多年之后，面對在數字疆域中自主行動的智能體（Agent）洪流，人類將會回想起2025年仲夏那個遙遠的下午。當時熱映的《碟中諜8：最終清算》中的“智體”終于走進了現實：它擁有“自我進化”能力，能夠自己升級自己的程序，讓自己變得越來越聰明。
沒錯，這個模仿《百年孤獨》的開篇也是由Agent寫成的。2025年已過半程，業內對AI的關注焦點正悄然從基礎大模型轉向Agent。
這背后是人機交互范式的根本性遷移——從移動互聯網時代的圖形用戶界面（GUI）和傳統軟件即服務（SaaS）的預設路徑，轉向以自然語言交互（LUI）為核心的開放性指令輸入，用戶意圖的表達獲得了前所未有的自由度。
何為Agent？它直譯為“代理人”，你可將之視為數字世界中的行動者。它可以以代碼形態存在，亦可嵌入機器人、自動駕駛汽車等實體，實現具身智能（Embodied AI）。清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤定義了其核心特質——“自主智能（Autonomous Intelligence）”：賦予目標后，Agent能自主分解任務、規劃路徑、調用工具、決策行動，直至達成目標，高度擬人化。
“計算機和互聯網的基石正在崩塌，一切重構在即，傳統互聯網組織形式將走向解體。”出門問問創始人李志飛如此斷言Agent沖擊波。百度創始人李彥宏將2025年定位為“AI智能體爆發的元年”，火山引擎總裁譚待稱之為“中國Agent落地元年”。
這標志著AI進程從2023年的“ChatGPT時刻”（以對話驚艷為標志），邁向2025年的“DeepSeek時刻”（以行動落地為特征）。智能體接棒聊天機器人（ChatBot），開啟了“少說話，多做事”的AI進化模式。
一場由全球科技巨頭共同引領的浪潮已然成形。2024年9月，OpenAI發布了世界上首個推理模型o1，讓Agent能處理更長、更復雜的任務。2024年11月，Anthropic發布MCP（模型上下文協議），解決了AI智能體（Agent）與外部工具交互的核心問題。
今年1月，來自中國的本土公司深度求索發布DeepSeek-R1開源推理模型，實現推理平權。4月，谷歌推出Cross-Agent架構，即A2A（Agent-to-Agent）通信協議，將多個智能體有效連接起來，使其實現通信與交互操作。
過去半年，Agent興起的關鍵三要素已經齊備：推理能力提升和成本的下降、調用工具協議以及更大規模的Context（上下文）。
各個類型的Agent產品如雨后春筍般出現。今年1月，OpenAI發布首個智能體Operator，它能像人類一樣瀏覽網頁，完成任務；2月，OpenAI發布了名為“深度研究”（Deep Research）的Agent產品，用戶需要每月為其支付2000至20000美元不等的費用；此后，OpenAI又發布了編程機器人Codex。
今年3月，中國創業團隊在海外發布Manus，號稱是世界上首個通用Agent，一經發布它就在海內外爆火，之后中國創業者相繼發布世界上第一個辦公Agent、第一個設計Agent、第一個行動型瀏覽器Fellou……
從技術層面看，Agent的兩個重要指標在過去半年都實現了突破，一個是任務長度，另一個是任務的準確度。
圍繞“Agent紀元”，《中國企業家》歷時兩個月，采訪了多家頭部科技AI負責人以及投資機構、AI研究機構。
恰如啟明創投主管合伙人周志峰所描述，從AI性能與成本兩個指標上來看，2025年也許就是從AI技術加速期到Agent應用加速期的轉換點。轉換剛剛開啟，應用全面落地的隆隆雷聲已經在遠方隱隱可聞了。
隨著Agent的火爆，企業的AI焦慮再次加碼：頭部公司從搜索、電商以及云市場等各戰線展開新一輪對壘；投資機構急于尋找“捕獲AI鯊魚苗”的機會；錯失恐懼癥蔓延，傳統企業擔心在彎道被甩下車；研究機構則致力于制定標準，比如基準測試（Benchmark Test）。
