Agent行业现状与趋势 - 2025年成为Agent技术加速发展关键年，DeepSeek、GPT-4o和Claude 3.5等推动大模型边界扩展，但行业焦点转向具备自我调度能力的智能体[1] - Agent成为继大模型后全球科技圈最快形成共识的风口，巨头战略重构与创业赛道跟进同步进行，但多数产品陷入"用老需求套新技术"的困境[2] - 行业面临核心挑战：底层设施缺位（可控运行环境/记忆系统/上下文感知/工具调用）制约Agent从演示走向实用[2] 技术路径与产品形态 - 通用Agent领域最佳实践是"模型即Agent"(Model as Agent)，如GPT-4o整合LLM/上下文/工具使用/环境等组件端到端训练[14] - 垂直领域Agent分为ToB前台（如HappyRobot的物流电话Agent）和后台（AI for Science多智能体系统）两类[15][16] - Coding Agent发展路径：从Cursor的Copilot（Tab键补全90%准确率）逐步演进至后台异步运行的完整Agent形态[19][22] AGI发展关键领域 - 编程(Coding)被视为通往AGI的"价值高地"：数据干净闭环可验证，可能占据大模型产业90%价值[24][47] - 数字世界优先实现AGI的逻辑：端到端软件开发能力是基础，未来两年Agent或能完成人类在数字设备上的所有操作[25] - 评估Agent核心指标：任务完成率+成功率（行业及格线50%）、成本效率（计算/时间成本）、用户粘性（DAU/MAU/留存）[30] 商业模式创新 - 收费模式演进：从基于成本定价→按动作收费（如物流电话单次几毛钱）→按工作流收费→按结果付费→未来可能按Agent本身付费[37][42] - 市场渗透策略变化：自下而上（如Cursor）替代传统SaaS销售模式，医疗领域OpenEvidence通过医生群体切入再植入商业广告[35] - 价值捕获方向：Coding可能服务全球3000万程序员后，通过"氛围编程"拓展至5亿平民开发者，激发应用软件大爆发[47][48] 基础设施需求 - 环境(Environment)构成最大挑战：需要虚拟机/沙盒（如E2B）保障安全执行，专用浏览器（如Browserbase）支持信息检索[56][59] - 上下文系统关键组件：信息检索(MemGPT)、工具发现平台、记忆管理系统[62] - 未来基础设施规模：万亿级Agent任务执行将重构云计算，机器搜索需求或达人类搜索量的50倍（日万亿次）[61] 未来技术演进 - 多模态大一统：理解与生成能力一体化将打开产品想象力，模型持续遵循Scaling Law和"思维链"双范式[63] - 自主学习突破：AI通过在线任务体验提升能力，进入"经验的时代"，记忆系统完善将显著提升产品粘性[64] - 交互方式革新：从文字输入转向"永远在线"的异步交互，形成人机新型协作关系（Human on/in the loop）[44][45]