2024年，AI Agent浪潮席卷全球，巨头纷纷重金押注，将其视为大模型商业化落地的“新通道”。然而，在资本涌动和演示繁荣的表象之下，Agent技术距离真正的通用智能体仍有显著差距，其本质究竟是“高级自动化”的迭代，还是通往未来AI生态的关键跳板，仍是业界深思的核心命题。
2024年被许多业内人士称为“Agent元年”，这并非偶然。随着通用大模型能力趋同，“百模大战”的价格竞争日益激烈，业界对AI大规模落地的渴望愈发强烈。在这样的背景下，AI Agent作为一种任务导向、自主规划、能够执行多步骤行动的新范式，迅速成为科技巨头与资本竞相追逐的焦点。据来觅 PEVC 数据，自2024年以来，全球AI Agent赛道融资金额已突破665亿元人民币，人形机器人、自动驾驶、大模型等领域尤其受到青睐1。
Agent何以成为巨头必争之地？
Agent的兴起，无疑是“后提示词时代”的自然演进。在过去，用户需要耗费大量精力通过精巧的提示词（prompts）与模型反复互动，才能引导其完成任务。而Agent的出现，承诺将这种交互模式从“你问我答”的工具形态，升级为“交付结果”的服务形态。它能够接收给定目标，自主拆解任务，规划执行路径，并调用外部工具或API来完成复杂的工作流程。这更符合人们对“AI助理”的直觉期待，极大地降低了用户与大模型交互的门槛，直接切中了“大模型虽强，但不会用”的行业痛点1。
以初创公司Manus为例，其演示视频之所以引人关注，在于它采用了_多智能体系统架构_，能够动态协调不同领域的专用大模型，从而实现超越单一模型能力的“1+1>2”效果。这就像一个交响乐团的指挥，协调各个乐器组共同演奏，不仅克服了单一模型在能力上的局限性，还显著提升了任务处理的效率和复杂性。这种“端到端执行任务”的理念，激发了国内大量创业项目的涌现，他们或基于LangChain、AutoGen等开源框架，或自建执行链路与插件体系，以期更好地匹配本土化场景和用户体验。
对科技巨头而言，Agent不仅是一道必须作答的考题，更是一条开辟新应用、解锁存量业务变现潜力的新通道。它将大模型能力从技术底层提升到应用界面，重塑了人机交互的体验，并提供了一个颗粒度更小、试错成本更低、商业价值验证更快的落地路径。从根本上说，Agent的爆发，是多重因素交汇的结果：大模型能力的飞跃提供了坚实的技术底座；用户对更高效、更直观AI交互的强烈需求促使其演进；而巨头在“百模大战”后寻求差异化和商业化突破的战略压力，则加速了其投入和布局1。
繁荣下的AB面：技术突破还是“高级自动化”？
然而，在Agent概念的繁荣背后，质疑之声从未间断。许多华丽的演示往往忽略了复杂的场景条件和大量的人工干预。一个Agent能够“自助手写文章”或“自动化办公”，通常依赖于精心编写的提示词、稳定可靠的网络资源和预设的API接口。但在实际部署中，Agent需要应对环境不稳定、异常处理、及时纠错等一系列挑战，这些都远非现有技术能够完美解决1。
不少技术人士指出，当前绝大多数Agent产品距离真正的“智能体”仍有不小的差距。尽管它们在路径规划、工具调用和多轮交互方面比传统对话系统有所进步，但其核心逻辑仍停留在“任务自动化”的增强版。换言之，许多所谓的Agent，更像是披着AI外衣的_“流程机器人”_，其真实效率提升往往有限，需要用户持续的“监督+修正”1。
从技术底座来看，Agent的稳定运行强依赖于几个尚未完全成熟的关键环节：
- 环境建模与感知：对动态、复杂真实世界的理解和适应能力不足。
- 记忆与上下文管理：难以在长时间、多步骤任务中保持一致性和连贯性。
- 长期目标拆解与泛化：复杂任务的自主拆解能力有限，跨领域泛化能力较弱。
- 多模态融合与工具链稳定性：对多模态信息的处理和外部工具的稳定调用仍面临挑战1。
更重要的是，从用户体验的角度来看，Agent带来的改变常常不如预想中那般“革命性”。用户仍然需要学习如何“正确地”提示Agent才能获得理想结果，不少产品陷入“体验上像是套壳Siri，底层上是复杂Prompt拼贴”的窘境。一些早期评估也揭示了这一问题。例如，Y Combinator的AI Startup School就曾指出，在AI Agent创业热潮下，90%的项目因落地执行问题而无法跑通，这表明实用性与市场接受度比模型能力本身更为关键2。
面对这些挑战，创业公司和巨头采取了不同的策略。以Manus为代表的初创企业倾向于前沿探索，追求功能极限，开放早期用户测试，但其稳定性与实际可用性常被质疑。而字节、百度等大厂则采取更稳健的路径，将Agent功能逐步融入现有产品，以部件化、插件化的形式提供服务，并强调闭环业务、安全控制以及在落地前的可控性与行业适应度1。
