AI项目能力评估框架 - 评估AI项目能力从四个维度展开：工程能力、行业KnowHow、优质数据积累、模型边界与幻觉控制[1] - 工程能力从无代码能力到高复杂性系统开发能力分为四个等级[1] - 行业KnowHow从无专业知识到行业专家级影响力分为四个等级[1] - 优质数据从无积累到海量高质量结构化语料分为四个等级[1] - 模型幻觉控制从无控制到模型架构优化能力分为四个等级[1] AI项目七层分级体系 - 根据四个维度将AI项目划分为七个层级：小白用户、割韭菜的、个人助手、AI+SOP平台、行业工具、行业模型、通用模型[3][4] - 小白用户层级初步接触AI且依赖现成工具 无法解决实际问题[4] - 割韭菜的层级利用工具快速变现 存在信息差和同质化竞争[4] - 个人助手层级解决单点问题但难以规模化[4] - AI+SOP平台层级可批量产生个人助手但存在数据隐私问题[4] - 行业工具层级解决复杂问题但对体验要求极高[4] - 行业模型层级成为行业领导者但成本高难度大[4] - 通用模型层级属于GPT等高阶玩家[4] Agent平台市场现状 - 当前Agent平台存在巨大流量红利 即使简单应用也能获得高流量[5][7] - 平台生态中存在两种角色：小白用户和Agent开发者[8] - 主流Agent平台包括扣子、dify、腾讯元器、文心智能体、智谱清言等[9] - 这些平台本质是低代码平台 面向产研群体且有使用门槛[15] 扣子平台功能分析 - 扣子平台提供便捷的拖拽式界面和丰富的内置提示词[16][17][19] - 平台核心功能包括工作流编排和知识库管理[25][27][31][33] - 平台集成多种工具插件包括代码执行器、知乎热榜、通义千问等[40] - 平台配套设施完备 形成流量扶植到开发者参与的正向循环[40] - 但平台在处理复杂逻辑时效率较低 且仅支持国内模型[41][43] 其他Agent平台比较 - Dify平台以低代码和灵活性著称 适合企业级私有化部署[45][47] - 腾讯元器能根据公众号文章创建AI分身 但实际效果不佳[51][52] - 文心智能体在医疗板块有积累但流量支撑不足[54][56] - 智谱清言缺乏流量支撑 仅适合观望[58] Agent平台成功要素 - 成功Agent平台需具备两个核心能力：垂直领域幻觉解决能力和巨大流量扶植[11] - 缺乏行业KnowHow和流量支持的平台注定失败[12][58] - 长期发展需关注独特知识的结构化沉淀和目标用户群体的精准触达[60] - 护城河建设需聚焦专业垂直领域或用户入口控制[63] 行业发展趋势 - Agent平台热潮本质是流量游戏 平台收割开发者 开发者收割小白用户[58] - 可持续收益取决于行业专业性和用户信任度而非工具选择[61][64] - 短期可通过信息差获利 但长期需构建核心竞争力[59][62]