文章核心观点 高价值AI Agent在2026年初已展现出远超预期的效果，开始直接接管复杂任务并嵌入核心工作流，对现有SaaS形态与人机分工方式构成实质性冲击[3][4] 文章从底层视角探讨了Agent的价值边界、基础设施机会、Token消耗爆炸性增长及商业模式变化等重要问题[4] 一、高价值Agent的产品形态与市场影响 - OpenClaw的核心巧思在于预装Claude Skills生态，这类似于早期智能手机预装应用超市来降低用户门槛[4][10] 其设计实现了个人化基础上的长程任务执行，可7x24小时持续运行，并从工具变为主动Agent[8] 通过IM Gateway嵌入用户日常沟通流，实现了“移动指挥，本地执行”的混合场景[8][10] - OpenClaw与Manus代表了两种发展路径：OpenClaw是去中心化、高度可配置的路线，能利用分散硬件资源（如个人闲置的Mac Mini）[11] Manus是中心化、“交钥匙”体验的路线，已积累大量高价值用户场景数据，构成认知壁垒[11][12] 两者可能不是取代关系，而是动态演化[11] - Anthropic的产品策略瞄准高价值场景，其Claude Code Cowork和Claude in Excel可能打开“10倍微软”的市场[4][14] Claude Code的核心理念是“Code is everything，Bash is all you need”，直接利用命令行执行任务[15] Cowork是其自然延伸，依赖于Opus 4.5能力的飞跃[15] - Excel是生产力的放大和延伸，覆盖人群比Coding更广[16] Claude in Excel的核心逻辑是利用Agent通过代码直接操作数据，绕过传统软件复杂的UI交互[16][17] 这种模式可能对试图切分Excel数据分析功能的SaaS公司（如Airtable）构成比微软更大的冲击[20] 但标准传输格式（如.xls）和Human-in-the-loop的校验机制依然重要，这意味着Agent会以插件形式嵌入成熟生态[18] 二、商业模式与定价逻辑的转变 - 高价值Agent的定价逻辑脱离传统SaaS，开始向“数字员工”价值靠拢[21] 市场已出现定价在1000至2000美元/月的高价值Agent服务，有团队人均Token消费已达到500美元/月[21] - Agent的收入来源发生根本性转移，从切分企业营销或IT预算，转向切分企业庞大的工资（劳动力）预算[22] - 高价值Agent必须由真正的行业专家主导，因为他们具备极深的行业Know-how，能做好Context Engineering并评估AI产出质量[22] 三、Token消耗的爆炸性增长与行业影响 - 2026年Token消耗量预计将有10倍甚至更多的增长[23] Long-horizon task、Proactive Agents以及多模态是主要驱动力[23] - 开源模型“下限达标”是Token消耗暴涨的重要动力[24] 智谱GLM-4.7的发布标志着开源模型首次真正触达了在Coding和Agentic场景中的“可用下限”[25] 这将使厂商有机会通过开源模型建立独立的盈利闭环，并倒逼闭源厂商加速冲击能力上限[27] - Token消耗量是衡量AI-native程度的核心指标，使用Token的比例越大说明越AI Native[28][29] 传统Chat模式与Agentic模式消耗的Token量级差异巨大，后者是前者的百倍甚至千倍[31] 已有单用户Token日均消耗达到十亿（billion）级别的案例，未来单人控制的Agent消耗100亿（10B）甚至更高量级Token将不再是难事[31] - Token价值开始出现分化：模型“压缩”使得小参数模型的Token价值快速逼近大模型；专用推理芯片（如Cerebras）下的Token概念也与英伟达GPU场景不同[33] - 硬件供应可能成为制约瓶颈，在Agent爆发的驱动下，预计未来一年内GPU将再次进入“买不到”的紧缺状态[37] 四、Agent基础设施的缺失与机会 - 现有互联网基础设施对Agent处于“敌对”状态，因为数字世界原是为人类设计[38] Agent面临跨平台任务执行困难、网络安全产品未适配、执行长程任务脆弱等问题[38] - Infra的缺失催生巨大确定性新机会，包括“构建Agent的Infra”和“给Agent用的Infra”[40] 例如专门为Agent优化的浏览器环境（如BrowserUse）、专用网络和支付系统[40] - 高阶Infra需求是“主动对齐”，即Agent能主动构建用户数字分身，理解其思维习惯和隐性知识[42] - Agent沙盒（Sandbox）的演进推高了CPU使用量，但因其进入门槛低、CPU供应充足且定价无溢价，并未构成高壁垒的独立机会[42][43] 五、隐私与安全范式的转移 - 用户正进入“隐私换效率”的时代，为了让Agent更好地理解上下文并自动执行任务，愿意让渡极高权限[44] 例如让AI直接操作股票账户，或赋予Agent读取本地所有文件的权限[44] - 当前Agent生态处于类似互联网早期的“田园时代”，用户为便利而“裸奔”，安全威胁（如恶意软件、钓鱼攻击）预计会大幅增加[47] 行业可能需要经历严重的安全事故才能真正重视安全[47] 六、软件行业的未来：被吞噬还是退化为工具？ - 激进派观点认为“软件将被吞噬”：当Agent能直接操作数据和API时，为人类设计的复杂UI及中间业务逻辑封装将变得毫无意义[48] 传统软件开发中的精细化分工（前端、后端、测试、UI）将失去存在基础[48] 像腾讯TAPD这类项目管理工具或许将不再被需要[49] - 保守派观点认为“软件将退化为工具和数据库”：软件具备100%准确性、绝对稳定性和流程固化能力，这是概率性Agent无法替代的[52] 在企业里，软件会更多地由Agent通过代码来驱动和操作[52] - 软件的未来壁垒在于“本体论”：对于To B业务，需要定义清楚企业内部的组织逻辑、隐私边界和业务上下文；在To C领域，则是如何理解个人隐私[52] 七、实现Agent泛化的三种推演路径 - 思路1：人群分层渗透，针对不同人群出现三种平行产品形态[54]：面向硬核技术人员的Claude Code[54]；面向知识工作者的Manus[54]；以及最具爆发潜力、以OpenClaw为代表的IM Bot，试图利用社交网络效应实现大众化破圈[55] - 思路2：关于普及形态的争论：“电脑派”认为Agent普及是从精英向大众缓慢渗透的过程，用户需要学习[56]；“手机派”认为Agent必须像智能手机一样做到“零门槛”，可能需要等待科技巨头打造OS级别的深度封装Agent[57][58] - 思路3：屏幕只是过渡，实体机器人才是未来 目前的屏幕内Agent是为不完美的数字基建“填坑”的临时方案[58] Agent的终极形态必须是进入物理世界，解决实际的交互与体力劳动问题[59]