2025 年即将落幕，但科技头条对Agent（智能体）的“执念”似乎还在升温。就在前两天，豆包高调上线了新的Agent 功能，试图在这个年底，再次向用户证明“全能助手”的故事能讲通。这场景让人感到似曾相识。

这一年从 OpenAI 与 Claude 竞相演示的浏览器接管，到各大手机厂商试图重构的操作系统，行业似乎陷入了一种循环：新品发布不断，许诺的愿景也越来越大。

然而，发布会的密度，并没有转化为用户的黏度。

用户对真正“好用”的技术，嗅觉是极其敏锐的——DeepSeek的 App 上线不过是今年一月的事，但它成为国民级的生产力工具却似乎很久了。

反观 Agent 赛道，巨头们直到今天还在试图“教会”用户使用 Agent。这中间巨大的差距不禁让人怀疑：除了演示视频里的高光时刻，真正能在日常生活中高频落地、解决痛点的Agent，到底离我们还有多远？

我认为，尽管新品层出不穷，但Agent 在短期内（未来1-2 年）依然很难大规模跑通（Work）。这并非否认其长期价值，而是因为我们在交互体验、商业动机以及定义共识这三个维度上，面临着难以逾越的鸿沟。

此图片由AI生成

01 体验之困

99%的准确率=100%的焦虑

Agent 真正落地面临的第一个关卡，不是它能不能做，而是用户敢不敢让它做。

Agent 的核心价值本应是“代理”——即用户让渡决策权以减轻负担。但目前的现实是，我们无法规避其中高昂的“验证成本”。

比如，Agent 最大的问题不是它一定会犯错，而是我们“无法保证它不犯错”。这种概率性的成功，在容错率极低的任务（如写代码、财务统计）中是致命的。假设AI瞬间生成了 500 行代码，看起来完美无缺。但为了保证它没有引入隐蔽的 Bug 或安全漏洞，程序员必须阅读、理解并测试。“写代码”变成了“代码审查”。读懂别人的（且可能是错的）逻辑，往往比自己从头写一遍还要消耗脑力。

在想象中，如果让作为生活助手的Agent帮忙订票，我们往往可以去做别的事。而目前的阶段是，人们更可能盯着屏幕，看着它点击日历，生怕它选错日期；看着它填写身份证，生怕它输错一位。结果就是，这种全神贯注的监工体验，往往比自己动手做还要累。

而真实任务的长链条也给AI的100%准确性上了很大的难度：

一个包含 10 个步骤的任务，如果每一步的成功率是 95%，最终成功率将跌破 60%。对于用户来说，一个执行了90% 然后卡住的任务，价值等于零。

比如今年某Agent产品发布会上，一些“AI 硬件”演示了流畅的打车、点餐流程。

但当真机到了用户手中时，情况完全不同：想点一份披萨，Agent却卡在了“确认地址”的无限加载中。只是因为网络稍微波动，或者页面弹窗了一个广告，整个指令链条就彻底断裂。

为什么Agent在这些生活场景里很难丝滑完成任务？除了模型本身，更大的阻力其实来自外部环境。这就引出了第二个，也是更致命的问题。

02 利益之墙

如果说体验问题还可以通过技术迭代解决，那么商业模式的冲突则是一个几乎无解的死结。

Agent 的终极形态应该是用户的“买方代理”（Buyer’s Agent）**：**它应该完全站在你的立场，帮你屏蔽广告、绕过杀熟、寻找全网最低价。但这直接触动了互联网巨头的根基。Google、Amazon、Meta 本质上是“卖方代理”（Seller’s Agent），他们的商业模式建立在广告和竞价排名上。

一个真正帮用户省钱的Agent，在经济学上与巨头的利益是互斥的。

以某新产品演示的“外卖比价”为例，这在逻辑上是个死局：

首先是数据围墙：美团和饿了么花费多年建立壁垒，绝不会开放API 让自己沦为被 Agent 随意调用的底层管道。如果大家都用 Agent 比价，平台的流量分发权将彻底丧失，这是巨头绝对不可接受的。

其次是对抗性封锁：一旦Agent 试图大规模爬取数据，平台必将通过反爬虫和法务函反击。技术上的互通（能爬）不等于商业上的互通（允许爬）。2024年，全球最大的网络服务商 Cloudflare 已经推出了一键拦截 AI Bot 的功能。

最后是商业悖论：如果Agent 真的帮用户绕过了广告（比如直接提取搜索结果的答案，而不点击网页），内容生产者的广告费谁出？网站的服务器成本谁付？只要互联网依然依靠“广告”和“流量分发”盈利，真正为用户利益服务的 Agent 就会被视为“商业上的叛徒”而遭到全网抵抗。目前的 Agent，注定只能在巨头允许的狭窄缝隙里（如查天气、设闹钟这种无利害关系的操作）生存。

当然，乐观者会寄希望于反垄断法的推进，或是全新的API 付费模式诞生。但在未来1-2 年的短周期内，指望千亿美金市值的巨头为了配合Agent 而主动革掉自己的命，并没有很高的可能性。

03 Agent具体是什么

外部有商业封锁，内部有体验缺陷，而在这两者背后，还有一个更尴尬的真相：其实连硅谷自己，都没想清楚Agent 到底是什么。

当这个概念从走进市场，定义发生了剧烈的通胀：

学术界认为是“感知-决策-行动”的闭环；

工程界认为是“LLM + 规划 + 记忆 + 工具”的拼盘；

比尔·盖茨则说它是“接管一切的下一代操作系统”。

而a16z 的合伙人曾经承认：目前硅谷其实“并不知道 Agent 具体是什么”。

这种认知错位加剧了落地的困难：用户期待的是一位独立思考的“数字高管”，但目前技术交付的，往往只是一个并不稳定的“带聊天功能的自动化脚本”。

这很大程度上归咎于目前主流的ReAct（Reason + Act）范式。这种模式要求模型“思考一步、做一步”。这听起来很美好，但在实际运行中，模型经常陷入“死循环”：它可能不断重复打开同一个错误的页面，或者在面对一个未知的报错时，开始胡言乱语地调用错误的工具。目前的 Agent 缺乏真正的“世界模型”，它并不理解它在操作的那个网页意味着什么，它只是在进行概率预测。

结语

Agent 短期内的“难产”，不是因为AI 不够聪明，而是因为我们试图用一个不成熟的技术，在一个充满挑战的商业环境中，去解决一个容错率极低的问题。

在学会跨越这些壁垒之前，Agent更像是一个还在彩排的演员，虽然预告片很精彩，但离正式登台还有很长的路要走。

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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。

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