巨头混战：战略卡位与差异化求生
尽管面对技术短板，各大巨头在Agent赛道上的投入却有增无减，这反映了它们以Agent为抓手，重塑人与产品、人与服务、人与平台之间关系的共同意图。
字节跳动在Agent领域的布局以_内容驱动与生态构建_为核心。早在2023年底，字节就推出了豆包智能体平台，强调“人人都能造Agent”，随后在2024年初发布的“扣子”（Coze）平台进一步降低了智能体开发门槛，通过可视化流程、拖拽组件和内置插件，让非技术背景的用户也能创建功能丰富的智能体，并一键发布至豆包、飞书、抖音等多个渠道1。扣子本质上是一个智能体应用广场，整合了插件系统、工作流引擎和知识库接入，截至2025年第一季度，豆包平台上已上线智能体超过10万个，体现出其在推动生态建设和吸引开发者方面的先发优势1。
腾讯的Agent战略则体现了_“平台+能力”_的思路。自2024年底起，Agent被正式纳入腾讯云的大模型战略，形成面向C端用户与轻量开发者的“元器”和面向企业级需求的“腾讯云智能体开发平台”双平台体系。腾讯正通过Qbot浏览器等产品拓展Agent的行为边界，使其具备文件转换、应用操作等能力，并有望与本地软件打通，成为用户常驻的多功能助手。在企业服务层面，腾讯强调Agent对高复杂度、高知识密度行业的改造潜力，已在汽车、金融、零售等多个行业展开场景合作1。
阿里巴巴在Agent方向的思考，延续了其_深耕企业服务_的路径。自2023年起，钉钉就开始试点智能助理功能，并在2024年升级为“AI助理中心”，2025年开放智能体开发框架，支持企业定制数字员工。阿里的核心优势在于紧贴企业实际需求，强调数据私有、安全可信和系统兼容。其通义千问Qwen系列大模型为Agent应用提供了强大基础能力，并开源Qwen-Agent框架，降低开发门槛。此外，夸克App推出“智能体中枢”，阿里发布“心流”智能体应用，并在外贸、智能客服等领域推出多样化Agent产品1。
百度作为最早布局大模型的公司之一，在Agent方向的探索则以_产品闭环和底层模型为基石_。在Create 2025百度AI开发者大会上，百度推出了“心响”APP，定位为一款以“AI任务完成引擎”为核心的通用超级智能体APP，已覆盖200多个任务类型，未来计划扩展至10万种以上。同时，百度的文心智能体平台为零代码基础用户提供全链路创作服务，并全面拥抱MCP（Multi-Agent Collaboration Protocol）协议，应用于文心大模型、千帆平台及核心产品，以提升Agent在任务规划和调度中的精确度与效率，并推动其生态发展1。
总体而言，Agent并非一个孤立的技术标签，而是模型能力、应用框架与用户需求三者交汇的产物。巨头在Agent上的布局，反映出它们各自的生态定位与资源禀赋。字节强调内容与生态，腾讯侧重能力组件与业务整合，阿里深耕产业落地与定制化，百度则以产品闭环和底层模型为支撑。这场Agent竞速，更像是大模型商业化的一场阶段性演进，而非明确的终点1。
泡沫的消解与未来的真实
Agent无疑具备塑造未来产品形态的巨大潜力，它融合了深度模型能力、直观交互逻辑与精巧任务调度，将AI从被动“回答者”推向主动“行动者”。然而，通往未来的道路充满坎坷，每一个技术热点都难免经历“高估—失望—再估值”的泡沫周期1。
当前的Agent热潮，既是技术突破的阶段性成果，也裹挟着巨头对增长焦虑的投射。资本、流量和研发资源的倾斜，使其呈现出“预期大于现实”的膨胀状态。那些缺乏稳定场景支撑、难以形成用户复购的Agent应用，很可能会在下一轮融资窗口关闭时迅速退潮。正如一些评论所言，许多Agent的“聪明感”背后，调度逻辑可能与“AI”关联甚微，几乎只是流水线式脚本执行1。
但这并不意味着泡沫本身是负面的。技术演进从不可能一帆风顺，泡沫本身就是一种筛选机制，更是一种催化剂。真正的问题在于：谁能在热潮退却后，留下可复用的底层架构与产品模型？谁能真正找到场景契合、用户愿意长期使用的价值点，并将其转化为可持续的商业模式？
Agent不会是终点，它更像是一块通向下一阶段AI生态的跳板。它促使行业重新思考AI的真正价值所在：不是单纯的技术炫技，而是能否在现实世界中解决实际问题，创造真实价值。因此，问题不在于它“是不是泡沫”，而在于谁能在泡沫散去之后，站稳脚跟，继续前行，将愿景转化为可触及的现实1。