一切才剛剛開始，張亞勤認為，Agent技術尚在初期，雖然現在智能體已經具備長期記憶能力，但還比較初步。他把智能體發展分為信息智能、物理智能與生物智能三個層次，并認為，如果通用人工智能超越99%的人類，完成絕大多數任務，就一定要有賴物理智能與生物智能交互，得到真實世界的反饋。因此，未來智能體要互相學習并與外部環境交互學習，打通數字世界和真實世界非常重要，但真正實現全閉環很難。
中國信息通信研究院下屬人工智能研究所所長魏凱認為，目前的大模型還不能很好地理解空間關系，也不能很好地掌握時間序列、因果關系、物理定律等。大語言模型掌握了語言序列的分布，通過語言來理解這個世界，是簡單的，不可靠的。要讓AI實現通用智能，還需要建立世界模型。
雖然挑戰如險峰聳立，一個由自主智能體驅動的未來，在2025年正穿透概念的迷霧，向現實穩步走來。
設備廠商搶奪入口高地
自2010年后，移動互聯網浪潮興起，阿里巴巴、騰訊、百度等上一代巨頭搶得了移動互聯網時代的首批門票，美團、拼多多、字節跳動等順勢崛起，除了蘋果之外，大部分硬件設備廠商成了單純的制造廠，失去了“軟硬一體”的競爭紅利。
今天機會再次閃現，按照手機、PC等終端廠商的理解，它們才應該是用戶與AI連接的最主要設備，用戶很有可能通過設備上的Personal Agent（個性化智能體）發起任務需求，結合了邊緣計算與云端計算能力的設備才是最了解他們的個人助理，而不是設備上運行的軟件。
新入口戰爭已打響，在6月21日的華為開發者大會上，華為發布了鴻蒙智能體框架（Harmony Agent Framework，HMAF），它已接入了包括京東、高德、優酷在內50多款APP，這個智能體總入口相當于中國版“MCP”，有評價稱，華為已全面步入Agent時代。
華為終端BG CEO何剛稱：“我們（鴻蒙智能體框架）給每個智能體提供了一個系統級的桌面入口，能一鍵調起大家做的智能體，提供直達服務，這是最大的價值。”
聯想集團董事長兼CEO楊元慶也提到了“入口”。5月7日，聯想召開創新科技大會，發布由多個智能體構建的超級智能體。楊元慶稱，超級智能體是個人和企業的“認知操作系統”，是個人與企業解決需求的總入口，是拆解任務給垂直領域智能體的總指揮。
“我們已經打響了軟件入口爭奪戰。”一位聯想高級管理人員告訴《中國企業家》，戰場包括PC、手機等多款終端。
互聯網大廠不可能坐視主導權流失，其“一號位”們對此尤為重視，紛紛親自下場。《中國企業家》從有關渠道了解到，馬云已經在親自主抓阿里的AI業務，阿里云CTO周靖人每周都要向其匯報一次業務詳細進展。
張一鳴一直緊盯字節AI業務，還挖來了前谷歌DeepMind副總裁吳永輝，一位接近張一鳴的人士告訴《中國企業家》，過去兩年張一鳴保持著與頂級投資人、技術領先的AI創業者定期交流的習慣。從去年下半年開始，他經常往返北京和新加坡，每月參加一次字節Seed核心技術團隊的復盤與討論會。
周志峰分析，互聯網時代形成的雙邊網絡可能會經歷結構性變革，這可能不是Billion Dollar Question（十億美元問題），而是Trillion Dollar Question（萬億美元問題）。
雙邊網絡效應是互聯網平臺的理論基石，一頭是消費者，另一頭是內容、商品等生產者，互聯網公司則是平臺方，規則制造者。抖音、淘寶、小紅書、美團等都是具有典型的雙邊網絡效應——消費者越多，需求越多，生產供給也會越多，兩者互相驅動。
互聯網的基礎是連接，一個個超級鏈接，一個個數據標簽，平臺依此來做個性化引擎推薦，形成流量價值。如今，構成Agent的核心是“意圖”，通過上下文完成任務，誰能觸達用戶越深，積累的數據越多，就越能了解用戶意圖。
當流量不再是決定競爭終局的勝負手，大部分超級APP的護城河將被填滿。有投資人甚至放言：“顛覆抖音的機會已經出現。”
當然，顛覆抖音的也可能就是它自己。大廠競逐新抓手
過去兩年，阿里、字節、美團等大廠決策層高度關注AI爆發點，他們的目光首先聚焦于古老的信息連接形態——搜索。傳統搜索衰落已成定局，Similarweb數據顯示，5月美國主要旅游網站搜索推薦流量同比下滑20%；電商公司推薦流量下降9%；新聞媒體搜索流量減少17%。全球范圍內，傳統搜索流量正不可逆轉地枯竭。
