AI Agent 的未来：谁能真正留下来？ ,,#商业化
引言：AI Agent 的十年？
Karpathy 曾预言：“未来十年是 Agent 的十年。” 这句话并非空穴来风，随着 Token 成本降低、MCP (模型组合产品) 越来越丰富、用户对 AI 过程的接受度提高，我们已经见证了 Agent 产品从 Demo 走向实际应用。例如：Manus、扣子空间、Lovart、Flowith Neo、Skywork、超级麦吉。但问题是，在大浪淘沙之后，什么样的 Agent 才能真正留下来？
如何评估 Agent 的价值？
在拆解产品价值时，可以参考以下公式：
- 能力：Agent 到底能帮你做什么？是否能形成稳定、可交付的产物？
- 信任：用户是否愿意让 Agent 接手任务？过程是否可控、行为是否可解释？
- 频率：Agent 是否能在用户需要的场景里随时调用？
每个维度最高 3 分，总分超过 8 分为好 Agent，低于 8 分则有待商榷。这一公式参考了一线投资人的观点，例如 Reid Hoffman 认为每个人身边都会有多个 AI 伙伴，但前提是你信任它、能管它、能复用它。a16z 提醒创业者，Agent 的进化路径是从 Copilot 到独立 Agent，需要能接住需求。红杉资本 用 “Always-On Economy” 描述 Agent 的未来，前提是有能力、值得信任、活在用户日常操作里。
代表性 Agent 产品拆解：
1. Manus：昙花一现？
Manus 曾因其自动拆解、规划、执行任务的能力而备受关注。但实际使用中，Manus 只能在独立网页上运行，入口较重，无法融入日常工作流程。流程容易中断，结果也不尽如人意。
- 能力：1 分 (成功率低)
- 信任：2 分 (步骤、引用内容可查)
- 频率：1 分 (难以融入工作环境)
总分：2 分
Manus 的意义在于让用户意识到 Agent 不是更聪明的对话，而是更完整的动作链。它让我们看到了新的范式：你说一个任务，它替你走完全流程。
2. 扣子空间：路线清晰，留存是关键
扣子空间 的意义在于它能稳定地完成 “MCP 调用、任务编排、结果交付” 这一完整流程。
- 能力：3 分 (链路完整，MCP 体系化使用)
- 信任：2 分 (步骤、引用内容可查)
- 频率：2 分 (需收藏页面)
总分：12 分
扣子空间 在架构上是系统最完整、迭代路径最清晰的 Agent 产品之一。但它需要解决的问题是：在哪个任务场景里，用户能第一时间想起你？
3. Lovart：直接交稿的生产力工具
Lovart 能够直接交付设计稿，用户只需提出需求，Lovart 就能自行拆解任务、选择风格、配色和分层。
- 能力：3 分 (以交付为核心的整合型能力)
- 信任：3 分 (交付质量高)
- 频率：2 分 (工具型，入口依赖用户主动保存)
总分：18 分
Lovart 几乎能满足大部分设计场景，用户只需发起多次任务，然后收割结果。
4. Flowith Neo：独特的交互体验
Flowith Neo 遵循 Planning、Action 范式，能并发执行多个任务链，并将并发节点自动组织、排序、压缩。
- 能力：3 分 (能拆能跑，执行链完整，支持高并发)
- 信任：3 分 (流程透明、失败可查、输出有状态)
- 频率：1 分 (太开放的命题)
总分：9 分
Flowith Neo 的交互方式对部分用户来说可能过于复杂，他们可能只需要一个开始和一个结束。
5. Skywork：办公场景最强 Agent
Skywork 能够分析股票，并生成 PPT。它会先确认任务范围，明确分析维度，然后分模块列出任务计划，通过 MCP 工具访问证券网、年报、同花顺 F10 页面，自动抓数，最后生成完整的 PPT。
- 能力：3 分 (精准)
- 信任：3 分 (每一段都有出处、有结构、不跑题、能兜底)
- 频率：2 分 (非日常，但做材料时会想起)
总分：18 分
Skywork 的价值在于它是一个班味很重的 Agent，知道用户需要什么，强调稳定和可信。
