文 | 光子星球

2024年Agent崛起的背后，既是技術(shù)狂飆的產(chǎn)物，也是大模型跌落神壇的伊始。

大模型的光暈正在逐漸消散。

“2023年，大家普遍覺得要買一個大模型，很多人熱衷于訓(xùn)練自己的大模型。但訓(xùn)練完了，怎么用起來，大家一頭霧水”，本質(zhì)在于大模型呈現(xiàn)的是底層能力，像水電煤一樣的存在，“不是產(chǎn)品”。

上述行業(yè)內(nèi)人士對“用大模型”的定義為：不能停留在打開ChatGPT、Kimi提問問題，而是AI能夠為企業(yè)降本增效。

如果說前年的主題是“大模型爆發(fā)”，去年的主題則是“大模型落地”。人們逐漸意識到，光靠模型強遠遠不夠，怎么用起來才是“卡脖子”問題。Agent承擔(dān)了連接大模型和場景的中介作用，特別是AI工作流真切地讓行業(yè)看到了落地的路徑。

有人認為“Agent主要解決了部分B端交付的老大難問題”，也有人評價“模型公司對外銷售賣解決方案就是在選Agent”。

Agent讓云端的大模型開始“接地氣”，“大模型+Agent”成為了To B的新時髦。

LinkAI聯(lián)合創(chuàng)始人&COO蘇晨星對Agent行業(yè)熱度有強烈的感知，“大概2023年6月份左右，我們剛進入市場時，做Agent工具的企業(yè)算上我們，國內(nèi)只有三家。直至去年下半年才開始變得越來越多，甚至出現(xiàn)了供大于求的趨勢”。

據(jù)企查查顯示，1-3年內(nèi)，智能體相關(guān)的新成立企業(yè)有200多家。

“混沌初開”一詞精準地道出了整個Agent市場現(xiàn)狀。玩家身份魚龍混雜，大廠、AI小虎、創(chuàng)業(yè)公司紛紛下場。在沒有制定標準的前提下，行業(yè)的整體跨度特別大，突出表現(xiàn)在客單價上，從數(shù)千元到上千萬元不等。

“現(xiàn)階段Agent仍是偽概念，中間態(tài)產(chǎn)品，真正的Agentic AI充滿想象。”

供需關(guān)系

年末，某家公司2B業(yè)務(wù)負責(zé)人預(yù)備為即將上新的Agent產(chǎn)品定價，他透露“相當(dāng)便宜”，價格直接狙擊大廠，“算法3500元，研發(fā)2500元，都能打八折”。

這樣的情況在當(dāng)前Agent市場極其普遍，不同于大模型的“明碼標價”，Agent的價格體系十分混亂。據(jù)蘇晨星介紹，Agent的客單價在數(shù)千元到上千萬元不等，光譜分別對應(yīng)著個人開發(fā)者接到的零散單子到政企項目大單。

從兩頭的供需關(guān)系出發(fā)，可能方便理解國內(nèi)Agent發(fā)展現(xiàn)狀。這里我們僅討論To B端的Agent交付，需求驅(qū)動著Agent的快速落地。這里面存在著兩條主線：自上而下和自下而上。

蘇晨星認為完全相反的決策鏈路決定了Agent的客單價。自上而下一般對應(yīng)著政企客戶，他們的邏輯是智能化轉(zhuǎn)型任務(wù)驅(qū)動，傾向于先采購再去理清要在哪些場景和業(yè)務(wù)上落地。因為要完成硬性指標，所以在預(yù)算上比較寬松，動輒就是數(shù)百萬級的項目，這就打開了Agent市場的上限。

自下而上的決策鏈路中，關(guān)鍵性的人物是那些中小企業(yè)“吃螃蟹”的人。他們對技術(shù)和實操經(jīng)驗有一定的積累，清楚地知道Agent落地將產(chǎn)生的效果，由其決定是否采購以及采購哪些AI產(chǎn)品來解決業(yè)務(wù)場景中的問題。因為需求前置，帶著問題意識去購買，這部分人群的預(yù)算一般不是很高，但由于量大，仍然撐起了Agent市場大半份額。

需求決定供給，根據(jù)承接需求的能力可以分為四層。金字塔頂端是百度、阿里、火山、騰訊等大廠，云和模型基建最完善，拿單金額最大；往下是科大訊飛、智譜等廠商，基建相對完善，但在承接部分超大政企客戶時稍顯無力；第三層是瀾碼、實在智能、Dify、LinkAI這類轉(zhuǎn)型或新興的Agent公司，集中服務(wù)于中小企業(yè)客戶；最后一層是個人開發(fā)者，使用工具可以滿足一些簡單需求。

