2025，Agent生死競速
2024年Agent崛起的背后，既是技術狂飆的產物，也是大模型跌落神壇的伊始。
大模型的光暈正在逐漸消散。
“2023年，大家普遍覺得要買一個大模型，很多人熱衷于訓練自己的大模型。但訓練完了，怎么用起來，大家一頭霧水”，本質在于大模型呈現的是底層能力，像水電煤一樣的存在，“不是產品”。
上述行業內人士對“用大模型”的定義為：不能停留在打開ChatGPT、Kimi提問問題，而是AI能夠為企業降本增效。
如果說前年的主題是“大模型爆發”，去年的主題則是“大模型落地”。人們逐漸意識到，光靠模型強遠遠不夠，怎么用起來才是“卡脖子”問題。Agent承擔了連接大模型和場景的中介作用，特別是AI工作流真切地讓行業看到了落地的路徑。
有人認為“Agent主要解決了部分B端交付的老大難問題”，也有人評價“模型公司對外銷售賣解決方案就是在選Agent”。
Agent讓云端的大模型開始“接地氣”，“大模型+Agent”成為了To B的新時髦。
LinkAI聯合創始人&COO蘇晨星對Agent行業熱度有強烈的感知，“大概2023年6月份左右，我們剛進入市場時，做Agent工具的企業算上我們，國內只有三家。直至去年下半年才開始變得越來越多，甚至出現了供大于求的趨勢”。
據企查查顯示，1-3年內，智能體相關的新成立企業有200多家。
“混沌初開”一詞精準地道出了整個Agent市場現狀。玩家身份魚龍混雜，大廠、AI小虎、創業公司紛紛下場。在沒有制定標準的前提下，行業的整體跨度特別大，突出表現在客單價上，從數千元到上千萬元不等。
“現階段Agent仍是偽概念，中間態產品，真正的Agentic AI充滿想象。”
供需關系
年末，某家公司2B業務負責人預備為即將上新的Agent產品定價，他透露“相當便宜”，價格直接狙擊大廠，“算法3500元，研發2500元，都能打八折”。
這樣的情況在當前Agent市場極其普遍，不同于大模型的“明碼標價”，Agent的價格體系十分混亂。據蘇晨星介紹，Agent的客單價在數千元到上千萬元不等，光譜分別對應著個人開發者接到的零散單子到政企項目大單。
從兩頭的供需關系出發，可能方便理解國內Agent發展現狀。這里我們僅討論To B端的Agent交付，需求驅動著Agent的快速落地。這里面存在著兩條主線：自上而下和自下而上。
蘇晨星認為完全相反的決策鏈路決定了Agent的客單價。自上而下一般對應著政企客戶，他們的邏輯是智能化轉型任務驅動，傾向于先采購再去理清要在哪些場景和業務上落地。因為要完成硬性指標，所以在預算上比較寬松，動輒就是數百萬級的項目，這就打開了Agent市場的上限。
自下而上的決策鏈路中，關鍵性的人物是那些中小企業“吃螃蟹”的人。他們對技術和實操經驗有一定的積累，清楚地知道Agent落地將產生的效果，由其決定是否采購以及采購哪些AI產品來解決業務場景中的問題。因為需求前置，帶著問題意識去購買，這部分人群的預算一般不是很高，但由于量大，仍然撐起了Agent市場大半份額。
需求決定供給，根據承接需求的能力可以分為四層。金字塔頂端是百度、阿里、火山、騰訊等大廠，云和模型基建最完善，拿單金額最大；往下是科大訊飛、智譜等廠商，基建相對完善，但在承接部分超大政企客戶時稍顯無力；第三層是瀾碼、實在智能、Dify、LinkAI這類轉型或新興的Agent公司，集中服務于中小企業客戶；最后一層是個人開發者，使用工具可以滿足一些簡單需求。
跟AI四小龍的CV時代相比，大模型讓To B的日子好過起來一點，項目平均客單價從幾十萬抬到了幾百萬。在業務人員看來，Agent解決了CV時代B端交付難的痛點。以前是無數個小模型疊加起來服務一個業務場景，現在是”大模型+小模型”，兩者是泛化能力和精準度的組合，Agent在其中起到了連接的作用，以低代碼項目形式快速搭建起一個應用供客戶使用。
不過隨著時間的推移，所謂的“大單”也變得越來越少。有行業內人士向光子星球反饋，早期智譜一個To B項目輕松就報千萬以上，內容大致是模型加微調，但到今天已經報不上去了。
包裹著Agent外衣的“大單”，看似是軟件應用，實則是一攬子解決方案，包括了云服務、模型、硬件、工具層、行業知識以及售后服務。這意味著大單市場競爭具有隱性門檻，在客戶“不差錢”的情況下，誰的基建越完善，服務體系越成熟，誰就越有競爭力，最后的勝者基本鎖定在了大廠中間。
六小虎中智譜在B端沖得最猛，官方透露數據，2023年全年大模型合同總計3.5億元。其副總裁陳雪松曾在阿里云和曠視供職，有著豐富的To B業務經驗。據業內人士稱，智譜一開始就敲定了B端方向，招攬了大量原曠視離職人員開拓大模型B端市場，路線上同樣延續了上個時代“軟硬一體”的思路。
不過，先天的體弱令智譜無法沖破第二梯隊的壁壘，不少人都對光子星球傳遞出“智譜未來有上市打算，商業化壓力沉重”。上述人士透露，智譜最新的重心轉移到了信創上，主動適配華為H920B。
“信創的投入成本不算低，但其他AI廠商還都沒做，智譜選擇跟華為一起拿單不失為一種選擇。”
大廠之下
大模型的站位已經清晰，具備提供模型能力的廠商寥寥無幾。無論是第一梯隊還是第二梯隊的玩家本質都在以Agent為抓手開拓云和大模型市場，Agent是開胃前菜，云和大模型才是主菜。
