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AI领域经历了一次根本性范式转移
2025年上半年，AI领域经历了一次根本性范式转移，投资重心由提供生产力[工具]的软件即服务（SaaS）模式，转向能够自主执行任务的[行动者]。
过去二十年间，SaaS模式的核心价值始终在于为企业提供增强生产力的[电动工具]——此时人类承担[操作工]角色。
2025年标志着新时代的开启，其本质特征在于能够自主[完成工作]的应用程序——这类应用正逐步成为人类的[AI同事]。
该理念的深刻变革构成了当前投资热潮的核心驱动力。市场数据表明，投资者正通过实质性资金投入践行这一愿景。
此次范式演进的关键在于，AI代理已不再局限于信息处理层面，而是具备了上下文理解、需求预测、复杂工作流协调及实时解决方案提供等综合能力。
此类系统正实现从被动应答的聊天机器人，向企业核心组件的本质转变——它们能够代表人类员工主动执行任务、处理多层级指令，并与现有业务工具实现无缝集成。
当前，随着推理模型的兴起及强化学习微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）技术的应用，越来越多基于大语言模型的智能体已能在法律或计算机操作等特定领域实现自主学习和探索，这标志着智能体在定义层面的升级。
该升级融合了传统强化学习中智能体的自主学习与自主探索能力，以及通用智能体在任务执行、用户交互和复杂问题解决中的综合能力。
DeepSeek团队推出的R1模型，在模型后训练阶段大规模应用强化学习技术，即便在标注数据极为有限的情况下，也能提升模型推理能力，进而实现推理性能的ScalingLaw。
应用层面出现一个值得关注的现象：OpenAI、Google以及微软等科技巨头纷纷布局Agent领域。
有观点甚至认为，OpenAI实质上已演变为一家[由语言模型驱动的AI Agent公司]。
5月6日，OpenAI宣布以30亿美元收购Windsurf；编程工具Cursor的母公司Anysphere亦获得9亿美元融资，估值达90亿美元；
号称中国首个通用AI Agent的Manus于5月获得硅谷老牌风险投资公司Benchmark领投的7500万美元融资；
OpenAI于1月推出具备自主浏览器操作能力的Operator，并于2月发布专注于复杂任务处理的DeepResearch。
在2023至2024年间，相关实践主要集中于游戏环境中测试智能体的协作表现。
而2025年的智能体，在强化学习与计算机操作技术结合后，其应用范畴已拓展至更多领域。
其最终获得的推理能力，并非通过知识库的机械记忆训练而来，而是模型在问题环境中自主学习获得的。
AI在此过程中进行自主思考，调整策略，探索解决方案路径，最终掌握解决数学题或编程题的方法。
2025年初OpenAI相继推出Operator（用于执行简单任务的AI代理）与DeepResearch（实施深度研究的AI代理）两款产品。
AI编程赛道已验证PMF（产品市场契合度），即产品成功匹配了用户需求。
引发广泛关注的工具Cursor、Windsurf被OpenAI收购，以及Lovable、Replit、Bolt等企业的迅猛发展，均成为行业热点事件。
Manus于2025年3月发布后意外获得广泛关注，迅速走红，成为本年度Agent领域的首个引爆点。
Manus初步可用性已基本实现，为Agent的发展奠定了良好基础。
任务完成速率是Agent与传统Chatbot的一项显著差异：Manus及其他Agent产品所提供的[分钟级交付]体验，与Chatbot的[秒级响应]截然不同。
Manus通常需十余分钟乃至更久来完成多步骤任务，复杂项目则可能耗时半小时以上。
这种[缓慢但能完成复杂任务]的范式，引导用户将关注点从响应速度转向了任务结果的完备程度。
在软件领域，大型模型正经历从纯粹的[对话式AI]向[任务执行型AI]的转变。
大型模型如同知识库，在推理后生成用户所需的答案；
而Agent则扮演行动者的角色，能够分解任务、调用工具并最终向用户交付成果。
通用智能体本质上是一场范式革命，未来可能成为核心的流量分配枢纽，重构现有软件生态格局。
因此，智能体的未来发展不仅涉及技术层面，例如提升大型模型自身的推理决策能力、降低幻觉问题；
更是一个生态构建问题，即吸引多少应用接入通用智能体的生态系统。
今年智能体领域的核心进展在于工具调用（Tool Use）能力取得了突破。
具体而言，从编程能力，到智能体模拟用户在浏览器中的行为，再到智能体操控计算机系统，以及随着MCP通用接口普及率的提升。
智能体的工具调用能力显著增强，其从外部环境获取信息的效率得以提高。