將搜索轉型成Agent，是看起來最明顯的路徑，阿里旗下的夸克開始發力。AppGrowing數據顯示，今年第一季度，阿里為夸克支付的投流費用是4.5億元，僅次于騰訊元寶；2024年的第三季度至第四季度，夸克投流費用是1.9億元和1.6億元，規模蓋過了Kimi、豆包等AI工具。
制表：閆俊文
3月，阿里升級夸克瀏覽器，使其具備AI搜索、AI瀏覽器、AI寫作、AI講題等多端協同能力，阿里智能信息事業群總裁吳嘉在接受36氪采訪時說，“超級框”重塑了人、工具（AI）、任務的關系，他認為：“AI使用工具，而人，使用AI。”
阿里CEO吳泳銘稱贊夸克，讓阿里在AI to C領域看到了機會，夸克是“中國AI搜索領域用戶量最高的應用”。
5月19日，騰訊QQ瀏覽器也宣布升級為AI瀏覽器，增加了QBot搜索框界面，分別設立AI高考、AI學習助手、AI翻譯等Agent模塊，升級后的QQ瀏覽器還能調用Agent執行復雜任務。
QQ瀏覽器QBot產品負責人劉漢博告訴《中國企業家》，瀏覽器憑借底層內核能力，在按鈕識別、模擬點擊等方面具有天然優勢，完成任務速度和準確性都比同行產品的效果更好。
移動互聯網時代，搜索就開始出現去中心化趨勢，越來越多人開始習慣在各種APP內部直接進行搜索。AI大模型爆發后，除了Kimi、豆包等AI助手，更是涌現出秘塔搜索、納米搜索等AI搜索工具。
在搜索這個戰場，微信和小紅書是不容忽視的玩家。2月16日，微信搜一搜內測接入DeepSeek，并且向騰訊元寶導流，目前，微信的“搜一搜”場景已成為“AI搜索”，并作為與“百科”“問一問”等并列的二級入口出現。
今年以來，小紅書就在搜索領域動作頻頻。1月初，小紅書APP內測搜索新功能“問點點”。在此之前，小紅書還推出了主打生活場景搜索的AI搜索產品“點點”，現已在各大應用商店上線。
一年多前，小紅書COO柯南談及布局搜索時就曾表示：“很多用戶開始把小紅書當作搜索引擎了。”據《2024小紅書搜索推廣白皮書》顯示，小紅書70%的月活用戶存在搜索行為，88%的搜索行為是用戶主動發起的。
一位投資人說：“目前，小紅書是存儲用戶行為數據排名前三名的平臺。Context就來自這些地方，用戶每一次的行為，都是給你的模型在輸入Context。”
他把小紅書列為AI時代的三大通用智能體平臺之一，另外兩家是騰訊和字節跳動，二者依靠微信和抖音，擁有海量用戶數據以及關系鏈數據。
在今年5月財報電話會上，騰訊總裁劉熾平說：“在微信生態系統內，我認為我們有機會創造一個非常獨特的Agent，即AI與微信生態系統特有的內容相連接，包括社交、通信和社區能力以及內容生態系統，比如公眾號和視頻號，以及數以百萬計的小程序。實際上你可以接入各種信息，以及許多不同垂直應用程序的交易和操作。”
AI原生創業者的焦慮與機會
大廠壓力之下，Agent領域的創業者更側重選擇做垂類產品，以及出海找出路。
“留給Agent創業者的窗口期可能只有幾個月，如果做不出來，那就很難跑出來了。”近期，Liblib AI創始人陳冕在接受《中國企業家》采訪時如此感慨。1992年出生的他在2023年離開字節跳動，成立Liblib AI，發力應用端。資本對此十分看重，一年之內Liblib AI完成4輪融資，其投資方有源碼資本、高榕創投、金沙江創投、明勢創投、順為資本等，目前，Liblib AI號稱國內用戶數第一的AIGC社區，用戶總數超2000萬。
5月12日，陳冕發布世界上首款設計Agent——Lovart，上線5天申請人數破10萬，該產品還曾獲得馬斯克點贊。
快速決斷，快速執行，陳冕代表了AI原生（AI Native）創業者的典型畫像，他們更理解模型，更理解AI應用的場景，對開源模型能力有信仰，相信通過借勢，能壓榨出底層模型能力。
他這樣理解僅有的窗口期，“窗口期決定你能否在合適的時間切入進去，通過先發優勢形成自己獨有的壁壘，才能真正地活下去。”他認為，Lovart這么火，他自己也沒有想到，其實這本質上是Lovart迎合了大勢對Agent的需要。
