过去一年，AI Agent概念在人工智能领域持续升温，吸引了众多创业公司及大型企业关注。业界普遍探讨：若AI已能胜任文案、演示文稿制作、代码编写乃至流程运行等工作，未来它能否真正取代人类完成任务？市面上哪些产品堪称“真Agent”？创业者又该如何应对落地挑战、寻求理想商业模式并在与巨头的竞争中立足？
针对这些关乎AI Agent发展的核心议题，北京前沿国际人工智能研究院理事长及英诺科创基金合伙人王晟、Parall创始人兼CEO盛思雄、Ztalk AI（未来对话）创始人兼CEO朱起、无界方舟CEO曾晓东以及中国人民大学信息学院院长柴云鹏等业内专家，齐聚一堂，展开了深度对话。
王晟指出，真正的Agent应具备“自主且独立创造价值”的特质，这使其有别于传统工具。盛思雄强调，Agent不应仅限于提供沟通或情感价值，而需深入业务系统，切实解决问题。朱起则侧重于投资回报率（ROI）及组织知识的沉淀，探讨Agent能否有效降低成本、稳定交付，并帮助企业积累长期经验。曾晓东关注Agent在硬件等复杂领域的数据整合与沉淀能力。
柴云鹏教授则从组织实验的角度提出，Agent的实际应用可能需先在中小型企业中反复迭代，并由此形成的组织经验本身也将成为宝贵财富。
本次探讨围绕“什么是真Agent”这一核心，通过八个关键问题，梳理了圆桌对话的精髓内容。
第一，何谓真Agent？简单而言，真Agent并非仅指更善于交流的工具，而是一个能够自主推进任务、交付成果并为客户创造可感知价值的系统。王晟从投资者视角明确，真Agent应“自主且独立地创造价值”，而非停留在“帮我查”、“帮我写”的辅助层面，它必须能够承接相对完整的工作流程。
朱起从投资回报率角度衡量，Agent的价值体现在其能否像企业内部岗位或流程节点一样，承接工作并产生可量化的投入产出。例如，若AI仅能生成几页幻灯片草稿，它仍是工具；若能理解目标、整理资料、组织内容、完成排版，并能根据反馈持续改进，则更接近真Agent。柴云鹏提醒，Agent不仅要执行一次任务，还应具备在执行中反馈、修正和积累经验的能力，以适应真实商业环境的复杂性和不确定性。
因此，真Agent的核心要素可以概括为：自主行动、成果交付和持续学习。
第二，真Agent最不可或缺的能力是什么？各位嘉宾的表述虽有差异，但均指向一点：能有效执行任务并持续优化。盛思雄认为Agent的本质是“能干事”，不应止步于“助手”范畴，而是要深入业务系统，替代人类曾完成的工作。这一判断排除了许多未能触及企业核心需求的“伪Agent”。
曾晓东关注Agent处理模糊问题的能力，指出真实企业环境并非理想化的清晰输入，Agent必须能理解模糊目标，并通过追问和引导将其转化为可执行的结果。
综上，真Agent体现为一套闭环能力：理解目标、拆解任务、调用工具、处理异常、交付结果，并将经验持续沉淀。
第三，数据与默会知识为何成为Agent落地的主要障碍？在AI行业中，“数据是燃料”，但对企业Agent而言，其复杂性更高。缺乏干净、可信的数据可能导致Agent判断失误；缺乏业务知识，则使其停留在通用能力层面，难以深度参与业务。
朱起指出，Agent进入真实业务的一大挑战是如何“清洗企业数据”，确保数据准确性是一个庞大的工程。更深层次的难题在于理解人类的“默会知识”，即员工经验、部门默契等隐性知识。这些经验需被抽象、结构化并嵌入系统，才能被Agent学习。
曾晓东亦强调数据建设的重要性，尤其在硬件领域，还需应对算力、功耗、场景碎片化等问题。但前提是“让客户先体验到爽感”，看到价值才会促进数据的贡献和场景开放。
因此，Agent落地的数据问题涉及数据清洗、经验表达、规则抽象以及业务现场的系统理解等多方面。
第四，Agent进入企业真实业务场景，最难逾越的鸿沟是什么？许多AI产品在演示环节表现出色，但在实际企业应用中却难以发挥作用。这源于生产力快速演变与生产关系调整缓慢之间的矛盾。企业内部的流程、权限、职责和协作模式难以快速适应新技术。
嘉宾们普遍认为，Agent落地需达到“95分的实践”才具说服力。若仅有80分，可能导致异常频发、人工兜底、责任不清，反而增加管理负担。产品与客户场景需共同打磨至足够稳定，才能从试点走向规模化。
