图片来源：由无界 AI 生成
2024 年 Agent 崛起的背后，既是技术狂飙的产物，也是大模型跌落神坛的伊始。
大模型的光晕正在逐渐消散。
“2023 年，大家普遍觉得要买一个大模型，很多人热衷于训练自己的大模型。但训练完了，怎么用起来，大家一头雾水”，本质在于大模型呈现的是底层能力，像水电煤一样的存在，“不是产品”。
上述行业内人士对“用大模型”的定义为：不能停留在打开 ChatGPT、Kimi 提问问题，而是 AI 能够为企业降本增效。
如果说前年的主题是“大模型爆发”，去年的主题则是“大模型落地”。人们逐渐意识到，光靠模型强远远不够，怎么用起来才是“卡脖子”问题。Agent 承担了连接大模型和场景的中介作用，特别是 AI 工作流真切地让行业看到了落地的路径。
有人认为“Agent 主要解决了部分 B 端交付的老大难问题”，也有人评价“模型公司对外销售卖解决方案就是在选 Agent”。
Agent 让云端的大模型开始“接地气”，“大模型 +Agent”成为了 To B 的新时髦。
LinkAI 联合创始人&COO 苏晨星对 Agent 行业热度有强烈的感知，“大概 2023 年 6 月份左右，我们刚进入市场时，做 Agent 工具的企业算上我们，国内只有三家。直至去年下半年才开始变得越来越多，甚至出现了供大于求的趋势”。
据企查查显示，1-3 年内，智能体相关的新成立企业有 200 多家。
“混沌初开”一词精准地道出了整个 Agent 市场现状。玩家身份鱼龙混杂，大厂、AI 小虎、创业公司纷纷下场。在没有制定标准的前提下，行业的整体跨度特别大，突出表现在客单价上，从数千元到上千万元不等。
“现阶段 Agent 仍是伪概念，中间态产品，真正的 Agentic AI 充满想象。”
供需关系
年末，某家公司 2B 业务负责人预备为即将上新的 Agent 产品定价，他透露“相当便宜”，价格直接狙击大厂，“算法 3500 元，研发 2500 元，都能打八折”。
这样的情况在当前 Agent 市场极其普遍，不同于大模型的“明码标价”，Agent 的价格体系十分混乱。据苏晨星介绍，Agent 的客单价在数千元到上千万元不等，光谱分别对应着个人开发者接到的零散单子到政企项目大单。
从两头的供需关系出发，可能方便理解国内 Agent 发展现状。这里我们仅讨论 To B 端的 Agent 交付，需求驱动着 Agent 的快速落地。这里面存在着两条主线：自上而下和自下而上。
苏晨星认为完全相反的决策链路决定了 Agent 的客单价。自上而下一般对应着政企客户，他们的逻辑是智能化转型任务驱动，倾向于先采购再去理清要在哪些场景和业务上落地。因为要完成硬性指标，所以在预算上比较宽松，动辄就是数百万级的项目，这就打开了 Agent 市场的上限。
自下而上的决策链路中，关键性的人物是那些中小企业“吃螃蟹”的人。他们对技术和实操经验有一定的积累，清楚地知道 Agent 落地将产生的效果，由其决定是否采购以及采购哪些 AI 产品来解决业务场景中的问题。因为需求前置，带着问题意识去购买，这部分人群的预算一般不是很高，但由于量大，仍然撑起了 Agent 市场大半份额。
需求决定供给，根据承接需求的能力可以分为四层。金字塔顶端是百度、阿里、火山、腾讯等大厂，云和模型基建最完善，拿单金额最大；往下是科大讯飞、智谱等厂商，基建相对完善，但在承接部分超大政企客户时稍显无力；第三层是澜码、实在智能、Dify、LinkAI 这类转型或新兴的 Agent 公司，集中服务于中小企业客户；最后一层是个人开发者，使用工具可以满足一些简单需求。
