2022年低，GPT掀起的这一轮人工智能浪潮，是不是泡沫，能不能切实转换成生产力。智能体是关键。 2025年年…
2022年底，GPT掀起的这一轮人工智能浪潮，是不是泡沫，能不能切实转换成生产力。智能体是关键。
从年初的小团队狂欢，MCP推出，2025年中时刻，大厂巨头也纷纷将目光投向了Agent智能体，将Agent能力在LLM大模型基座能力上进行打造。
这是走向生产力的途径，也是许多startup面临更大的挑战。Startup必须正视，一旦模型本身掌握了Agent能力，他们还有市场吗？商业模式还能通吗？
OpenAI Agent 的核心能力与技术演进
最近，OpenAI 推出了全新的 ChatGPT Agent，不仅能上网、跑代码、做 PPT，还能接入 Gmail、Notion 等工具，真正开始“干活”了。这标志着 AI Agent 正在从“会说话的机器人”走向“能解决问题的个体”。
任务规划：ChatGPT Agent 能够根据用户的需求和目标，自动规划出一系列的任务步骤，并按照顺序执行。这种能力使得 Agent 不仅能够理解用户的意图，还能主动地去完成任务。
运行代码：通过集成代码执行能力，ChatGPT Agent 可以直接在对话中编写和运行代码，这对于开发者来说是一个巨大的便利。无论是简单的脚本还是复杂的程序，Agent 都能快速响应并给出结果。
浏览网页：Agent 具备了自主浏览网页的能力，可以抓取和分析网页内容，为用户提供所需的信息。这对于需要大量信息收集和整理的工作非常有帮助。
深度调研：结合上述能力，ChatGPT Agent 还能进行深度调研，整合多源信息，生成高质量的报告或建议。这对于企业和个人的决策支持具有重要意义。
Agent 初创公司面临的挑战与机会
随着 OpenAI Agent 的推出，Agent 初创公司面临着前所未有的挑战。一方面，大厂的技术实力和资源投入使得初创公司在技术和产品层面难以匹敌；另一方面，初创公司也有自己的优势和机会。
挑战：
- 技术壁垒：大厂在技术研发上的投入巨大，初创公司需要不断创新，才能保持竞争力。
- 市场认知：用户对于大厂产品的信任度更高，初创公司需要通过差异化的产品和服务来吸引用户。
机会：
- 垂直场景：初创公司可以专注于特定的垂直领域，提供更加专业和定制化的解决方案。
- 工作流集成：通过与现有工作流程的深度集成，初创公司可以提供无缝的用户体验。
- 多模型协同：利用多种模型的协同工作，提供更全面和精准的服务。
- 个性化体验：针对不同用户的需求，提供个性化的服务和体验。
- Agent 即服务：将 Agent 能力封装成服务，提供给其他企业和开发者使用。
五大突围方向
- 垂直场景：在特定的行业或领域深耕，提供专业的解决方案。例如，在医疗、金融、教育等领域，开发针对性的 Agent 应用。
- 工作流集成：将 Agent 与现有的工作流程和工具进行深度集成，提高工作效率。例如，与项目管理工具、CRM 系统等进行集成。
- 多模型协同：利用多种模型的协同工作，提供更全面和精准的服务。例如，结合自然语言处理、图像识别、语音识别等多种技术，提供综合性的解决方案。
- 个性化体验：针对不同用户的需求，提供个性化的服务和体验。通过数据分析和用户行为分析，不断优化和调整服务内容。
- Agent 即服务：将 Agent 能力封装成服务，提供给其他企业和开发者使用。通过 API 或 SDK 的形式，让更多的企业和开发者能够方便地接入和使用 Agent 技术。
如何打造真正的“能干活的 AI”，建立护城河
未来的竞争，不是谁更会聊天，而是谁更能干活。要打造真正的“能干活的 AI”，需要从以下几个方面入手：
- 技术创新：持续投入研发，不断提升 Agent 的核心能力和技术水平。通过技术创新，提供更加高效和智能的服务。
- 用户体验：注重用户体验，提供简单易用的操作界面和流畅的交互体验。让用户能够轻松上手，快速获得所需的服务。
- 数据积累：通过大量的数据积累和训练，不断提升 Agent 的准确性和可靠性。数据是 AI 发展的重要基础，只有拥有丰富的数据资源，才能训练出更加优秀的模型。
- 生态建设：构建开放的生态系统，与其他企业和开发者共同合作，形成良好的产业生态。通过生态建设，推动整个行业的健康发展。
目前从市场和技术发展趋势来看， 随着AI Agent 技术的不断发展和完善，未来的企业和个人将能够享受到更加智能化和高效的服务。这对于企业、创业者或者用户而言，均能从中获益。