接受《中國企業家》采訪幾天后，5月底陳冕就出差到美國，搭建Lovart團隊，爭取在兩個月之內打出聲量。
昆侖萬維CEO方漢在AI應用賽道布局2年多，他的看法是，比起時間窗口與投入，賽道選擇更重要。在接受《中國企業家》采訪時，方漢稱：“對于通用大模型，我可能會外采，但一些專有大模型，還是要自己訓練。”
在他看來，在這場技術競賽里，時間的確是重要因素，但更重要的是，你怎么樣去預判終局。選擇什么領域其實遠比早動手要重要，選擇對的領域會帶來時間上的優勢。
明勢創投創始合伙人黃明明也持此觀點，他認為Agent最終是按照結果來付費的商業模式。
AI原生創業者需要面對的是：他們提供的核心服務，已經從互聯網“連接”轉移到“解決任務”了。
昆侖萬維在5月26日發布了天工超級智能體（Skywork Super Agents）APP，瞄準辦公場景，這款應用擁有PPT、Word、表格3個專家智能體和1個通用智能體，號稱是全球首款基于AI Agent架構的Office智能體手機APP。
該產品一度爆火，在5月GAIA智能體榜上，位居全球APP指數第一。用戶爭相涌入，團隊不得不采取限流措施應對。目前，限流措施已經取消。
3月，Manus掀起了通用Agent旋風，Manus創始團隊成員肖弘、季逸超和張濤都是AI賽道里的資深玩家。
近期，張濤在紅杉中國年會上說，語言模型相對于人類而言，處理Context的能力存在很大不足。因此Manus核心設計思想就是打造一個“Single Agent”，把重點放在“Context”上面，不會過多干涉語言模型的思維過程，專注于“more context，less control”。
從投資人的角度，更傾向認為通用Agent是大公司的機會。比如，周志峰告訴《中國企業家》，他不太認為通用Agent可由創業公司做出來，“定義得太general（通用），就沒法做好，會帶來很多系統冗余，同時總有很多長尾用戶的需求滿足不了。”
當然不是所有投資者都認可這種觀點，騰訊、真格基金和紅杉中國等頂級機構依然投資了Manus團隊。據一位知情人士向《中國企業家》透露，這些機構實際投資的是Manus的創始團隊，“在此浪潮早期，一個很牛的創業者或者產品經理，今天做的產品也許不是未來大成的產品，但他們相信的是第三款、第四款，總有一款能成。”
MiniMax創始人閆俊杰也加入了通用智能體戰局。6月19日，MiniMax發布了一款名為MiniMax Agent的通用智能體，官方將其定義為：“一個能完成長程復雜任務的通用智能體。”
陳冕、張濤、閆俊杰等都很年輕，他們緊隨模型能力的演進，當然，商業化也是戴在Agent創業者頭上的緊箍咒，他們的一個大共識是出海，尋找用戶、資本、算力和數據。
陳冕的投資人黃明明說，“地緣政治下，世界好像變得割裂了，但在AI加持下，世界比以前拉得更平了，創業者從第一天起，就在面向全球化。”
大部分Agent公司都在找全球化的機會，周志峰總結，錢在哪里，市場就在哪里，這里既包括用戶付費，也包括機構投資。
他近期在美國出差一個月，據其觀察，海外用戶對AI產品的付費意愿比國內用戶更高。很多AI產品有不同的付費訂閱方式，90%多的歐美用戶選擇按年付費，而中國用戶基本選擇更短的訂閱方式。這與財富無關系，是消費習慣的不同。
千行百業的Agent“落地時刻”
從2022年ChatGPT爆火之后，每一個行業、每一家企業都在尋求接入AI的機會，但正如科幻作家威廉·吉布森在《雪崩》中說的那樣：“未來已來，只是分布不均。”
總體來看，數字化水平最好、薪資水平最高的行業最容易被AI顛覆。
金融、法律、醫療、編程等行業正在受到降維打擊。
資料來源: 根據天眼查、公司官網等公開渠道不完整統計 制表：肖麗
在法律領域，明勢創投投了一家名叫艾語智能的律師Agent初創公司，創始人名叫張天樂。該公司就是輔助金融律師決策以及辦案。該智能體用AI幫助律師做了80%～90%的基礎工作。今年4～5月，艾語智能接到了大概一萬多件案子。
