文章核心观点 2025年被行业普遍视为“AI Agent元年”，技术可行性与初步价值已在客服、理赔等标准化场景得到验证[1] 然而，行业当前面临的核心挑战是如何同时跑通技术、产品与商业三条曲线，形成可持续的正向闭环[2] 从技术概念走向规模应用的关键路径，以及产业先行者们在探索中所面临的思考与抉择[4] 嘉宾背景与工作重点 - **联汇科技CEO赵天成**：团队聚焦于研发终端侧多模态模型，并探索让智能体从数字世界走向物理世界，实现“物理智能体”[11] 核心方向是通过智能体网络串联无人机、机器人、摄像头等智能终端，实现从感知、决策、执行到反馈的完整闭环[12] - **蚂蚁集团徐达峰**：团队主要聚焦两个方向，一是重构软件研发方式，构建名为WeaveFox的智能研发体系，旨在将AI转变为研发体系的原生能力[15] 二是致力于将多智能体能力带给大众用户，推出了“蚂蚁百宝箱”及“百宝箱超级智能体”，目标是打造无需代码、开箱即用的通用Agent平台[16] - **小宿科技联合创始人杜知恒**：公司打造面向Agent的一站式基础设施平台，其中尤为重要的产品是为Agent设计的搜索引擎，提供多语言、全球化的搜索工具，以及模型服务、AI沙盒等多样化Agent工具集[18][19] 落地效果与价值体现 - **多模态能力带来的突破**：2025年是视觉语言大模型（VLM）大幅成熟的一年，GPT-4o、Gemini 3等模型对图像和视频的理解能力有质的飞跃[20] 这使得智能体能够直接处理视频、扫描件、图片等混合多模态数据，打开了大量以前不敢想的场景[20] - **执行智能体带来的价值跃升**：执行智能体能够直接操控机械臂等设备在现场解决问题，其价值远超仅提供提醒的智能体[21] 例如，客户为仅具备监控功能的终端可能最多支付一千元，而为具备执行能力的智能体则愿意支付十万元，实现了价值一百倍的提升[21] - **Coding Agent的效率提升**：在蚂蚁的实践中，Coding Agent已从“写一段代码”进化为“跑一段流程”，能自动生成可上线代码[25] 在多个规模化项目中，稳定实现了3~5倍的效率提升，过去需要工程师半天调试的任务，现在Agent几十秒就能完成[25] - **垂类软件的AI化**：上一代SaaS公司正在快速引入AI能力，显著提升了服务客户的效率与质量[24] Agent在核心工作流中已能交付实习生水平的结果，例如做PPT、写产品文档、写代码等[24] 优秀AI Agent的衡量指标 - **结果交付能力**：优秀的Agent应能在特定场景交付一个相对完整的结果，其价值应与人力价值对比，而非仅看作软件订阅费[27][29] 即便存在“堆砌Token”的争议，通过AI节省的人工成本也远超Token投入的费用[28] - **可进化性**：Agent应具备在实际应用中通过丰富上下文、记忆和用户反馈不断学习与进化的能力，而非初始部署后一成不变[32] 用户需接受渐进式优化的模式，而非要求初始阶段就达到95%的准确率[32] - **人机协作流程设计**：优秀的产品需设计好人机协作流程，能够在犯错时暴露不确定性、具备回滚能力，并能顺畅地将任务交由人工接管[35] 它应像一位可靠的同事，而不仅是效果惊艳但缺乏协作性的工具[35] - **可控性、可解释性与稳定性**：这些是Agent产品的基础要求[35] 未来关键演进方向与卡点 - **关键演进方向**： - **可靠性提升**：可靠性是所有智能体成为“每个人每天都在使用”的工具前必须解决的核心问题，尤其在进入物理世界后，可靠性要求更为严苛[56][57] - **物理世界融合**：AI最终必须能够走向现实世界，替代部分蓝领工作，这需要VLA、世界模型等技术的有效拼合[56] - **渗透率提升**：预计2026年，在巨头大规模投入的推动下，AI整体渗透率将显著提升，头部Agent将进入二三线城市并被非专业用户广泛使用[60][61][62] - **架构创新**：未来可能出现全新的架构取代当前“大语言模型+其他模型”的组合形式[56] - **发展关键卡点**： - **双脑架构**：在物理场景中，需构建“双脑架构”，即云端大脑负责决策，端侧小脑模型负责快速执行（如控制无人机飞行），这需要新的框架来集成大脑与小脑[42][43] - **企业级安全与权限**：Agent在企业大规模落地时，面临访问核心资产数据、隐私和安全审计的挑战，需要建立为Agent设计的安全基础设施和权限体系[45][46][47] - **商业可持续性（负毛利问题）**：目前市场上绝大多数Agent以负毛利运营，完成任务所付出的代价高于用户支付意愿，这对创业者是巨大挑战，商业模式跑通是关键[49] - **使用门槛**：面向大众的产品，使用门槛必须足够低，不能预设用户具备专业知识或懂代码[51] 率先被改变的行业与场景 - **容错空间较大的场景**：在未来6个月内，那些失败结果不具灾难性、容错空间较大的场景可能率先实现工作流彻底改变，例如AI做三次的成本仍低于人工全程成本的场景[34] - **软件工程**：由于工具链成熟、有上一代数字基建基础、任务偏向结构化且自动化收益高，软件工程领域可能面临较大的冲击和变革[36][37] 进入新阶段的标志性节点 - **高频应用渗透**：当每个人每天最高频使用的三个APP中有两个是Agent时，意味着进入了新发展阶段[72][73] - **非技术人群广泛使用**：当年长者或非技术行业的人真正开始使用Agent改变生活方式或提升体验时，例如妈妈开始用Agent画PPT[69][71] - **现象级应用出现**：在泛娱乐等赛道出现提供情绪价值的Killer App（现象级应用），并扩展到智能硬件上[65]