智能體進(jìn)一步改變了人機(jī)合作的范式:用戶可以簡單地發(fā)出指令，讓智能體完成一系列復(fù)雜的任務(wù)，而不是主動操作工具。

隨著Deepseek、Manus風(fēng)靡全網(wǎng)，科技界的熱點超過一半與大模型、智能體有關(guān)。

由視聽、健康、生活、設(shè)備、創(chuàng)造、教育六大智能體組成的超級智能體，于4月22日在酷開春季發(fā)布會上正式亮相；

三天后的百度AI開發(fā)者大會，李彥宏連發(fā)通用超智能體心響APP、多種AI應(yīng)用，如內(nèi)容操作系統(tǒng)滄舟OS；

紅杉AI峰會在5月中旬舉行，預(yù)計將“智能體”列為核心話題，直言AI具有“云計算10倍”的市場潛力；

以及隨之而來的谷歌I/O 2025、微軟 Build 2025等開發(fā)者大會都提到了智能體，包括編程、醫(yī)療、金融等多個行業(yè)...無論是微軟、谷歌、OpenAI等海外巨頭，還是阿里、騰訊、百度、酷開等國內(nèi)公司，還是以紅杉為代表的資本機(jī)構(gòu)，都開始大力推廣智能體。

相應(yīng)的問題是：到底什么是智能體，為什么“大廠”都在爭奪智能體，又會帶來什么變化？

01 智能體的“魔力”：下一個交互入口

在開始討論之前，不妨花點時間了解一下“智能體”的概念。

英語AI是智能體 Agent，其中，Agent的含義包含了“代理人”的含義，使得智能體和對話AI有了質(zhì)的區(qū)別:它不再局限于問答，而是一個能夠深入思考、獨立規(guī)劃、做出決策、深入實施的智能應(yīng)用。

情景并非不誘人?？梢韵胍鉀Q智能體爆紅的原因，還要找到另一個角度——為什么企業(yè)和消費者需要智能體？

任何技術(shù)的普及，最重要的可能不是能力上限有多高，而是應(yīng)用門檻有多低。如果只有工程師可以調(diào)用，專家可以配備，少數(shù)人可以理解，即使是最強(qiáng)大的能力，也只能停留在“實驗室的奇跡”里。

對比大模型和云計算的進(jìn)化過程：

大型模型的實踐和推理需要巨大的計算能力和底層結(jié)構(gòu)的提高，類似于云計算中的IaaS，提升了智能體的“發(fā)動機(jī)”，但遠(yuǎn)離業(yè)務(wù)和用戶；

包括MCP工具、插件系統(tǒng)、開發(fā)接口等在內(nèi)的大型平臺能力和API封裝，對應(yīng)PaaS，為AI開發(fā)和調(diào)用提供統(tǒng)一的“工具箱”；

通過能力的整合、意圖的理解和任務(wù)的執(zhí)行，最接近用戶和需求場景的智能體可以看作是SaaS的形式，提供了“即買即用”的智能。

以To 以B場景為例。傳統(tǒng)的企業(yè)系統(tǒng)功能模塊很多，界面邏輯也很復(fù)雜。通常，一個過程只有在接受系統(tǒng)培訓(xùn)并掌握業(yè)務(wù)規(guī)則后才能成功完成。公司投入了大量的時間和成本，只是為了“適應(yīng)系統(tǒng)”。

當(dāng)智能體具有理解、推理和執(zhí)行的能力時，用戶可以自動識別意圖，調(diào)用系統(tǒng)資源，實現(xiàn)目標(biāo)鏈接，并通過圖表、文本或通知輸出結(jié)果，而無需面對復(fù)雜的界面和理解系統(tǒng)的內(nèi)部邏輯。從人適應(yīng)系統(tǒng)到AI適應(yīng)人的需求，生產(chǎn)力會大大提高。

再比如To C場景中的例子是，過去，如果用戶想看一部電影，他們需要用控制器蹩腳地輸入標(biāo)題進(jìn)行搜索。有時候想不起標(biāo)題，就要先在手機(jī)上搜索關(guān)鍵詞，看幾十個鏈接找標(biāo)題，幾乎耗盡了看電影的心情。

如果是配備酷開超智能理論的電視，只需要用語音說“我想看什么電影”。即使不記得片名，也可以簡單描述電影中的情節(jié)和人物，超智能身體可以了解用戶的需求，拆解任務(wù)后，分配到視聽智能身體搜索各大視頻網(wǎng)站的內(nèi)容，一步一步直接播放界面。即使在AIOT家居場景中，智能體在收到看電影的要求后，也可以自動進(jìn)行燈光調(diào)節(jié)、窗簾關(guān)閉等操作。

還有許多例子可以找到。

智能體除了顛覆生產(chǎn)力外，還進(jìn)一步改變了人機(jī)合作的范式：用戶不需要主動操作工具，而是簡單地發(fā)出指令，讓智能體完成一系列復(fù)雜的任務(wù)。誰能成為用戶需求的第一個接受者，誰就能掌握系統(tǒng)的調(diào)度權(quán)，控制資源配置。

