核心观点 - 2025年上半年AI Agent迅猛发展，行业进入"万物皆可Agent"的热潮，模型侧与应用侧均迎来关键变化 [1][2][7] - AI Agent是继提示词、工作流之后AI应用的第三阶段，核心价值在于感知环境、自主决策及工具使用能力 [2][19] - 强化学习驱动的持续迭代被视为Agent发展的关键路径，编程领域率先验证PMF [20][23][25] - 垂直领域Agent因具备行业先验知识更受关注，ToC长链条任务规划和工具类内容生成存在机会 [43][44][45] 技术突破与行业动态 - 模型侧：DeepSeek打破OpenAI垄断，推动推理模型赛道"军备竞赛"，OpenAI、Anthropic、Google相继发布o3 Pro、Claude 4系列、Gemini 2.5 Pro等重磅模型 [5][6] - 应用侧：OpenAI发布Operator与Deep Research两款Agent产品，2025年被业界视为"AI Agent元年" [7][14] - 中国团队表现活跃：Manus、Genspark等产品引发关注，Minimax、月之暗面等大模型厂商加入战局 [8] - AI编程赛道验证PMF：Cursor、Windsurf被OpenAI收购，Lovable、Replit、Bolt快速发展 [9] AI Agent的演进与特征 - 三阶段演进：从Prompt（对话交互）到Workflow（预设流程）再到Agent（自主决策） [17][18][19] - 核心能力：感知环境（理解用户需求与上下文）、自主决策（突破Workflow固定流程限制）、工具使用（浏览器/计算机操作） [19][20] - 技术驱动：Tool Use能力突破（MCP通用接口普及）与强化学习提升推理能力是关键 [20][23][24] 落地挑战与创新机会 - 技术瓶颈：上下文长度管理、记忆机制、物理环境交互能力不足 [39] - 商业模式：订阅制、按token付费、按结果付费等模式尚待验证 [40] - 投资方向：垂直领域Agent（行业knowhow优势）、ToC长链条任务（如Deep Research类产品） [43][44] - 竞争格局：模型厂商与创业公司边界模糊，端到端Agent与模块化Agent路径分化 [27][28] 行业共识与争议 - 强化学习vsWorkflow：前者性能上限高但可控性差，后者更适合短期商业化 [30][31] - 《苦涩的教训》启示：Agent应减少人类先验干预，依赖算力与数据自主迭代 [30][31] - 环境构建争议：需平衡先验能力与反馈闭环，多模态交互或成关键 [33][34][35]