文章核心观点 - AI Agent的价值正从技术能力转向真实的商业产出，必须深入业务、解决问题并交出可衡量的价值答卷 [2] - 2025年是推理AI Agent元年，能够自主规划与智能决策的AI Agent正成为企业的真实生产力，重点从“降本”转向“增效”，帮助企业迈向价值增长 [18] - 行业已从大模型的战争收敛到更上层应用的战争，开源模型显著降低了基础成本，使得AI Agent的爆发具备现实可行性 [25] AI Agent的价值共识与落地之困 - 价值定位：企业应用AI Agent的核心价值不仅在于“降本增效”，更在于驱动规模化增长与营收提升，企业渴望的是真金白银的收益 [12][18] - 增效内涵：“增效”具体体现在三个层面：1) 原有业务流程AI化与重构；2) 强化AI与现有数字化系统的集成，提升经营与决策效率；3) 激活企业的核心数据资产 [14][15] - 深层阻力：企业落地AI Agent面临三大主要障碍：1) 信任问题，涉及数据与应用安全性；2) 习惯问题，改变固有工作流程需要大量推动与培训；3) 费用问题，新的改革需要明确的预算与投入 [20][21] - 认知转变：DeepSeek等模型的出现已经提升了企业决策者对AI的认知，当前的主要挑战在于企业是否在信任、习惯和费用方面做好了准备 [21] - 历史负担：过往的数字化投入巨大（例如2000、3000万），但技术常处于从属地位，这构成了对当前AI应用的一定阻碍，企业主现在更希望AI能直接交付结果，重构生产力 [22][23] - 成本结构优化：开源模型（如DeepSeek、蚂蚁百灵模型）的成熟，使得企业基于其进行精调的效果超过自研多年模型，且成本大幅降低，这是2025年成为Agent爆发元年的关键原因 [24][25] AI Agent如何真正“用起来” - 一把手工程：企业AI数智化转型必须是一把手驱动的“一把手工程”，需要企业有决心打开业务流程，与AI公司合作共创，共同重塑价值生产链条 [26][27] - 全栈技术方案：要真正解决客户问题，必须构建完整、全栈的技术系统，覆盖数据处理、模型训练、Agent架构设计及强化学习等技术，行业正朝此方向演进（如OpenAI的AgentKit，零一万物的Open AgentKit） [28][29][30] - 战略布局：零一万物采用“一横多纵”战略：“一横”指打造以万智2.0为核心的企业级AI操作系统，将Agent研发门槛降至“零代码”；“多纵”指聚焦金融、政务、工业等重点行业，与灯塔客户共建场景化解决方案 [31] - 金融Agent第一性原理：金融Agent的第一性原理是“风险可控下的价值创造”，AI必须创造可衡量的业务收益，同时严守安全、合规底线 [31][32] - 金融Agent核心特性：金融行业对AI的核心诉求抽象为三大特性：1) 严谨性：通过技术手段系统性压制幻觉，将其控制在业务可接受范围；2) 专业性：要求模型与垂直领域专家判断及专业语言对齐；3) 遵从性：对监管规则与合规红线的绝对遵守 [32][33][34] - 完整智能体构成：真正的智能体如同完整的“人”，需要融合“大脑”（模型）、知识经验（高辨识数据）与工具（执行力），才能从助理（Copilot）跃迁为可用的“数字员工” [34] - To B企业的价值交付：深度原理为客户提供分层价值：短期解决繁琐复杂问题，缩短研发周期，提高人效比；中期提升整体研发管线成功率与鲁棒性，算“整体账”；长期提升研发创新的“斜率”，加速创新效率 [35] - 商业化闭环案例：红熊AI通过研发开源的“记忆科学”（记忆熊）产品，让Agent拥有类人记忆能力，显著提升了业务指标：AI自助解决率大幅跃升至98.4%，通用幻觉率控制在0.2%，垂直环境下幻觉率可压缩至接近零 [36] - 未来智能体的关键能力：实现人与智能体共创需要解决：1) 懂人：在交互中理解人的指令；2) 懂事：理解特定行业的Know-How；同时需具备自我学习能力、逻辑推理能力和多模态能力 [37][38][39]