智能体时代，AI正从“神坛”走向“人间”
文 | 伯虎财经，作者 | 楷楷
从通用大模型到行业大模型，人工智能的新风口开始吹到了 AI 智能体 ( AI Agent ) ，AI 开始从 " 神坛 " 走向 " 人间 "。
近日，多个科技巨头都带来了以 " 智能体 " 为代表的 AI 应用，蚂蚁集团发布了三款 AI 新品并推出独立 AI 原生 App" 支小宝 "，同时启动支付宝智能体生态共建计划，推出智能体开发平台 " 百宝箱 "；
腾讯元宝品牌智能体专区正式上线，首批邀请了 11 家合作伙伴入驻，包括同程、微盟、华润三九等，共同打造精品 AI 智能体应用生态；OpenAI 也被曝计划在今年秋天推出代号 " 草莓 " 的全新 AI，对进一步打造智能体具有重要意义。
科技巨头的新动作似乎都在传递一个信号，那就是在 AI 商业化的过程中，服务于普通大众的 " 智能体 " 正在成为行业普遍看好的应用方向。
在智能体加速落地的当下，围绕 " 应用 " 的竞争也将变得更加激烈，不同企业该如何卡位竞争？想要打造智能体的 " 超级生态 "，大家还需要往哪个方向努力？
01 科技巨头卷向 " 智能体 "
随着 ChatGPT 的爆火，" 智能体 " 概念开始引起行业的广泛关注，它就像曾经存在于科幻片中的智能助手，可以根据人类的指令来执行任务，并通过搜索、分析、调研实现自主理解，最终不断优化反馈内容。
但 AI 的发展并不能一蹴而就，在过去一年，各大科技企业先是围绕通用大模型进行了一场争分夺秒的较量，目前为止，中国 10 亿参数规模以上的大模型数量已超 100 个。
但在 " 百模大战 " 之后，科技企业都开始面临同一个困境，那就是通用大模型要找到适合自己的应用场景，其实并没有那么容易，随着同质化应用不断增多，甚至还有点 " 鸡肋 "。
于是，各大科技企业开始加快对智能体的探索。去年，比尔盖茨谈到了对人工智能的展望，他提到智能体会改变每个人与电脑互动的方式未来人们将不再需要为不同的任务使用不同的应用程序，只需通过自然语言告诉设备想要做什么。
百度董事长李彦宏也在今年的公开场合中多次提到 " 智能体 "，他表示智能体是生成式 AI 的未来趋势，不仅能对话，还具备反思和规划能力。
从通用大模型到行业大模型，科技企业都试图用大模型能力来赋能行业和场景，但要精准洞察企业和用户的需求并不容易，一不小心就会变成 " 为创新而创新 "。
但 " 智能体 " 的出现意味着科技企业开始 " 反客为主 "，不再聚焦于如何挖掘需求，而是用 AI 强化用户需求，让他们自己提出需求，再解决需求。
目前，智能体已在教育、金融、医疗等多个行业实现落地。扎克伯格曾预言，未来智能体或达到数十亿，最终数量可能超过人类。
不过，国内智能体领域虽然玩家众多，但科技企业间的竞争却是目标明确——大厂抢生态，小厂抢应用。
一方面，百度、阿里、腾讯、字节跳动等大厂均推出了一站式智能体开发平台，比如阿里的 " 芝士饼 AI"、字节跳动的 " 口子 "、百度文心智能体平台等。
由于互联网大厂在用户规模、场景矩阵有较深厚的积累，能够借助自身在内容生态等领域的优势，为智能体的开发和变现提供渠道，进一步丰富智能体的发展生态。
日前，百度发布了首个智能体联盟解决方案，其表示已经跑通了智能体生态的闭环，能够实现智能体分发 + 变现一体化解决方案。
据百度董事长李彦宏表示，百度文心智能体平台已经吸引了 10 万家企业、60 万名开发者，目前，已有 18% 搜索结果由 AI 生成，智能体的日均分发量已经突破了 1000 万大关。
