宜信好望角：科技時代，Agent是未來還是泡沫

2025年的科技圈，被一個詞徹底點燃——Agent。從年初DeepSeek引發的技術驚歎，到GPT-4o與Claude3.5的接連登場，再到Manus、Devin等產品的爆火，這個能自我調度的智能體，正從實驗室走向大衆視野。

但熱潮之下，疑問也隨之而來。當開發者爲Agent狂熱，C端產品密集涌現時，真正跑通用戶價值閉環的項目卻少之又少。不少產品陷入“用老需求套新技術”的困境：把智能客服換個包裝叫Agent，將自動化工具改個界面稱智能體。市場逐漸冷靜下來：Agent究竟是一場範式重構，還是一次新的包裝？

要找到答案，得先看清Agent的本質。與此前的大模型不同，Agent的核心不是“更聰明的工具”，而是“能協作的夥伴”。就像一位資深開發者所說：“現在的AI產品正在從‘工具’走向‘關係’——人不會和計算器建立感情，但會依賴一個記得你工作習慣、懂你需求的Agent。”這種從“使用”到“協作”的轉變，正是Agent最值得期待的突破。

但從演示視頻裡的驚豔到現實場景中的實用，Agent還隔着幾道難關。當一個Agent需要處理複雜任務時，它得記住過往對話（記憶系統）、理解當前場景（上下文感知）、調用專業工具（工具調用能力），這些底層能力的缺失，讓很多Agent至今停留在“潮流玩具”階段。就像建房子不能只搭屋頂，Agent的真正門檻不在光鮮的交互界面，而在支撐它運行的“地基”。

有趣的是，這些難題恰恰藏着最大的機會。有研究者發現，AGI（通用人工智能）可能最先在編碼領域實現——因爲編程環境規則明確，能讓AI在可控場景裡鍛鍊核心能力。這意味着，圍繞Agent的底層設施創業，比如優化記憶系統、構建工具調用框架，可能比直接做C端產品更有確定性。

對於普通用戶來說，Agent的價值或許比想象中更近。它不必一開始就實現完全自動化，完全可以從“Copilot式”的輔助做起：幫設計師生成初步方案，爲程序員檢查代碼漏洞，替運營人員整理數據報表。在這個過程中，它會像同事一樣逐漸熟悉你的需求，慢慢成長爲更可靠的夥伴。

現在，一場聚焦Agent核心問題的對談即將開啓。我們不聊概念，只談真相：通用與垂直路徑哪條能走通？新入口背後是交互進化還是舊模式延續？人與Agent的協作關係將如何重構？這些問題的答案，不僅關乎創業者的方向，更決定着每個人未來的工作與生活方式。當熱潮褪去，真正的機會纔開始浮現。Agent的故事，纔剛剛進入最精彩的章節。