广东
21世纪经济报道记者 雷晨
如果说2025年是AI Agent从技术概念走向大众认知的一年，那么到了2026年，行业的讨论重心已经明显偏移。市场不再执着于智能体有多聪明，而是关注它究竟能创造多少真实价值；企业也不再比拼模型参数，而是算一笔投入产出账。
近期，21世纪经济报道专访了中科紫东太初CTO张家俊、红松集团首席运营官丘晖与中国银河证券计算机行业首席分析师吴砚靖。
三位受访嘉宾认为，AI Agent正经历从“智商竞争”转向“生产力竞争”的关键节点，决定行业未来格局的不再是谁拥有更强的模型，而是谁先解决好安全性、专业性和商业化落地问题，让智能体真正嵌入企业经营和产业运行。
2026年以来，“龙虾”（OpenClaw）成为AI行业的热词。在张家俊看来，OpenClaw对智能体产业的标志性意义，某种程度上类似当年ChatGPT对大模型的推动——后者让大模型从实验室走向大众，前者则推动AI Agent从简单的内容生成和陪伴，向真正的个人助手演进。但他同时指出，智能体从“会聊天”到“真干活”，远比外界想象复杂。从技术底层看，OpenClaw并未带来范式革命，核心依然依赖大模型能力，但它的价值在于让大量用户第一次直观感受到AI Agent的实用性，加速了向真实场景的渗透。
一旦进入严肃生产场景，智能体面临的挑战便迅速升级。张家俊举例说，许多重要场景不能直接使用通用智能体，原因集中在安全性和专业性两方面。智能体拥有较高权限，缺乏有效控制时可能引发数据泄露或误操作，企业难以承受此类风险；同时，通用智能体擅长文档处理和搜索，但在科研创新、工业研发等高价值领域，还必须能调用专业工具、理解专业流程并自主选择最适合的工具链。张家俊认为，只有当智能体同时具备安全性、专业性和可信度这三项能力，才真正具备了从“智商”迈向“生产力”的基础条件。
企业是否愿意为AI买单，最终仍要回到投入产出比。红松作为银发科技领域的代表企业，较早探索AI应用落地。丘晖介绍，2023年起公司持续跟进大模型发展，到2025年已全面接入主流模型，同时自研多个面向中老年群体的AI应用，覆盖课程辅导、语音陪伴、内容创作等场景。典型案例是红松笔记功能——用户上传照片或生活记录后，AI自动生成适配场景的文字，并结合时间、地点、情绪等信息优化表达，甚至匹配诗词或影视台词。银发用户对此接受度较高。
在模型选型上，红松并未绑定单一模型，而是采用多模型并联和场景化路由，按任务需求灵活调用。这背后是现实的ROI考量。丘晖坦言，企业衡量AI价值不只看节省成本——降低重复劳动只是部分收益，更关键的是提升用户价值。对用户运营型企业而言，AI最大意义在于增强体验、提高留存率和复购率。银发经济领域用户生命周期长，红松已有续费超过五年的用户，留存率每提升一个百分点，长期价值增长显著。“我们的逻辑不是单纯看省了多少人，而是看用户价值密度提高了多少。”丘晖说。当智能体帮助企业更深入理解和服务用户时，其意义已超越传统效率工具。
吴砚靖判断，未来几年AI Agent对传统产业的重塑空间仍然巨大。
她提出三个判断行业是否会被AI优先重塑的指标：能否形成高质量数据闭环、任务结果是否可量化、业务流程是否具备高频执行特征。满足这些条件的行业更易实现AI原生应用落地。过去软件公司出售功能模块，靠License或席位收费；而随着AI Agent承担具体任务，市场开始向“结果付费”模式转变。未来企业购买的将是一个能直接创造结果的数字员工，衡量标准从软件功能转向任务完成效果和Token调用规模。
从技术突破到商业落地，从能力展示到价值创造，AI Agent正完成一次重要转身。而这场转变的真正看点，或许并非模型变得更聪明，而是AI开始像员工一样创造价值，并逐步参与企业利润的形成过程。
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