王晟将问题引向组织层面，指出生产力与生产关系的匹配需要时间。Agent带来的上下级协作、流程分工与责任划分等变革，可能比技术接入本身更为复杂。
盛思雄对此深有体会，认为Agent并非单一产品，其引入将改变组织协作方式。他类比SaaS时代的飞书、企微、钉钉，它们不仅是软件，更带来组织协同方法论。Agent时代，企业更像是在同步进行软件开发、方法论打磨，并与行业内公司协同磨合。
柴云鹏指出，Agent进入企业需与现有规则、制度、权限和责任边界对齐，方能获得客户信任。反之，要求客户为AI重构制度是不现实的，尤其在传统行业，这一进程将更慢。他认为，这恰为中小型、创业公司提供了机会，这些公司决策链条短，更易重构工作流，也更有动力将AI深度应用。它们在探索产品形态的同时，也在实践新的组织经验。
因此，Agent落地最难逾越的是技术、数据、组织和信任的综合性难题。它往往需先在低风险环节验证价值，再进入标准化流程，最终才可能重塑组织协同方式。Agent的深入应用，更像是一场管理变革。
第五，员工如何看待Agent？企业如何激发其积极性？在企业内部推进AI，员工反应不一。有人因减少重复劳动而兴奋，有人因工作可能被替代而担忧，也有人因新流程打破习惯而抵触。
曾晓东认为，首先要通过“描绘前景”来消除员工的危机感。这并非空泛的愿景，而是解答员工关于AI到来后如何不被替代的疑问，例如哪些工作将变得轻松、哪些能力将变得重要、哪些岗位需要转型。若这些问题阐述不清，工具再好也难以真正落地。
盛思雄则关注员工的能力转型，通过内部支持降低成员使用AI的障碍，构建“脚手架”，让员工在可控框架内使用AI，而非从零摸索。对企业而言，AI普及并非仅是分发工具账号，而是要沉淀可复用的方法论。
朱起强调员工素质与组织规则。他以公司内部开发场景为例，AI使得上下文和文档量激增，管理者和关键岗位的审查压力随之增大。他认为，在AI时代，学习能力、结构性思考能力和自驱力变得尤为重要。AI能放大个体产出，但也会放大组织的管理压力。企业不应将“生成更多”等同于“效率更高”，而应建立公司层面的规范，将标准嵌入工具与流程。
因此，激发员工积极性不能仅靠口号。企业需让员工认识到，Agent并非简单替代人类，而是将人从机械工作中解放，转向判断、审美、架构性思考和复杂协同等更难被替代的能力。员工明确自身发展方向，才更愿积极采纳工具。
第六，什么是好的AI Agent商业模式？谈及商业模式，圆桌呈现一个清晰趋势：Agent正将软件从“功能产品”推向“服务交付”，但这一路径仍处于探索阶段。嘉宾们普遍认同“卖服务是好生意”。盛思雄指出，关键在于算清账，若一项任务一小时交付，收费100美元，成本不超过50美元，则利润空间可观。
随着AI深度融入业务，按结果付费可能成为重要方向。朱起以AI客服为例，若对话全程无需人工介入，可按会话计费；若需转接人工，则表明任务未完全完成。这说明，Agent的收费模式取决于其介入业务的深度：从辅助到部分替代人工，再到独立交付结果，商业价值将逐级提升。
朱起还摸索出一套“好卖+好做”的产品切入策略。他建议对大型企业，创业公司可先以易于交付、能快速展现价值的分析类产品作为切入点，再逐步深入粘性更高、增效逻辑更强的核心业务，实现“先有用，再离不开”。
王晟从组织服务角度提出，好的收费方式应尽可能量化最终结果，例如律师按合同价值收费，酒店保洁按房间数量和价值结算。应用于AI产品，核心是将模糊的中间环节转化为客户可理解、可量化的结果价值。
盛思雄还提及类似Stripe的抽点模式，即产品本身不直接收费，而是从用户通过平台完成的交易流水中获取分成。这要求AI确能提升交易效率或创造增量价值。
因此，好的Agent商业模式大致遵循：按服务交付、按结果价值收费，或围绕交易场景分享增量收益。无论何种路径，最终都需回答：客户能否清晰感知Agent在节约、盈利及减少麻烦方面的价值。
第七，如何说服大客户？大客户为何买单？Agent商业化的关键在于客户愿意为怎样的结果买单。大客户需求高、场景复杂、验收严格，进入门槛也高。对创业公司而言，服务大客户虽艰辛，但其价值在于，若产品能经受住最严苛客户的考验，后续市场拓展将更顺畅。
