在中国做AI难，做AI Agent容易

进入2025年，AI已经从一个前沿概念，变为驱动生产力变化的核心工具之一，并以一种前所未有的方式，影响着全球的商业社会。从企业的战略规划到员工的日常工作。

而中国的人工智能产业呈现出一种特别的景象：一方面，虽然出现了Deepseek这样的“黑马”模型，但在以大语言模型（LLM）为代表的基础AI技术研发上，中国企业仍然面临着技术追赶、成本高昂、人才稀缺的挑战，可谓“炼AI难”。

但当我们将目光转向AI Agent（人工智能代理）时，会发现凭借独特的市场环境和产业基因，中国正迎来一片充满机遇的领域。甚至可以说在中国，做Agent是一条更为容易的坦途。

什么是AI Agent？

从“数字助理”到“数字员工”的进化

要理解AI Agent，我们可以从一个具体的应用场景说起。

想象一下：你是一家电商公司的运营经理，明天上午10点需要针对上周销量意外下滑的爆款商品“xx智能降噪耳机”开一个紧急复盘会。

你需要手动登录公司的ERP和BI系统，导出销售数据、用户画像数据和库存周转数据；然后，打开天猫、京东等竞品页面，逐一查看对手们上周的促销活动、价格变动和用户评价；接着，刷微博、小红书和知乎，搜索最新的用户口碑和负面舆情；最后，将所有杂乱的信息整理、分析，并耗费数小时制作成一份逻辑清晰的PPT报告。再登录OA系统预定会议室、发送会议邀请。

整个过程，至少占据你半个工作日的时间。

现在，有了AI Agent，你只需要打开系统，下达一个指令：“帮我准备一下明天上午10点关于‘智能降噪耳机’销量下滑的复盘会，分析原因并给出初步建议，然后组织会议。”

接下来，这位“数字员工”便开始按照下面的流程自主工作：

1.理解与规划：迅速理解核心目标，“开一个成功的复盘会”。将这个任务自主拆解为一系列清晰的子任务：①分析内部销售数据；②调研外部竞品动态；③收集全网用户反馈；④整合信息生成分析报告；⑤提出初步解决方案；⑥预定会议并通知相关人员。

2.调用与执行：自动调用公司内部数据库的API，获取所有相关数据并进行多维度分析；启动网络爬虫，在几分钟内抓取了所有竞品的公开信息；连接到舆情监测系统，汇总了上千条用户评论并进行情感分析；调用预设的PPT模板，将所有图表、数据和结论自动填充进去；最后，访问公司OA系统，找到了所有相关人员的空闲时段，预定了会议室，并发送了附带PPT报告的会议邀请。

半小时后，一份详尽的分析报告和会议安排通知便出现在你的桌面上。更重要的是，它还会记录这次任务的流程和结果，方便下周你做类似的复盘。

在这个场景中，AI Agent的核心价值得以彰显。它不再是被动响应指令的工具，而是一个能自主理解目标、规划复杂步骤、调用多样工具、并最终完成任务的智能体。

一个典型的AI Agent架构通常包含以下几个核心模块：

第一，感知模块：Agent的“五官”，通过API、传感器、数据库接口等方式，接收来自数字世界或物理环境的各类信息。

第二，决策模块：Agent的“大脑”，基于其内部的知识库、工作流模型和强大的推理能力，对感知到的信息进行分析、判断，并规划出实现目标的最佳行动路径。

第三，行动模块：Agent的“手脚”，负责执行决策模块制定的计划，通过调用API、操作软件、控制硬件等方式，与外部世界进行交互，产生实际影响。

第四，学习与记忆模块：Agent自我优化的关键，它能从每一次任务执行的成功与失败中学习，不断优化自身的知识库和决策模型，形成长期记忆，变得越来越“能干”和“聪明”。

AI Agent的商业逻辑：

从“陪聊”到“办事”的价值跃迁

AI Agent的商业逻辑，与我们熟知的ChatGPT或传统AI Chatbot（聊天机器人）有着根本性的区别。如果说后者的商业价值主要体现在“信息服务”上，那么AI Agent的核心价值则在于“流程自动化”。

与普通AI Chatbot的根本区别在于，它从“回答问题”（Answering）升级到了“解决问题”（Acting）。

传统的聊天机器人，无论多么智能，其能力边界都被限制在“说”，它无法真正“做”，无法操作公司的CRM系统，也无法帮你下单买咖啡。而AI Agent的核心能力正是打通这些数字世界的“隔墙”，在不同的软件和系统之间穿针引线，完成实际的工作流。

因此，AI Agent的商业化逻辑更接近于SaaS（软件即服务）的一个重要升级版本——RaaS (Result-as-a-Service，结果即服务)。企业客户购买的，不再仅仅是一个需要人去学习和操作的软件工具，而是购买一个能直接交付业务成果的“数字生产力”。

