整理：Moonshot

来源：极客公园

2025 年，是 Agent 按下加速键的一年。

从年初 DeepSeek 引发的惊叹，到 GPT-4o 和 Claude 3.5 接连登场，大模型的边界一次次被重写。但真正让 AI 产业链神经绷紧的，不是模型的性能迭代，而是 Agent 的横空出世。

Manus、Devin 等产品的爆火，都在重申一个共识：大模型将不再只是工具，而是要成为可以自我调度的智能体。

Agent 由此成为继大模型之后，全球科技圈最快形成共识的第二个风口。

从巨头的战略重构到创业赛道的快速跟进，Agent 正成为下一个全民下注的方向。但在 C 端产品密集涌现、开发者为其狂热的同时，真正跑通用户价值闭环的项目却凤毛麟角，越来越多的产品陷入了「用老需求套新技术」的焦虑。

热浪过后，市场也回归冷静：Agent 究竟是一场范式的重构，还是一次新的包装？所谓「通用」与「垂直」的路径分野，是否真的带来可持续的市场空间？而「新入口」背后，是交互方式的进化，还是旧世界的投影？

顺着这些疑问继续下探，我们会发现，Agent 的真正门槛，或许并不在模型能力，而在其赖以生存的底层设施。从可控运行环境，到记忆系统、上下文感知、工具调用，每一个基础模块的缺位，都是 Agent 从演示走向实用的最大阻力。

这些底层工程问题，构成了 Agent 从「潮流玩具」走向「生产力工具」的最大阻碍，也恰恰是当下最确定、最高价值的创业蓝海。

在这样一个供给溢出、需求未明的阶段，我们想借由这场对谈，回答一个越来越紧迫的问题：Agent 的真问题与真机会，究竟藏在哪些地方？

在本次深度对谈里，我们邀请到了身处一线的拾象科技创始人李广密与 拾象科技 AI Research Lead 钟凯祺，两位从业者将从产品形态、技术路径、商业模式、用户体验乃至 Infra 构建等多个维度，为我们拆解当下 Agent 的真问题与真机会。

我们将跟随他们的思考，探寻在巨头环伺的牌桌上，创业公司的真实机会藏于何处；一条从「Copilot」平滑过渡到「Agent」的务实成长路径是如何被一步步验证的 ；以及为何 Coding（编码）这一看似垂直的领域，却被视作通往 AGI 的「价值高地」与「关键指标」。

最终，这场对话将推向更远的未来，一窥人与 Agent 之间全新的协作关系，以及构建下一代智能基础设施所面临的核心挑战与无限机遇。

要点精选

• 通用 Agent 领域做得最好的是「模型即 Agent」（Model as Agent）。

• 做 Agent 这件事，并不一定要「以终为始」，一开始就瞄着完全自动化的 Agent 去做，它可以先从 Copilot 做起。在这个过程中收集用户数据、做好用户体验、占领用户心智，然后慢慢地转型。#p#分页标题#e#

• AGI 有可能最先在 Coding（编码）环境下实现，因为这个环境最简单，它能锻炼 AI 的核心能力。Coding 是这个世界里的「万用之机」，有了它，AI 就可以去构建和创造。Coding 有可能拿走整个大模型产业阶段性 90% 的价值。

• AI Native 的产品不只是给人用的，它必须同时服务于 AI。一个真正的 AI Native 产品，应该是内建了服务 AI 和人类的双向机制。

• 今天的 AI 产品正在从「工具」走向「关系」。人不会和工具建立关系，但会和一个有记忆、懂你、能与你「心有灵犀」的 AI 建立关系。

以下为当天《今夜科技谈》直播沉淀，由极客公园整理。

01 热潮之下，哪些 Agent 产品已崭露头角？

张鹏：在过去一段时间，所有人都在讨论 Agent，认为这可能是现阶段的一个重要议题，也是创业公司的难得发展机会。

我看到拾象科技对 Agent 体系做了比较深入的研究，也体验和分析了很多相关产品。我想先听听两位，最近哪些 Agent 相关的产品给你们留下了比较深刻的印象？为什么？

李广密：我自己印象最深的是两个：一个是 Anthropic 的 Claude 在编程能力上的表现，另一个是 OpenAI ChatGPT 的 Deep Research 功能。

关于 Claude，主要是它的编程能力。我有一个观点：编程（Coding）是衡量 AGI 最关键的先验指标。如果 AI 不能规模化、端到端地进行软件应用开发，那么在其他领域的进展也会比较慢。我们必须先在 Coding 这个环境下实现很强的 ASI（Artificial Superintelligence），其他领域才可能加速。或者说，