瑞承：通用与垂直，Agent的终局是分裂还是融合

近年来，随着大模型技术的快速迭代，Agent（智能体）正成为全球科技圈继大模型之后最快形成共识的新风口。从巨头的战略重构到创业赛道的狂热跟进，市场似乎认定这是下一个全民下注的方向。然而，在C端产品密集涌现、开发者为之狂热的背后，真正跑通用户价值闭环的项目却寥寥无几，越来越多的产品陷入“用老需求套新技术”的焦虑。当热浪逐渐退去，一个核心问题浮出水面：Agent究竟是一场范式重构，还是一次新的包装？

深入探究会发现，Agent的真正门槛或许并不在模型能力本身，而在其赖以生存的底层基础设施。从可控运行环境、记忆系统、上下文感知到工具调用，每一个基础模块的缺位，都是Agent从演示走向实用的最大阻力。这些底层工程问题，既是Agent从“潮流玩具”蜕变为“生产力工具”的最大阻碍，也恰恰是当下最确定、最高价值的创业蓝海。

在路径选择上，Agent领域呈现出“通用”与“垂直”的明显分野。通用Agent领域目前做得最好的是“模型即Agent”模式，即将大模型本身作为智能体核心，整合上下文、工具使用等组件，通过端到端训练实现信息检索、代码编写等基础功能。但这类通用需求基本被大模型公司主导，创业公司更适合从垂直领域切入。例如，后台工作中重复性强、高并发的标准化流程（如科研数据分析、文献检索），或前台需要7×24小时响应的语音交互场景（如物流沟通、医疗回访），都是垂直Agent的理想土壤。

值得注意的是，做Agent未必需要“以终为始”地追求完全自动化。许多成功案例显示，从Copilot（辅助工具）形态起步，通过收集用户数据、优化体验、占领心智，再逐步向自主Agent转型，是更务实的路径。例如，在代码开发领域，部分产品从自动补全功能切入，随着模型能力提升，逐步实现代码重构、后台异步运行等Agent特性，最终完成从辅助工具到智能体的跨越。

Coding（编码）被认为是Agent最具潜力的应用场景之一。编码环境规则明确、结果可验证，能快速构建数据飞轮，锻炼AI的核心能力。有观点认为，AGI（通用人工智能）可能最先在编码环境中实现，因为这里能让AI通过“万用之机”的特性构建和创造，甚至可能拿走大模型产业阶段性90%的价值。当编码门槛大幅降低，大量长尾需求被激发，可能引发“应用大爆发”——就像短视频工具让普通人也能创作内容一样，未来或许会有上亿“平民开发者”通过Agent实现创意落地。

底层基础设施的构建是Agent发展的核心命题。环境层面，虚拟机、浏览器、代码编辑器等“沙盒”为Agent提供安全可控的运行空间；上下文层面，记忆机制、信息检索工具、工具发现平台帮助Agent整合多源信息；工具层面，从简单搜索到复杂支付接口，构成Agent的“能力扩展库”。这些基础设施的完善，将决定Agent能否突破“演示陷阱”，真正融入生产生活。

当技术热潮褪去，市场终将回归价值本质。Agent的未来，不在于概念包装，而在于能否解决真实问题：能否让科研人员从重复劳动中解放，让企业降低协作成本，让普通人实现创意落地。那些专注于底层基建、深耕垂直场景、构建数据飞轮的探索者，或许才是这场智能革命的真正赢家。