过去一年，人工智能领域最受关注的热点之一非Agent莫属。无论是创业公司的商业计划书，还是科技巨头的产品规划，都频繁出现这一概念。企业管理者也在思考：当AI能够完成文案撰写、PPT制作、代码编写等任务后，是否可以进一步承担完整的工作流程？当前市场上，哪些产品真正符合Agent的定义？在落地过程中，Agent如何跨越技术与商业化的双重挑战？如何在激烈的市场竞争中占据一席之地？这些问题成为行业关注的焦点。
近日，一场以“智能体应用实践”为主题的论坛在北京举行。活动由某人工智能研究机构主办，多位行业专家、企业创始人和学者围绕Agent的核心定义、技术落地、商业模式等议题展开深入讨论。与会嘉宾普遍认为，真正的Agent不应仅停留在提供基础功能的层面，而需具备自主决策、任务执行和结果交付的能力，并为企业创造可衡量的价值。
关于“何为真正的Agent”，与会者提出了明确标准。某投资机构合伙人指出，Agent的核心在于“自主创造价值”，而非被动等待指令。它需要能够独立完成一段完整的工作，而非仅处理碎片化任务。例如，在制作PPT的场景中，若AI仅能生成几页草稿，仍属于工具范畴；若它能理解目标、整理资料、组织内容并完成排版，逐步接近可交付标准，则更接近真正的Agent。另一位学者补充道，Agent不仅需执行任务，还需在过程中反馈、修正并积累经验，以适应真实商业环境中目标模糊、信息不完整等复杂情况。
在能力要求方面，嘉宾们达成共识：真正的Agent必须“能干事，且越干越好”。某企业创始人强调，Agent需深入业务系统，直接承担人类的工作，而非仅提供建议或情绪支持。例如，在客服、销售、研发等场景中，Agent需能够减少人力投入、提高产出效率并降低错误率。另一位参与者指出，处理模糊需求的能力至关重要。真实业务场景中，客户需求往往表述不完整，Agent需通过追问和引导，将模糊目标转化为可执行的结果。
数据与业务知识被视为Agent落地的关键门槛。某AI公司创始人提到，企业数据的“清洁度”直接影响Agent的判断准确性。当客户拥有数十万商品时，确保每一行字段的准确性是一项巨大工程。更困难的是，Agent需理解人类的“默会知识”——那些存在于员工经验、部门默契中的隐性规则。例如，何时应升级问题给主管，何时可灵活处理，这些经验需被抽象为结构化知识并嵌入系统。另一位硬件领域从业者补充道，在硬件端，Agent还需解决算力、功耗和场景碎片化等问题，这需要通过端侧识别降低延迟和成本。
进入企业真实业务场景时，Agent面临多重挑战。多位嘉宾提到，AI产品在演示中表现优异，但在实际应用中常因企业流程、权限和协作方式滞后而失效。某参与者指出，Agent需达到“95分的稳定性”才能说服客户。若仅实现80分，可能因异常频发、人工兜底等问题增加管理负担。另一位学者强调，Agent的落地不仅是技术问题，更是组织变革问题。它需与企业的既有规则、制度对齐，而要求客户为AI重做制度并不现实，尤其在传统行业，这一过程更为缓慢。
企业如何推动员工接受Agent？与会者认为，需通过明确职业转型路径消除员工的危机感。例如，说明哪些工作将变轻，哪些能力将更重要，哪些岗位需转型。某企业创始人提到，内部支持至关重要，需通过搭建“脚手架”降低员工使用AI的恐惧感，而非仅发放工具账号。另一位参与者强调，员工的学习能力、结构性思考能力和自驱力在AI时代尤为重要。企业需建立规范，将标准嵌入工具和流程，避免因AI生成内容增加管理压力。
在商业模式探索中，按结果付费成为重要方向。某企业创始人以AI客服为例，若对话完全无需人工介入，可按会话收取固定费用；若转交人工，则视为服务未完成。这种模式取决于Agent介入业务的深度：从辅助人到替代部分人工，再到独立交付结果，商业价值逐步提升。另一位参与者提出“好卖+好做”的产品策略：面向大型企业时，创业公司可先用易交付、能快速体现价值的分析类产品切入，再逐步进入核心业务。类似Stripe的抽点模式也被提及，即通过提升交易效率或创造增量价值，从交易流水中获取分成。
说服大客户采购Agent的关键在于证明价值。某企业创始人表示，大客户代表高标准，若产品能经受其检验，后续推广将更顺利。然而，大客户决策链条复杂，需在短时间内讲清价值。某投资人强调标杆客户的重要性，样板力量巨大。当首个客户通过产品实现降本增效，后续客户才会基于“可验证的收益”和“可复制的路径”放下顾虑。另一位参与者提到，大客户愿为AI服务买单，不仅因价格优势，更因AI能显性化隐藏成本、解决业务波动问题并减少不确定性。
面对科技巨头的竞争，创业公司需选择深水区赛道。某硬件领域从业者指出，硬件落地路径长，涉及软件、应用连接、模型、材料等多环节，短期内难以被标准化复制，为创业公司提供了机会。另一位企业创始人建议，创业公司应聚焦巨头不易复制的原创创新，如用新方式重构成熟需求或创造全新场景。这需选择长赛道并持续深耕，通过数据积累和核心能力沉淀形成壁垒。例如，产品解决的问题越多，积累的数据越多，模型和产品越易改进，从而进入更多场景。
