当下，AI Agent依旧是最炙手可热的赛道。随着大模型能力突飞猛进，产品形态从聊天助手进化为“数字员工”，资本与人才也蜂拥而入。
然而，在这场看似繁荣的热潮中，真正落地并好用的Agent产品似乎屈指可数。
理想与现实的差距，引发业内深刻思考：Agent落地的真正卡点在哪里？是技术尚未成熟，还是路径选择出现了偏差......
在大模型能力日新月异的今天，Agent 又该走向哪里？
前不久，Atom Capital组织了一场中美 Agent 创业者的闭门沙龙，硅谷与大陆的一线实践者们分享了他们的实战经验。现场没有夸夸其谈，没有华丽包装，只有实实在在的教训、选择和机遇。
狂欢之后的冷思考：那些交了“学费”的实战教训
如今，Agent领域已有明显变化：从“目标”变成了“手段”。最初，大家谈论智能体基本只是描绘理想状态，而现在已经用Agent解决具体问题了。
随着大模型能力的不断迭代进化，让最初的创业者经历了一些挑战与教训。
现场一位创业者苦笑感慨，两年前做Agent的工程化工作，今年全被大模型吃掉了，算是交了“学费“。
在Agent爆发初期，他的团队为了弥补模型能力的不足，构建了复杂的外围工具链，甚至他的产品在 SWE-Bench测试中有两次冲到榜首。
但当Claude Code等新一代 Agent Model 问世，这些精心打造的系统瞬间失去了价值。
这并非个例，而是技术代际更替带来的普遍阵痛——当模型本身具备了强大的规划与工具调用能力，过去基于规则的工作流编排就成了多余的负重。
隐性知识的获取成为 Agent 落地的拦路虎
在2B领域，大模型能力已不再是主要瓶颈，真正的挑战在于如何让 AI 获得足够的上下文信息：
比如广告行业的创意标准、字节内部各小组迥异的 Golang 用法、不同企业对 ACV（年度合同价值）计算的自定义规则.....
正是这些未被记录的默会知识、口耳相传的共识性知识、沉淀在业务实践中的特殊规则，构成了AI难以穿透的 “隐性层”。
面对这些挑战，创业者们逐渐意识到：环境构建而非模型优化才是破局关键。
这个环境包含三个核心要素：让 Agent 在真实界面操作的执行能力、连接企业系统的数据与权限工具化能力、承载领域知识与使用习惯的上下文载体。
其中，上下文工程能力成为不会被大模型浪潮淹没的核心壁垒。
生死抉择：技术路线与商业化路径的战略选择
Agent创业路上，两个抉择几乎决定生死：技术上走Workflow还是Agentic路线？商业化上先攻KA还是SMB市场？
技术路线的选择在于匹配场景特性
工作流（Workflow）如同精密的流水线，在标准化场景中效率惊人。
有位创业者分享了订单处理案例：虽然订单格式千差万别（来自微信、邮件、系统等），但订单处理逻辑是固定工作流。采用Workflow处理订单效果显著，某制造企业部署后节省了十多个人力。
而 Agentic 模式更像灵活的特种兵，擅长处理数据分析这类多步骤、需要动态调整的任务。
但现实往往更复杂。许多团队曾犯下致命错误：在模型能力不足时，用Workflow简单化处理本应Agentic解决的复杂任务，导致方案缺乏灵活性。
当模型能力提升后，新进入者用纯 Agentic 方案实现降维打击。
但实际上，两条技术路线并非完全对立。企业过往积累的流程机器人、系统集成经验等资产，可以转化为 Agent 可用的工具，实现平滑过渡。
未来一段时间内，Workflow与Agentic将会长期并存，但价值重心正逐步向后者迁移。
商业化路径的选择考验的是对市场本质的理解
大客户（KA）确实诱人，预算充足、付费意愿也很强，但实施成本高、决策链条长，很多项目陷入 “试点成功却无法推广” 的困境。
中小企业（SMB）市场则呈现不同的机遇。现场的创业分享了服务案例，很多中小企业的CEO在看到Agent生成的数据分析报告时，会惊讶“这些数据自己从来没见过”。因为大多中小企业不会专门招聘运营分析人员，决策基本靠经验。
现在，AI 正将过去只有大企业才具备的专业运营能力实现“民主化”，这是企业级服务市场的巨大机遇。
对于创业者而言，分层并进可能是最优策略：用中小客户验证产品、积累标准场景；选择性能量化价值的大客户案例建立标杆。
通用Agent的困局与垂直领域的破局
“万能工具”的梦想正在破碎。
Manus作为头部通用Agent，曾凭借炫酷的Demo吸引了大量用户，获得极大的品牌效应。但这类Agent虽然可以面面俱到，但却很难样样做精。在具体的场景表现，智只能达到“及格线”，体验低于预期。
用户最终会转向专业Agent工具，比如做网站用专门生成器，写代码用编程助手......而通用Agent会沦为“一次性体验产品”，导致用户留存与付费转化率普遍较低。
现场一位创业者以在PPT Agent为例，讲述了深耕垂直领域的价值。
目前，如果说一般人做PPT能力60分的话，那么通用大模型生成PPT的能力仅四五十分。
而专注PPT场景的团队通过内容检索与排版视觉环节训练专用模型、补齐从美化到排版的完整工作流、对接企业知识库与品牌规范等优化策略实现突破，领先于通用Agent表现。
