我还在做推荐算法的时候，当时的老板问我，我们为什么还要自己搭特征工程和召回模型，用现成的开源框架跑一下不就行了吗？

时间点不同，技术栈不同，但问题的本质惊人地相似。

题主的核心疑问是：GPT那么强了，为什么大大小小的公司还要挤破头去做AI Agent？这东西在垂直领域的用处到底有多大，商业价值在哪，最后准备卖给谁？

作为在一线吭哧吭哧搞了快十年算法，从推荐、NLP到如今主导一个企业级Agent项目落地，我可以非常笃定地告诉你：

如果只依赖通用的GPT模型，而不去构建自己的Agent，那你最多只能算个AI时代的票友。所有公司现在拼了命在做的，就是把大模型这个强大的新能力，通过Agent这种形式，真正地、深度地嵌入到自己的业务流程、产品和组织里去。

这事儿在2023年大家可能还在争论，但现在马上26年了，这在业内基本已经是共识。它不再是一个选择题，而是一道必答题。谁不做，谁就可能在未来几年的竞争中被彻底甩开。

别急着反驳，也别觉得我是在制造焦虑。坐好，我花点时间，把我这几年在一线踩过的坑、看到的真相、以及背后的商业逻辑，掰开了揉碎了给你讲清楚。这篇回答有点长，信息量也大，但保证你看完，对AI Agent的理解能超过市面上95%的各路媒体和所谓KOL。

一、大模型是核心推理单元，但只有它什么也干不了

首先，我们必须对ChatGPT或者说它背后的GPT-4、GPT-5这类基础大模型（Foundation Models）有一个清醒的认知。

它的本质，是一个极其强大的通用问题解决引擎。它拥有超高的智商，掌握了人类互联网上几乎所有的公开知识，核心能力圈定在理解、推理、和生成这三个方面。这是它的长板，长到超出了我们过去的想象。

但它的短板，或者说它的先天局限性，也同样致命。

1、缺乏与外部世界的主动交互能力。 它不能直接操作你的软件、访问你公司的内部数据库、调用你业务流程里的API、更不可能去物理世界帮你控制一台设备。它被限制在一个对话框里，只能通过文本输入输出来被动地响应。

2、缺乏动态的、私有的情境知识。 它知道宏观的经济学原理，但它不知道你公司上个季度的真实销售额是多少，不知道你的大客户张总最近投诉了什么问题，也不知道你们内部那个用了十几年的ERP系统里，物料编码A0087到底对应哪个供应商的哪批货。这些知识是企业私有的、动态变化的、高度结构化的，通用大模型天然无法获取。

3、可靠性是概率性的，而不是确定性的。 这是所有LLM的固有问题，也就是我们常说的幻觉。你让它写一首诗，或者润色一段营销文案，偶尔出点小错无伤大雅。但你敢让它直接去操作你们公司几百万的金融交易系统吗？你敢让它在没有严格校验的情况下，直接去修改生产线的排程计划吗？不敢，绝对不敢。在严肃的商业场景里，99%的可靠性等于0。

4、成本和延迟是悬在每个业务头上的现实问题。 调用一次最顶级的大模型API，成本并不低。如果你的业务需要大规模、高并发地使用，这个账单会变得非常难看。而且，通过公网API调用，网络延迟、服务抖动都是你无法控制的风险，这对要求实时响应的业务场景来说是不可接受的。

这几点局限性，直接决定了，任何严肃的、希望在生产环境中创造稳定商业价值的AI应用，都不能只靠一个通用大模型裸奔。

而AI Agent，正是为了解决这些问题而诞生的系统性方案。

一个真正意义上的AI Agent，它是一个复杂的系统工程，绝对不是简单地套个壳。它的架构通常会包含几个关键部分：一个或多个大模型作为核心推理单元，负责思考和规划；一个感知模块，用来接收和理解来自用户的指令、系统日志、API返回的数据等各种信息；一套精心设计的工具集，这是它与数字世界和物理世界交互的桥梁，里面可能包括API调用器、数据库查询器、代码执行器、网页浏览器等等；一个记忆系统，负责存储和检索信息，让Agent具备上下文理解能力和长期知识沉淀；最后也是最重要的，一个健壮的规划与执行模块，负责将推理单元的宏大想法，比如帮我预订下周去上海的出差行程，拆解成一步步具体、可执行、可回滚、可监控的动作序列。

看明白了吗？大模型只是Agent的核心推理组件之一。大家现在卷的，不是去复刻一个GPT，而是在这个强大引擎的基础上，如何更好地使用它，并把它和你自己的业务场景、私有数据、工具链进行深度融合，形成一个能稳定、可靠、高效地创造价值的业务闭环。

这才是所有公司，无论大小，都在埋头苦干的真正方向。

二、垂直领域恰恰是Agent价值最大化的地方

题主提到垂直领域好像也没多有用，这个观点恕我无法苟同。这可能是目前外界对Agent最大的误解之一。

通用的聊天机器人，比如原生的ChatGPT，确实在垂直领域显得力不从心。你问它一个具体的法律条款解释，它会建议你咨询律师；你让它诊断一个复杂的设备故障，它会告诉你它不是工程师。这是因为它被设计为通用助手，必须规避专业领域的风险。

