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人人都是产品经理

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2025,Agent生死竞速
光子星球 · 2025-01-09 · via 人人都是产品经理

2024年,Agent技术在大模型的推动下迅速崛起,成为连接大模型与实际应用场景的重要桥梁。然而,随着大模型的光环逐渐褪去,Agent行业也面临着新的挑战和机遇。本文将深入探讨Agent技术的发展现状、市场供需关系以及未来的发展趋势。

2024年Agent崛起的背后,既是技术狂飙的产物,也是大模型跌落神坛的伊始。

大模型的光晕正在逐渐消散。

“2023年,大家普遍觉得要买一个大模型,很多人热衷于训练自己的大模型。但训练完了,怎么用起来,大家一头雾水”,本质在于大模型呈现的是底层能力,像水电煤一样的存在,“不是产品”。

上述行业内人士对“用大模型”的定义为:不能停留在打开ChatGPT、Kimi提问问题,而是AI能够为企业降本增效。

如果说前年的主题是“大模型爆发”,去年的主题则是“大模型落地”。人们逐渐意识到,光靠模型强远远不够,怎么用起来才是“卡脖子”问题。Agent承担了连接大模型和场景的中介作用,特别是AI工作流真切地让行业看到了落地的路径。

有人认为“Agent主要解决了部分B端交付的老大难问题”,也有人评价“模型公司对外销售卖解决方案就是在选Agent”。

Agent让云端的大模型开始“接地气”,“大模型+Agent”成为了To B的新时髦。

LinkAI联合创始人&COO苏晨星对Agent行业热度有强烈的感知,“大概2023年6月份左右,我们刚进入市场时,做Agent工具的企业算上我们,国内只有三家。直至去年下半年才开始变得越来越多,甚至出现了供大于求的趋势”。

据企查查显示,1-3年内,智能体相关的新成立企业有200多家。

“混沌初开”一词精准地道出了整个Agent市场现状。玩家身份鱼龙混杂,大厂、AI小虎、创业公司纷纷下场。在没有制定标准的前提下,行业的整体跨度特别大,突出表现在客单价上,从数千元到上千万元不等。

“现阶段Agent仍是伪概念,中间态产品,真正的Agentic AI充满想象。”

一、供需关系

年末,某家公司2B业务负责人预备为即将上新的Agent产品定价,他透露“相当便宜”,价格直接狙击大厂,“算法3500元,研发2500元,都能打八折”。

这样的情况在当前Agent市场极其普遍,不同于大模型的“明码标价”,Agent的价格体系十分混乱。据苏晨星介绍,Agent的客单价在数千元到上千万元不等,光谱分别对应着个人开发者接到的零散单子到政企项目大单。

从两头的供需关系出发,可能方便理解国内Agent发展现状。这里我们仅讨论To B端的Agent交付,需求驱动着Agent的快速落地。这里面存在着两条主线:自上而下和自下而上。

苏晨星认为完全相反的决策链路决定了Agent的客单价。自上而下一般对应着政企客户,他们的逻辑是智能化转型任务驱动,倾向于先采购再去理清要在哪些场景和业务上落地。因为要完成硬性指标,所以在预算上比较宽松,动辄就是数百万级的项目,这就打开了Agent市场的上限。

自下而上的决策链路中,关键性的人物是那些中小企业“吃螃蟹”的人。他们对技术和实操经验有一定的积累,清楚地知道Agent落地将产生的效果,由其决定是否采购以及采购哪些AI产品来解决业务场景中的问题。因为需求前置,带着问题意识去购买,这部分人群的预算一般不是很高,但由于量大,仍然撑起了Agent市场大半份额。

需求决定供给,根据承接需求的能力可以分为四层。金字塔顶端是百度、阿里、火山、腾讯等大厂,云和模型基建最完善,拿单金额最大;往下是科大讯飞、智谱等厂商,基建相对完善,但在承接部分超大政企客户时稍显无力;第三层是澜码、实在智能、Dify、LinkAI这类转型或新兴的Agent公司,集中服务于中小企业客户;最后一层是个人开发者,使用工具可以满足一些简单需求。

