问个问题，
下面图片里提到的 Agent 产品你听过或者用过的超过半数吗？
超过三分之一吗？
25 年以来，不到半年时间，我目睹和亲测了数款优秀的 Agent 产品
比如：
Manus、Flowith Neo、Genspark、Lovart、Lovable、II Agent、Skywork Super Agents...
还有这些我用的不多或者没用过但是知道的：
还有更多的是我没听过的新鲜出炉的：
按照以往的经验，我推测市面上目前 9 成以上的 Agent 产品都会被淘汰。
尤其现在还处于 Agent 生态的早期阶段。
我在一档播客里听嘉宾爆料说某厂同时在研发四款类似 Manus 的 AI Agent 产品。
最近半个月，我渐渐对 各类Agent 产品有点 PTSD，逐渐回归到Gemini,Calude 的交互窗口。
不过，Agent 产品们还是一个接一个的蹦出来，你用或不用，它依旧倔强的蹦出来，
而我只想静静。
其实这两周一直在思考一个问题：
"
如何在一个被基模能力不断进化、功能同质化严重的Agent市场中，
设计出拥有持续付费价值的AI Agent 产品？
"
无论是垂类 Agent 还是通用 Agent 产品，长时间持续付费能力是检验产品是否有价值的最直接标准。
下面这些思考主观性较强，不求赞同，仅仅是抛砖引玉的用意，希望给大家提供一些思路。
纯净的小天地：不贪多，有特色，纯粹至上
当前Agent产品的普遍症结在于"贪大求全"，恨不得把所有功能都塞进一个产品，结果往往是面面俱到却样样平庸。这就像一个自助餐厅，菜品丰富却无一道能令人回味。真正有价值的产品，必须是"纯净的小天地"，专注于解决特定用户群体的特定痛点，并将其做到极致。
我有个大胆的想法，为什么不直接放弃那些看似能吸引眼泛用户的"通用功能"？
而将所有研发资源和心力投入到核心竞争力的打磨上。
例如，一个专注于法律咨询的AI Agent，其价值并非在于能够"闲聊"或"写诗"，而在于其对法律条文的精准理解、案例分析的独到洞察，以及在法律文书撰写上的无懈可击。
这种纯粹性，恰恰是其能够建立用户信任、形成付费壁垒的关键。
设想一下，当用户面对一个复杂且时间紧迫的法律问题时，他们是会选择一个功能驳杂、回应泛泛的"万能"Agent，还是一个能够提供高度专业、精准无误法律建议的"纯净"Agent？
这种纯粹性，让产品不再是"可有可无"的工具，而是"不可或缺"的专家。
准确、独特、适合用户特质的产品内容和交互
AI Agent的价值，在于其能够根据用户的特质、习惯和偏好，提供高度定制化的内容和交互体验。
想想以前提到千人千面，都是那些互联网大厂，要搞一大堆机器，数据，算法。
现在产品和用户之间有了 LLM，小而美的产品也有了提供千人千面服务的机会。
这不仅仅是简单的"推荐"功能，而是深入到用户意图的"理解"和"预测"。
例如，一个教育领域的AI Agent，它不应该仅仅是题库和课程的堆砌者，而应该是一个能够理解学生学习风格、知识盲区、情感起伏的"私人导师"。
它提供的学习内容，不应是标准化的课程，而是根据学生当前认知水平、兴趣点、甚至情绪状态动态调整的个性化学习路径。
交互方式也应多样化，既可以是严肃的知识问答，也可以是轻松的对话式辅导，甚至能感知学生的情绪变化，适时给予鼓励或引导。
这种"适合用户特质"的内涵，还包括对用户"隐性需求"的挖掘。
很多时候，用户并不能清晰地表达自己的所有需求，AI Agent的智能之处，就在于能够通过海量数据的分析、用户行为模式的洞察，预判并满足这些潜在需求。
一个项目管理Agent，它不仅能根据用户指令创建任务，还能主动识别任务之间的依赖关系、预警潜在风险、甚至在用户感到压力时，主动提供放松技巧或心理疏导，这才是真正的人性化，也是其能够与用户建立深度连接、形成持续付费关系的关键。
能快速整合大模型最新能力到产品的最强功能里
对于AI Agent产品而言，能否快速整合大模型最新能力，并将自身最强功能与之深度融合，直接决定了其在市场中的生命力。
这要求我们的产品架构必须具备高度的灵活性和可扩展性。
不是简单地"嫁接"新技术，而是要深入理解新技术的底层逻辑，并将其与产品核心功能进行"基因层面的融合"。
当新的多模态大模型出现时，一个文本创作Agent不应该仅仅是支持文本输入，而是要能够理解图片、视频等多种模态的信息，并将其融入到创作过程中，生成更富有表现力、更具感染力的内容。
这种"快速整合"并非简单的API调用，而是需要深入到模型层面进行优化和适配，甚至需要重新设计一部分交互逻辑，以充分发挥新技术的潜能。