但Agent不一样。Agent的设计理念，天生就是为了扎根垂直领域。

为什么？因为任何一个成熟的垂直领域，都有三样东西，是通用大模型不具备，但Agent可以完美整合的：

一是确定的业务流程。
二是私有的领域数据。
三是可控的执行工具。

这三样东西，组合起来，就是一家公司最核心的数字资产和竞争壁垒。而Agent，就是将这三样东西智能化、自动化的最佳载体。

我给你举个我们正在做的，也是业内比较典型的例子。我们合作的一家大型制造业客户，他们生产高端装备，一台设备动辄几千万甚至上亿。他们最头疼的问题之一，就是供应链管理和生产排程的巨大复杂性。

场景描述：

一个海外大客户突然下了一个加急订单，数量还不少，要求两个月内交货。这对他们的供应链和生产线是巨大的冲击。

在没有AI Agent之前，他们的流程是这样的：

销售接到订单，丢给计划部门。计划部门的员工小王，打开SAP系统，导出未来三个月的生产计划。他再打开另一个供应商管理系统，查询关键零部件的库存、在途数量、供应商产能、采购周期。然后，他拉上生产、采购、物流部门的同事，开一整天的评审会。会上，大家对着一堆表格和PPT吵得不可开交。生产说产线满了，插单会影响其他订单交付。采购说A供应商的芯片产能不足，B供应商的质量有风险。物流说最近海运舱位紧张，运期没保障。吵了一天，小王拿出一个模糊的方案，回去加班加点，用Excel手动调整排程，模拟各种可能性。这个过程可能要花上好几天，中间任何一个数据变化，比如某个物料晚到一天，整个方案就得推倒重来。最终，他们可能给出一个不确定的答复，或者干脆因为评估不过来而放弃订单。

这个过程，效率低下、极易出错、而且高度依赖少数老师傅的个人经验。

现在，有了我们为他们定制的供应链智能决策Agent，流程变成了这样：

销售在系统里输入新订单的核心要素。Agent被激活，它的核心推理单元，一个经过我们用海量供应链领域知识和该公司历史数据精调过的模型，接收到任务：规划一个满足此加急订单的生产与采购方案。

这个模型的能力不是凭空来的。想要搞懂这种针对特定领域知识的微调是怎么做的，可以去看看字节内部流出的那份大模型微调实践手册。它不是讲空泛的理论，而是结合了抖音、电商、客服等50多个真实业务场景，总结了SFramewok、LoRA这些方法在万亿参数模型上的应用实践，特别是低资源场景下的策略，这对于我们做企业级应用非常有借鉴意义。

接着，Agent的规划与执行模块开始工作，它会拆解任务：首先，通过工具调用SAP的API，实时查询未来三个月的产线占用情况；然后，调用BOM系统API，分析物料需求；再并行调用多个工具，查询内部库存、供应商系统、物流跟踪系统，获取所有关键物料的库存、价格、在途信息和预计交付时间。

获取信息只是第一步，更关键的是怎么利用这些信息。Agent的强大之处在于它能处理不完整、甚至冲突的信息。比如，它发现按照标准流程，有3种关键物料的采购周期会导致无法按时交付。这时候，它不是简单地报错，而是开始主动探索备选方案。它可能会发现物料A虽然首选供应商没货，但价格高15%的备选供应商有现货。它会分析产线数据，计算出如果将订单X的优先级延后3天，可以腾出完整的生产周期，但会产生约5万元的违约成本。它还会查询物流系统，发现如果选择价格贵30%的空运代替海运，可以将物料B的到货时间提前10天。

这种结合外部知识库进行推理决策的能力，很大程度上依赖于成熟的RAG技术。很多人以为RAG就是简单的向量检索，其实在工业界远比这个复杂。要想深入了解工程实践的全貌，我推荐去看看那份字节跳动6万字的RAG实践手册，它从数据准备、知识库构建、检索与生成协同，到性能优化，把整个流程拆解得非常透彻。

最后，Agent不会自己做最终决定。它将分析过程、几个备选方案（包括每个方案的成本增加、风险指数、成功率预估）生成一份结构清晰的决策报告，直接推送给计划总监。总监在手机上就能看到所有关键信息，一目了然，选择一个方案，点击批准。Agent接收到指令，自动调用相关API，修改SAP里的生产计划、向采购系统下达新的采购订单，并通知物流部门准备空运对接。

整个过程，从几个人几天的工作量，缩短到了几分钟。更重要的是，决策的依据是实时、完整的数据，而不是模糊的经验。

现在你再看，这个Agent的商业价值在哪？

对于这个制造业客户来说，它极大地提升了决策效率和供应链的响应速度，降低了生产延误风险，甚至能帮他们接下以前不敢接的订单。这直接就是收入和利润的增加。他们愿意为此每年支付数百万甚至上千万的服务费。