6. 超级麦吉：融入 OA 里的 Agent
超级麦吉 关注的是 OA (办公自动化) 里那些没人愿意做，但又天天需要人做的事情，比如发票识别、校验、归档、审批流程的权限路径判断、企业内报表的匹配、统计、解读以及可视化、供应链表单的结构化填写、字段关联与表单转化。
- 能力：3 分 (流程执行能力)
- 信任：2 分 (系统级，必须极度可靠、权限明确)
- 频率：3 分 (只要公司流程在，麦吉 就在)
总分：18 分
麦吉 的价值在于融合到 OA 里，真正地提能增效。
通用 Agent vs. 垂类 Agent：
通用 Agent 就像通才，什么都能干点，但很少能干到底；垂类 Agent 就像某个领域的专家，可能交流 0 分，干活满分。在现阶段，真正能留下来的，一定是 垂类 Agent。因为 通用 Agent 缺少垂类场景的 KnowHow，看起来啥都能做，但真要交付一个稳定、可控、可交付的结果，就开始不够看了。
专才 Agent 会被通才模型淘汰吗？
即使通用模型越来越强，基模也取代不了工程化的 Agent。
模型越来越强，能做不等于能做好：
大模型现在能完成很多以前需要工具组合的任务，但它们能干，不一定敢用。真正让 Agent 跑起来的关键，是构建长期记忆和可持续行为路径。
真正的专才 Agent，不完全来自于基模的能力：
Agent 要落地，得先能跑通一个任务流、一个标准化结果、一套刚需逻辑。Lovart 能留下来，不是因为图生得比别人好多少，而是它真的能替设计师交稿；Skywork 能留下来，是它的文档真的可以直接交给老板看。
我认同的一种未来是：通才吃长尾，专才守高峰：
通才 模型适合处理探索型任务，专才 Agent 的优势在于你已经知道你要干嘛，它能接得住，跑得完，干完了你不会再补第二遍。
信任：Agent 的护城河？
信任 不是功能的属性，而是你敢不敢交出方向盘的前提。真正让用户信任一个 Agent，是因为你能一眼看懂它做了什么；如果它错了，你能快速干预或撤回；它知道你要什么结果，它知道在边界内怎么做，你能看清楚。
ChatGPT 的火又怎么解释？
在轻度交互、工具型使用的场景里，用户的容忍度很高。但只要提及 AI 自动化流程，过程中没有人监督，最终的产物约等于交付物。
你值不值得被用户花钱，也取决于信任的折损率：
如果 AI 产品要收费做商业化，就等于你的产品力和用户需求对赌。
入口 vs. 用户心智：
真正能留下来的 Agent，不一定天天被用，但一定在该它上的时候，能被用户记起来，然后快速点开，不被别的应用截胡。
没平台入口就没机会了？
如果不能破圈，就没有流量；没有流量，你再好，也只有被大厂抄的命。要创业，入口和能力同样重要。要红，要卷视觉，要抓爆点，要抢叙事窗口。但红只是前提，接下来得活下去，所以要能跑流程、跑得起第二次、出错还能兜底。
结论：
我现在再看 Agent，看的不是它有多强，而是到底谁能留下来？谁能被顺手用上，谁就多活一轮；谁能不让我兜底，谁就值得再被试一次；谁能把结果写进业务流程，谁就能慢慢变成系统里的一部分。其他都是彩头。
我认为：所谓AI Agent，也不过是新瓶装旧酒，技术再炫酷，最终还是要回归到实用价值。用户才不会管你用了多少模型，堆了多少算力，他们只关心能不能解决问题，能不能省时省力。不能落地的技术，终究是空中楼阁，经不起市场的考验。就如同百年前的“德先生”与“赛先生”一样，如今的AI技术也要真正为人民所用，才能焕发出蓬勃的生命力。
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总结与感悟：
我认为：这Agent之争，实乃用户心智之争。技术再花哨，若不能入用户之眼，入用户之手，终归是镜中花，水中月。可笑那些追逐流量之辈，不过是缘木求鱼，终将落得个竹篮打水一场空。真正的Agent，当如老黄牛，默默耕耘，为用户解决实际问题，方能立于不败之地。
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