跟 AI 四小龙的 CV 时代相比，大模型让 To B 的日子好过起来一点，项目平均客单价从几十万抬到了几百万。在业务人员看来，Agent 解决了 CV 时代 B 端交付难的痛点。以前是无数个小模型叠加起来服务一个业务场景，现在是”大模型 + 小模型”，两者是泛化能力和精准度的组合，Agent 在其中起到了连接的作用，以低代码项目形式快速搭建起一个应用供客户使用。
不过随着时间的推移，所谓的“大单”也变得越来越少。有行业内人士向光子星球反馈，早期智谱一个 To B 项目轻松就报千万以上，内容大致是模型加微调，但到今天已经报不上去了。
包裹着 Agent 外衣的“大单”，看似是软件应用，实则是一揽子解决方案，包括了云服务、模型、硬件、工具层、行业知识以及售后服务。这意味着大单市场竞争具有隐性门槛，在客户“不差钱”的情况下，谁的基建越完善，服务体系越成熟，谁就越有竞争力，最后的胜者基本锁定在了大厂中间。
六小虎中智谱在 B 端冲得最猛，官方透露数据，2023 年全年大模型合同总计 3.5 亿元。其副总裁陈雪松曾在阿里云和旷视供职，有着丰富的 To B 业务经验。据业内人士称，智谱一开始就敲定了 B 端方向，招揽了大量原旷视离职人员开拓大模型 B 端市场，路线上同样延续了上个时代“软硬一体”的思路。
不过，先天的体弱令智谱无法冲破第二梯队的壁垒，不少人都对光子星球传递出“智谱未来有上市打算，商业化压力沉重”。上述人士透露，智谱最新的重心转移到了信创上，主动适配华为 H920B。
“信创的投入成本不算低，但其他 AI 厂商还都没做，智谱选择跟华为一起拿单不失为一种选择。”
大厂之下
大模型的站位已经清晰，具备提供模型能力的厂商寥寥无几。无论是第一梯队还是第二梯队的玩家本质都在以 Agent 为抓手开拓云和大模型市场，Agent 是开胃前菜，云和大模型才是主菜。
抛开争夺的一二百家企业，中国剩下的几百万中小企业在 Agent 应用的需求还没被完全看到，苏晨星认为未来大量的需求仍然能养活目前处于第三梯队的 Agent 应用和服务企业。
LinkAI 是跟随 Agent 一起崛起的一家创业公司，从把大模型接入微信生态对话的开源项目起家，产品一路从最初的对话助手进化到到包括多模态大模型聚合服务、RAG 知识库与 Chat BI 数据库、插件工具、Chat Bot 与工作流搭建等在内的零代码智能体搭建 SaaS 产品。
据苏晨星介绍，服务中小型企业的 Agent 产品可以分为两类，一类是纯工具型产品，一类是含业务场景属性的产品。纯工具型通用性高，团队投入比较轻，一般不需要销售团队；而含业务场景属性产品交付重，需要时间滚雪球式地积累行业经验。权衡之下，LinkAI 做了取舍，重头放在做通用型 SaaS 产品，剩下一小部分在营销、电商等场景做客制化服务。
LinkAI 是这波 Agent 小而美创业公司的一个缩影，一方面通过标准化产品交付快速形成商业化收入，另一方面也为其同时对接大厂和连接 B 端客户留下了空间。
据 LinkAI 披露，自 2024 年初开始商业化，纯 SaaS 的订阅收入部分超过 200 万 ARR，其中 70% 的收入来自于开源项目自然转化以及 PLG 的口碑传播；To B 项目制的确认收入也已超百万元，订单则更多。
近期，LinkAI 开启了与百度的合作。合作推进的方式有两种，一种是上架百度云应用市场，供百度的客户使用，也可以导流给自身产品，完成转化；另一种则是与百度合作 To B 项目，为其提供 Agent 工具层和跨渠道的能力。
