收藏!一文彻底搞懂AI Agent,为什么说“现在都投Agent”?
今年,投资人都在讨论一个问题:下一个“超级APP”会不会属于Agent。在技术层面,Agent技术在2025年取得了显著进展。OpenAI、Cursor、Manus等公司通过强化学习微调(RFT)和环境理解实现了技术突破,编程类Agent向通用型进化,垂类产品如Vantel、Gamma展现出巨大潜力。这些技术进步不仅提升了Agent的性能和效率,还拓展了其应用场景,使其在更多领域展现出巨大的潜力。
下一个超级APP的诞生
今年,投资人都在讨论一个问题:下一个“超级APP”会不会属于Agent。
在技术层面,Agent技术在2025年取得了显著进展。OpenAI、Cursor、Manus等公司通过强化学习微调(RFT)和环境理解实现了技术突破,编程类Agent向通用型进化,垂类产品如Vantel、Gamma展现出巨大潜力。这些技术进步不仅提升了Agent的性能和效率,还拓展了其应用场景,使其在更多领域展现出巨大的潜力。
市场潜力和商业化前景也是Agent赛道备受关注的重要原因。2025年被视为Agent AI商业化的元年,其应用场景不断拓展,从办公类Agent到垂直类Agent,再到更广泛的行业应用。未来式智能等企业已经在电力、金融、泛互联网、制造业等行业实现了Agent的常态化应用。
在这样的背景下,Agent赛道的未来发展充满了无限可能。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,Agent有望在更多领域实现突破,为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。同时,Agent赛道的投融资活动也将持续升温,吸引更多资本的投入,推动这一领域的快速发展。
一、Agent元年
今年,可以称为Agent元年。
自2024年以来,全球AI Agent赛道的融资金额已突破665亿元人民币。2024年,美国的人工智能初创公司共获得约970亿美元的风投融资,创下新的纪录。2024年,中国人工智能行业一级市场融资规模达1052.51亿元,融资数量696起,早期投资占主导地位。其中,自动驾驶、人形机器人、大模型等赛道最吸金,头部机构持续下注。AI Agent赛道的融资呈现出应用层主导、赛道分化加剧的特征,垂直场景落地能力与商业化前景成为资本决策的核心逻辑。
从投资机构来看,头部机构对大量Agent项目进行了巨额投资。在国内,众多投资机构积极参与AI Agent项目的投资。在投资策略与建议方面,投资机构在选择项目时会重点关注项目的技术框架落地和市场反馈。对于AI Agent赛道,垂直场景落地能力与商业化前景成为资本决策的核心逻辑。一些投资机构不仅提供资金支持,还会在技术研发与产品创新上持续发力,助力企业快速成长。
从未来展望来看,AI Agent赛道在2025年受益于大模型技术红利释放、国家政策红利,将迎来历史性发展新机遇。随着AI推理成本的指数级下降以及可靠性取得重大突破,企业正步入AI时代。AI Agent的应用场景将不断拓展,从办公类Agent到垂直类Agent,再到更广泛的行业应用。未来式智能等企业已经在电力、金融、泛互联网、制造业等行业实现了Agent的常态化应用。
今年,Agent开始受到一级市场的极大追捧是技术、商业均走向成熟的表现。
首先,技术突破为Agent赛道的发展注入了强大动力。2025年,AI Agent技术加速发展,OpenAI、Cursor、Manus等公司通过强化学习微调(RFT)和环境理解实现技术突破,编程类Agent向通用型进化,垂类产品如Vantel、Gamma展现潜力。一些Agent产品通过技术创新,展现出强大的功能和用户体验。例如,Sweet Spot做的是AI for Granting,主要服务全球的SMB、NPO和NGO,帮助它们申请各类政府资助和联邦补助金,还能辅助用户分析招投标,其用户体验也做得很好。Gamma是一个AI辅助制作PPT的工具,用户只需提供一个大致的框架或主题,它就能自动生成内容并排版,且排版美观,内容不满意还可手动修改再导出。这些技术进步不仅提升了Agent的性能和效率,还拓展了其应用场景,使其在更多领域展现出巨大的潜力。
其次,Agent赛道的市场潜力和商业化前景广阔。2025年被视为Agent AI商业化的元年,AI Agent的应用场景不断拓展,从办公类Agent到垂直类Agent,再到更广泛的行业应用。未来式智能等企业已经在电力、金融、泛互联网、制造业等行业实现了Agent的常态化应用。例如,Glean垂直于企业知识数据库的搜索,优化企业内部数据检索和问题答复,在近两年中ARR翻倍增长。DayDream链接了超过2000+品牌,支持自然语言检索,根据用户提供的时间、地点、场合等信息给予相关产品推荐。这些应用不仅提升了企业的运营效率,还为用户带来了更便捷、高效的体验,进一步推动了Agent技术的商业化落地。
此外,行业趋势和政策支持也为Agent赛道的发展提供了有力保障。2025年,AI Agent元年拉开序幕,人工智能系统正在从单一的交互模式,走向专门且相互关联的代理。在AI应用端,企业不再依赖单一模型,而是会根据不同的应用需求和场景,将不同模型模块进行组合,定制出符合自己业务需求的模型。国家政策支持、技术进步和市场需求的共同驱动,使得我国机器人产业等AI相关产业展现出蓬勃发展态势,市场规模持续扩大,产品需求愈发多样化。
