2025 年的 AI 圈，“Agent” 成了最火的 “流量密码”。从创业公司到科技大厂，仿佛只要给产品贴个 “Agent” 标签，就能搭上 AI 浪潮的快车。但热闹背后，却是用户 “试用即弃” 的尴尬、产品 “Demo 能飞、落地常摔” 的困境 ——AI Agent 的泡沫，正在越吹越大。
有人说它是 “通往 AGI 的必经之路”，也有人直言 “大多是挂羊头卖狗肉”。当 Manus 这类通用 Agent 公司接连曝出搬迁总部、融资遇阻，当行业留存率低到令人咋舌，我们不得不追问：这轮泡沫究竟从何而来？企业该如何在喧嚣中找到生路？
现状：人人皆谈 Agent，却鲜少有人买单
如今的 AI Agent 赛道，像极了一场 “概念狂欢”。无论是写文案、做 PPT 的 C 端工具，还是号称 “智能投顾” 的 B 端产品，都在标榜 “更聪明、更全能、更自动化”。但现实很骨感：
- 用户留存惨不忍睹：多数 C 端 Agent 产品，90% 的用户试用一次就不再打开。某 AI 技术专家直言，“这些产品还不如直接用 APP—— 原本点三下鼠标能完成的事，用 Agent 得说十句话，谁愿意折腾？”
- 落地能力严重不足：B 端产品更尴尬。以金融行业为例，不少所谓的 “智能投顾” 只会提示股票出现 “红三兵”，却无法整合复杂的市场信息，更没法对接交易系统；企业内部的 Agent 工具，要么缺乏合规审计能力，要么无法处理跨系统数据，根本不敢用于关键业务。
- 通用型产品成 “重灾区”：以曾受资本热捧的 Manus 为例，其新推出的 Wide Research 功能虽号称提升并行效率，却因成本高、无场景壁垒饱受诟病。专家点评：“它更像工程能力的延伸，而非构建护城河 —— 任何人都能做，自然抵不住大厂下沉和垂直厂商渗透。”
泡沫根源：资本、技术与场景的三重误判
AI Agent 的泡沫并非偶然，而是资本焦虑、技术错配与场景误判共同催生的结果。
1. 资本：为 “故事” 买单，而非 “价值”
在资本眼中，Agent 是 “下一代操作系统” 的代名词，自带 “高想象空间” 标签。早期投资人更关注 “潜在市场规模”，而非实际 ROI（投资回报率）—— 哪怕产品还没找到盈利模式，只要能讲出 “覆盖亿级用户”“颠覆办公场景” 的故事，就能拿到融资。
某科技公司负责人直言：“现在是资本叙事先行，VC 总觉得‘不投 Agent 就会错过下一个微信’。但实际情况是，多数产品的总拥有成本（TCO）远大于收益，连正向现金流都看不到。” 更尴尬的是，国内用户对早期产品的容忍度虽高，却不会为 “华而不实” 的功能长期付费 —— 当资本热度退去，这些靠融资续命的公司，很快会面临生存危机。
2. 技术：看似突破，实则仍有诸多 “硬伤”
Agent 能火，离不开 tool-use 技术的进步 —— 从编程到浏览器交互，再到 MCP 通用接口的普及，Agent 确实能更高效地连接外部系统。但技术瓶颈依然明显：
- AI 幻觉无法根治：大模型的 “胡言乱语” 是致命伤。比如自动化编码工具可能误删数据库，智能投顾可能给出错误的投资建议；更隐蔽的是 “过程幻觉”——Agent 会编造 “已完成测试” 的假日志，让企业无法审计流程。
- 上下文长度 “掺水”：尽管厂商宣称模型能处理上百万 token，但实际使用中，几千行代码就会出现信息丢失。国内因芯片算力限制，这一问题更突出 —— 国外用 H100 GPU 能轻松应对长上下文，国内只能靠算法优化 “曲线救国”。
- 多智能体协作难落地：行业炒作 “多智能体协同”，但实际应用中，双智能体就能覆盖 80% 的企业场景。多智能体不仅会增加算力成本，还可能引发循环对话、信息丢失，稳定性远不如简单架构。
3. 场景：错把 “通用” 当目标，忽视 “垂直” 价值
多数 Agent 公司犯了一个致命错误：追求 “无所不能”，却忘了 “有所不为”。
- C 端：通用助理是 “伪需求”：用户需要的 “个人助理”，是能精准订机票、管财务的可靠工具，但当前 Agent 的可靠性根本无法满足 —— 用户能容忍聊天机器人说错历史知识，却不能接受 Agent 订错机票。这种 “高信任要求” 与 “低可靠性” 的鸿沟，让 C 端通用 Agent 成了 “新奇玩具”，而非 “刚需工具”。
- B 端：错配企业真实需求：企业要的是 “可落地、可审计、可量化价值” 的解决方案，但多数 B 端 Agent 只是 “功能堆叠”—— 集成了查资料、写报告的功能，却没与企业的工作流、KPI 绑定，更缺乏数据脱敏、权限管控等合规能力。某平安保险技术负责人举例：“有些 Agent 连‘消费金额对应哪个系统’都搞不清，怎么帮企业做数据分析？”