即使大厂有专门的智能体搭建平台仍要与创业公司合作，考虑的因素很简单。与其跨部门协调，不如直接引入第三方合作更高效、节省时间。Agent 仅占大单很小一部分，投入和产出不成正比，但创业公司几万块钱就能达到比较好的效果。创业公司跨生态的灵活性也是大厂看重的优势之一。
正因如此，在 Agent 创业公司心中，自然地与大厂划分出了业务和利润的界限。事情似乎并未朝着既定轨道发展，最大的不确定性来自字节火山引擎。
在上次发布会，火山引擎重点介绍了 HiAgent，一款面向企业开发大模型应用和 Agent 的产品。其对 Agent 应用搭建定义与市面上创业公司大致相同，可以视为直接竞品。
来自火山引擎副总裁张鑫的官方解释，“如果把豆包大模型比作 Android，那么 HiAgent 就是企业调度系统能力开发应用的 SDK（软件开发工具包）”。
据接近火山引擎的内部人士表示，他们内部考核指标发生了变化，“除了豆包模型在客户方部署后有没有用起来外，还要看落地了几个 Agent 场景”。
曾经的扣子已经蒙上了一层阴影，叫好不叫座，C 端换不来收入，团队被裁撤后并入到火山引擎的 To B 业务线也没有看到明显起色。HiAgent 这回直接瞄准了企业客户，竞争力如何还待检验。
AI SaaS
现在市场上对 Agent 的定义大同小异，例如火山引擎对专家级 Agent 应用的定义为“私有数据 + 大模型 +Advanced RAG+Workflow”。
在谈及 Agent 之间的差异性时，很多人都提到了一个关键词：行业属性。苏晨星给我们举了一个例子，在电商客服场景，客户首先会拿到一个通用型的产品，在其基础上，他们会针对不同产品做微调，依据模板一键复制相关行业工作流。业务层面也有相关培训，指导客户写提示词、搭建工作流，支持其导入相关行业数据、搭建知识库等等。
就目前而言，智能体仍是一个伪概念，“目前的产品形态不是终局，而是整个行业的中间态”。
大模型让 Agent 的能力边界得到了前所未有的扩展，但从定义出发，现在的 Agent 没有自我反思和自我规划能力，仅仅是按照编排好的流程去执行任务。虽然大家普遍认为未来 1-2 年，“大模型 +Agent”会成为主流范式，但现阶段其本质仍是低代码产品。
“以前去推广低代码，大众的认知和接受程度不高，现在有了大模型的宣传普及，人们对 Agent 产品的探索欲和接受度有了明显的提高”，苏晨星道。
中间态的判断也符合整个技术路径发展方向，整个行业正在从“AI Agent”向“Agentic AI”时代转变，强调执行单个场景任务的效果上升为自主规划、决策和执行任务的综合性能力。
把 Agent 放置于另一个维度讨论是老生常谈的 SaaS。当前，除了项目制，Agent 的主要的商业模式还是订阅制。
在国外，Agent 为 SaaS 市场的融资和商业化注入了新的活力。宽松友好的环境也吸引着一部分中国 Agent 企业出海。据悉，LinkAI 近期正在筹划中，预计本月底将灰度上线海外产品。
在国内，一部分传统的 SaaS 厂商开始寻求转型，在原有的产品加入 AI 能力，迭代更新。转型 AI SaaS，产生了新的困境：叠加 AI 成本后，单价上去了，但也削弱了和一些“AI native”Agent 产品的市场竞争力。相似功能产品，用户更偏向于低价。
苏晨星表示，对 SaaS 市场来说，AI 可能是一半一半的存在。诸如数据分析、客服等场景非常适合大模型。这部分市场可能会被 AI 替代，但剩下一部分专业型的传统 SaaS 依然有不可替代的作用。
“大模型看不着摸不着，Agent 其实提供了快速试错的机会。适合业务的，快速引进转型；不适合的，坚持原来那套。”
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