跟AI四小龙的CV时代相比,大模型让To B的日子好过起来一点,项目平均客单价从几十万抬到了几百万。在业务人员看来,Agent解决了CV时代B端交付难的痛点。以前是无数个小模型叠加起来服务一个业务场景,现在是”大模型+小模型”,两者是泛化能力和精准度的组合,Agent在其中起到了连接的作用,以低代码项目形式快速搭建起一个应用供客户使用。

不过随着时间的推移,所谓的“大单”也变得越来越少。有行业内人士向光子星球反馈,早期智谱一个To B项目轻松就报千万以上,内容大致是模型加微调,但到今天已经报不上去了。

包裹着Agent外衣的“大单”,看似是软件应用,实则是一揽子解决方案,包括了云服务、模型、硬件、工具层、行业知识以及售后服务。这意味着大单市场竞争具有隐性门槛,在客户“不差钱”的情况下,谁的基建越完善,服务体系越成熟,谁就越有竞争力,最后的胜者基本锁定在了大厂中间。

六小虎中智谱在B端冲得最猛,官方透露数据,2023年全年大模型合同总计3.5亿元。其副总裁陈雪松曾在阿里云和旷视供职,有着丰富的To B业务经验。据业内人士称,智谱一开始就敲定了B端方向,招揽了大量原旷视离职人员开拓大模型B端市场,路线上同样延续了上个时代“软硬一体”的思路。

不过,先天的体弱令智谱无法冲破第二梯队的壁垒,不少人都对光子星球传递出“智谱未来有上市打算,商业化压力沉重”。上述人士透露,智谱最新的重心转移到了信创上,主动适配华为H920B。

“信创的投入成本不算低,但其他AI厂商还都没做,智谱选择跟华为一起拿单不失为一种选择。”

二、大厂之下

大模型的站位已经清晰,具备提供模型能力的厂商寥寥无几。无论是第一梯队还是第二梯队的玩家本质都在以Agent为抓手开拓云和大模型市场,Agent是开胃前菜,云和大模型才是主菜。

抛开争夺的一二百家企业,中国剩下的几百万中小企业在Agent应用的需求还没被完全看到,苏晨星认为未来大量的需求仍然能养活目前处于第三梯队的Agent应用和服务企业。

LinkAI是跟随Agent一起崛起的一家创业公司,从把大模型接入微信生态对话的开源项目起家,产品一路从最初的对话助手进化到到包括多模态大模型聚合服务、RAG知识库与Chat BI数据库、插件工具、Chat Bot与工作流搭建等在内的零代码智能体搭建SaaS产品。

据苏晨星介绍,服务中小型企业的Agent产品可以分为两类,一类是纯工具型产品,一类是含业务场景属性的产品。纯工具型通用性高,团队投入比较轻,一般不需要销售团队;而含业务场景属性产品交付重,需要时间滚雪球式地积累行业经验。权衡之下,LinkAI做了取舍,重头放在做通用型SaaS产品,剩下一小部分在营销、电商等场景做客制化服务。

LinkAI是这波Agent小而美创业公司的一个缩影,一方面通过标准化产品交付快速形成商业化收入,另一方面也为其同时对接大厂和连接B端客户留下了空间。

据LinkAI披露,自2024年初开始商业化,纯SaaS的订阅收入部分超过200万ARR,其中70%的收入来自于开源项目自然转化以及PLG的口碑传播;To B项目制的确认收入也已超百万元,订单则更多。

近期,LinkAI开启了与百度的合作。合作推进的方式有两种,一种是上架百度云应用市场,供百度的客户使用,也可以导流给自身产品,完成转化;另一种则是与百度合作To B项目,为其提供Agent工具层和跨渠道的能力。

