在App时代，用户下载了几十个应用，却只常用三五个； 在AI时代，用户可能拥有几十个Agent，却只会信任一个。 搜索即对话，对话即执行 AI行业过去一年最典型的误区，就是"垂直 Agent 幻觉"——即认为每一个细分任务（写作、改图、做表格、生成PPT、做题、查论文）都值得单独做一个 Agent。 这个思路看似合理，实则重演了App时代"功能碎片化"的老路。 原因很简单：用户的核心需求不是"找Agent"，而是"解决问题"。 而当AI能力足够强，一个通用的大脑可以理解多种意图，用户自然不会再愿意在不同的Agent之间切换。 而且从技术演化看，大模型的趋势恰恰是泛化与整合，而不是细分与拆解。 从Qwen、GPT和Claude等中美最优秀模型的进步方向来看，大家都集中在优化：更强的多模态能力/更复杂的工具调用与推理/更稳定的上下文记忆与长任务 管理。 这些特征共同指向一个事实：一个模型可以涵盖过去多个Agent的功能。 当模型本身已经具备跨任务推理与自动工具调用能力，再人为拆成一个个垂直Agent，只会降低效率、浪费潜力。 用一句话概括： 模型在走"统一"，产品在走"分裂" ——这显然是逆势操作。 10月23日 ...