各家已经把比拼转向了场景化落地能力上的较量，甚至拉上客户一起来站台。
作者丨巴里
编辑丨关雎
图源丨Midjourney
近期，Manus宣布退出中国市场后，AI智能体（Agent）赛道、尤其是通用型Agent领域，再次成为行业热议焦点。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎在社交平台公开发表观点，今天的Al Agent创业非常像互联网早期的个人站长，DeepSeek总结的当年从个人站长起步，最终成长为有影响的互联网公司的案例，今天的Al Agent创业者值得参考一下。
有网友在评论区表示：“问题在于能不能有黏性。终局里，大模型最后一定会吃掉所有Agent，但是很多中间离场的玩家也可以满载而归。”对此，朱啸虎直言："大模型会吃掉90%的Agent"。
那么，创业公司做Al Agent、尤其是通用型Agent机会还有多大？到底什么样的项目更受投资人青睐、更有希望跑出来呢？
面对巨头，创业公司做通用Agent难度较大
“尽管业界对能否实现严格意义上的AGI仍存在分歧，但大家对Agent能否提升行业生产力或改变生产关系已基本达成共识，我们对此并无疑虑。”日前在联想创投2025 CVC创投周上，联想集团副总裁、联想创投管理合伙人王光熙在谈及Agent赛道时表示。
首先，如何定义Agent是关键。
从某种意义上说，做垂直AI应用的公司最终可能走向Agent化。如果将Agent定义为能够相对全链条、全自动地像数字员工一样，端到端解决长线程问题，并通过高级别语义对话进行修正和实践，那么未来大部分AI应用（无论是个人还是企业级）都可能Agent化。
王光熙非常相信这一趋势将会发生。
其次，从机构角度来说，他并不会在意个别公司或明星项目的成败。在互联网和移动互联网的发展浪潮中，既有成功的明星公司，也有失败的案例。一家公司的成败并不能代表整个赛道的前景。
目前，大部分公司都不一定自己做基模（基础模型），但是基模能不能解决所有问题仍面临挑战。
他指出，在海外市场，美国很多的垂直类AI SaaS在法律、医疗等领域已显现明显进展，无论是融资、团队发展还是客户订单量都表现突出。AI编程等领域也已切实落地——美国互联网和IT大厂一边高喊“All in AI”，一边裁员，恰恰说明AI已经能替代部分编程工作。当然，距离完全自主的Agent仍有阶段性差距，但自动化工具（如更高效的编程助手）正在逐步实现更多功能。
中国过去在消费类APP领域一直表现优异，但国内Agent的机会未来会怎么样、以什么样的方式呈现还存在风险和挑战。
王光熙认为，企业级Agent市场还是挺有机会，但通用类Agent确实难度较大。像阿里这样的大厂兼具模型和流量优势，通用类产品的创业公司难度更大，但这并不意味着没有机会。历史上，每一次技术革命都会催生新巨头，尽管类似万里挑一的概率极低，但可能性始终存在。
投资人更看重扎根垂直行业、兼顾国内外市场
那么，未来到底什么样的Al Agent项目能够真正跑出来、能够实际落地，就成为了大家关注的话题。
王光熙分享了一段今年看项目的经历：上半年，我们关注到一个特别早期的商业营销类Agent项目，团队非常年轻，成员并非纯大模型技术背景出身，但他们深度了解垂直行业——对行业生态、隐性规则的Know-how理解透彻，且擅长将这些复杂的行业规则转化为软件层面的抽象化、结构化设计，最终落地为优质的AI软件。他们的产品雏形推进速度很快，我们看过之后认为确实能解决实际问题。
他指出，这类项目的核心壁垒在于行业数据飞轮效应：虽然初期进入门槛不高（外行可能觉得“了解行业规则就能做”），但一旦积累起客户和数据，后续的黏性、产品闭环迭代会形成独特优势。
不过需注意，技术壁垒并非这类项目的核心——模型能力受限于基模进展，他们能做的是将数据驱动的模型优化、微调做到极致，而这一过程高度依赖快速商业拓展，不仅是拿订单，更要实现客户数据沉淀、黏性提升与产品迭代的正向循环。
在早期项目估值方面，王光熙更看重团队能否兼顾国内外市场。
国内与海外市场各有特点，尤其是软件和AI应用领域，若能同时利用国内资源并开拓海外市场，其价值会显著放大。短期来看，出海能力尤为关键——能否在全球范围内快速积累数据、用户并拓展商机，对AI应用类项目尤为重要。