投资机构的热情和信心也是推动Agent赛道投融资火爆的重要因素。2025年,投资机构看项目的活跃度普遍提升,部分头部GP甚至在半导体、新能源赛道出现抢份额的情况。在DeepSeek强势带动AI行情的背景下,一级市场有“触底反弹”的感觉,投资人看项目的活跃度显著增加,甚至一些淡出VC圈的投资人都回来了。一级市场对AI领域的关注度大幅提升,各家机构都在寻找AI发展带来的新投资机会,包括大模型、基础芯片,以及AI+在各行各业的落地应用。有些机构则已经进入了实际出手的阶段。
头部企业或项目的吸引力也不容小觑。2025年,一些头部企业或项目获得了巨额融资,吸引了大量关注。例如,OpenAI宣布以30亿美元收购Windsurf;编程工具Cursor的母公司Anysphere获得了9亿美元的融资,估值高达90亿美元;号称中国第一个通用AI Agent的Manus也获得了硅谷老牌风险投资公司Benchmark领投的7500万美元的融资。这些成功案例不仅提升了整个赛道的关注度,也为其他企业树立了榜样,吸引了更多资本的涌入。
市场回暖和资金流动也为Agent赛道的投融资提供了良好的环境。2025年一级市场整体回暖,资金集中流向符合国家战略的硬科技赛道、能承接产能的新质生产力项目、具备出海替代能力的AI应用和生物医药企业等。人民币投资事件占比较高,资金流动逐渐向早期项目倾斜,尤其是硬科技和智能制造等热门行业。这些资金的流入为Agent赛道的企业提供了充足的发展资源,推动了整个赛道的快速发展。
二、到底什么是Agent
很多人对Agent的理解都是,知道,又不完全知道。所以这个被资本热捧的Agent到底是什么?
“Agent”(智能代理)是人工智能和计算机科学领域的一个重要概念,它指的是一种能够自主感知环境并做出决策以实现特定目标的软件或系统。Agent可以根据其设计和应用场景,具有不同的功能和特性。
Agent通常被定义为一个能够感知环境并通过执行动作来影响环境的实体。它具有自主性、社会能力、反应性和主动性等基本特征。自主性意味着Agent能够独立运行,无需外部干预即可做出决策。社会能力则表明Agent能够与其他Agent或用户进行交互和协作。反应性使得Agent能够感知环境变化并做出及时响应,而主动性则让Agent能够主动采取行动以实现其目标,而不仅仅是被动响应。
Agent在多个领域都有广泛的应用。例如,智能助手如苹果的Siri和亚马逊的Alexa,这些Agent能够理解自然语言指令并提供相应的服务。在自动化办公领域,Agent可以自动完成一些重复性的工作任务,如文档处理和日程管理。在线客服机器人作为客户服务领域的Agent,能够自动回答常见问题并提供解决方案。智能家居中的Agent,如智能音箱和智能家电控制,可以根据用户的指令或预设规则控制家居设备。自动驾驶汽车中的Agent系统可以感知路况并做出驾驶决策。在制造业中,Agent可以用于自动化生产线的监控和优化。此外,在医疗健康领域,智能诊断系统作为Agent可以根据患者的症状和病历提供诊断建议。
Agent的实现通常依赖于多种技术。机器学习是其中的关键技术之一,通过训练数据让Agent学习模式和规律,从而能够做出准确的预测和决策。自然语言处理(NLP)使Agent能够理解和生成自然语言,从而更好地与用户交互。强化学习通过与环境的交互,让Agent学习最优的行为策略,以最大化长期收益。此外,多Agent系统涉及多个Agent协同工作,以完成复杂的任务。
随着人工智能技术的不断进步,Agent的发展呈现出一些明显趋势。Agent将变得更加智能化,能够处理更复杂的任务和场景。同时,Agent将能够根据用户的需求和偏好提供个性化的服务。未来,Agent将与其他技术(如物联网、大数据等)深度融合,形成更强大的系统。然而,随着Agent在更多领域的应用,其安全性和隐私保护将成为重要的议题。
总之,Agent作为一种能够自主感知和决策的智能实体,在多个领域都有广泛的应用。随着技术的不断进步,Agent将变得更加智能和高效,为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
当然,此前大模型产品Deepseek的火爆也给Agent行业很大的信心。
CIC灼识咨询董事总经理刘立鹤就表示,Deepseek的火爆代表了中国对国产大模型的扶持政策持续终于迎来了优秀的成果,Deepseek的颠覆性不在于单一技术指标超越GPT-4,而在于将大模型从“技术能力展示”推向“行业工作流重构”,例如在金融、医疗领域的深入应用。同时,Deepseek专门针对中文语法复杂性(如多义词、古汉语)进行预训练优化,在语义理解上超越此前模型的“翻译式”生成,更贴合本土需求,全面提高了中国企业持续基于Deepseek创造AI应用端技术的能力。由于Deepseek采用了开源模型,可以更好的吸引开发者,同时通过私有化部署的高级功能(如行业专属微调工具)盈利,形成生态闭环。最后,2024年的资本市场不再押宝“AI算法参数竞赛”,而是更加专注于推理成本降低和工程化能力,Deepseek不通过算力竞赛的方式进一步推高AI应用开发企业的研发成本,使得AI应用开发企业的产品盈利的可能性大大提高。
三、下一个超级APP?
