一场“把工具变队友”的集体实验——2025中国Z世代智能体白皮书解读

如果说大模型让我们“会问问题”，那智能体（AI Agent）就是开始“替我们办事”。

Z世代既是这波技术的头号体验官，也是最敢把它用起来的一代：他们几乎把智能体当作随身的“数字搭子”——能聊、能做、还能记。

调研对象里，大家对“和智能体协同”并不抵触，七成直说“能提效率”才是关键（“非常欢迎，认为提升效率：70%”，另有30%接受但要边界清晰） 。焦虑不算主旋律，但“隐私与数据安全”的担忧摆在第一位（80%），其次才是就业和人际能力退化 。

这几乎精准道出了这一代人的技术态度：有用且可信，才值得长期关系。

再看画像：这次样本里，00后是绝对主力（占比50%），95后其次（27.5%）；职业结构里，创业者（35%）和学生（30%）加起来过半（你没看错，创业者反而是这波“把智能体用到钱上”的积极分子） 。

这决定了他们对产品的期待：不迷信“通天大术”，更在意“拿来就能跑”的场景价值。难怪白皮书强调，工作与学习环节里“几乎实现了100%提效”的主观感受，以及“超七成愿意与AI建立情感链接”，平均人手近两个“AI朋友”——这不是玄学，而是日常效率与情绪价值的双重反馈 。

为什么是“现在”？

一头是技术能力的“从会说到会做”：IDC判断2025年是智能体规模落地的拐点，人机协同重构流程、消费端从被动响应转向主动预判，会逐步成为共识路径 。

另一头是市场与资本的“共振”：2024年国内智能体市场约1473亿元，预测到2028年冲到3.3万亿元——不是概念翻炒，是“按需定制智能助手”带来的组织效率重估 。

你能感到气氛变化：A股新增“AI智能体指数”，短短半月多就涌现出几十家概念公司，基金与ETF资金明显加速流入（这不是一句“情绪来了”，而是资金在追“效率曲线”） 。

政策端也在“把路修平”：从生成式AI管理办法、到信息化标准行动计划，再到地方针对智能体的专项推动——先把合规、标准、产业协同建起来，再谈规模复制。例如，“两化融合”贯标升级、面向工业智能体的数据要素流通、以及“黑灯工厂”效率提升这类可量化样板，正在变成更大范围的“试验田”与“模板” 。

从大模型到智能体：不是“更聪明”，而是“更能干”

智能体的核心，库拆成“规划—记忆—工具—执行”的闭环：把语言能力嫁接到真实操作。

这背后两条路在加速靠拢：其一是“OS Agent”方向，直接学人类点窗口、点按钮、跨应用协作；其二是多模态与自主学习，把“看懂—想清—做成”连起来——研究与应用都在往“跨平台、少约束”的方向硬推 。

不过也别神话：今天的智能体还有不少“坑”。

任务执行卡顿、易中断、输出格式混乱，甚至因为虚拟浏览器的安全警示削弱了用户信任——这不是体验吐槽，而是说明产品的“确定性工程”还没打磨到位（这恰恰是ToB落地的生死线） 。

但“好消息”同样明确：更强的推理模型、开源工具链与“低成本可用”的供给侧在中国走得很快。

像DeepSeek-R1把复杂任务的推理与多智能体协作做了“地基升级”，把“能想明白”这件事变便宜；智谱AutoGLM开源沉思链路，直接降低了开发者构建垂直智能体的门槛（“别人搭桥，我们铺路”，这事的确定性就出来了） 。

资本、城市与场景：要“生态”，不要“孤勇”

当你把镜头拉远，会看到三个同步进行的“工程”：

• 资本的打法更“算账”了：开源化、场景垂直化、风险可控化，成为主流偏好。能在特定场景里跑出“效率倍增+成本可控”的项目，更容易拿到钱；有些机构甚至把80%的权重押在开源生态的工具链企业上——这意味着护城河从“模型壁垒”转向“体系效率” 。

• 城市各自“卷专长”：北京押具身智能与高端协作，深圳靠供应链与消费机器人，上海卡在“国际资源+临床场景”组合拳，杭州走“人形机器人全链条”路线——生态位差异叠起来，像极了“工业化2.0”的地理分工版图 。

• 行业应用进入“有ROI的连击”：金融、医疗、农业、家居等场景已经跑出实打实的指标改变量（如某保险客户人力成本下降65%、家居导购转化率提升25%），这类“可抄作业”的样板，会比任何一篇概念文案更能打动预算持有人 。

这背后的共同点是：智能体的价值不是“更大的模型”，而是“更短的路径”。路径短，才容易复用、扩散和规模化。

写给产品人/创业者：别造“万能平台”，先造“有用的工”

我更建议用“三段式作战”来思考：

第一段，把一个场景打穿。不要幻想通用大一统，先在一个流程里把“人类策略+机器执行”的闭环做顺，做到“能稳定、省人力、少犯错”。IDC那套判断不是鸡汤——它说的是当流程可被标准化时，智能体的进场方式会更像“工具链重排”而不是“换引擎” 。

第二段，把确定性当KPI。白皮书里提到的那些“卡顿、断流、格式乱”，其实就是工程层的“确定性债务”。你要敢把“成功率、时延、误触发率、可审计性”当KPI写进迭代里，把“好用”变成“可预测的好用” 。

第三段，把生态用起来。与其闭门造车，不如拥抱开源与城市生态：用得起的推理模型、现成的工具链、可接入的“城市级”算力与产业带——这些都在快速成熟；资本现在也更愿意投“把这些拼成体系的人”，而不是“再造一个黑盒的人” 。

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最后谈谈“人”

Z世代用智能体，不是为了“把人变少”，而是为了“把人用好”。

他们在意效率，但也在意边界；他们愿意付出注意力，但要换来可信的结果；他们喜欢情感链接，但希望隐私安全是“系统默认”。这不是矛盾，是一代人的现实主义。

技术的尽头不是奇观，而是日常。

当一代人把智能体从“黑科技”变成“生活公共设施”，真正的红利才会发生。市场规模可以预判，标准政策可以迭代，但最难也最值得期待的是：我们终于学会让工具成为队友——它替你省下时间，你替它划清边界；它做确定的事，你做不确定的判断。彼此成就，才是这代人最会的事。