这类项目的另一大特点是行业Know-how壁垒的独特性。每个垂直领域看似没有明显门槛，但实际差异极大：比如数字人、数字图像领域，真正做过与没做过的团队，在技术产品化、运营落地上的差距非常显著。
以“随幻科技”为例，他们长期深耕数字传播行业，在此基础上将AI技术融入原有产品进行升级迭代，这类项目就更有潜力。
不同Agent项目的立足点和切入点各异，这也是王光熙认为未来市场会“百花齐放”的原因——基模不会吞噬所有边际价值，多元化的行业组合（能耗、竞争力、数据、资源等独特配置）会催生多样化机会。尽管单个项目的成败仍存不确定性，但这一判断在国内和美国等主要创业市场已形成高度共识。
40%智能体项目因商业模式不清晰将被市场淘汰
之所以围绕Al Agent的讨论再度掀起热潮，与Manus退出中国市场的消息不无相关。
时间回溯至2025年3月，通用Al Agent领域的明星公司Manus凭借一段演示视频迅速蹿红。
视频中，Manus智能体展示了自动筛选简历、分析股票、规划旅行等复杂任务处理能力，其表现堪比人类专业人士。这段视频在科技圈引发轰动，内测邀请码一度一码难求。
硅谷顶级风投Benchmark率先领投7500万美元，公司估值随之飙升至5亿美元。媒体竞相将其誉为"下一代人机协作范式"的开创者。
产品发布首周，Manus便吸引200万用户预约注册，内测码在二手交易平台被炒至10万美元天价。市场普遍认为，AI领域即将迎来继ChatGPT之后的又一爆发性增长节点。
然而，市场热情消退的速度同样惊人。短短四个月后，随着用户体验深入，Manus的实际表现与宣传视频之间的差距逐渐暴露。访问量开始逐月下滑，热度迅速衰减。
业内分析指出，Manus的核心技术存在明显短板——其智能体并非基于自主研发的大模型，而是依赖OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude等第三方模型，自身仅通过封装实现功能集成。
这种模式被业界讽刺为"AI套壳智能体"：虽然能够拆解任务流程，但在执行环节高度依赖预设的RPA（机器人流程自动化）规则，一旦遇到超出预设范围的复杂场景便会直接卡壳。
Manus的困境并非孤立事件。另一家明星Agent企业澜码科技早在2025年初就因融资断裂导致员工薪资停发数月，目前正寻求并购机会以维持运营。
而如今，一批更加专注于解决实际应用场景、垂直行业的Al Agent在今年的2025世界人工智能大会（WAIC）上纷纷亮相，甚至拉上客户一起来站台。
例如，阶跃星辰聚焦智能终端Agent的方向，重点布局汽车、手机、IoT设备等关键应用场景，已覆盖国内超过一半头部国产手机厂商，深度合作打造手机 Agent体验；甚至拉上了吉利一起站台推出了AI智能座舱，实现行业内端到端语音大模型首次量产上车。
另一方面，阶跃星辰正在拓展垂直行业的应用，与金融财经、内容创作、零售等领域的行业头部公司深度合作，共同打造面向C端的场景化应用，比如在城市治理方面，与上海电信打造出城市服务新标杆——数字电话亭，为这张城市名片注入AI能力，在数字公话亭里提供AI助老、AI文旅、AI政务等功能。
月之暗面则低调展出其主力模型Kimi2，主打代码能力和Agentic任务处理，定位更偏向面向开发者的效率工具型模型。
百望股份与沐曦科技联合发布的"一带一路"交易合规智能体，则瞄准跨境贸易场景的合规管理需求；意言科技的工业智能体平台"泰然AIP"探索制造业数字化转型，通过AI技术帮助工业企业实现降本增效；蚂蚁数科则发布金融推理大模型与Agent深度整合方案，推动金融服务智能化升级；壹沓科技发布了供应链领域首个具备自主规划能力的垂类AI智能体（Agent）平台——运小沓数字员工4.0。
可以说，Al Agent如今的竞争已从技术参数比拼转向场景化落地能力的较量。无论是消费电子、汽车、城市治理，还是金融、制造、贸易等领域，能够解决具体行业痛点、实现商业闭环的项目更受投资人和市场青睐。
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