下一个超级APP会不会从Agent中诞生?
前不久Sam Altman谈到了GPT发展的五个等级,最终要实现的就是从reasoner到operator的升级,这也让AGI成为了整个AI赛道的“圣经”,似乎大家都有一个共识就是未来的AI一定会通往智能体的道路。
所以很多人也在思考,下一个超级APP会不会也在Agent中诞生。
从目前主流的Agent商业化路径来看,TOB比TOC先行一步。尤其是一些垂类场景,比如营销、办公软件等场景中的Agent已经开始和SaaS结合进行了商业化的探索。
科技投资人孔波(化名)就评价道,现在不论是做TOB还是TOC,通用还是垂直,从技术投入和难度上来说差别都不是很大,不过从商业化角度来看,TOC真正难实现的有两点:软件之间的联通,以及用户体验的极致。
孔波举例道,比如我现在做一个Agent,垂直赛道,就做出行助手。我现在决定从A点到B点,我把这个问题抛给Agent,后者给我规划一个最短路线、最短时间的路径,包括交通工具、预算等等,这并不困难,现在对话式的大模型软件就可以做到,但是Agent真正要解决的就是从Chat到Act的突破,因此一个合格的Agent其实是能够在收到这个指令的时候就调用我手机里的工具类APP完成订票、提醒我行程、监督行程这么一个过程。那么这个过程中涉及到两个点,其一,不同软件之间调用的授权;其二,涉及到付款的时候整个Agent的行为先后、策略合理性的一个考验。
相对来说,TOB的Agent也会有类似的问题,比如如何深入到企业的workflow中,在整个任务的思考、完成过程中,Agent不只要扮演一个角色,可能分担多个角色,这几个角色之间的权责划分、合作协同就是一个挑战。
“我相信下一个Super APP会出现在Agent赛道,目前市面上所有工具属性非常强的软件在Agent时代都可能被整合,不过在此之前,甚至在Agent商业化成熟之前,所有创业者都应该思考和回答一个问题:Agent到底能解决什么具体的问题。”
如何学习大模型 AI ?
我国在AI大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着Al技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进,是破解困局、推动AI发展的关键。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2025最新大模型学习路线
明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。
对于从来没有接触过AI大模型的同学,我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。
大模型经典PDF书籍
新手必备的大模型学习PDF书单来了!全是硬核知识,帮你少走弯路!

配套大模型项目实战
所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
博主介绍+AI项目案例集锦
MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发,与智学优课联合孵化,培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。


这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型?
2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群
- 在校学生:包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础,有志于深入AGI大模型行业,希望开展相关的研究和开发工作。
- IT行业从业人员:包括在职或失业者,涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验,至少1年以上的编程工作经验,对大模型技术感兴趣或有业务需求,希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
- IT管理及技术研究领域人员:包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势,主导技术创新,推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
- 传统AI从业人员:包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作,现需要快速补充大模型技术能力,获得大模型训练微调的实操技能,以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间
大模型核心原理与Prompt:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。 
Agent应用架构进阶实践:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。
模型微调与私有化大模型:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。 
顶尖师资,深耕AI大模型前沿技术
实战专家亲授,让你少走弯路
一对一学习规划,职业生涯指导
- 真实商业项目实训
- 大厂绿色直通车
人才库优秀学员参与真实商业项目实训
以商业交付标准作为学习标准,具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历,支持项目背调 
大厂绿色直通车,冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

更多推荐



所有评论(0)