垂直化成功的核心在于理解场景的本质需求。PPT 制作的三大环节各有痛点：内容生成考验检索与综述能力，排版设计需要摆脱网页生成逻辑的束缚，数据可视化则要求精准转化图表类型。
这些场景细节的打磨，正是大公司不屑于做、创业公司可以建立壁垒的地方。
同样，红熊AI智能客服Agent在具体服务场景中达到98.4%的自助解决率，99%的准确率，核心指标超行业平均水平，也是因为其长期垂直领域的深耕。
人机协作变革：交互设计与多Agent协作的未来
Agent该像人一样操作电脑（GUI）还是直接调用 API？这个看似技术细节的问题，却是产品重要方向。
现场创业者们指出，当下，QA 测试Agent能像人一样打开浏览器测试网站，比如小红书发帖 Agent 能批量处理图片发布，但 GUI 本质上是为人类优化的界面，对 AI 并非最优解。
坚持 GUI 操作有两个现实考量：一是存量应用短期内无法全部API化，二是 GUI 承载的视觉信息能提供丰富上下文。
现场创业者觉得，当 Agent 视觉理解能力提升后，通过GUI获取的场景信息反而能提高复杂任务的处理准确率。未来随着视觉理解能力超越人类，GUI操作的价值可能重新凸显。
关于人与Agent交互问题，有创业者表示，交互“颗粒度”的设计会直接影响用户体验。
比如拿旅行规划场景来说，Agent既不能不问细节直接执行，不然回答准确性达不到；但也不能过多的追问用户，否则就会让用户感到繁琐，不智能，影响体验。
其实问题的关键在于，需要让Agent具备判断力，能精准理解用户需求，并且每次能够记录用户对计划的修改与反馈，逐渐理解偏好，在后续交互中主动应用这些知识，实现从“指导”到“授权”的协作升级。
对于当前多Agent架构落地困境，现场创业者们表示多Agent协作的难点主要在于上下文的精准分配。共享全部上下文会退化成单体 Agent，而分配不当则导致任务失败。
有效的解决方案是任务分解加专家模型组合：将复杂问题拆解后，由各领域专精 Agent 并行处理，再通过异步协作机制归并结果，关键是做到可观测和可回溯。
大模型时代的生存法则：差异化与技术拐点
未来，大模型会不会淹没Agent？沙龙现场表示，从Cursor与Claude Code的对比中或许可以看出答案。
Claude Code 代表“模型即Agent”的一体化路径，依托数据闭环与算力优势；而 Cursor 则深耕 IDE 环境，提供上下文供给与合规控制。
短时间里，两者会长期并存。但长远来看，护城河在于环境理解、学习记忆闭环、场景优化和协作标准。
未来，创业者需要紧盯四个技术拐点：
长期规划与连续行动能力的突破可能让“模型即 Agent”成为现实；
多模态深度融合将重构交互方式；
界面自动生成技术可能颠覆软件形态；
企业级上下文工程可能成为大公司难以切入的专业领域。
其实，不同大模型的特性差异也为创业公司提供了机会窗口。
比如ChatGPT擅长战略思考，Gemini适合详细设计，Claude规划与代码能力突出......基于此形成的Agent，在各方面的能力也不同，可以处理不同的场景任务。
所以，聪明的做法不是打造超级模型，而是编排这些特性各异的模型，让它们在合适的环节发挥优势。
记忆与学习：Agent进化的下一站
从交互设计到多 Agent 协作，所有挑战最终都指向一个核心：AI 的学习能力。
就像优秀秘书比老板更懂其需求，未来 Agent 的价值在于理解用户未说出口的偏好、掌握业务中未成文的规则。这需要突破当前 AI 的记忆瓶颈。
现场指出，从认知科学的记忆划分，有三种：概念记忆（是什么）、情景记忆（在什么情境下都经历什么）、程序记忆（类似肌肉记忆）。而当前随着大模型的发展，AI 在概念记忆上已表现不错，但情景记忆与程序记忆还是有些路要走的。
这是为什么AI在编程领域表现出色——代码库完整记录了开发过程，为AI提供了丰富的情景记忆。
未来突破可能需要四个方向的探索：过程数据的主动收集、人机协作轨迹的深度学习、场景化学习机制的建立，以及可持续的上下文演进能力。
而目前，红熊AI记忆科学技术的突破与应用，正式针对大模型先天性“失忆“缺陷，通过模拟人类认知机制，让 Agent 在具体应用场景中能够更加精准，更加智能。
最后，Agent赛道需要专注、深度与耐心
Agent创业正在进入深水区。技术光环逐渐褪去，商业本质愈发清晰。在这个阶段，成功将属于那些能够专注特定场景、深耕行业知识、构建环境能力的团队。
Agent不是短平快的创业赛道，现场一位经历了三年摸索的创业者总结道，“它需要技术能力、行业知识和商业智慧的三重结合。最快的路径往往是看起来最慢的那条——深入行业内部，理解真实痛点，构建解决方案。”
2025年，Agent赛道的窗口依然敞开，但入场门槛已大幅提高。表面繁荣之下，一场关于生存模式的深度探索正在展开。那些既懂技术又懂行业，既能创新又能落地的团队，最有可能在这场长跑中胜出。
智能体浪潮才刚刚开始，但游戏规则已经改变。从技术炫技到价值交付，从通用解决方案到垂直场景深耕，从替代人类到增强人类——这才是Agent创业的真正未来。
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