同时，产品最强功能的持续优化和提升，也是保持竞争力的重要一环。
这涉及到精细化的数据飞轮效应、持续的用户反馈循环以及前瞻性的技术研发投入。
把"快"与"精"相结合，才能在激烈的技术竞争中抢占先机，捕获持续的价值。
听上去似乎很难，但对于小企业，你能有很多选择吗？
靠创意，设计理念？AI Coding 分分可以复制出来个七七八八
靠技术创新？拥有顶层话语权的模型大厂两周内可以复刻出来，然后利用自己的流量和价格优势瞬间
Agent能力不一定样样俱全，也不用追求多Agent
在去年，我还抱着多 Agent 一定比单 Agent 模式好的观点，而且 Agent 越多越好。
每个 Agent 各司其职，互相协作，架构灵活，这设计多牛叉。
我也一度很迷恋多 Agent 架构。
最近发现事情不太对，自己也尝试用手搓 Agent，单Agent 框架，多 Agent 框架分别写类似的功能。
理论上的优雅其实一点站不住脚，最后还是要回到产品交互的设计，核心功能 Prompt 调优，数据处理链路的不断优化，如何最大化的衔接大模型 API 的推理能力，多模态能力和用户期望，以及系统已有数据之间的平衡。
这都要一点点扣的，一遍遍调试的。
优雅的设计成了堆砌。毫无意义。
一个Agent产品，其核心价值在于能否高效、精准地完成特定任务，解决用户痛点。
如果一个单一Agent能够完美地完成这项任务，那么就没有必要引入多Agent。
一个专注于日程管理的Agent，其核心功能是日程的创建、提醒和冲突解决。
如果为了追求"多Agent"而强行加入一个"情绪感知Agent"来与日程Agent协作，反而可能导致系统复杂性增加，响应速度变慢，甚至出现不必要的干扰。
真正的智慧在于"精简"，在于将有限的资源投入到最能创造价值的Agent能力上。
这要求我们对用户需求有深入的洞察，对业务流程有透彻的理解，并能够准确评估不同Agent能力对产品价值的贡献。
如果某个Agent能力的引入，能够显著提升产品解决问题的效率和精度，那么就应该全力投入；
反之，如果只是为了"看起来很高级"，那么就应该果断放弃。
这是一个需要战略定力和业务判断力的关键决策，这个决策力只能靠实践积累起来，这才是真正的壁垒。
重视优质提示词的引导，评估Prompt掌握等级提供不同程度的输入交互
当前多数Agent产品对于提示词的引导和用户Prompt掌握等级的评估，都显得过于粗糙。
这导致的结果是，普通用户往往无法充分发挥Agent的潜能，而高级用户则可能因为交互的低效而感到沮丧。
一个有持续付费价值的Agent产品，我建议把优质提示词的引导提升到战略高度。
这不仅仅是提供一些"示例Prompt"，而是要建立一套系统化的Prompt工程体系，帮助用户从"小白"成长为"Prompt大师"。
比如说可以根据用户的历史交互数据和对特定功能的掌握程度，动态评估其Prompt掌握等级。
对于初级用户，产品应提供更多、更详细的引导，
例如：提供填空式的Prompt模板，内置常用Prompt的快捷选择，甚至通过图形化界面引导用户构建复杂Prompt。
对于中高级用户，则可以提供更高级的Prompt编辑功能，
例如：支持变量、逻辑判断、嵌套Prompt等，甚至开放Prompt的社区分享平台，让用户可以互相学习和交流。
这种"分级引导"的模式，不仅能提升用户的使用效率，更能让用户感受到产品对其能力的"赋能"。
当用户意识到，通过掌握更高级的Prompt技巧，能够从Agent那里获得更高质量、更具个性化的输出时，其付费意愿自然会显著提升。
一个好的 AI 产品只有配上一段好的提示词才能真正发挥它最大的价值。
一个好的 AI 产品有义务去引导自己的用户写出适合这个产品的优质提示词。
复杂任务和简单任务提前告知，提供不同收费标准
由于 Agent 是非常非常吃 token 的，现在的 Agent 产品普遍采用积分方式。
但是一个简单的信息查询与一个复杂的报告生成，其背后消耗的计算资源、模型推理时间、以及为用户创造的价值都存在巨大差异。
我认为这块儿有点粗暴，我得天天盯着本来就少的可怜的积分。就更不敢用了，退而求其次会用多试几次免费或更便宜的模型，产品了。
这很现实的，用户就是这么流失的。
这可能跟应用层目前无法准确预测长任务消耗 token有关。
但是，值得投入搞好一点。
一个有持续付费价值的Agent产品，必须在收费模式上进行精细化设计，对复杂任务和简单任务提前告知并提供不同的收费标准。
这不仅仅是基于算力消耗的考量，更重要的是基于为用户创造的价值进行分层。