另一方面，以智谱 AI、面壁智能等为代表的大模型创企，则将目标聚焦于垂直场景的智能体应用。
比如面向 C 端市场的月之暗面，推出了擅长多语言对话、长文本处理的 Kimi；面向 B 端市场的面壁智能瞄准手机、汽车等智能终端推出 MiniCPM；针对金融行业打造智能体开发平台的深擎科技等。
从实际应用层面来看，C 端智能体大多以智能助手定位为主，通常具有对话式服务、个性化服务等功能；B 端智能体则需要提供更为专业和定制化的服务，包括集成数据标注、模型微调等，以满足企业在运营、管理、生产等方面的特定需求。
目前，也有部分大模型创企尝试打造智能体商店或平台，Kimi 在今年 5 月上线了 Kimi+ 智能体商店，旗下有 20 多个由官方提供的智能体；钉钉则发布了 AI 助理市场，用户可以根据自己的想法和需求打造智能体，仅一个月就有 700 多个 AI 助理上架。
不过，相较于互联网大厂而言，大模型创企旗下的智能体商店或平台，更多还是聚焦于平台自身更熟悉的应用场景，通过智能体获得更多用户数据反馈，同时吸引更多新增流量，本质上还是为了帮助大模型寻找商业变现的路径。
所以，如果说智能体会成为 AI 时代的网站，大量智能体将会形成新的 AI 生态，那么这种 " 超级生态 " 大概率还是会在互联网大厂中 " 开花发芽 "。
互联网大厂凭借多年来的积累和布局，不仅拥有强大的流量，还具备了丰富的生态矩阵，以及广泛的场景布局，可以为智能体提供强大的数据支持和应用场景，加速智能体的市场推广和用户接受度，最终形成一个更加智能、互联、高效的超级生态。
02 蚂蚁抢先闯入 " 生态大战 "
因此，互联网大厂们也把目光聚焦于智能体生态建设。比如蚂蚁集团近日推出了 AI 生活管家 " 支小宝 "，主打服务型 AI 原生应用；AI 金融管家 " 蚂小财 "；AI 健康管家三款 AI 新品，以及智能体开发平台支付宝 " 百宝箱 "。
移动互联网时代，用户需求由各种 APP 和小程序承载，各科技企业依靠开发应用来盈利，但从 APP 逐渐 " 轻量化 " 迭代至小程序这点可以看出，用户其实并不需要那么多 APP，甚至说厌倦被 APP 绑架的生活。
随着 AI 行业的不断发展，未来必然会出现更自然的人机交互方式，智能体将会充当中间的沟通桥梁，App 将解构成颗粒度更小的服务，由智能体担当智能耦合的角色，在这样的背景下，智能体将有望成为新的流量入口，所以，提前布局智能体，对大厂的商业生态非常重要。
以蚂蚁旗下的 AI 应用为例，其背靠支付宝生态而生，但它们的 AI 能力也能进一步赋能蚂蚁构建更全面的智能体生态，两者的结合将会是 "1+1＞2"。
一则，以支付宝为核心的 AI 应用具有更强的场景分发能力。支付宝在出行、政务、医疗、理财等场景均服务亿级用户，数据显示，有 6 亿用户用支付宝看病就医，有 5 亿用户用支付宝日常出行，这些都将成为蚂蚁智能体的落地场景，以及庞大的用户流量基础。
以 " 支小宝 " 为例，其打通了支付宝的数字生活生态，用户可以通过对话 " 支小宝 "，实现快速订票、点餐、打车、查询附近吃喝玩乐等，推动 AI 真正走入人们的生活。
二则，蚂蚁为旗下的智能体生态提供了足够的算力支持。近日，蚂蚁公布了其自研的百灵大模型最新研发进展，可以直接理解并训练音频、视频、图、文等多模态数据，并通过多模态模型实现 ACT 技术，让智能体具备一定规划执行能力。
