些调用被系统解析并执行，结果再返回给模型继续推理。当可用工具过多时，AI还需要"工具选择模块"来决定使用哪个工具最合适。

值得注意的是，成熟的AI Agent对工具输出保持健康的怀疑态度。例如，如果一个天气工具返回"高雄当前温度为10000度"，模型会识别这一明显错误并告知用户。这种内外部知识的"角力"是AI系统可靠性的重要保障。

Manus作为领先的AI Agent，通过融合这三大能力，加上其独特的多智能体架构，实现了从任务理解到结果交付的全流程自动化能力，正在彻底改变包括供应商寻源在内的多个商业领域。随着技术不断进步，我们有理由期待AI Agent将实现更接近人类水平的任务执行能力。

数据驱动的供应商寻源新范式

传统的B2B供应商寻源流程通常包括确定采购需求、市场调研、评估供应商能力、筛选合适供应商、与供应商洽谈、确定最终供应商以及建立供应商管理机制等关键步骤。这一流程耗时通常数周甚至数月，且每个环节都依赖人工判断和处理，极易受到主观因素的影响。

企业在传统模式下面临的挑战是多方面的。首先，信息获取困难且分散，采购团队需要通过各种渠道搜集潜在供应商的信息，而这些信息往往不完整或已过时。其次，供应商评估标准难以量化，许多决策依赖于采购人员的个人经验和直觉，缺乏客观依据。最后，市场变化迅速，当完成整个寻源流程时，市场条件可能已经发生变化，导致最初的决策不再最优。

"传统供应商寻源中，我们常说'经验是最好的老师'，但事实上，经验也往往是最大的偏见来源，"引入Manus后，我们意识到数据才是最客观的裁判，它能发现人类容易忽视的模式和关联。"

在效率与自动化程度方面，Manus实现了质的飞跃。传统采购流程涉及大量人工操作：查询、电话邮件沟通、记录整理等等。这不但费时，而且容易出错或疏漏。而Manus将流程高度自动化，用户只需提出目标，搜索、筛选、对比、输出都由AI完成。人和AI的交互由过去的"逐步指令式"变为现在的"结果导向式"—人只需关心想要什么，AI负责实现如何得到。在相同时间内，AI可以并行处理多项任务，远胜于人单线程地逐一完成。

决策支持深度也实现了显著提升。在传统采购中，分析决策主要依赖采购人员的经验和手工分析工具（如Excel）。分析维度受限于人工精力，很难同时评估几十上百家供应商的各种指标。而Manus借助机器学习和数据分析，可以深入挖掘大量供应商数据，提供更客观全面的决策依据。例如，传统采购也许侧重价格和交期两三个因素，但AI可以扩展到质量、信用、财务稳健性、合规、可持续发展等多维度评分，并综合优化选择。

更重要的是，Manus能够将分析结果以可视化报告呈现给用户，如供应商优劣的图表、风险提示和优化建议，让采购人员对复杂数据一目了然。这种AI驱动的数据洞察能力极大提升了采购决策的质量和速度。

值得注意的是，Manus并非简单地加速现有流程，而是从根本上重塑了供应商寻源的方法论。它打破了传统流程的线性特征，实现了并行处理和持续优化，这使得企业能够更敏捷地应对市场变化和需求调整。这种数据驱动的新范式不仅提高了效率，更在根本上改变了企业与供应商网络互动的方式。

企业如何最大化AI Agent价值

尽管Manus在供应商寻源中展现出巨大潜力，企业在实际应用过程中仍面临着一系列挑战，需要制定明智的策略才能充分释放AI Agent的价值。同时，随着技术的不断演进，Manus及类似产品的未来发展方向也值得我们深入探讨。

数据和系统集成挑战是企业应用Manus面临的首要难题，官方案例的产品价格数据是基于互联网（主要是Amazon），要充分发挥Manus AI的作用，企业需要有良好的数据基础和系统对接环境。然而现实中，很多企业的采购数据分散在不同的系统和格式中（如Excel、ERP、邮件等），数据质量参差不齐。如果底层数据不完整或不准确，AI的分析结果也会失去可靠性。此外，许多企业沿用的采购/ERP系统是为过去的流程设计的，并未预留AI接口。将Manus这样的新型AI代理整合到旧系统中，可能需要克服接口兼容、数据同步等技术难题。

算法局限和偏见风险也需要警惕。尽管Manus表现出色，但AI毕竟是基于历史数据和算法模型，可能存在一些局限性。对于高度创新或非标准化的采购需求（比如全新品类的战略采购、品牌形象策划类的供应商选择等），AI缺乏先例数据，可能难以给出有创意的方案。其次，AI模型可能继承数据中的偏见。如果历史上企业倾向于与某些大型供应商合作，AI在学习这些数据后也可能倾向于推荐大供应商，忽视小型供应商或新兴市场，这可能错失创新或多元化机会。

再者，AI主要依据客观数据做判断，但采购中有些因素（如供应商在危机时的可靠程度、长期合作的默契等）是难以量化的。AI在这些软因素上可能不及有人情判断力的人类采购。因此，全盘依赖AI决策有一定风险。企业需要在人机决策中取得平衡：让AI提供数据支持和初步建议，但最终策略由有经验的专业人员把关。这种"AI＋人"的模式能既利用AI效率，又避免算法盲点导致的决策偏差。

因此，在部署Manus AI时，如何让团队认识到AI是辅助而非取代，并积极拥抱新工具，是一大挑战。企业需要通过培训和变革管理，让采购人员掌握与AI协同工作的新技能，建立对AI的信任。最佳实践是强调AI处理繁琐事务、人专注高阶决策的互补关系，而非零和替代。