下一代入口之战：大厂为何纷纷押注智能体？

文 | alter

随着Deepseek、Manus火遍全网，科技圈的热点过半和大模型、智能体有关。

4月22日的酷开春季发布会上，由影音、健康、生活、设备、创作、教育六大智能体构成的超级智能体正式亮相；

3天后的百度AI开发者大会，李彦宏连发通用超级智能体心响APP、内容操作系统沧舟OS等多款AI应用；

5月中旬举办的红杉AI峰会，意料之中地将“智能体”列为核心议题，坦言AI有着“10倍于云计算”的市场潜力；

以及接踵而至的谷歌I/O 2025、微软 Build 2025等开发者大会，无不提到了智能体，涵盖编程、医疗、金融等多个行业……无论是微软、谷歌、OpenAI等海外巨头，阿里、腾讯、百度、酷开等国内企业，还是红杉代表的资本机构，无不开始大力推进智能体。

与之对应的问题是：到底什么是智能体，为什么“大厂”都在竞逐智能体，又将会带来哪些改变？

01 智能体的“魔力”：下一个交互入口

开始讨论前，不妨先花点时间了解下“智能体”的概念。

智能体是英文AI Agent，其中Agent的含义中有“代理人”的意思，让智能体和对话式AI产生了质的差别：不再局限于问答，而是一种能够深度思考、自主规划、作出决策并深度执行的智能应用。

场景不可谓不诱人。可想要解开智能体爆红的原因，还需要找到另一个视角——企业和消费者为什么需要智能体？

任何一项技术的普及，最关键的可能不是能力的上限有多高，而是应用的门槛有多低。倘若只有工程师才能调用、专家才能配置、少数人才能用明白，即使再强大的能力，也只能停留在“实验室中的奇迹”。

将大模型和云计算的演变历程做个对比的话：

大模型的训练和推理需要庞大的算力和底层架构优化，类似于云计算中的IaaS，担纲了智能体的“发动机”，但离业务和用户较远；

大模型平台能力与API封装，包括MCP工具、插件系统、开发接口等，对应的是PaaS，为AI开发与调用提供了统一的“工具箱”；

最贴近用户和业务场景的智能体，通过能力的整合、意图的理解和任务的执行，可以看作是SaaS的形态，提供的是“即买即用”的智能。

以To B场景为例，传统的企业系统功能模块繁多、界面逻辑复杂，通常需要接受系统培训、掌握业务规则后，才能顺利完成一个流程。企业投入了大量的时间成本，只是为了“让人适应系统”。

当智能体有了理解、推理和执行的能力，用户无需面对复杂界面，不必理解系统的内部逻辑，仅需一句自然语言发出指令，智能体即可自动识别意图，调用系统资源，完成任务链路，并以图表、文本或通知的形式输出结果。从人适应系统，到AI适配人的需求，生产力将大幅提升。

再比如To C场景中的例子，过去用户想要看某部电影，需要用遥控器蹩脚地输入片名进行搜索。有时想不起片名，还要先在手机上搜索关键词，查看几十个链接找片名，几乎耗尽了看电影的心情。

如果是搭载了智能体的电视，只需要用语音说出“我要看什么电影”，哪怕不记得片名，简单描述电影里的情节和角色，超级智能体理解用户的需求，并将任务拆解后，分配至影音智能体进行搜索各大视频网站上的内容，一步直达播放界面。甚至在AIOT居家场景中，智能体接收到看电影的需求后，还能自动执行调节灯光、关闭窗帘等操作。

可以找到的例子还有很多。

除了生产力上的颠覆，智能体还进一步改变了人机协作的范式：用户不需要主动操作工具，而是简单地发出指令，让智能体去完成一系列复杂的任务。谁能成为用户需求的第一个承接者，谁就能掌握系统的调度权，控制资源分配。

对于AI企业来说，智能体承载的是下一个入口级机遇，布局智能体即是在抢占下一代交互的“控制权”。

02 智能体爆发前夜，涌现出三个“流派”

不可否认的是，现阶段的智能体还处于刚刚起步的阶段。

但在技术迭代和市场需求的双轮驱动下，在有越来越多的企业参与其中。因为不同的切入路径，对智能体价值的不同理解，基于自身的核心优势和资源禀赋，逐渐分化出了三个鲜明的阵营。

第一派是标准意义上的AI厂商，比如百度、字节跳动、谷歌、OpenAI等，试图主导技术生态的构建。

它们的打法可以概括为：以大模型为底座，开放智能体的开发工具链和解决方案，吸引开发者到平台上构建各类智能体应用。目标是构建一个面向智能体时代的AppStore，让智能体像App一样被创造、调用与分发。

在这种理念下，智能体不再是一个产品，而是一个新的“操作系统”，希望在“模型-开发-分发”的链路中，扮演基础设施建设者与生态主导者的角色。毕竟谁拥有了最强大的开发平台和最活跃的开发者生态，谁就掌握了AI时代的“分发权”与“调度权”，可以说是最迷人、难度最大的一门生意。

第二派是主攻垂直场景的企业服务商，比如微软、IBM、阿里云等，正在着手构建企业级的智能体解决方案。

这个阵营大多来自云计算和企业服务领域，对行业Know-How和企业架构有着深厚理解，并不急于打造“面向大众的入口”，选择从最具现实价值的垂直场景切入，聚焦智能体的交付能力和效果验证。