这种模式显然很有吸引力，因为它直接与企业的核心利益（降本、增效、创收）挂钩。

在中国，“炼”AI大模型难

“做”AI Agent易

在中国，投身人工智能事业的企业家们一定可以深刻体会到，在基础大模型层面，“炼”出一个世界顶级的模型，是一条极其艰难的道路。

首先是高昂的研发与训练成本。训练一个与GPT-4规模相当的基座模型，其算力成本、高质量数据获取成本和顶尖人才薪酬，是一个天文数字，动辄数十亿甚至上百亿人民币。只有少数几家科技巨头有能力参与其中。

其次是核心技术与人才的差距。尽管中国的大模型在性能上正奋力追赶，但在模型的原创性架构、底层算法创新以及解决“幻觉”等核心技术难题上，与世界顶尖水平仍存在一定差距。同时，全球范围内的顶尖AI科学家和架构师是稀缺资源，人才的争夺异常激烈，国内面临着结构性的人才短板。

供应链的潜在风险：高性能AI芯片是训练和推理大模型的“心脏”，而中国在高端芯片的设计与制造环节仍存在“卡脖子”的风险。国际地缘政治的变动，给AI产业的底层硬件供应链带来了不确定性。

但与此同时，如果我们将将视角从“炼模型”转向“用模型”，那么中国独特的市场环境赋予了AI Agent从业者许多得天独厚的优势。

海量且复杂的数字应用场景：中国拥有全球最庞大、最活跃、也最“内卷”的数字经济生态。从电商、外卖、短视频、网约车，到工业制造、智慧城市、数字政务，几乎所有行业都完成了深度的数字化改造。这意味着AI Agent拥有了丰富且真实的实践场景。一个能在中国复杂的电商环境中熟练处理营销、获客、直播、客服到履约全流程的AI Agent，其能力将远超在简单环境中训练的同类。

第一，是“应用驱动创新”的技术路径。

中国科技企业更具备实用主义精神，信奉“应用为王”。我们可能不执着于发明最根本的“锤子”，但我们最擅长找到各种各样的“钉子”，并用最快的速度把它们高效地敲进去。利用国内外优秀的开源模型或商业模型API作为技术底座，然后迅速结合本土化场景进行微调和应用开发，打造出真正能解决问题的AI Agent产品，这是中国企业更擅长的。

第二，是完善的数字基础设施。

发达的移动支付、高效的物流网络、普及的云服务以及丰富的API生态，为AI Agent在中国市场完成“端到端”的任务闭环提供了坚实基础。一个旅行AI Agent在中国可以轻松地实现从规划、订票、支付到入住的全流程自动化，这在很多支付和信用体系尚不完善的国家是难以想象的。

第三，是政府政策的引导与支持。

中国政府高度重视人工智能的应用落地，大力推动“人工智能+”行动，鼓励AI技术与实体经济深度融合。在推动产业数字化转型和“数字政府”建设的过程中，为AI Agent的应用创造了大量的市场需求和政策支持。

目前中国的AI Agent赛道已经呈现出应用场景百花齐放的态势。互联网巨头（如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动）正利用自身庞大的业务生态，将Agent作为串联内部服务的“神经网络”。例如，阿里巴巴的“通义千问”正逐步演化为能够整合其电商、金融、物流等复杂业务的超级Agent。

更值得关注的是，一大批垂直领域的创新企业正在涌现，它们将AI Agent的价值深植于具体的行业土壤中。

例如，中科视语融合视觉与语言，让智能体深入交通等实体经济领域解决复杂问题。卓世科技则深耕医疗，“AI家庭医生”能模拟专业工作流，提供个性化健康管理。而斑头雁作为“赋能者”，提供低代码开发平台，让企业能像搭积木一样快速构建自己的Agent，极大地降低了技术门槛。

这三者分别代表了深入实体、深耕垂直和平台赋能三大发展方向。

总结

与在基础层AI研发上所面临的挑战形成鲜明对比，AI Agent在中国正迎来发展的“春天”。凭借着全球独一无二的庞大数字应用场景、深植于企业家精神中的“应用驱动创新”文化、以及完善的数字化基础设施，中国企业在“用好AI”这件事上，拥有着独特的优势。从赋能平台的兴起，到垂直行业的深度耕耘，我们已经看到，中国的AI Agent产业正走出一条务实、高效的发展路径。

对于许多中国的科技企业和投资者而言，与其将全部资源投入到基础模型的竞争中，不如将目光更多地投向AI Agent的应用领域。因为在这里，许多待优化的业务流程和未被满足的用户需求，都为AI Agent提供了发展的空间。机会，正在显现。