對AI企業(yè)而言，智能體承載著下一個入口級機(jī)會，智能體的布局就是占據(jù)下一代互動的“控制權(quán)”。

02 三個“派系”在智能體爆發(fā)前夕涌現(xiàn)。

不可否認(rèn)的是，目前的智能體還處于起步階段。

然而，隨著技術(shù)迭代和市場需求的融合，越來越多的企業(yè)參與其中。由于切入路徑不同，基于自身的核心優(yōu)勢和資源優(yōu)勢，對智能體價值差異的理解逐漸分化出三個鮮明的陣營。

首先是標(biāo)準(zhǔn)意義上的AI制造商，如百度、字節(jié)跳動、谷歌、OpenAI等，試圖主導(dǎo)技術(shù)生態(tài)的構(gòu)建。

他們的玩法可以概括為:以大模型為基礎(chǔ)，開放智能體的開發(fā)工具鏈和解決方案，吸引開發(fā)者在平臺上構(gòu)建各種智能體應(yīng)用。目標(biāo)是構(gòu)建一個面向智能體時代的AppStore，讓智能體像App一樣被創(chuàng)造、調(diào)用和分發(fā)。

在這種理念下，智能機(jī)構(gòu)不再是商品，而是一個新的“操作系統(tǒng)”，希望在“模型-開發(fā)-分發(fā)”的鏈接中扮演基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)者和生態(tài)領(lǐng)導(dǎo)者的角色。畢竟，誰擁有最強(qiáng)大的開發(fā)平臺和最活躍的開發(fā)者生態(tài)，誰就掌握了AI時代的“分配權(quán)”和“分配權(quán)”，可以說是最有吸引力、最困難的業(yè)務(wù)。

二是以垂直場景為主的企業(yè)服務(wù)商，如微軟、IBM、阿里云等，正在開始構(gòu)建企業(yè)級的智能體解決方案。

這個陣營大多來自云計算和公司業(yè)務(wù)領(lǐng)域，對行業(yè)的Know-How和企業(yè)結(jié)構(gòu)有著深刻的理解。他們不急于打造“面向大眾的入口”，而是選擇從最現(xiàn)實的垂直場景入手，專注于智能體的交付能力和質(zhì)量驗證。

因此，在游戲性方面，我們專注于將智能機(jī)構(gòu)的能力集成到企業(yè)原有的系統(tǒng)流程中，處理財務(wù)、銷售、人力資源、倉儲等商業(yè)模塊的自動化和智能化問題。微軟對此有一個大膽的判斷:隨著越來越多的智能機(jī)構(gòu)加入，每個員工都將成為“智能機(jī)構(gòu)主管”，負(fù)責(zé)建立、分配和管理智能機(jī)構(gòu)，最大限度地發(fā)揮其能力。

三是深知客戶體驗痛點的軟硬件制造商，如華為、聯(lián)想、酷開、三星等，將智能體直接植入客戶的“觸點”。

成千上萬的用戶數(shù)量使得軟硬件制造商長期處于用戶體驗的第一線，在滿足客戶需求、打磨軟硬件、積累數(shù)據(jù)方面具有天然優(yōu)勢。智能體一般開始與終端設(shè)備緊密結(jié)合，用智能體處理用戶體驗的瓶頸。

一個直接的例子就是酷開，早在2014年就推出了具有AI功能的智能屏幕。2025年，“長記憶、快思維、秒行動”的標(biāo)準(zhǔn)首次為“超級智能體”提出:在客戶使用過程中可以形成“體驗庫”，讓模型更好地了解用戶習(xí)慣，降低重復(fù)互動成本。同時，采用原子組件和多智能體的協(xié)同框架，將響應(yīng)速度提高到1.5秒以內(nèi)，滿足終端用戶對“更快、更準(zhǔn)確、更直接”的感受要求。

上述分類可能不嚴(yán)謹(jǐn)，就像阿里在To一樣。 C方向也有布局，酷開也在向B端市場發(fā)展。

之所以選擇三大流派，是因為他們形成了智能體生態(tài)的三角形結(jié)構(gòu)——平臺、服務(wù)和體驗，從技術(shù)生態(tài)、行業(yè)適應(yīng)和終端場景出發(fā)，既有競爭，又有合作，共同推動了智能體從概念到落地再到大規(guī)模應(yīng)用。

03 瘋狂與理性并存，智能體的可能潮流

多種力量的共鳴，使智能體成為當(dāng)前最具想象力的風(fēng)口。但是歷史經(jīng)驗告訴我們，風(fēng)口和泡沫通常是齊頭并進(jìn)的。

Manus意外走紅后，一線廠商迅速跟進(jìn)，不到一個月就“加工”出同樣的產(chǎn)品。熱度下也隱藏著隱患:很多“智能體”只是對大型API的簡單包裝，缺乏任務(wù)安排、長期記憶等核心能力，看似智能，實則“看似無效”。

