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Agent 2025：AI的窄门与宽路
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业财融合服务中心
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拓荒牛
2025-09-30
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202509/2025093020334907143.png"></p><p>这说明现在相当一部分的agent，基本只有一层prompt调用api，缺乏一整套结构化的、统一的数据接口，以及相应的推理链条。</p><p>而从组织结构上来说，当前很多企业实际上并未完成适应ai时代的“人机协作”转型。</p><p>一个明显的例子是，今年上半年，有相当一部分企业落地了编程类agent应用cursor，但得到的反馈却是此类应用没有显著提效。</p><p>原因就在于，在企业的实际运作中，一段代码从写出来，到真正“用得上”，往往要经历需求澄清、任务拆解、代码开发、审核、测试等多个环节，涉及跨部门协调。</p><p>现在的问题不是agent写得慢，而是企业没有把agent“嵌进流程”中去。整条“软件交付流水线”仍然是人主导的、审批制的、串联式结构。</p><p>结果便是ai可能节省了20%的开发时间，但流程中60%的瓶颈根本不在编码环节，而在于组织流程和人为因素。这使得agent带来的效率提升，在陈旧的“人治”流程面前几乎被完全抵消，全都化作了乌有。</p><h2><strong>agent分野：</strong><strong>通用虚火噱头与垂类深耕挑战</strong></h2><p>在今年涌现的各类agent中，不少明星产品如manus、genspark、扣子空间等，都选择了“通用agent”的路线。</p><p>毕竟，与垂类agent相比，“通用”agent的概念听起来更性感、想象空间更大。对投资人而言，“打造ai操作系统”的故事远比“开发hr报销助手”更动听。早期用户也更容易被“全能型”agent的愿景所吸引，通用agent看似更先进、更全能，更能制造fomo效应。</p><p>然而，现实与愿景存在明显落差，当前的通用agent技术形态更像一个中等智力的虚拟助理，难以胜任系统调度、权限管理等核心职能。</p><p>对于个人用户，通用agent目前处境尴尬。其解决的往往是琐碎事务，如点外卖、订酒店、生活规划，这些需求本身痛点不深，它们通常不紧急、评估标准模糊。</p><p>用户在这些场景中更关注“心态”与“体验”，而非纯粹的“效率”。例如在点外卖时，人们往往更在意点哪家外卖，而不是下单速度。</p><p>与之相比，一些专注于“专、窄、深”的垂直领域、聚焦于解决企业具体痛点的ai)