跟AI四小龍的CV時代相比，大模型讓To B的日子好過起來一點，項目平均客單價從幾十萬抬到了幾百萬。在業(yè)務(wù)人員看來，Agent解決了CV時代B端交付難的痛點。以前是無數(shù)個小模型疊加起來服務(wù)一個業(yè)務(wù)場景，現(xiàn)在是”大模型+小模型”，兩者是泛化能力和精準度的組合，Agent在其中起到了連接的作用，以低代碼項目形式快速搭建起一個應(yīng)用供客戶使用。

不過隨著時間的推移，所謂的“大單”也變得越來越少。有行業(yè)內(nèi)人士向光子星球反饋，早期智譜一個To B項目輕松就報千萬以上，內(nèi)容大致是模型加微調(diào)，但到今天已經(jīng)報不上去了。

包裹著Agent外衣的“大單”，看似是軟件應(yīng)用，實則是一攬子解決方案，包括了云服務(wù)、模型、硬件、工具層、行業(yè)知識以及售后服務(wù)。這意味著大單市場競爭具有隱性門檻，在客戶“不差錢”的情況下，誰的基建越完善，服務(wù)體系越成熟，誰就越有競爭力，最后的勝者基本鎖定在了大廠中間。

六小虎中智譜在B端沖得最猛，官方透露數(shù)據(jù)，2023年全年大模型合同總計3.5億元。其副總裁陳雪松曾在阿里云和曠視供職，有著豐富的To B業(yè)務(wù)經(jīng)驗。據(jù)業(yè)內(nèi)人士稱，智譜一開始就敲定了B端方向，招攬了大量原曠視離職人員開拓大模型B端市場，路線上同樣延續(xù)了上個時代“軟硬一體”的思路。

不過，先天的體弱令智譜無法沖破第二梯隊的壁壘，不少人都對光子星球傳遞出“智譜未來有上市打算，商業(yè)化壓力沉重”。上述人士透露，智譜最新的重心轉(zhuǎn)移到了信創(chuàng)上，主動適配華為H920B。

“信創(chuàng)的投入成本不算低，但其他AI廠商還都沒做，智譜選擇跟華為一起拿單不失為一種選擇。”

大廠之下

大模型的站位已經(jīng)清晰，具備提供模型能力的廠商寥寥無幾。無論是第一梯隊還是第二梯隊的玩家本質(zhì)都在以Agent為抓手開拓云和大模型市場，Agent是開胃前菜，云和大模型才是主菜。

拋開爭奪的一二百家企業(yè)，中國剩下的幾百萬中小企業(yè)在Agent應(yīng)用的需求還沒被完全看到，蘇晨星認為未來大量的需求仍然能養(yǎng)活目前處于第三梯隊的Agent應(yīng)用和服務(wù)企業(yè)。

LinkAI是跟隨Agent一起崛起的一家創(chuàng)業(yè)公司，從把大模型接入微信生態(tài)對話的開源項目起家，產(chǎn)品一路從最初的對話助手進化到到包括多模態(tài)大模型聚合服務(wù)、RAG知識庫與Chat BI數(shù)據(jù)庫、插件工具、Chat Bot與工作流搭建等在內(nèi)的零代碼智能體搭建SaaS產(chǎn)品。

據(jù)蘇晨星介紹，服務(wù)中小型企業(yè)的Agent產(chǎn)品可以分為兩類，一類是純工具型產(chǎn)品，一類是含業(yè)務(wù)場景屬性的產(chǎn)品。純工具型通用性高，團隊投入比較輕，一般不需要銷售團隊；而含業(yè)務(wù)場景屬性產(chǎn)品交付重，需要時間滾雪球式地積累行業(yè)經(jīng)驗。權(quán)衡之下，LinkAI做了取舍，重頭放在做通用型SaaS產(chǎn)品，剩下一小部分在營銷、電商等場景做客制化服務(wù)。

LinkAI是這波Agent小而美創(chuàng)業(yè)公司的一個縮影，一方面通過標準化產(chǎn)品交付快速形成商業(yè)化收入，另一方面也為其同時對接大廠和連接B端客戶留下了空間。

據(jù)LinkAI披露，自2024年初開始商業(yè)化，純SaaS的訂閱收入部分超過200萬ARR，其中70%的收入來自于開源項目自然轉(zhuǎn)化以及PLG的口碑傳播；To B項目制的確認收入也已超百萬元，訂單則更多。

近期，LinkAI開啟了與百度的合作。合作推進的方式有兩種，一種是上架百度云應(yīng)用市場，供百度的客戶使用，也可以導(dǎo)流給自身產(chǎn)品，完成轉(zhuǎn)化；另一種則是與百度合作To B項目，為其提供Agent工具層和跨渠道的能力。

即使大廠有專門的智能體搭建平臺仍要與創(chuàng)業(yè)公司合作，考慮的因素很簡單。與其跨部門協(xié)調(diào)，不如直接引入第三方合作更高效、節(jié)省時間。Agent僅占大單很小一部分，投入和產(chǎn)出不成正比，但創(chuàng)業(yè)公司幾萬塊錢就能達到比較好的效果。創(chuàng)業(yè)公司跨生態(tài)的靈活性也是大廠看重的優(yōu)勢之一。