拋開爭奪的一二百家企業，中國剩下的幾百萬中小企業在Agent應用的需求還沒被完全看到，蘇晨星認為未來大量的需求仍然能養活目前處于第三梯隊的Agent應用和服務企業。
LinkAI是跟隨Agent一起崛起的一家創業公司，從把大模型接入微信生態對話的開源項目起家，產品一路從最初的對話助手進化到到包括多模態大模型聚合服務、RAG知識庫與Chat BI數據庫、插件工具、Chat Bot與工作流搭建等在內的零代碼智能體搭建SaaS產品。
據蘇晨星介紹，服務中小型企業的Agent產品可以分為兩類，一類是純工具型產品，一類是含業務場景屬性的產品。純工具型通用性高，團隊投入比較輕，一般不需要銷售團隊；而含業務場景屬性產品交付重，需要時間滾雪球式地積累行業經驗。權衡之下，LinkAI做了取舍，重頭放在做通用型SaaS產品，剩下一小部分在營銷、電商等場景做客制化服務。
LinkAI是這波Agent小而美創業公司的一個縮影，一方面通過標準化產品交付快速形成商業化收入，另一方面也為其同時對接大廠和連接B端客戶留下了空間。
據LinkAI披露，自2024年初開始商業化，純SaaS的訂閱收入部分超過200萬ARR，其中70%的收入來自于開源項目自然轉化以及PLG的口碑傳播；To B項目制的確認收入也已超百萬元，訂單則更多。
近期，LinkAI開啟了與百度的合作。合作推進的方式有兩種，一種是上架百度云應用市場，供百度的客戶使用，也可以導流給自身產品，完成轉化；另一種則是與百度合作To B項目，為其提供Agent工具層和跨渠道的能力。
即使大廠有專門的智能體搭建平臺仍要與創業公司合作，考慮的因素很簡單。與其跨部門協調，不如直接引入第三方合作更高效、節省時間。Agent僅占大單很小一部分，投入和產出不成正比，但創業公司幾萬塊錢就能達到比較好的效果。創業公司跨生態的靈活性也是大廠看重的優勢之一。
正因如此，在Agent創業公司心中，自然地與大廠劃分出了業務和利潤的界限。事情似乎并未朝著既定軌道發展，最大的不確定性來自字節火山引擎。
在上次發布會，火山引擎重點介紹了HiAgent，一款面向企業開發大模型應用和 Agent的產品。其對Agent應用搭建定義與市面上創業公司大致相同，可以視為直接競品。
來自火山引擎副總裁張鑫的官方解釋，“如果把豆包大模型比作Android，那么 HiAgent就是企業調度系統能力開發應用的SDK（軟件開發工具包）”。
據接近火山引擎的內部人士表示，他們內部考核指標發生了變化，“除了豆包模型在客戶方部署后有沒有用起來外，還要看落地了幾個Agent場景”。
曾經的扣子已經蒙上了一層陰影，叫好不叫座，C端換不來收入，團隊被裁撤后并入到火山引擎的To B業務線也沒有看到明顯起色。HiAgent這回直接瞄準了企業客戶，競爭力如何還待檢驗。
AI SaaS
現在市場上對Agent的定義大同小異，例如火山引擎對專家級Agent應用的定義為“私有數據+大模型+Advanced RAG+Workflow”。
在談及Agent之間的差異性時，很多人都提到了一個關鍵詞：行業屬性。蘇晨星給我們舉了一個例子，在電商客服場景，客戶首先會拿到一個通用型的產品，在其基礎上，他們會針對不同產品做微調，依據模板一鍵復制相關行業工作流。業務層面也有相關培訓，指導客戶寫提示詞、搭建工作流，支持其導入相關行業數據、搭建知識庫等等。
就目前而言，智能體仍是一個偽概念，“目前的產品形態不是終局，而是整個行業的中間態”。
大模型讓Agent的能力邊界得到了前所未有的擴展，但從定義出發，現在的Agent沒有自我反思和自我規劃能力，僅僅是按照編排好的流程去執行任務。雖然大家普遍認為未來1-2年，“大模型+Agent”會成為主流范式，但現階段其本質仍是低代碼產品。
“以前去推廣低代碼，大眾的認知和接受程度不高，現在有了大模型的宣傳普及，人們對Agent產品的探索欲和接受度有了明顯的提高”，蘇晨星道。
中間態的判斷也符合整個技術路徑發展方向，整個行業正在從“AI Agent”向“Agentic AI”時代轉變，強調執行單個場景任務的效果上升為自主規劃、決策和執行任務的綜合性能力。
把Agent放置于另一個維度討論是老生常談的SaaS。當前，除了項目制，Agent的主要的商業模式還是訂閱制。
在國外，Agent為SaaS市場的融資和商業化注入了新的活力。寬松友好的環境也吸引著一部分中國Agent企業出海。據悉，LinkAI近期正在籌劃中，預計本月底將灰度上線海外產品。
在國內，一部分傳統的SaaS廠商開始尋求轉型，在原有的產品加入AI能力，迭代更新。轉型AI SaaS，產生了新的困境：疊加AI成本后，單價上去了，但也削弱了和一些“AI native”Agent產品的市場競爭力。相似功能產品，用戶更偏向于低價。
蘇晨星表示，對SaaS市場來說，AI可能是一半一半的存在。諸如數據分析、客服等場景非常適合大模型。這部分市場可能會被AI替代，但剩下一部分專業型的傳統SaaS依然有不可替代的作用。
“大模型看不著摸不著，Agent其實提供了快速試錯的機會。適合業務的，快速引進轉型；不適合的，堅持原來那套。”
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