数百亿参数、庞大算力需求、昂贵的部署成本......当科技巨头们还在追求"更大更强"的AI模型时，一股反向而行的趋势正悄然兴起，并可能彻底改变人工智能的应用格局。
过去一年，AI智能体（AI Agent）热度急剧攀升，成为人工智能领域最受关注的话题之一。从科技巨头到初创企业，纷纷加入这场智能体竞赛。
然而，在这波智能体浪潮背后，一个关键转变正在发生：小而专的模型正取代庞大而全的模型，成为推动智能体普及的核心力量。
智能体热潮
2025年被业界广泛称为 "AI Agent元年" 。今年上半年，随着OpenAI相继发布Operator（执行简单任务的Agent）与Deep Research（进行深度研究的Agent），AI智能体领域的竞争骤然加剧。
智能体与早期AI应用有着根本区别。
AI应用经历了从提示词到工作流，再到智能体的三个发展阶段。最初的提示词阶段，用户通过对话与大模型交互；工作流阶段则通过预设的节点与路径多步骤完成任务。
而智能体是"能够自主感知环境、自主决策、执行任务并达成目标的智能系统"。其核心优势在于感知环境、自主决策及工具使用能力。
科技巨头纷纷押注智能体赛道：Google预计发布能够操作浏览器和其他软件的Project Mariner，百度推出"心响"APP，阿里的"心流"项目则深入探索Agent的人机协同效率。
小模型崛起：AI平民化的关键推力
当众多企业还在追逐更大参数、更强能力的大模型时，小模型正以惊人的速度填补着大模型无法覆盖的市场空白。
据英伟达突破性研究显示，40%至70%的企业级AI任务可以通过小型语言模型更高效地处理------这些参数少于100亿的模型速度比巨型模型快10倍 ，部署和维护成本降低5-20倍。
小模型之所以重要，是因为它们解决了大模型在实际部署中的根本痛点：庞大的计算需求、高昂的推理成本以及对硬件的苛刻要求。
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在资源受限的环境中，如智能手机、工厂车间、医疗仪器等边缘设备，小模型几乎是唯一可行的选择。
像Coovally这样的AI开发平台，进一步降低了小模型的应用门槛。
它提供从数据预处理、智能标注到模型训练和部署的一站式服务，使开发者无需深厚的专业知识也能快速构建和部署AI模型。这种平民化工具的出现，正让小模型从研究机构的实验室走向千行百业的实际应用。
视觉小模型：智能体的"慧眼"
在计算机视觉领域，小模型同样展现出令人惊叹的表现。
IDEA计算机视觉与机器人研究中心发布的Rex-Omni是一款仅30亿参数的多模态大语言模型，它提升了模型对复杂语义和空间关系的理解水平，使目标检测能力实现跃进。
Rex-Omni将所有视觉感知任务统一到"坐标预测框架"下，即每个任务均被构建为"生成坐标序列"，通过创新的任务构建、数据引擎和训练流程，解决了现有多模态大语言模型"语言强但定位弱"的痛点。
同样，小红书团队推出的DeepEyesV2多模态AI模型通过智能利用外部工具，在多项任务中超越了更大型的模型。
该模型能组合使用代码执行、图像搜索和文本搜索三类工具，把图像操作、Python执行和图像/文本搜索整合起来，灵活应对各种查询。
小模型逆袭的关键
小模型之所以能在智能体中发挥重要作用，关键在于工具使用能力的突破。
2025年，Agent的核心变化在于Tool Use能力取得了实质性进展。从编程到browser-use（Agent模拟用户在浏览器中的操作），再到computer-use（Agent操控计算机系统），Agent的工具使用能力得到显著增强。
DeepEyesV2的研究团队发现，仅靠强化学习，模型无法稳定地用工具完成多模态任务。他们开发出两阶段的训练流程：第一阶段学习把图像理解和工具使用结合起来；第二阶段再用强化学习优化这些行为。
工具使用能力的提升，使小模型能够突破参数限制，利用外部资源扩展自身能力。这类似于一个人学会使用图书馆，不必记忆所有知识，却能在需要时获取所需信息。
为何小模型更适合智能体
与小模型相比，大型模型在部署上面临重重困难。传统闭源AI解决方案部署成本通常在50万到数百万人民币，而通过开源社区支持，中小企业仅需20-50万元即可完成小模型部署。
私有化部署虽然解决了数据安全与定制化需求，却带来了一系列新问题：市场碎片化、资源重复投入、计算资源利用率低。
思瀚产业研究院数据显示，近60%企业选择在本地数据中心或私有云和边缘位置部署AI推理模型，显示出对私有部署的偏好。
这种"重硬轻软"的投资惯性，导致硬件重复投资，增加财政负担和企业成本。
小模型则以其轻量、高效、低成本的特性，成为智能体普及的理想选择：参数更少、快速推理、资源高效、特定任务优化、注重隐私、成本效益高、更易于微调、便携易部署。
小模型智能体已无处不在
在智慧城市领域，联想集团在武夷山、宜昌等城市相继落地 "城市超级智能体" ，将AI能力输送给城市的各行各业和市民游客，实现从政务到民生、产业的全面智能化。
在机器人领域，Google DeepMind上线的SIMA 2预览版依托轻量级的Gemini 2.5 Flash-lite模型，任务成功率相较于SIMA 1大幅提高，能在从未见过的新环境里完成复杂指令，还具备自我改进能力。
在内容创作、知识问答、智能助理、AI搜索等场景中，基于小模型的智能体也已实现广泛应用。
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长栗蔚表示，在企业级应用方面，可以应用智能体推动企业降本增效和数据驱动决策的进一步实践。
在Coovally上，持续集成和开源多类高质量数据集， 覆盖无人机巡检、智慧农业、智慧渔业等多个领域，推动AI开发更加高效与开放。
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小模型智能体的发展路径
小模型智能体的发展不会取代大模型，而是形成一种互补共生的关系。企业正在将两者结合起来，构建混合架构，以优化不同的使用场景：大模型处理复杂的推理、战略规划和创造性任务；
SLM执行器管理高频次、特定任务的操作，例如客户支持、数据处理和监控。
这种分工协作既能实现最佳资源分配，又能保持复杂工作流程所需的智能性。
未来，强化学习驱动的持续迭代将是Agent发展的关键路径。随着工具使用能力的进一步突破，小模型智能体将能在更复杂的环境中感知、决策和行动，真正成为人类的智能助手。
AI智能体正在走出实验室，走进普通人的日常生活。它们不再是被大型科技公司垄断的尖端技术，而是成为中小企业甚至个人都能驾驭的智能工具。
计算机视觉小模型与智能体的结合，预示着一个全新方向的诞生------人工智能不再追求"更大更全"，而是朝着"小而专、专而精"的方向演化。
这或许才是人工智能真正走向普及、走向平民化的必经之路。