正因如此，在Agent創(chuàng)業(yè)公司心中，自然地與大廠劃分出了業(yè)務(wù)和利潤的界限。事情似乎并未朝著既定軌道發(fā)展，最大的不確定性來自字節(jié)火山引擎。

在上次發(fā)布會，火山引擎重點介紹了HiAgent，一款面向企業(yè)開發(fā)大模型應(yīng)用和 Agent的產(chǎn)品。其對Agent應(yīng)用搭建定義與市面上創(chuàng)業(yè)公司大致相同，可以視為直接競品。

來自火山引擎副總裁張鑫的官方解釋，“如果把豆包大模型比作Android，那么 HiAgent就是企業(yè)調(diào)度系統(tǒng)能力開發(fā)應(yīng)用的SDK（軟件開發(fā)工具包）”。

據(jù)接近火山引擎的內(nèi)部人士表示，他們內(nèi)部考核指標發(fā)生了變化，“除了豆包模型在客戶方部署后有沒有用起來外，還要看落地了幾個Agent場景”。

曾經(jīng)的扣子已經(jīng)蒙上了一層陰影，叫好不叫座，C端換不來收入，團隊被裁撤后并入到火山引擎的To B業(yè)務(wù)線也沒有看到明顯起色。HiAgent這回直接瞄準了企業(yè)客戶，競爭力如何還待檢驗。

AI SaaS

現(xiàn)在市場上對Agent的定義大同小異，例如火山引擎對專家級Agent應(yīng)用的定義為“私有數(shù)據(jù)+大模型+Advanced RAG+Workflow”。

在談及Agent之間的差異性時，很多人都提到了一個關(guān)鍵詞：行業(yè)屬性。蘇晨星給我們舉了一個例子，在電商客服場景，客戶首先會拿到一個通用型的產(chǎn)品，在其基礎(chǔ)上，他們會針對不同產(chǎn)品做微調(diào)，依據(jù)模板一鍵復(fù)制相關(guān)行業(yè)工作流。業(yè)務(wù)層面也有相關(guān)培訓(xùn)，指導(dǎo)客戶寫提示詞、搭建工作流，支持其導(dǎo)入相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)、搭建知識庫等等。

就目前而言，智能體仍是一個偽概念，“目前的產(chǎn)品形態(tài)不是終局，而是整個行業(yè)的中間態(tài)”。

大模型讓Agent的能力邊界得到了前所未有的擴展，但從定義出發(fā)，現(xiàn)在的Agent沒有自我反思和自我規(guī)劃能力，僅僅是按照編排好的流程去執(zhí)行任務(wù)。雖然大家普遍認為未來1-2年，“大模型+Agent”會成為主流范式，但現(xiàn)階段其本質(zhì)仍是低代碼產(chǎn)品。

“以前去推廣低代碼，大眾的認知和接受程度不高，現(xiàn)在有了大模型的宣傳普及，人們對Agent產(chǎn)品的探索欲和接受度有了明顯的提高”，蘇晨星道。

中間態(tài)的判斷也符合整個技術(shù)路徑發(fā)展方向，整個行業(yè)正在從“AI Agent”向“Agentic AI”時代轉(zhuǎn)變，強調(diào)執(zhí)行單個場景任務(wù)的效果上升為自主規(guī)劃、決策和執(zhí)行任務(wù)的綜合性能力。

把Agent放置于另一個維度討論是老生常談的SaaS。當(dāng)前，除了項目制，Agent的主要的商業(yè)模式還是訂閱制。

在國外，Agent為SaaS市場的融資和商業(yè)化注入了新的活力。寬松友好的環(huán)境也吸引著一部分中國Agent企業(yè)出海。據(jù)悉，LinkAI近期正在籌劃中，預(yù)計本月底將灰度上線海外產(chǎn)品。

在國內(nèi)，一部分傳統(tǒng)的SaaS廠商開始尋求轉(zhuǎn)型，在原有的產(chǎn)品加入AI能力，迭代更新。轉(zhuǎn)型AI SaaS，產(chǎn)生了新的困境：疊加AI成本后，單價上去了，但也削弱了和一些“AI native”Agent產(chǎn)品的市場競爭力。相似功能產(chǎn)品，用戶更偏向于低價。

蘇晨星表示，對SaaS市場來說，AI可能是一半一半的存在。諸如數(shù)據(jù)分析、客服等場景非常適合大模型。這部分市場可能會被AI替代，但剩下一部分專業(yè)型的傳統(tǒng)SaaS依然有不可替代的作用。

“大模型看不著摸不著，Agent其實提供了快速試錯的機會。適合業(yè)務(wù)的，快速引進轉(zhuǎn)型；不適合的，堅持原來那套。”