本文探讨AI Agent从工具向生产力范式的转变，分析当前AI Agent的实用性困境，并介绍智谱推出的企业级AI Agent产品CoCo。CoCo通过接入企业资源、一键编排工作流和记忆机制，实现从单点应答到全链路交付，解决数据孤岛和重复工作问题。文章指出，AI竞争已从"能否做"转向"能否做成"，代表AI从技术概念期向价值兑现期跃迁的关键节点。

---

AI Agent开始进入企业级生产力范式。

2025年5月，红杉资本AI峰会在旧金山落下帷幕。这场汇聚150位全球顶尖AI公司创始人的大会达成重要共识：下一轮AI竞争的核心不再是工具本身，而是为用户创造的实际收益。在此背景下，Agent的重要性被前所未有的推至所有人的视野前沿。

硅谷大厂开启了第一波加速，微软CEO纳德拉在主题演讲中宣布：“我们已经进入了AI Agent时代，正在见证AI系统如何以全新方式帮助我们解决问题。”Open AI CEO山姆·奥特曼宣布，推出面向开发者的新Codex Agent，称“这可能是编程史上最大的变革。”

而将目光聚焦到国内，大厂纷纷亲自下场，当没人怀疑AI Agent确定性时，实用性的困境却在继续。用户喜欢用“AI实习生”来诠释当下AI Agent的能力。

从实际情况来看，所谓“AI实习生”直接揭示的是当下AI Agent无法在泛化场景下，满足企业和个人的执行落地要求。特别是当企业进入到数字化转型的深水区，具体的场景和数据开始细化，传统AI难以打通数据孤岛，员工困囿于重复工作等问题就显得异常突出，关于AI agent的升级似乎迫在眉睫。

如何解决这一困境，一直聚焦于大模型商业化的智谱在近日发布的企业级AI Agent—CoCo试图给出更加实际、有效的回应。

以“懂你懂企业，能干能交付”为口号，CoCo试图做到的是，能够接入企业工作流、知识库、数据库等企业资源和工具，基于企业实际情况提供定制化服务；通过一键编排工作流将重复性工作封装成MCP“小应用”；同时加入独创的记忆机制，让Agent记住员工的职能、工作重点从而达到有效规划，完整交付结果，成为真正意义上实用、可用的AI Agent。

从单点应答到全链路交付，CoCo如何切实帮助打工人？

在传统产品思维之中，衡量一个产品的价值，有一个经典的公式：产品价值=能力×信任×频率。

具体来看，公式中的能力，是指产品到底能帮用户做成什么事？有没有形成稳定、可交付的产物？而信任则可以解释为用户愿不愿意让你接手这件事？过程是否可控、行为可解释？频率则是产品是不是在用户需要的场景里，随手能调起？

从这一公式评判当下AI Agent产品，之所以还未达到完全成熟，正是因为其在三种能力上的不足或不平衡所导致的。举例来说，典型的代表是行业内Agent产品更多的局限于，单点式应答，例如说，经典的办公场景之中，国内大厂产品更多的以“多维表”类型为主，以模版化、标准化来来应对实际市场需求，通过牺牲整体的能力来追逐频率与信任的提升，从某种程度来说，更像是互联网时代产品的优化。

而真正的全链路稳定交付，则更像是整体性的革新。对于CoCo来说，能否达标，以下案例可以略见一斑。

我们选择测试的是经典的运营场景：众所周知小红书已月活破 3 亿、日均用户时长超 2.5 小时，已成为品牌触达的超级流量池，对企业而言，监测小红书平台博主与舆论的核心数据愈发重要。

这一次我们让CoCo实操设计一份小红书笔记监测方案，其实对于品牌运营来说，这个工作的难点在于，任务较为复杂，不仅停留于展示层面，更涉及技术实操和落地可执行性。这就意味着，任务不仅仅是模版套用，与信息搜集，更多的需要进行数据比对、执行方案设计、甚至合规性、安全性考量。正是在此基础上，使得任务更趋近于现实场景。

先说结论，CoCo完成的相当出乎我们的预料。用时10分钟左右，CoCo呈现出了一个可视化、可执行的方案。从方案内容来看，完成度高，数据内容透明化，执行路径清晰且有抓手。

这一切的生成，几乎没有太多介入。CoCo一步步跑工作流、结构化生成、最终分模块输出。做到了所谓，能拆能跑、执行链完整。

同时，整体上看流程透明、失败可查，输出有状态。具体来看呈现的话，CoCo思考规划能力非常强大，定义问题十分准确，从数据的获取与合规性切入，然后呈现出两种不同的解决方案，即自身搭建专属的监测系统，和使用第三方监测两套方案，然后CoCo分别从不同的角度诠释了两套方案的可行性，与成熟度。

而在涉及技术的方向时，几乎把整体关于监测系统的设计思路，功能模块，以及实现路径，相关难度的评估，完全展示清楚。

而其可执行性，也体现在，立足当下与业界主流第三方检测平台的功能对比，使用者可以思考具体是自身搭建个性化平台，还是使用第三方监测平台方案。

最后以未来趋势总结为结束。其实回到能力、信任、频率的产品价值公式来看，一款Agent产品最终要回答的还是三方面关键问题，它到底帮你完成了什么任务?做得质量能不能一次生成?它能不能更高频承接用户的需要?

而这份报告，可以说几乎一次生成，中间由于要转化为html的可视化方案，CoCo做过一次挑战之外，整体的交付非常流畅，从提示词开始，到确认规划，方案的成熟度和实用性很高。

当然除了可交付性之外，CoCo的另一大亮点，在于类似于秘书般的长记忆能力，通过用户的prompt，记住用户自己的使用习惯，这一点其实在业务应用方面让人总有意外惊喜感。

比如CoCo可以根据用户prompt提供的不同职能，定制化生成的AI日报，甚至直接站在该职能员工的视角，为其指出日报中信息的价值。在测试生成的日报中，可以看出，面对不同的职能，CoCo给出了不同的内容与视角。在对销售为职能的用户更多的指向于新闻对于销售的帮助，而在对内容创作职能时，则更多的呈现新闻细节。

这种设计的本质是将记忆焦点从 “用户做了什么” 转向 “用户是谁”，通过更主动的信息获取方式建立更贴合用户场景的认知模型。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

👉获取方式： 😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】