朱起表示，公司选择服务大客户，是因其代表“全球最高标准”。技术、产品和服务能力在高标准客户身上反复打磨后，再推向市场将更具说服力。
然而，大客户面对新事物往往持保守态度。王晟强调标杆客户的重要性。对中大型企业的销售而言，样板客户的力量巨大。首个样板客户的成功将极大影响后续推广速度。当标杆客户通过产品实现降本增效，甚至替代部分传统模式后，后续客户才能基于“可验证的收益”和“可复制的路径”消除顾虑。
大客户决策链复杂，涉及不同层级。曾晓东强调，第一步是“如何在5分钟内，向决策层讲清你能为其带来的价值”。这揭示了企业销售的本质：若价值阐述不清，再先进的技术也难以进入预算。
大客户对效率的追求超出外界想象。朱起提到，企业买单并非因AI价格最低，而是因其能将组织内隐性成本显性化、可控化。例如，若一个人力岗位月成本一万元，即便AI服务价格接近或略低于此，客户也可能愿买单，因AI能降低管理、沟通成本，解决业务波峰波谷问题，并减少招聘、培训、排班和流失带来的不确定性。这意味着，若Agent能稳定完成任务，即便单价不低，也具购买价值。大客户追求的是更确定的投入产出。
大客户通常不只购买通用产品，而需精准解决个性化需求的解决方案。他们更关注供应商能否理解其业务，并快速调整方案至可用状态。朱起的经验是，大客户既要定制化，也要速度。过去许多个性化方案依赖人工“手搓”，难以复制；若创业公司能将这些经验沉淀为相对标准的交付流程，在不牺牲效果前提下缩短周期，将更易获客户青睐。
第八，创业公司如何构建壁垒，避免被巨头碾压？在Agent领域，创业公司常面临一个核心问题：巨头坐拥资源、技术、流量，随时可能入局，创业公司如何立足？
首先，避开巨头主战场，进入那些路径长、门槛高、短期难被标准化复制的深水区。巨头优势在于资源整合和标准化，但可能不愿在落地周期长、环节复杂、前期服务需求高的领域投入重兵。这些领域恰是创业公司通过更贴近的服务、更快的响应、更深的行业理解建立优势的机会。
硬件领域便是一个典型深水区。曾晓东指出，早期聚焦硬件，是因其落地路径长，涉及软件、应用连接、模型、材料及案例管理等复杂难题，难以被快速攻克。更关键的是，深水区业务通常高度定制化，标准化产品难以直接满足。创业公司通过长期服务积累的经验，反而可能形成独特优势。
其次，进行巨头不易复制的原创创新。盛思雄总结，创业创新有两大方向：一是通过新方式重构成熟需求，二是通过新场景创造全新需求。前者是在现有需求中进行升级替代，如用AI重构客服场景，以更低成本创造更高价值；后者是探索无人涉足领域，创造新的协作模式。这要求创业公司选择足够长的赛道，持续深耕并快速迭代。
壁垒并非靠一个点子就能建立，而需持续积累。曾晓东认为，数据和核心能力的沉淀尤为关键，能促使增长飞轮加速旋转。解决问题越多，数据积累越多；数据越多，模型和产品改进越快；产品越好，又能进入更多场景。这里的核心能力包括行业理解、客户需求洞察、供应链把控等，这些是巨头难以快速复制的。
因此，创业公司应选择一个足够具体、难度高且客户愿付费的领域，深入挖掘。先在深水区立足，再通过高标准客户打磨产品，通过真实场景沉淀数据，通过持续交付积累口碑。
结语：这场关于真Agent的讨论，最终聚焦于一个核心问题：企业究竟需要怎样的AI？若仅提供情感价值或节省几分钟时间，企业的新鲜感将很快消退，预算也难以长期维系。真Agent要进入企业，必须证明其能承接具体工作、交付明确成果、减少人工干预，并能清晰计算投入产出比。
这也是现场反复提及投资回报率、数据、组织、权限、员工接受度和大客户交付等因素的原因。这些因素听起来不如“通用智能”引人入胜，却决定了Agent能否从概念走向现实。一个真正可用的Agent，是在业务现场反复实践中磨砺出来的。
对于创业公司而言，这条路注定充满挑战。大厂可能入局，客户可能犹豫，交付过程可能反复，团队也可能被卷入具体而琐碎的问题。但正如嘉宾所言，创业并非线性的胜负题，关键在于团队能否保持判断力，并尽可能长久地生存下去。
因此，判断一个Agent是否真实有效，不妨关注以下三个细节：它是否已深入真实业务；客户是否愿意为结果持续付费；团队能否在一次次交付中不断提升产品质量。