在业界共识中，原生多模态被认为是通往 AGI 的必经之路，能够使 AI 更好地理解人类世界的复杂信息，也让 AI 落地应用时更符合人类的交互习惯。
三则，发挥蚂蚁集团的高效连接能力，让智能体连接真实的商业服务。蚂蚁旗下的数字金融业务可以说是千行百业的 " 毛细血管 "，本身就有成熟的商业机制和商业闭环，智能体可以借助这些管道走向实体商业，满足个性化、深度定制化的场景和生态需求。
当然，目前具备场景、算力、连接能力的互联网大厂，并不只有蚂蚁一家，甚至可以说各家有各家的优势。
比如百度擅长搜索，也离流量入口更近，李彦宏就曾表示，搜索是智能体分发的最大入口；字节近年也在积极布局本地生活、金融等领域，同时凭借内容优势吸引了大量的用户流量。
因此，新一轮的智能体争夺战，虽然从流量入口开始，但最终考验的却是企业的生态运营能力，企业前端要有足够的场景化牵引力，内部要有流畅的场景协调能力，外部要有创新的模式，以及提供持续优化的用户体验，才是智能体时代优秀的 " 流量入口 "。
03 落地容易，爆款难出
虽然，科技企业都在努力成为智能体时代的 "APP STORE"，但 " 超级应用 " 依然重要，其能为大厂背后的智能体生态带来更丰富的流量价值。
只是目前来看，智能体落地容易，但要出爆款却很难，要让智能体真正 " 用起来 "，并实现商业变现，成为企业开发智能体的重要挑战。
从 B 端层面来看，近年金融、医疗等垂直领域，都有一大批智能体应用落地，比如在金融领域，智能体可以负责财富管理、风险评估等业务；在医疗领域，智能体则能用于智能诊疗、影像判断方面。
但在商业模式的探索上，还存在不少难题。一是医疗、金融领域的容错率极低， 大模型的准确性成为金融行业采用生成式 AI 的重要堵点。
二是垂直智能体与大模型的商业逻辑并不相同，前者是聚焦垂直行业，解决问题；后者则是创造需求，引来流量。不同的商业逻辑导致垂直行业智能体发展往往容易受到场景限制，很难从细分市场走向通用市场，盈利前景也有很大不确定性。
在 C 端层面，目前智能体的功能还比较单一，尽管部分智能体在特定场景下展现了一定实用性，但仍是以语言模型的应用为主，一不小心就会沦为 " 聊天机器人 "，与传统的 app 或小程序相比并未展现出压倒性的优势。
当前的智能体还需要持续提升 " 思考和理解 " 能力，在内容深度和互动质量等方面做出实质性突破，才能满足更多元化、高要求的场景融合需求。
因此，尽管当前智能体的创建门槛很低，一个用户甚至一天就可以创建几十个，但它目前还代替不了传统应用市场。
或许，" 超级应用 " 还在酝酿当中，但要长出 " 花 " 来，好的土壤也是必不可少的。当前大厂们都在积极打造智能体生态，其中一个原因就是探索智能体生态的商业闭环，打通技术赋能、场景应用、流量分发几个环节，智能体才能找到商业化的可能，" 钱景 " 必然是进一步孵化智能体生态的重要前提。
随着智能体生态的进一步丰富，智能体将具备更好的协作能力，毕竟单个智能体的理解、生成、逻辑和记忆等基础能力始终有一定的 " 天花板 "，将智能体投入到场景协作中，它们才有望进一步 " 进化 "。
从这一点来看，或许蚂蚁旗下的几款 AI 应用不一定是市场上最 " 顶尖 " 的，但能够率先投入到场景中来 " 实践 "，就已经意味着它们具有更大的进化空间。
当前，中国智能体市场正处于快速发展阶段，不同类企业的参与为市场注入了更多活力，但大模型能力何时能够再提升一步，让 " 智能体 " 真正具有想象力和创造力，恐怕还是要 " 实践出真知 "。
