AI Agent是新一轮「技术泡沫」?

大家好,我是陈哥。

不知道大家还记不记前几年的元宇宙概念,当时真的热得发烫,结果没两年就冷了下来。

就是有了前车之鉴,如今当AI Agent概念逐渐升温,很多人就开始审视AI Agent:这是不是新一轮炒作起来的技术泡沫?

从表面上看,这两者确实都是短期内迅速走红的新兴概念,都伴随着大量的资本涌入和媒体报道。

但在我看来,AI Agent不是技术泡沫。

核心原因在于,它不是只停留在概念层面,而是能解决实际问题、创造真实价值,真真正正地在重构生产力体系。

一、AI Agent商业化已跨过炫技阶段

我们不谈元宇宙,换一个更容易理解的概念:互联网。

其实,在2000年左右,互联网也有过泡沫破碎,当时差不多有1000家互联网倒闭,超过3800家被兼并。

很大程度上是因为这些公司只有概念没有营收,通过炒作概念来吸引投资,但其商业模式没能转化为实际的收入。

与之相比,AI Agent已经过了单纯的炫技阶段,其商业化路径非常明确,进入了规模化落地的实战期。

从甲子光年的《2025中国AI Agent行业研究报告》可以看出,到2026年,60%的企业将部署AI Agent,其核心价值不仅是效率提升,更是通过降低数字化摩擦释放组织创新潜力。

比如,招商银行的智汇审批机器人就是把AI Agent用在信贷审批上,一笔贷款从上报到审结的全流程实践缩短了21%,同时还能有效识别风险,保证贷款质量。

再比如,像我们的禅道AI智能引擎,就通过企业级私有化部署保障数据安全,还深度集成到项目管理场景,能实现需求评审、代码智能生成等任务,为企业现有系统智能化升级提供了切实可行的方案,进一步印证了AI Agent在产业中的落地价值。

而且,根据观研天下数据],预计至2028年,中国AI Agent市场规模能到8,520亿元,且以B 端应用为主。这说明企业愿意真金白银买单,跟泡沫时期的资本炒作完全两码事。

二、AI Agent的技术逻辑支撑

技术泡沫往往有个共同点:技术本身没有突破核心瓶颈,只是概念包装

AI Agent的发展是建立在人工智能技术的突破性发展之上。

原来的大模型,不管参数多大,本质上是生成内容。你问它问题,它给你答案,但不能自己动手解决问题。

AI Agent不一样,它能够以类似人类的方式工作,通过大模型来理解用户需求,主动规划以达到目标,使用各种工具来完成任务,并最终行动执行这些任务。

大家有看过歌手Yuri的采访吗?

从某种角度来说,Yuri也可以算是AI Agent,她并不需要人工对每个具体动作和话语进行实时干预

这标志着AI从大语言模型进化到了大行动模型(Large Action Models,LAM)

这个转变不是吹出来的。现在只是单纯扩展大模型参数的边际效益已经递减了,需要往自主行动的方向走,所以才有这样的转变。

在医疗保健领域,LAM 可以通过现代诊断和量身定制的治疗策略来改变患者护理。在金融领域,LAM 可以帮助进行风险衡量、欺诈发现和算法交易。在汽车领域,LAM 可以帮助生产自动驾驶车辆并改善车辆安全系统。

这跟当年只靠PPT讲故事的泡沫项目根本不是一回事。

摘取自Yuri《SURREAL》MV

三、AI Agent的产业根基扎实

你有没有发现AI Agent的价值扎根在产业变革的需求里。AI Agent解决的是决策效率问题,这个需求是所有行业都有的,而且是刚需。

从产业层面看,AI Agent正在改变软件经济的规则。过去的SaaS软件卖的是工具,企业买回去还要自己学、自己用。AI Agent卖的是结果,客户按解决问题的效果付费。

这种模式太符合企业的需求了。老板们不管技术多先进,只关心能不能降本增效。AI Agent之所以能在多个行业落地,核心就是抓住了这个痛点:给软件行业做的Agent直接解决隐患发现慢的问题;给教育行业做的直接提升服务效率。

更重要的是,AI Agent正在重构生产关系。在制造业,Agent能自主调度设备、优化生产流程;在医疗领域,它能辅助医生做诊断决策;在我们熟悉的IT运维领域,Agent能自动排查故障、修复漏洞,原来需要5个人的运维团队,现在1个人盯着 Agent 就行。

这种人机协同的模式,不是替代人,而是增强人,就像微软CEO纳德拉所说AI的真正价值在于增强人类

这种能重塑生产关系的技术,怎么可能是泡沫?


当然,行业里确实有炒作成分,有些公司把普通的自动化工具换个Agent的名字就敢涨价。但这只是行业发展中的杂音,不能代表AI Agent本身。

就像当年互联网泡沫里也有很多不靠谱的公司,但最终真正创造价值的企业留了下来,推动了整个社会的进步。

AI Agent可能会经历行业洗牌,淘汰掉那些只玩概念的公司,但它重构生产力的核心价值不会消失。

相关推荐
星期天要睡觉4 小时前
提示词(Prompt)——链式思维提示词(Chain-of-Thought Prompting)在大模型中的调用(以 Qwen 模型为例)
开发语言·人工智能·python·语言模型·prompt
掘金安东尼4 小时前
GitHub 发布 Agent HQ:欢迎回家,智能体们
人工智能
SimonKing4 小时前
【开发者必备】Spring Boot 2.7.x:WebMvcConfigurer配置手册来了(七)!
java·后端·程序员
说私域4 小时前
基于“开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序”的会员制培养策略研究
人工智能·小程序
caiyueloveclamp4 小时前
2025年免费aippt排行
人工智能·ai生成ppt·aippt·免费aippt·排行
MarkHD5 小时前
Dify从入门到精通 第33天 基于GPT-4V构建图片描述生成器与视觉问答机器人
人工智能·机器人
wwlsm_zql5 小时前
阿里国际AI翻译模型Marco霸榜WMT,英中赛道超越GPT-4.1与Gem
人工智能
余衫马5 小时前
GPT结构剖析:从“词袋”到“思想”的魔法之旅
人工智能·gpt·大模型
mit6.8245 小时前
[nanoGPT] 检查点 | `ckpt.pt`记忆 | 预训练模型加载`from_pretrained`
人工智能·深度学习·机器学习