标题：强化学习之于 AI Agent：灵魂还是包袱？

自主决策能力让 Agent 成为 AI 时代的“新基建”。AlphaGo 的出现标志着非模板化智能行为的开端，通过深度神经网络与强化学习（RL）实现自我对弈和优化。

Devin 开启了通用 Agent 的先河，整合编码、任务执行与反馈机制。Manus 提出“More Intelligence”理念，尝试让 Agent 更智能、更具适应性。Genspark 则采用模块化方法，让任务步骤像拼积木般灵活组合。

RL 被认为是赋予 Agent 目标感和连贯行为的灵魂。尽管 Manus 因缺乏底层模型能力被批“套壳”，但其产品设计仍有创新亮点。业内共识逐渐形成：Agent 不能仅靠工作流搭建，深耕 RL 的团队正走向技术前沿。

Pokee AI 创始人朱哲清坚信 RL 的核心优势在于目标驱动，能让 Agent 主动规划和执行任务。他认为，真正的 Agent 必须与环境深度交互并产生不可逆影响。即便 RL 存在诸多挑战，但它仍是迈向超级智能的关键技术节点。

然而，香港科技大学博士生张佳钇持不同意见。他认为现有 RL 技术易受环境限制，缺乏跨环境泛化能力。他更期待一个能在任何环境下执行任务的通用模型。同时，他将 Agent 发展划分为六个阶段，目前多数产品仍处于第二至第三阶段，瓶颈在于缺乏自主性。

Follou 创始人谢扬则强调实用性，认为 Agent 应高效协助人类完成任务，而非模拟人类行为。他主张通过组合、调度实现模块化能力，让 Agent 真正融入工作流程。

构建通用 Agent 是多技术路线的协同博弈，目标规划、模型理解、工具执行三者缺一不可。未来的通用 Agent 或将成为新一代人机交互入口，催生类似 Wintel 模式的生态闭环。