智能体浪潮：企业级AI的范式跃迁与新劳动力的崛起

TL;DR：

在AI Agent席卷企业级应用的大潮中，我们正经历从纯粹技术驱动向深度场景融合的范式转移。企业不再盲目“烧钱”，而是将战略投资重心放在模式创新与长期价值构建上，这加速了传统经验的“废弃”与新型人才观的建立，预示着未来工作方式的根本性变革。

AI Agent，作为下一代企业数字化转型的核心引擎，正以惊人的速度重塑全球商业格局。IDC报告显示，2024年中国AI Agent软件市场规模已突破50亿元大关，¹ 这不仅是对其技术成熟度的认可，更是市场对其商业价值的强烈肯定。LangChain的调研也印证了这一趋势：高达51%的受访者已在生产环境中使用Agent，其中中型企业表现出最高积极性，而90%的非科技企业已或计划部署Agent。² 然而，在这场“烧钱换能力”的竞赛中，企业正经历一场深刻的策略转变：从最初的技术驱动转向以客户需求和应用场景为核心的深耕，同时，对于传统工作经验的依赖也正被对新思维和学习能力的渴求所取代。

AI Agent浪潮：从技术驱动到场景深耕的范式转移

传统上，RPA（机器人流程自动化）等自动化技术主要聚焦于后台业务的降本增效。而当前AI Agent的崛起，标志着企业级AI应用正迈向一个更广阔的维度。来也科技CEO汪冠春指出，产研重心已从“拿着锤子找钉子”式的技术驱动，转向“紧密结合客户需求”的应用场景探索。² 英科医疗CTO陈坤也坦言，在缺乏现成模式的纯粹生产环节，企业更需依赖自主研发和创新。² 这场变革的核心在于，AI Agent不再仅仅是效率工具，而是能够支持业务增长和企业扩张的“数字化劳动力”。例如，在营销和销售领域，Agent能够助力企业拓展新客户，实现收入增长，从而将AI的应用从后台推向了前台业务，实现了从降本增效到业务模式创新的价值跃迁。

这种范式转移，要求技术提供商如来也科技，不仅要关注模型本身的能力，更要聚焦于如何将这些能力转化为企业可落地、可量化、可复制的解决方案。他们将RPA、IDP（智能文档处理）等工具重新定位，使其成为企业级智能体的可靠组件，并致力于将能力原子化（MCP化），以便Agent能够高效调用。² 这一策略不仅提升了Agent的灵活性和复用性，也为企业构建定制化智能体提供了坚实的基础。

变革前夜的成本与创新平衡：从“烧钱”到价值共创

当前AI Agent的推广应用，正处于一个“重投入”的创新孵化期。英科医疗明确表示，现阶段他们更看重模式创新而非立即的降本增效。² 这与RPA初期推行时的情况如出一辙，彼时业界也曾质疑其价值，但随着应用深入，量变最终引发质变。这种战略决策体现了企业领导层对技术周期和长期价值的深刻理解：在技术成熟的早期，投入成本是为未来的爆发式增长积蓄能量。陈坤认为，这种投入也是对员工能力的一次**“培训机会”**，提升了IT及业务部门对新技术的理解和应用能力。²

然而，这种投入并非盲目。汪冠春强调，Agent公司的生存之道在于“找到适合自己的应用场景并确立一个稳固的根据地。”² 对于创业公司而言，这意味着必须以客户为导向，避免“自己设想出来的平台产品最终客户并不买单”的弯路。企业客户是用真金白银为产品投票的，Agent的价值最终将体现在可衡量的业务指标上，例如营销类Agent能创造多少有效线索，甚至促成交易。² 这不仅是商业模式的考量，更是资本对AI Agent应用层未来价值潜力的持续评估。