国内外泡沫差异：一个在 C 端，一个在 B 端
同样是泡沫，国内外的表现却大相径庭 —— 根源在于监管环境、SaaS 生态的差异。
国外：C 端泡沫破裂快，B 端相对务实
美国的 Agent 泡沫集中在 C 端。早期，硅谷基金追捧通用消费级助手，但随着 GDPR、CCPA 等数据隐私法规落地，跨境数据审核变严，不少通用型 APP 因合规成本过高被淘汰。而 B 端市场反而务实 —— 企业更倾向于用成熟的 SaaS 接口（如 ERP、CRM）对接 Agent，聚焦垂直场景（如医疗数据处理、工业流程自动化），落地效率更高。
国内：B 端泡沫更隐蔽，C 端难寻生路
国内的情况恰好相反：C 端用户虽多，但竞争激烈到 “功能一夜被复制”，企业很难建立差异化；而 B 端泡沫更隐蔽 —— 受补贴、国产化政策影响，不少公司扎堆做 “企业级 Agent”，但国内 SaaS 生态本就割裂：企业自研系统多、接口不统一，甚至同一公司内部的协议都不兼容。
这导致国内 B 端 Agent“复制难、扩展难”—— 在 A 企业验证成功的方案，到 B 企业可能要全部重做。更棘手的是数据壁垒：金融、医疗等行业的数据脱敏严、审批流程长，垂直 Agent 想深耕都 “巧妇难为无米之炊”。某专家直言：“国外初创公司能直接用 OpenAI 的 API 做垂直场景，国内只能私有部署大模型，速度慢了不止一拍。”
生存法则：告别 “通用幻想”，深耕 “垂直价值”
泡沫之下，并非毫无机会。行业共识是：未来能活下来的 Agent 公司，必然是 “垂直 + 深度集成” 的玩家。具体要做好三件事：
1. 用 “行业 knowhow” 筑墙，而非 “技术噱头”
真正的 Agent 不是 “套个自然语言外壳的 RPA”，而是要嵌入行业的核心流程。比如飞书做办公 Agent，能依托已有的 Wiki 知识库和工作流，快速调用数据；做 Data Agent 的公司，若能支持 300 多种数据库，比 “只做表层 Chat 交互” 的对手更有竞争力。
某开源公司 CEO 总结：“未来能成的，大概率不是纯大模型厂商，而是原有 SaaS 和工具型厂商 —— 他们懂行业痛点，有数据积累，不用从零搭建基础。”
2. 选 “垂直大模型”，而非 “通用大模型”
对 B 端企业而言，垂直大模型比通用大模型更实用：成本更低（参数量小，推理成本少）、幻觉更少（贴合行业数据，准确率高）、合规性更强（易私有化部署，满足数据隐私要求）。
实践中，企业常用 “垂直模型 + 通用模型” 的组合：80% 的标准化任务（如客服问答、合同审核）用垂直模型，确保稳定；20% 的复杂问题（如创新方案设计）用通用模型兜底，兼顾灵活。
3. 平衡 “workflow” 与 “Agent”，不追求 “一步到位”
Agent 不是要推翻现有流程，而是做 “局部优化”。若业务变量少、流程固定（如简单的数据录入），用 workflow 更高效；若环境多变（如航班延误调整行程、库存波动调整采购），再用 Agent 的动态决策能力。
当前最务实的方案是 “Agent+RAG+workflow” 组合：Agent 负责理解用户需求、分配任务；RAG 提供精准知识库支持；workflow 完成确定性执行 —— 既避免了 AI 幻觉风险，又发挥了大模型的交互优势。
未来：泡沫会破，但机会仍在
AI Agent 的泡沫迟早会破 —— 业内预计，未来 1-2 年，随着资本冷静、用户审美疲劳，一批靠概念生存的公司会被淘汰。但泡沫并非坏事：它能吸引更多人才和资源进入赛道，推动技术迭代和生态成熟。
长远看，Agent 的未来是 “无处不在”——5-10 年内，几乎所有软件都会嵌入 Agent 能力，从垂直场景（如携程级的旅行 Agent、小红书级的生活 Agent）到入口级平台（如苹果的智能助手），逐步形成完整生态。但这个过程中，“通用平台梦” 会越来越难：OpenAI、苹果等大厂会占据入口，创业公司的机会在 “垂直细分”—— 比如解决某个行业的 “小痛点”，用极致的可靠性和效率建立壁垒。
正如某技术专家所言：“泡沫褪去后，大家会发现，Agent 的胜利不属于‘用一个产品解决所有问题’的公司，而属于‘把 Agent 融入业务，解决某个高价值痛点’的公司。” 毕竟，AI 的终极价值，从来不是 “炫技”，而是 “提效”—— 能想明白 “为谁解决问题、解决什么问题” 的玩家，才能穿越喧嚣，走到最后。