所以在打法上，倾向于将智能体的能力集成进企业原有的系统流程中，解决财务、销售、人力资源、仓储等业务模块的自动化与智能化问题。微软对此有一个大胆的判断：随着越来越多智能体加入，每位员工都将成为“智能体主管”，负责建立、委派和管理智能体，最大化它们的能力。

第三派是深谙用户体验痛点的软硬件厂商，比如华为、联想、酷开、三星等，将智能体直接植入到了用户“触点”。

动辄千万级的用户量，让软硬件厂商长期处在用户体验的第一线，在用户需求满足、软硬件打磨和数据积累上有着天然优势，普遍开始将智能体深度融合进终端产品，用智能体解决用户体验上的瓶颈。

直接的例子就是酷开，早在2014年就推出了带有AI功能的智慧屏。2025年率先为“超级智能体”提出了“长记忆、快思考、秒行动”的标准：能够实现在用户使用过程中形成“经验库”，让模型更懂用户习惯，减少重复交互成本。同时采用原子化组件和多智能体协同框架，将响应速度提升至1.5秒内，满足终端用户对“更快、更准、更直达”的体验要求。

以上分类或许并不严谨，就像阿里在To C方向上也有布局，酷开也在向B端市场拓展。

之所以采用三大流派的说法，在于他们构成了智能体生态的三角架构——平台、服务和体验，分别从技术生态、行业适配和终端场景出发，既有竞争，也有协作，一同推动着智能体从概念到落地再到规模化应用。

03 狂热与理性并存，智能体的可能潮向

多方力量的共振，让智能体成了当下最具想象力的风口。但历史经验告诉我们，风口和泡沫往往如影随形。

Manus意外走红后，一线大厂迅速跟进，不到一个月就“炮制”出了同样的产品。热度之下也暗藏隐忧：不少“智能体”只是对大模型API的简单封装，缺乏任务编排、长期记忆等核心能力，看似智能，实则“像却不灵”。

但不能因此否定智能体。

每次新技术周期的起始，或多或少都存在“泡沫先行”的现象，市场对概念的追逐快于技术本身的成熟，导致短期价值被高估，长期价值被严重低估，最终在狂热与理性的较量中螺旋式进步。

身处“概念已清晰、路径未统一”的前夜，我们尝试从理性思考的角度，“揣测”下智能体接下来的可能潮向。

1、垂直智能体将比通用更早落地。

通用智能体的问题普遍在于“强而不专”。相比之下，贴近业务、熟悉流程、拥有明确目标边界和行业知识图谱的垂直智能体，已经在医疗、教育、酒店、制造等场景中初步达到了“能上岗”的要求。

由此产生的一个挑战在于：单个智能体可以胜任简单任务，一旦任务链条稍复杂，就必须依赖多个智能体协同工作。

比如在日常生活中，可能涉及旅行规划、美食推荐、酒店预订等任务，需要在用户给出指令后，准确理解用户的意图，将需求进行拆解并分配给不同智能体进行完成。目前只有酷开的超级智能体展示了对家庭服务的智能化整合，其余大多数智能体还停留在手动调用单个智能体对话的阶段。

当用户提出“帮我规划下全家5人在深圳 3 日游的行程”这样的复杂需求，智能体可以一站式关联天气、交通、美食、酒店、景点和地图等服务，制定出一份详细的旅行计划，直接选好合适的机票、酒店，你可以直接扫码购票。

整合用户个性化意图识别、动态任务编排、多智能体协同等能力，或将成为智能体马拉松的第一个赛点。

2、属于硬件的机会可能大于软件。

当前关于智能体的讨论，话题主要是对软件形态的重构：从工具到助手，从应用到代理。一个更值得关注的现象是——智能体对硬件的影响，可能远远大于软件。可当智能体开始主导交互逻辑，硬件本身就成了“服务的入口”。

甚至可以预见：基于自然语言的交互，将重塑硬件的话语权，每一块屏幕都可能成为“服务中枢”。

在智能音箱上已经有了类似的趋势，用户关心的只有结果，不在乎智能音箱播放的是哪个平台的内容。有了智能体的赋能，服务的交付权将进一步从APP转移到具备感知与理解能力的硬件：

电视、闺蜜机等不再只是播放工具，而是一个家庭的AI控制中心；学习机的能力不再局限于批改作业、视频课程，教育智能体的“长记忆”精准记录孩子的学习轨迹，“快思考”实时解析薄弱点，“秒行动”生成个性化方案，真正实现“千人千面”的AI教育范式……

需要说明的是，以上只是我们研究微软、联想、酷开、IBM等企业的智能体战略后得出的浅见。

却可以笃定，智能体不会是单一产品，而是技术、交互、服务方式的全面重构，从通用大模型的“万能引擎”，到垂直智能体的“行业大脑”，再到硬件终端的“智能入口”，AI产业的结构性升级已悄然开始。

04 写在最后

留给智能体的难关还有很多很多。

通用智能体能否打破孤岛，形成可持续的开放生态；垂直智能体能否找准应用场景，从样板间走向规模化部署；以及人机协同的边界如何设定、数据安全与个性隐私如何平衡、多智能体之间的协同机制是否能像现实组织那样高效有序……都是智能体走向产业主舞台必须翻越的“能力之坎”。

当这些问题被一一回答，AGI将不再遥远。

借用红杉AI峰会上的共识：AI时代的胜利属于那些既深耕垂直场景、构建护城河，又能保持敏捷迭代、拥抱技术浪潮的行动派。