未来工作重塑：经验“失效”与组织活力的再定义

AI Agent对传统工作模式最直接的冲击之一，便是对“经验”的重新定义。英科医疗董事长刘方毅提出“拥抱年轻员工，推动团队年轻化”，其核心是心态上的转变——过往的经验在科技转型中并非万能。² 这一理念贯穿于英科的人才策略中：招聘不再唯经验论，转而更看重候选人的聪明程度、对企业文化的认同以及对新技术的接受和尝试能力。² 汪冠春也强调，“年轻其实是一种心态”，无论年龄大小，拥抱新技术与否会显著影响工作产出。²

这种转变引发了对“未来工作”的深度思考。当AI Agent能高效处理重复性、流程化的工作，甚至辅助决策时，人类员工的价值将更多地体现在创新、战略思维、复杂问题解决、人际沟通和情感连接上。企业需要构建一种鼓励创新、持续学习的企业文化，如英科通过AI创新大赛和奖励机制激发员工参与热情，并通过培训帮助员工理解和应用AI技术。² 这不仅是技术转型，更是组织文化和人才战略的深层变革，它要求企业重新思考员工的职责、技能需求和职业发展路径，以适应“人机协同”的新常态。

企业级Agent落地的技术壁垒与生态演进

尽管前景广阔，AI Agent的落地仍面临诸多技术挑战。最显著的瓶颈之一是大模型本身的精确度与稳定性问题，即“幻觉”现象，它可能导致Agent产生错误的规划或编排结果。² 此外，在高并发和规模化部署下，系统的安全性和可靠性也至关重要。这凸显了拥有成熟企业级平台经验的重要性，因为初创公司虽能快速开发单个AI应用，但难以满足大型企业对稳定性、可用性及数据安全性等严苛要求。³

在实践中，核心流程仍需依赖传统工作流的验证和控制。汪冠春指出，将传统工作流与智能体相结合的复合编排方式更为常见和实用。² Agent更像是嵌入在工作流中的“智能节点”，增强了自动化和智能化水平，而非完全取代原有流程。这一趋势促使来也科技等厂商将RPA产品进行MCP（可管理控制点）封装，使原子化能力成为Agent可直接调用的工具，从而实现更高效的整合与复用。²

与此同时，产业生态也在加速演进。企业正积极探索国产大模型的应用，并有计划地进行自研模型微调，如英科医疗借助自有热电厂的能源优势，计划于7月投入使用算力中心，以微调自己的大模型。² 这反映了企业在提升核心能力、追求技术自主可控方面的决心，同时也为通用大模型与垂直行业模型的协同发展提供了新的思路。

全球化布局的机遇与挑战：在不确定性中寻找增长锚点

AI Agent的全球化进程同样充满复杂性。来也科技曾尝试通过收购法国公司Mindsay进入欧美市场，但在面临远程管理、市场竞争加剧以及大模型技术冲击等挑战后，最终选择退出欧洲市场，转而将重心放在港澳台地区及东南亚市场，并面向大客户群体。² 这一案例揭示了跨国技术并购的复杂性和市场策略调整的必要性。

英科医疗的出海经验则强调了行业交流和本土化适应的重要性。通过与已成功出海的山东同乡企业交流经验，英科能够有效规避风险。² 尽管地缘政治和关税等外部因素带来挑战，但制造业企业普遍认为，转型科技、增加产品附加值是应对未来挑战的关键。AI Agent无疑为中国制造企业在国际舞台上提升竞争力、实现“绿色智造升级”提供了新的契机。⁴

展望未来，AI Agent在C端市场同样蕴藏巨大潜力，尤其是在软硬件结合和新型终端设备出现后，可能彻底颠覆现有App的交互体验。然而，通用型AI智能体的竞争异常激烈，真正的突破可能在于垂直领域的深耕和与物理世界的紧密融合。无论是B端还是C端，AI Agent都在开启一个新时代，其对商业、社会乃至人类文明进程的深层影响才刚刚开始显现。企业如何在“烧钱”的初期精准定位、平衡短期与长期价值，并在不断演进的全球竞争中找到自己的战略锚点，将是决定其在新智能时代能否立足的关键。

引用

• AI Agent
• 企业数字化转型
• 劳动力变革
• 商业模式创新
• 制造业升级