深度剖析30+家AI Agent公司落地现状！想拿高薪Offer，这些核心技能是关键！

2025年，AI Agent火了。但争议也来了。有人说它没啥用，有人觉得它无所不能。这很正常，毕竟每个人的使用场景不同。我就很喜欢coze、n8n Agent，它确实能解决实际问题。

朝阳区靓仔_James

497人浏览 · 2025-11-17 14:01:22

朝阳区靓仔_James · 2025-11-17 14:01:22 发布

2025年，AI Agent火了。但争议也来了。

有人说它没啥用，有人觉得它无所不能。

这很正常，毕竟每个人的使用场景不同。

我就很喜欢coze、n8n Agent，它确实能解决实际问题。

但主观感受说服力不够。我们更需要数据说话。

这玩意儿，在真实的企业里，真的用起来了吗？

MMC最近发布了一份重磅报告：《Agentic AI现状：创始人版》。原文地址：https：//mmc.vc/research/state-of-agentic-ai-founders-edition/

他们深入访谈了30多家AI Agent创业公司的创始人，还有40多位企业里的实际用户。

这份报告的结论，颠覆了很多人的认知。

一、技术不是问题，关键在人和流程

你猜，企业部署AI Agent时，最大的困难是什么？

AI不够聪明？幻觉太严重？难以集成？

都不是，根据调查，真正的三大难题是：

无法嵌入原有工作流(60%)

一个AI Agent再厉害，如果它需要单独打开一个APP，让员工在钉钉、飞书之外再打开新窗口，使用率注定上不去。

成功的集成，是把AI嵌入到现有工作流里。

比如，销售在CRM里更新客户状态时，AI自动跳出来说：我帮你把刚才的会议纪要总结好了。

选用AI Agent，企业得先想清楚：要用这个AI，我原有的流程该怎么调整？

这比买一套软件难多了。

员工抵触(50%)

在企业里，人和AI的合作，目前大多不太愉快。

有两种极端：

过度依赖：员工把活儿全丢给AI，自己不检查。结果AI给客户报了个错误的价格，酿成大祸。
过度怀疑：员工根本不信AI，AI做的每一步都要自己再核查一遍。效率没提高，工作量反而增加了。

更深层的，是对被取代的恐惧。这让员工要么束手束脚，要么阳奉阴违。

数据隐私与安全(50%)

这在金融、医疗行业尤其严重。

企业担心：我把财务报表、客户病历交给AI分析，这些数据会不会泄露？会不会被拿去训练别的模型？

有些企业是真实的合规需求，有些企业纯粹是心理上的不安全感。

但无论哪种，都会让企业在部署时畏手畏脚。

所以，最大的障碍，其实是人和流程，而不是技术。

二、优秀的 Agent 具备哪些特征？

既然困难这么多，那做得好的AI Agent，到底是什么样的？

报告给出了一个很科学的评估框架，用两个维度来量化：

准确率(Accuracy)：AI干的活儿，多大比例是对的。
自主性(Autonomy)：AI干活时，多大程度不需要人插手。

理想状态当然是高准确+高自主。

而且，超过90%的Agent创业公司都声称自己达到了70%以上的准确率。

但事实真的是这样吗？

所以，MMC把Agent分成了三类：

第一类：中准确、高自主

适合低风险、高重复、易验证的场景。

比如自动给海量营销邮件打标签。

就算AI标错了30%，但它帮你自动处理了1000封邮件，你只需要纠错那些明显不对的。

总体效率还是远超人工。

第二类：高准确、低自主

适合高风险、高价值领域，比如医疗。

比如AI帮你起草临床试验报告。

准确率必须在90%以上，但每一步都需要人类专家严格审核。

它是超级助手，不是决策者。

第三类：高准确+高自主

这是最理想的区域。

适用于AI部署成熟、规则边界清晰的领域，比如客户服务、网络安全、金融合规。

在这些场景下，AI Agent已经足够可靠，准确率和自主性都达到80%-90%。

它可以端到端地处理任务。

报告提到，建议是把会幻觉的大语言模型与确定性的AI方法结合，既提高准确性，又提高自主性。

三、成功落地的三大秘籍

既然AI Agent落地这么难，那些成功的公司是怎么做到的？

MMC总结出了一套非常实用的策略：

秘籍一：从小事着手

忘掉那些彻底颠覆行业、全自动替换人类的宏大目标。

成功的AI Agent，往往从一个非常小、非常具体的切口进入。

选一个低风险、中等收益的任务。

选一个员工最讨厌干的活儿。比如销售最烦的手动录客户数据，财务最烦的核对发票。

永远不要说你是替代品，要说你是帮手。

你的目标不是让老板开除员工，而是把员工从重复、枯燥的破事儿里解放出来。

当员工发现AI真的帮他们每周省下5小时填表时间，信任才算种下。

秘籍二：陪跑式服务

现在的AI Agent还远没到即插即用的程度。

企业买的不仅是软件，更是一整套陪跑服务。

成功的创业公司都在用前线交付工程师模式。

这些人既是程序员，又是咨询顾问。

他们会直接扎到客户办公室里，手把手帮客户梳理流程、清理数据、调整AI。

秘籍三：定位决定生死

你怎么说你是谁，可能比你是谁更重要。

1、一定要把姿态放低

你的产品是副驾驶，是来增强员工能力的，不是来替换他们的。

哪怕你的技术真的能替换掉80%的人，也千万别这么说。

2、看人下菜碟

在医疗这种保守行业，你最好少提AI，多谈自动化、效率提升。

在金融这种激进行业，你就得猛吹Agentic AI，显得你很前沿。

3、ROI要具体

对于成熟流程，就说节省了XX小时或降低了XX%成本。

对于AI创造的新能力(比如千人千面的网页)，就把它和现有工具挂钩，比如：能让你的谷歌广告转化率提升20%。

四、写在最后

决定AI Agent落地成败的，最重要的因素已经不是模型能力够不够强。

而是它怎么和企业内部的流程整合，怎么取得员工的信任，怎么证明它的价值。

另外，从准确率和自主性两个维度来量化评估AI Agent，是挺科学的。

现在很多AI Agent，自主性高了准确率不够，准确率上去了自主性又不行。

要做好Agent，最终还是要做到像一个情商高的真人那样。

在你还没开口时，就洞察到你的需求，默默帮你把事情搞定。

这才是AI Agent的终极形态。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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，故此将并将重要的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。

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