具备工具调用能力后，AI能够自主检索信息并与外部世界交互，其信息获取能力较先前版本实现了数量级提升。
目前，智能体已在开发与编程领域验证了产品市场契合度（PMF）。
以Cursor为代表的工具证明，编程领域的部分闭环操作可完全交由智能体完成。
更为关键的是，今年大型模型借助强化学习的技术突破，推理能力得到显著提升，进一步增强了智能体的实用价值。
复杂化格局与多线发展趋势
①垂直化应用的兴起：与2024年资本集中于通用水平平台不同，2025年初至今，投资者开始聚焦于垂直行业的AI Agent公司。
寻求在数据资源丰富、问题界定清晰且价值突出的特定领域，如生命科学、物流、建筑、法律科技布局具备可持续防御护城河的企业。
此类垂直应用能更精准理解行业术语、工作流程及监管要求，从而提供较通用模型更具准确性及实用价值的解决方案。
②Agent开发与协同平台备受关注：AI Agent的规模化增长催生了底层基础设施与工具链的强劲需求。
资本正持续投入关键支撑技术领域，涵盖机器学习安全（MLSecurity）、AI可观测性与治理（AIObservability & Governance），以及模型与智能体编排（Orchestration）平台。
市场正从纯研发阶段转向企业级规模化部署阶段，可靠性、安全性、合规性及成本管控已成为核心关注点。
③从纯软件形态向物理场景渗透：物理AI通过融合软件智能体与硬件系统，实现实体环境中的任务执行能力。
机器人技术、多模态模型、边缘计算与空间智能等领域的突破性进展，为[物理AI]奠定了技术根基。
尽管仍处于早期发展阶段，工业人形机器人等应用已初步成为该趋势的实践范例。
该分析表明一个关键的市场驱动因素：创始团队背景与公司融资规模及估值之间存在显著的正相关关系。
④初创企业与科技巨头的平台级竞争：科技巨头构成了持续的竞争压力。
诸如AWS（StrandsAgents）、Databricks（AgentBricks）及Google（GeminiAgents）等平台级企业均在积极构建其专属的智能体框架与解决方案。
初创企业需着力构筑深厚的技术壁垒、积累专有数据、打造差异化行业工作流或建立强大的开发者生态，以避免自身产品被巨头模仿或边缘化。
⑤市场整合趋势显现：当前市场高度分散，初创企业数量众多。预计2026至2027年间，市场将迎来整合浪潮。
大型基础模型公司可能通过收购成功的垂直领域智能体公司，以快速获取行业知识与市场渠道。
同时，传统企业软件巨头亦将通过并购强化其AI Agent能力，例如ServiceNow以28.5亿美元收购企业级AI助手提供商Moveworks。
未来之路在强化学习与多Agent协作
面对挑战，强化学习被视为Agent发展的关键突破路径。
《苦涩的教训》的核心观点——计算效率提升比特定算法优化更重要——正指引着Agent的发展方向：通过环境反馈而非人工标注优化模型性能。
传统RAG（检索增强生成）技术正升级为Agentic RAG，实现从被动响应到主动决策的跨越。
通过智能体自主规划检索路径、动态调用工具和迭代优化结果，解决了传统RAG在多步推理和动态知识融合中的局限。
在医疗、金融风控、企业知识管理等领域，Agentic RAG已展现出巨大潜力，多Agent协作网络结合量子计算，将处理更复杂的现实问题。
当前多数智能体仍处于独立运作状态。
下一重大技术挑战与投资机遇将聚焦于多智能体系统（Multi-Agent Systems），即实现来自不同供应商的专业智能体间的沟通、协调与合作，以完成更复杂任务。
随着[万物皆可Agent]从口号变为现实，我们正站在人机关系重构的临界点上。
这场变革的深远意义不仅在于效率提升，更在于人类角色从执行者向决策者和监督者的转型。
当出门问问CEO李志飞在发布会上宣布[AGI在某种意义上已经来了]时，他揭示了AI发展的本质路径：[用AI的AI做AI]。
在这个由Agent驱动的智能新世界中，最大的赢家将是那些懂得将人类创造力与机器智能完美结合的个人与组织。
部分资料参考：AGI观察：《AI Agent2025上半年融资：看懂8个行业智能体应用，拆解新兴领导者的制胜之道》，星河细雨：《2025年Agent发展趋势与市场机会：AI时代的下一波浪潮》，硅谷101：《AI Agent迈向中央舞台：深度解析2025年进化新格局》，机智流：《ICML2025智能体Agent方向Oral论文盘点》，阿里研究院：《智启新章：2025年智能体或将迎来爆发元年》，峰瑞资本：《2025上半年，AI Agent领域有什么变化和机会？》
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