随着大型语言模型（LLMs）能力的爆炸式提升，人工智能的演进正从通用基座模型走向高度专业化、具备自主规划和工具调用能力的Agent。这一范式转变不仅重塑了AI产品的开发与落地路径，更对企业创新、人才结构及未来商业模式提出了全新的挑战与机遇。
过去两年，人工智能领域经历了一场令人目眩的范式变革，其速度之快，甚至超越了互联网早期日新月异的节奏。如果说GPT的横空出世是“奇点时刻”，开启了一个截然不同的新世界，那么Agent的兴起则预示着AI正从“会说”走向“会做”，从语言理解进化为任务执行。这种从通用大模型到特定领域智能体的演进，不仅是技术层面的突破，更是技术信仰与商业铁律双向奔赴的深刻体现。
AI范式演进：从基座到智能体
“第一次接触GPT就发现，大语言模型与此前的AI技术截然不同，它将许多过去无法实现的事情变为可能。”阿里巴巴高级技术专家李陈忠在AICon全球人工智能开发与应用大会2025北京站的直播中回忆道，GPT的出现标志着一个新时代的开启，它不再局限于生硬地处理特定垂直领域任务，而是展现出一定的推理能力，并能以流畅自然的语言表达1。这种跨越式的进步，迅速点燃了科技界探索AI应用边界的热情。
最初，业界普遍倾向于自研大型模型，认为这是构建技术壁垒的关键。然而，随着LLaMA等模型的开源，以及通用大模型迭代速度的惊人表现，这一认知在2024年上半年发生了深刻转变。AutoGame创始人张昊阳指出，无论是国内还是国外，大模型训练并非人人可做，且从零训练或微调的意义正在减弱，尤其是检索增强生成（RAG）技术出现后，优秀的检索和排序机制往往就能获得理想结果1。这促使行业的重心从“大炼模型”转向了“精耕应用”。
正是在这一背景下，AI Agent的概念迅速崛起，并在2025年真正爆发。Agent，作为一种能够自主规划、调用工具、执行复杂任务的智能体，将大模型的智能性从聊天问答提升到实际行动的层面。张昊阳以AI编程工具Cursor为例，其在Claude 3.7发布后，从辅助编程跃升为真正的AI编程，这证明了模型基座能力的跃升是驱动Agent价值实现的关键1。
然而，对于Agent的未来，业界存在两种主要观点：
- 通用Agent的潜力： 李陈忠认为，通用Agent并非指能包揽所有任务的“全能型”产品，而是具备类似人类基础能力框架——如规划、逻辑推理和工具调用能力的基座。当为其配置特定的领域知识库和工具链后，它就能转化为该领域的有效应用系统，实现“从猴子到人”的进化1。换言之，通用Agent是核心基干，提供通用智能；垂直领域的专业知识则由挂载的各类垂直Agent完成。
- 私域Agent的壁垒： 张昊阳则对真正意义上的“通用Agent”持谨慎态度。他强调，私域数据和模型具有独特价值，这种价值并非大厂仅凭海量数据就能轻易复制，而需要结合深入的行业知识（know-how），形成“产品-数据-模型”的铁三角。例如，游戏公司通过玩家数据微调专属小模型，使其更擅长为本产品生成代码，构建难以被通用模型或巨头切入的独特壁垒1。这种对垂直领域深度理解与优化的Agent，能依托通用大模型升级，永远比通用模型在特定领域“领先一步”。
两者的核心分歧在于壁垒的构建：是基于通用基座的普适性，还是基于独有数据和领域知识的深度专精。但无论哪种路径，都指向了AI应用层的深度创新。
驱动AI落地的商业铁律与技术挑战
从0到1构建AI产品，其核心难点并非单一的模型能力，而是产品与技术的适配度（TPF），以及能否形成有效的用户闭环和商业模式。
火星电波联合创始人兼CTO徐文健指出，创新者与企业正面临技术悬崖、工程鸿沟、商业迷雾三大困局。在实践中，模型能力固然重要，但李陈忠观察到，当模型达到基本水位后，瓶颈往往转化为如何更好地利用现有模型能力。他建议将包含复杂任务的长提示词拆解为多个简单子任务，让模型分步执行，从而提升输出的稳定性与准确性1。这类似于管理学中的“任务分解”，在模型能力尚未完全满足预期时，通过工程和产品设计来弥补差距。
