2025 年 6 月 19 日，MiniMax 稀宇科技在其官方公众号揭晓了公司内部已应用近 60 天的核心产品 ——
MiniMax Agent。这款定位于 “长程复杂任务处理” 的
通用智能体，以 “靠谱” 为设计内核，已渗透至企业超 50% 员工的日常工作流，从专业文档生成到创意内容开发，展现出跨场景的任务执行能力。
MiniMax Agent 深度解析：从任务拆解到多模态执行的靠谱智能体
在实际应用中，
MiniMax Agent 的灵活性体现在多元场景的深度适配。例如，为 MiniMax-M1 模型生成 15 分钟讨论材料时，它能自动结构化梳理技术要点与案例；制作带音频的学习教程时，可同步完成文本配音与动画分镜设计。更具趣味性的是其跨领域创作能力：为补全经典动画《EVA》的知识缺口，它能快速整合剧情脉络与背景解析；甚至基于 4399 游戏逻辑衍生出 “5399” 小游戏原型，从代码编写到交互设计实现全流程闭环。
在产品研发场景中，开发团队利用其前端动画生成能力，完成交互动画的快速迭代；而模拟手机产品宣传时，Agent 则兼顾脚本撰写、分镜设计与旁白配音，输出完整的营销视频素材。这些案例凸显其 “专家级任务规划” 特性 —— 通过拆解目标为子任务序列，如信息搜集、逻辑编排、多模态内容生成等，最终交付结构化成果。
MiniMax Agent 的技术落地遵循 “靠谱的人” 的行为逻辑构建三层核心能力：
- 编程能力：支持复杂组件开发与跳转逻辑设计，可模拟用户操作完成网页测试，确保交付无 bug 的交互界面，同时兼顾视觉设计与用户体验优化；
- 多模态处理：除长文本理解外，深度整合视频、音频、图片的解析与生成能力，例如一键生成图文音并茂的教程内容，或基于静态图片延展动态叙事；
- MCP 扩展体系：内置 MiniMax 自研 MCP（多模态计算平台），以高性价比实现多模态输出，并集成 Github、Slack、Figma 等办公工具，形成任务场景的无缝衔接。
追溯产品起源，MiniMax 最初以 “万物追踪” 这一垂直领域智能体切入，通过自定义信息追踪工作流积累经验。但团队很快意识到，垂直场景仅是通用智能的子集，进而转向研发具备更高上限的通用 Agent。当前版本虽因技术限制需依赖多模型协同，导致一定使用成本，但团队正聚焦研发更高效的单模型方案，目标是降低计算开销，推动产品向 “人人可用” 的日常工具演进。
国际货币基金组织（IMF）预测，2025-2030 年 AI 将年均拉动全球 GDP 增长 0.5%。而 MiniMax Agent 的实践揭示了这一趋势的微观逻辑 —— 当智能体能够将 “需求” 直接转化为 “成果”（如文档、代码、多媒体内容），传统生产力模型正从 “Talk is cheap, show me the code” 转向 “Code is cheap, show me the requirement”。这种从执行层到规划层的能力跃迁，或许正是 AI 重构生产关系的关键支点。
随着 MiniMax Agent 的持续迭代，其 “靠谱” 的核心特质不仅体现在技术实现，更映射出 AI 工具从 “辅助角色” 向 “责任主体” 的定位转变。在通用智能的探索路上，这款智能体正以可验证的任务交付能力，为行业提供从概念到落地的实践范本。
