宜信财富：智能体热潮，工程系统决定生产力未来

2025年成为Agent发展的加速之年，从DeepSeek到GPT-4o、Claude 3.5的迭代，再到Manus、Devin等产品爆火，Agent迅速成为全球科技圈的核心风口。巨头重构战略、创业者争相入局，让Agent赛道热度空前。但热潮之下，C端产品虽密集涌现，真正跑通用户价值闭环的却寥寥无几，市场逐渐回归冷静：Agent究竟是范式重构还是新瓶旧酒？其核心门槛与确定性机会，成为行业亟待厘清的关键命题。

在过去一段时间，所有人都在讨论Agent，认为这可能是现阶段的一个重要议题，也是创业公司的难得发展机会。一个是Anthropic的Claude在编程能力上的表现，另一个是OpenAI ChatGPT的Deep Research功能。关于Claude，主要是它的编程能力。编程（Coding）是衡量AGI最关键的先验指标。如果AI不能规模化、端到端地进行软件应用开发，那么在其他领域的进展也会比较慢。全球首位AI程序员Devin｜图源：Cognition Labs关于Deep Research，它其实就是一个搜索Agent，帮我检索了大量的网页和资料，体验很好，极大地拓展了我的研究空间。做Agent这件事，并不一定要「以终为始」，一开始就瞄着完全自动化的Agent去做，它可以先从Copilot做起。在这个过程中收集用户数据、做好用户体验、占领用户心智，然后慢慢地转型。国内做得不错的，像Minus AI，他们最早的产品也是从Copilot形态做起的。Cursor 1.0的发布，基本上把一个原来看起来是Copilot（辅助驾驶）的产品，变成了一个完全的Agent产品。它能后台异步操作，有记忆功能，这正是我们对Agent的想象。其成长路径清晰：第一阶段聚焦自动补全功能，以高准确率打造心流体验；第二阶段推出代码重构功能，以平行修改模式降低用户预期门槛；第三阶段进化为后台运行的端到端Agent，实现异步交互交付结果。

Agent的真正门槛，或许并不在模型能力，而在其赖以生存的底层设施。从可控运行环境，到记忆系统、上下文感知、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，构成了Agent从「潮流玩具」走向「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。关键组件包括环境（虚拟机/沙盒、专用浏览器）、上下文（信息检索、工具发现、记忆机制）、工具及Agent安全。Coding是通往AGI的关键试炼场，因为Code数据干净、易闭环且结果可验证，有机会跑出数据飞轮，甚至可能拿走整个大模型产业阶段性90%的价值。好的Agent需具备可验证的回报环境、Agent Native设计逻辑，同时兼顾任务完成率、成本效率与用户粘性等核心指标。

Agent热潮并非虚火，但其价值兑现需跨越底层设施的核心门槛。从Copilot到成熟Agent的务实路径，再到Coding领域的关键机遇，行业正从狂热探索走向理性深耕。未来，唯有攻克基础设施难题、找准人机协作的精准定位，才能让Agent真正从工具进化为伙伴，释放其在生产力提升、产业升级中的巨大潜能，而这也正是创业者与巨头的核心竞逐场。

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