更深层次的挑战在于AI的“记忆机制”和对“情境约束”的理解。张昊阳提到，即使上下文窗口扩展至百万tokens，模型仍存在注意力分布不均、中段信息遗忘等问题，当前最优解仍是RAG及其变体1。李陈忠进一步指出，模型可能并非不够聪明，而是因其知识广博，面对问题时能构思出多种解决方案，而人类受限于自身知识与环境暗示，往往只预想少数几种。当模型输出我们未曾预见的思路时，易产生偏差。这种差异的根源在于约束的缺失：人类决策时存在无形约束（个体知识边界、视觉、听觉、社交暗示等），而模型仅依赖文本提示。因此，未来需要额外提供明确的约束性描述或要求，甚至通过多模态能力，让AI的感知触角深度延伸至真实世界，理解并响应复杂情境中的隐含条件1。
成本，曾是大模型应用的一大障碍，如今正以指数级速度下降。张昊阳分享的数据显示，2023年3月，斯坦福小镇实验运行一晚需数千美金，但仅半年后，模型能力提升的同时价格大幅跳水。到2024年5月，DeepSeek等模型效果媲美GPT-4，成本却仅为其10%。他预测，未来大模型将如水电般成为公共资源，成本已近乎免费1。这意味着竞争焦点将彻底转向上层应用与数据飞轮的构建。
大型科技公司如腾讯，也在积极布局Agent生态，将其视为AI应用战略的核心。腾讯管理层认为，AI正在跨过产业化落地的门槛，站在普及应用的全新节点上2。他们将Agent化改造视为产品深化和生态布局的关键，例如将腾讯元宝深入微信聊天界面，并计划通过应用宝拓展Agent和AI应用分发能力2。微信凭借其庞大的流量池、系统级应用特性以及广泛的账号体系，被寄希望于打造出具有一定独占性和差异化的Agent生态，连接开发者、服务商、数据源，并将Agent能力输出到汽车等更多场景2。
然而，并非所有AI创业机会都均等。张昊阳认为，像Manus这类“通用Agent产品”的创业机会不大，其爆红更像是“自媒体狂欢”与资本市场的“作秀”，实际产品价值尚未达到理想状态，且后续模仿者将面临“首因效应”的巨大挑战1。Salesforce的研究也显示，LLM智能体CRM测试成功率低至35%，且保密意识不足，企业采纳仍存疑虑3。这再次印证了企业级Agent的技术难度不仅在于Agent技术本身，更在于企业级的业务理解、效果定义、运维优化和服务保障4。
重塑未来：AI时代的组织与人才
人工智能的崛起不仅改变了技术格局，也深刻重塑了对未来人才的标准和就业方向。在AI驱动的时代，传统的人才分工与能力模型正在被打破。
张昊阳强调“超级个体”的概念，他所在的团队通过自研Agent工具及Cursor等辅助，工程师的平均有效代码产出量实现了20倍的跃升1。这意味着个体需要从战术执行者转型为战略架构者，核心能力将是管理——但管理对象从人转变为AI Agent。未来的复合型人才，不再是要求样样精通，但必须具备跨领域视野与精准提问能力，能够调度各类能力资源解决问题。开发者需要同时理解设计、产品与美术逻辑，成为真正的超级个体1。
李陈忠进一步指出，AI的发展正加速回归互联网早期“全栈工程师”的本质。传统过度强调分工专业化可能削弱个体独立完成闭环任务的能力，而AI大幅降低了执行环节的门槛。未来人才的核心将是成为“AI工程师”——围绕目标或产品落地的全过程，需要具备基本理解和操作能力。缺乏全局规划与整合能力，仅擅长某个技术环节的人才，竞争力将面临挑战1。因此，在人才选拔上，更看重底层潜质：强烈的内驱力、探索欲、解决问题的魄力与韧性。
对于人工智能未来的就业方向，张昊阳坦言，当前计算机科学专业的失业率最高，某种意义上，大模型的发展是“程序员卷死程序员”的体现。只有跻身领域前5%甚至更顶尖的天才群体，才具备显著竞争力，因为未来你需要比AI更聪明，才能推动AI进化。他强调，“AI不会取代人，但会用AI的人将取代不会用AI的人。”1 李陈忠将编码群体分为程序员（创造者）与码农（机械工作者），他认为在AI时代，顶尖程序员依然拥有广阔前景，但码农型角色将迅速被AI替代1。
总而言之，从GPT到Agent的演进，是AI技术从“智能涌现”到“能力落地”的关键一步。它迫使企业重新思考价值创造的路径，也呼唤个体突破传统思维定式，主动拥抱新趋势与新能力。未来的竞争，将不再是模型能力的单纯比拼，而是如何将强大的AI能力与深度场景理解、高效数据飞轮以及创新型组织与人才紧密结合，共同驶向一个由智能体驱动的全新时代。