在醫療領域，上海科學智能研究院與復旦大學附屬中山醫院心內科主任、中國科學院院士葛均波，聯合開發了“觀心大模型”，并且開發了葛均波的數字分身，可以輔助醫生做決策。比如葛均波一天可能只能看100個病人，大模型如果給他提效20%，他就相當于升級為1.2個院士。
上海科學智能研究院副院長、首席科學家程遠告訴《中國企業家》，在一些基層醫院，醫生能力可能是70分，院士Agent可以輔助基層醫生將能力水平從70分提高至80分。如果每一家醫院做出最強科室的Agent，未來醫院完成一個復雜病例時，去調用這些Agent，就可能需要用到類似MCP這樣的協議。
這其中關鍵問題是數據安全與隱私保護，程遠稱：“把智能從數據里面剝離出來，注入模型里，要解決多方安全計算問題，本質還是一個攻防成本問題。”
今年4月，清華大學宣布成立人工智能醫院，以全科醫學科和眼科、放射診斷科、呼吸科等專科為試點，在設計底層融入AI智能體功能，協助醫生精準決策。這是全球首個完全由AI驅動的虛擬醫院，醫生是Agent，病人也是Agent，通過在閉環中交互學習，未來會培育新一代“AI協同型醫生”。
智能汽車是Agent最佳落地場景之一 ，理想汽車嘗試將自動駕駛與機器人兩個賽道合二為一。
當前理想號稱要向一家全球領先的人工智能企業轉型，6月11日，理想汽車在中國宣布成立“空間機器人”和“穿戴機器人”兩個新二級部門。
當下看起來最容易被顛覆的領域可能是AI Coding（AI編程）。在此領域，硅谷已進入白熱化競爭階段，今年5月，OpenAI以約30億美元收購AI編程助手開發商Windsurf；6月，AI編程工具Cursor的母公司Anysphere以99億美元估值完成9億美元新一輪融資。
國內大公司在AI Coding領域也打得火熱，阿里云發布了通義靈碼，百度則是推出了Comate AI IDE，字節推出了TRAE，目前該產品月活用戶超過100萬。在字節內部，超過80%的工程師在使用TRAE這樣的產品輔助開發。
一個人的Agent公司
Agent規模化落地將在移動互聯網之后再次釋放超級個體的潛力，促使團隊向“微型化”演進。
6月6日，360公司創始人、董事長兼CEO周鴻祎號稱要通過360的新納米AI超級搜索智能體，挑戰一個人搞定一場發布會，他要自己動手試試，AI到底能否讓人變成超級個體。在他看來，“智能體可以取代很多員工，我一個人可以領導100個智能體。”
在獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛看來，超級個體以及“一人公司”可能出現，源自兩個浪潮：第一，DeepSeek開源模型能力追上閉源模型，讓基礎大模型像水電般普及，token成本加速降低，創業者只需做好一件事情，那就是做出一款更好滿足用戶需求的產品；第二，智能體能力增強，個人通過調用工具就可以成為超級個體，這是一個Agentic Web的未來。
Anthropic首席執行官Dario Amodei在2025年舉辦的開發者大會上預言：“首家由一名人類員工與AI合作運營、估值達到10億美元的企業，將在2026年誕生。”
AIoT（人工智能物聯網）領域創業公司熵增力場即是典型——其創始人孫卓見近期告訴《中國企業家》，他們的核心團隊一直是2人（含其本人與CTO張起），今年他們才因客戶量激增補充了2名臨時運營員工。
在Agent深度協同下，原本需一周完成的任務，如今壓縮至1天即可完成。Fusion Fund（成立于2015年的硅谷早期醫療和科技領域領軍投資機構）創始人張璐說，其三期基金70%被投企業去年收入增加了20倍，且多為10人以內的小團隊，還有2家公司以不足10人的團隊力量實現收入從零至數千萬美元飛躍，更有30人團隊年收入從50萬美元飆至1.5億美元。
現代大公司體系依賴規模優勢來取得成本優勢，難以避免企業人數越來越多、職級越來越復雜，如阿里員工數量超過12萬，騰訊員工數超過10萬。李志飛稱，傳統的組織形式將會解體，超級個體將不再依賴組織的強資源力。
聯想集團副總裁、方案服務業務集團全球基礎架構和智能云總經理姚振宇稱之為“自組織”現象，他提出了一個問題：“不同小企業之間的協作，能否像今天一個大企業把所有人匯聚在一起那樣產生協同效應，這可能是最關鍵的。”