对于我们这家AI公司来说，我们卖的不是一个大模型的API调用次数。我们的价值体现在对领域知识的深刻理解，以及强大的工程能力，能够开发稳定可靠的工具集，与客户复杂的IT系统打通。这些在合作中积累的、脱敏的真实场景数据和Agent操作轨迹数据，又可以反过来持续优化我们的模型和系统，形成越来越深的护城河。

小公司做不了这么重的项目怎么办？那就做得更垂直。比如，只做一个法律合同风险审查Agent，专门帮律师事务所检查合同里的陷阱条款。或者做一个电商广告素材生成与投放Agent，自动生成图片文案，并根据实时点击率数据自动调整投放策略。机会无处不在，关键是找到一个足够痛、足够具体、且能用模型加工具加数据的组合拳解决的场景。

三、到底卖给谁？商业模式已经很清晰

聊完了为什么要做，以及价值在哪，我们再来聊聊最实际的问题：怎么赚钱？准备卖给谁？

截止目前，Agent的商业模式已经基本跑通了，主要就是几个方向。

最主流，也是最清晰的，是面向企业客户（To-B），卖解决方案和生产力工具。

就像我上面举的供应链Agent的例子，卖的是一套端到端的解决方案。这种模式客单价高，通常是百万到千万级别，但定制化程度也高，需要深入理解客户的业务，做大量的集成和开发，销售周期很长。这条路主要是大厂（比如微软、谷歌、Salesforce，他们把Agent深度集成到自己的全家桶里）以及有深厚行业背景的垂直AI公司在走。

除了这种重型解决方案，还有一类是标准化的生产力工具。比如，越来越成熟的AI软件工程师Agent。它们能帮你写代码、调试Bug、写单元测试、甚至完成一些简单的需求。它们直接卖给软件公司，按开发者人头SaaS订阅收费。一个高级工程师一年的人力成本是多少？如果一个Agent能让他效率提升30%，公司愿意花多少钱买这个服务？这笔账太好算了。

要理解这类复杂Agent是怎么设计和落地的，可以去关注下行业顶尖公司的实践。比如字节内部的那份Agent实践手册，虽然不直接对外卖，但它里面透露出的设计思想很有价值。手册覆盖了从底层技术（如工具调用、API集成）到泛业务场景（办公、电商、内容创作）的全链路案例，比如飞书里的智能办公agent怎么自动排会生成纪要，抖音电商的agent怎么做库存监控和定价优化。这些案例能给你一套完整的框架和思路，让你明白一个好的Agent产品应该具备什么样的能力。

第二个方向，是面向开发者（To-D），卖平台和基础设施。

不是每家公司都有能力从零开始搭建一套复杂的Agent系统。于是，就催生了一批做Agent开发平台的公司。这些平台提供模型托管与精调服务、工具开发与管理SDK、Agent编排与执行引擎、以及观测与评估工具。它们的目标客户是其他想做Agent应用的公司和开发者。这条路，往往是技术实力非常强的AI公司或者云计算大厂在走。

第三个方向，也是最难的，是面向消费者（To-C），做个人超级助理。

目标是打造一个终极的个人AI助理，能管理你的日程、处理你的邮件、帮你预订餐厅和旅行、管理你的财务。这条路之所以难，核心在于信任、场景分散、付费意愿和生态整合这几座大山。目前看，最有可能在这条路上走出来的，还是那些掌握了核心入口的平台型巨头，比如手机厂商和顶级社交平台。

所以，不用担心它们卖不出去。市场很大，客户也很多，只不过大家的目标和玩法不一样。大公司全都要，创业公司则深耕一个细分领域，技术平台公司提供军火。

这波AI Agent的浪潮，和以往任何一次技术变革都不同。它不是一个单纯的技术升级，而是一次人机协作范式的根本性迁移。我们正在从人去适应机器，走向机器来适应人。

这其中的机会远比我们想象的要大。但同时，坑也多得吓人。90%号称在做Agent的公司，可能连一个稳定的、能处理异常的工具调用循环都没写好。很多产品，演示起来很酷，一到真实、复杂的业务场景里，就立刻瘫痪。

真正的挑战，不在于模型参数有多大，而在于工程的琐碎、业务的复杂、和对场景的深刻理解。这也是为什么，经验在这里变得异常重要。

如果你看到这里，对这个领域产生了兴趣，想入行或者转行，我给你一些实在的建议。现在想进大厂搞大模型应用，光靠刷Leetcode和看Hugging Face上的demo是远远不够的。你得系统性地学习，并且有针对性地准备。

大大小小的公司之所以前赴后继地开发AI Agent，不是因为赶时髦，也不是因为钱多烧得慌。

是因为他们都清晰地看到了，通用大模型只是提供了一种前所未有的势能，而AI Agent，才是将这种势能转化为具体商业动能的、唯一的、不可或缺的传动装置。

谁能率先在自己的领域，用Agent把业务流程、私有数据和执行工具这三个齿轮严丝合缝地啮合起来，谁就能在这场波澜壮阔的AI革命中，抢占到最有利的身位。

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