即使大厂有专门的智能体搭建平台仍要与创业公司合作,考虑的因素很简单。与其跨部门协调,不如直接引入第三方合作更高效、节省时间。Agent仅占大单很小一部分,投入和产出不成正比,但创业公司几万块钱就能达到比较好的效果。创业公司跨生态的灵活性也是大厂看重的优势之一。

正因如此,在Agent创业公司心中,自然地与大厂划分出了业务和利润的界限。事情似乎并未朝着既定轨道发展,最大的不确定性来自字节火山引擎。

在上次发布会,火山引擎重点介绍了HiAgent,一款面向企业开发大模型应用和 Agent的产品。其对Agent应用搭建定义与市面上创业公司大致相同,可以视为直接竞品。

来自火山引擎副总裁张鑫的官方解释,“如果把豆包大模型比作Android,那么 HiAgent就是企业调度系统能力开发应用的SDK(软件开发工具包)”。

据接近火山引擎的内部人士表示,他们内部考核指标发生了变化,“除了豆包模型在客户方部署后有没有用起来外,还要看落地了几个Agent场景”。

曾经的扣子已经蒙上了一层阴影,叫好不叫座,C端换不来收入,团队被裁撤后并入到火山引擎的To B业务线也没有看到明显起色。HiAgent这回直接瞄准了企业客户,竞争力如何还待检验。

三、AI SaaS

现在市场上对Agent的定义大同小异,例如火山引擎对专家级Agent应用的定义为“私有数据+大模型+Advanced RAG+Workflow”。

在谈及Agent之间的差异性时,很多人都提到了一个关键词:行业属性。苏晨星给我们举了一个例子,在电商客服场景,客户首先会拿到一个通用型的产品,在其基础上,他们会针对不同产品做微调,依据模板一键复制相关行业工作流。业务层面也有相关培训,指导客户写提示词、搭建工作流,支持其导入相关行业数据、搭建知识库等等。

就目前而言,智能体仍是一个伪概念,“目前的产品形态不是终局,而是整个行业的中间态”。

大模型让Agent的能力边界得到了前所未有的扩展,但从定义出发,现在的Agent没有自我反思和自我规划能力,仅仅是按照编排好的流程去执行任务。虽然大家普遍认为未来1-2年,“大模型+Agent”会成为主流范式,但现阶段其本质仍是低代码产品。

“以前去推广低代码,大众的认知和接受程度不高,现在有了大模型的宣传普及,人们对Agent产品的探索欲和接受度有了明显的提高”,苏晨星道。

中间态的判断也符合整个技术路径发展方向,整个行业正在从“AI Agent”向“Agentic AI”时代转变,强调执行单个场景任务的效果上升为自主规划、决策和执行任务的综合性能力。

把Agent放置于另一个维度讨论是老生常谈的SaaS。当前,除了项目制,Agent的主要的商业模式还是订阅制。

在国外,Agent为SaaS市场的融资和商业化注入了新的活力。宽松友好的环境也吸引着一部分中国Agent企业出海。据悉,LinkAI近期正在筹划中,预计本月底将灰度上线海外产品。

在国内,一部分传统的SaaS厂商开始寻求转型,在原有的产品加入AI能力,迭代更新。转型AI SaaS,产生了新的困境:叠加AI成本后,单价上去了,但也削弱了和一些“AI native”Agent产品的市场竞争力。相似功能产品,用户更偏向于低价。

苏晨星表示,对SaaS市场来说,AI可能是一半一半的存在。诸如数据分析、客服等场景非常适合大模型。这部分市场可能会被AI替代,但剩下一部分专业型的传统SaaS依然有不可替代的作用。

“大模型看不着摸不着,Agent其实提供了快速试错的机会。适合业务的,快速引进转型;不适合的,坚持原来那套。”

撰文 | 郝 鑫 编辑 | 吴先之

本文由人人都是产品经理作者【光子星球】,微信公众号:【光子星球】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。