但是不能否認(rèn)智能體。

每個新技術(shù)周期的起點或多或少都存在“泡沫先行”的情況。市場對概念的追求比技術(shù)本身的成熟更快，導(dǎo)致短期價值被高估，長期價值被嚴(yán)重低估。最后，在瘋狂和理性的較量中，螺旋式進(jìn)步。

在“概念清晰，路徑不統(tǒng)一”的前一天晚上，我們試圖從理性思考的角度，“猜測”智能體接下來的可能趨勢。

垂直智能體將比通用體更早落地

一般智能體的問題一般在于“強(qiáng)而不?！?。相比之下，在醫(yī)療、教育、酒店、制造等場景下，貼近業(yè)務(wù)、熟悉流程、目標(biāo)邊界明確、行業(yè)知識圖譜的垂直智能體已經(jīng)初步滿足了“能上崗”的需求。

其中一個挑戰(zhàn)就是：單個智能體能夠勝任簡單的任務(wù)，一旦任務(wù)鏈稍微復(fù)雜一些，就必須依靠多個智能體來協(xié)調(diào)。

比如在日常生活中，會涉及到旅游規(guī)劃、美食推薦、酒店預(yù)訂等任務(wù)。客戶給出指令后，需要準(zhǔn)確理解客戶的意圖，拆解需求，分配給不同的智能體完成。目前只有酷炫的超級智能體展示了家政服務(wù)的智能整合，其他大部分智能體還處于手動調(diào)用單個智能體對話的階段。

當(dāng)顧客提出“幫我規(guī)劃一下，深圳五個家庭在深圳 3 智能體能與天氣、交通、美食、酒店、景點、地圖等服務(wù)一站式相關(guān)。，并制定詳細(xì)的旅行計劃，并直接選擇合適的機(jī)票和酒店?？梢灾苯訏叽a買票。

整合客戶個性化意圖識別、動態(tài)任務(wù)安排、多智能體協(xié)同等能力，或者將成為智能體馬拉松的第一個賽點。

與軟件相比，屬于硬件的機(jī)會可能更大

目前關(guān)于智能機(jī)構(gòu)的討論主要是關(guān)于軟件形式的重構(gòu):從工具到助手，從應(yīng)用到代理。一個更值得關(guān)注的現(xiàn)象是，智能機(jī)構(gòu)對硬件的影響可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于軟件。但當(dāng)智能機(jī)構(gòu)開始主導(dǎo)交互邏輯時，硬件本身就成了“服務(wù)入口”。

甚至可以預(yù)見：基于自然語言的交互，將重塑硬件的話語權(quán)，每個屏幕都可能成為“服務(wù)中心”。

智能音頻也有類似的趨勢，客戶只關(guān)注結(jié)果，不關(guān)心智能音頻播放哪個平臺的內(nèi)容。有了智能體的賦能，服務(wù)的交付權(quán)將進(jìn)一步從APP轉(zhuǎn)移到具有感知和理解能力的硬件:

電視、閨蜜機(jī)等。不再只是播放工具，而是一個家庭的AI監(jiān)控中心；學(xué)習(xí)機(jī)器的能力不再局限于批準(zhǔn)作業(yè)和在線課程。教育智能體的“長記憶”準(zhǔn)確記錄孩子的學(xué)習(xí)軌跡，“快思考”即時分析弱點，“秒行動”生成個性化方案，真正實現(xiàn)“定向推廣”的AI教育范式...

值得注意的是，以上只是我們在研究了微軟、聯(lián)想、酷開、IBM等企業(yè)的智能體戰(zhàn)略之后所得到的一些看法。

但可以肯定的是，智能體不會是單一的產(chǎn)品，而是技術(shù)、互動、服務(wù)模式的全面重構(gòu)。AI行業(yè)的結(jié)構(gòu)升級已經(jīng)悄然開始，從通用大模型的“全能引擎”，到垂直智能體的“行業(yè)大腦”，再到硬件終端的“智能入口”。

04 寫在最后

還有許多困難留給智能體。

通用智能體能否打破荒島，形成可持續(xù)的開放生態(tài)；垂直智能體能否找到合適的應(yīng)用領(lǐng)域，從樣板房走向大規(guī)模布局；如何設(shè)置人機(jī)協(xié)同的界限，如何平衡數(shù)據(jù)安全和個性隱私，多智能體之間的協(xié)同機(jī)制是否能像現(xiàn)實組織一樣高效有序...這些都是智能體必須跨越到產(chǎn)業(yè)主舞臺的“能力障礙”。

如果這些問題一一回答，AGI將不再遙遠(yuǎn)。

借用紅杉AI峰會的共識:AI時代的勝利屬于那些既能深耕豎直場景，又能保持敏捷迭代，擁抱技術(shù)浪潮的行動群體。

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