姚振宇預測，現代企業都是基于原來的IT架構，但未來企業里就沒有SaaS、ICT了。伴隨著智能體成熟，未來，可能有七八千個智能體在工作，每一個智能體只負責一個場景，協同會越來越成熟。
面對眼下這一輪技術浪潮，聯想正在為未來10年的轉型儲備能量，楊元慶覺得聯想未來可能會是一個以智能體業務為核心的企業。
架構之爭與AGI前夜
回歸技術本身，智能體究竟應運行在本地還是在云端，目前尚有爭論。
聯想集團中國區天禧AI生態事業部總經理陳學桂告訴《中國企業家》，聯想的方案是“混合計算”，端與云有不同特性，在端上，可能離用戶最近，在本地，更安全；在云上，可彈性、可擴展、算力更強。
對于個人隱私數據，智能體以部署在本地為主，而推理能力調用，則以云端為主。此外，陳學桂還說，大概到明年，PC就能夠處理尺寸為32B的個人知識庫，它基本滿足用戶理解文章、問答和分析的需求，能幫助用戶管理本地的文檔，包括多模態數據。
云服務商對此有不同的看法，阿里云無影Agentbay產品負責人屈立威表示，未來將有無數個智能體出現，它們需要更確定的運行環境，這將會導致本地算力不足，效率很低下，因此就需要Agent運行在云端，運行在一個個虛擬電腦以及手機上。
此前，一些智能體發布Deep Research功能時，將完成任務從8小時提升至5分鐘，效率提升背后是并發算力的提升。
所以，阿里云將以重大投資布局擴充算力。今年2月，吳泳銘宣布，未來3年，阿里將投資3800億元用于建設云與AI硬件基礎設施，投資總額超過之前10年總和。
騰訊也不例外，今年第一季度，騰訊資本開支持續猛增，當季資本開支274.8億元，同比增長91%，此前四個季度，騰訊資本開支曾保持同比三位數增長，2024年第四季度，資本開支達365.78億元，同比增長386%。2024年全年資本開支更突破767億元，同比增長221%。這些錢主要用來買GPU卡，建數據中心。
這也印證了Scaling Law（規模定律）在Agent階段仍然有效，數據越多，算力越強，結果就越準確。
不過若著眼于未來，張亞勤預計，大模型整體范式正從生成式AI邁向智能體AI。Scaling Law的核心也會從預訓練規模定律（Pre-trained SL）向推理規模定律（Inference SL）遷移，并最終指向衡量智能體綜合能力的智能體規模定律（Agentic SL）。
他認為，“多智能體交互是達到通用人工智能（AGI）的一個重要路徑。而且智能體學習的時候，初始知識并不是越多越好，智能體可以在交互中學習。”
Agent的進化或許會加速AGI到來。
信息智能、物理智能、生物智能正在融合打通，所謂的“世界模型”引起越來越多討論。斯坦福大學教授李飛飛提出“世界模型”的概念——世界模型AI系統不僅能理解和推理文字信息，還能理解與推理物理世界（尤其是3D世界）的運作規律。
張亞勤認為真實世界有很多數據，可在現實中又太分散，如果要機器人做各種各樣的事情，在每個領域，數據又是不夠的。
另外，過去，人類的行為都是在真實世界，虛擬世界則另有一套算法，兩個世界沒有連在一起，在虛擬世界訓練好的策略到了真實世界，就難以奏效。所以，他提出RSR（Real2Sim2Real），即要把信息世界和物理學連在一塊，形成閉環。
Agent與世界模型結合，會打通AGI之路。第四范式董事長戴文淵認為AGI就是利用AI Agent來理解人的需求，并找到相對應的垂直世界模型去解決問題。他為此調整了業務方向，過去公司主要聚焦各個行業企業軟件的改造，近期增加了為消費電子產品提供基于AI Agent的軟硬件一體解決方案。
巨頭競逐的炮火、創業者的孤帆、千行百業錨鏈的錚鳴，將共同交織成Agent紀元的序曲。挑戰如暗礁潛藏，機遇似星辰璀璨，Agent的終極意義，不在于取代舵手，而在于編織更宏大星圖的可能——以硅基之智，延展碳基之思。
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