比如一个内容创作Agent，其提供"摘要生成"服务与"原创深度研究报告撰写"服务的收费标准应该截然不同。
用户在选择服务时，产品应清晰地告知其该任务的复杂度、预计消耗的时间、以及相应的费用。
这种"价值分层"的定价策略，能够让用户感受到公平性，并根据自身的实际需求和预算进行选择。
同时，对于某些需要大量算力或高级模型能力支持的"高价值任务"，可以考虑采用"按次计费"或"增值服务包"的形式。
比如一个提供高精度图像处理的Agent，可以对普通处理提供基础免费服务，而对需要调用更复杂耗时的大 模型api、进行耗时渲染的高级处理，则收取额外费用。
所以，Agent 任务的价值分级制度可以试一下，本就不太活跃且积分不多的用户更加需要 Agent 产品本身去引导，鼓励多频次主动的使用起来。
月付/年付感觉都不太好
也许可以参考Costco会员模式：基础会员费用+额外使用付费
传统的月付/年付订阅模式，在AI Agent领域可能并非最优解。
它存在的问题是，用户可能在某些月份使用频率较低，导致付费意愿降低；而当用户需要处理大量任务时，又会担心超出流量限制。
我们可以借鉴Costco的会员模式，探索一种全新的、更具吸引力的订阅方式：基础会员费用 + 额外使用付费。
这种模式的核心思想是：用户支付一笔较低的基础会员费用，获得Agent的基础功能和服务，
例如：每日一定量的免费查询次数、有限的交互时长等。
当用户需要更高级的服务、更频繁的交互、或处理更复杂的任务时，则需要额外支付费用。
比如一个智能翻译Agent，用户可以支付基础会员费，获得每日1000字的免费翻译额度。
如果需要翻译超过1000字，或者需要调用专业领域的术语库、人工校对等增值服务，则需要按字数或按服务类型额外付费。
这种模式的优势在于：
- 降低用户门槛： 较低的基础会员费用能够吸引更多用户尝试和体验产品。
- 激励高频使用： 用户在基础额度内可以尽情使用，培养使用习惯。
- 锁定高价值用户： 对于有大量需求或追求极致体验的用户，额外付费的模式能够有效捕获其更高价值。
- 提供灵活性： 用户可以根据自己的实际需求灵活付费，避免"为用不上的功能付费"。
- 形成社区效应： 类似Costco，会员身份本身会带来一种归属感和社区感，促进用户忠诚度。
这需要我们对用户行为数据有深入的分析，精确地设置基础额度、额外付费的颗粒度以及不同服务层的定价，以确保模式的可持续性和用户满意度。
保持清醒，不要随大溜
如果感觉现在自己的 Agent 产品差点意思，就不要盯着爆品的抄壳了，仔细深挖人家背后的设计，分享，认真的学习，实践，看看自己的兜里有没有一些有特色的东西。
真正能够长久跑赢留下来的绝不是靠一时的流量托举起来的产品，这几个月火了，
那后面留存怎么办？付费怎么解决？护城河在哪？功能太雷同用户没有新鲜感了怎么办？
下面这几点是今天的总结：
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极度纯粹和聚焦： 专注于解决某个特定领域的核心痛点，并将其做到极致的Agent。例如，并非"万能写作助手"，而是"深度科研论文辅助Agent"。
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高度个性化与适配： 能够深度理解用户特质，提供高度定制化内容和交互的Agent。例如，并非"通用学习平台"，而是"因材施教的专属学习导师"。
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技术整合与创新加速器： 能够快速整合大模型最新能力，并持续创新核心功能的Agent。例如，并非"API调用器"，而是"大模型能力的深度应用与优化者"。
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精准赋能与分层服务： 能够通过优质Prompt引导和分级服务，让用户充分发挥Agent潜能并愿意为更高价值付费的Agent。例如，并非"傻瓜式问答机器人"，而是"智能协作伙伴"。
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创新且合理的商业模式： 敢于探索类似Costco模式，实现价值分层、灵活计费的Agent。例如，并非"订阅陷阱"，而是"价值共创平台"。
后续我会写几篇从 Agent Infra,基础模型最新演进方向， Agent 产品底层技术架构等技术侧再来综合写一篇，会接着之前这篇《》的观点深入分析和预判一下后续的发展趋势。
我们下篇见。