AI Agent是新一轮「技术泡沫」？

大家好，我是陈哥。

不知道大家还记不记前几年的元宇宙概念，当时真的热得发烫，结果没两年就冷了下来。

就是有了前车之鉴，如今当AI Agent概念逐渐升温，很多人就开始审视AI Agent：这是不是新一轮炒作起来的技术泡沫？

从表面上看，这两者确实都是短期内迅速走红的新兴概念，都伴随着大量的资本涌入和媒体报道。

但在我看来，AI Agent不是技术泡沫。

核心原因在于，它不是只停留在概念层面，而是能解决实际问题、创造真实价值，真真正正地在重构生产力体系。

一、AI Agent商业化已跨过炫技阶段

我们不谈元宇宙，换一个更容易理解的概念：互联网。

其实，在2000年左右，互联网也有过泡沫破碎，当时差不多有1000家互联网倒闭，超过3800家被兼并。

很大程度上是因为这些公司只有概念没有营收，通过炒作概念来吸引投资，但其商业模式没能转化为实际的收入。

与之相比，AI Agent已经过了单纯的炫技阶段，其商业化路径非常明确，进入了规模化落地的实战期。

从甲子光年的《2025中国AI Agent行业研究报告》可以看出，到2026年，60%的企业将部署AI Agent，其核心价值不仅是效率提升，更是通过降低数字化摩擦释放组织创新潜力。

比如，招商银行的智汇审批机器人就是把AI Agent用在信贷审批上，一笔贷款从上报到审结的全流程实践缩短了21%，同时还能有效识别风险，保证贷款质量。

再比如，像我们的禅道AI智能引擎，就通过企业级私有化部署保障数据安全，还深度集成到项目管理场景，能实现需求评审、代码智能生成等任务，为企业现有系统智能化升级提供了切实可行的方案，进一步印证了AI Agent在产业中的落地价值。

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而且，根据观研天下数据]，预计至2028年，中国AI Agent市场规模能到8,520亿元，且以B 端应用为主。这说明企业愿意真金白银买单，跟泡沫时期的资本炒作完全两码事。

二、AI Agent的技术逻辑支撑

技术泡沫往往有个共同点：技术本身没有突破核心瓶颈，只是概念包装。

AI Agent的发展是建立在人工智能技术的突破性发展之上。

原来的大模型，不管参数多大，本质上是生成内容。你问它问题，它给你答案，但不能自己动手解决问题。

AI Agent不一样，它能够以类似人类的方式工作，通过大模型来理解用户需求，主动规划以达到目标，使用各种工具来完成任务，并最终行动执行这些任务。

大家有看过歌手Yuri的采访吗？

从某种角度来说，Yuri也可以算是AI Agent，她并不需要人工对每个具体动作和话语进行实时干预。

这标志着AI从大语言模型进化到了大行动模型（Large Action Models,LAM）。

这个转变不是吹出来的。现在只是单纯扩展大模型参数的边际效益已经递减了，需要往自主行动的方向走，所以才有这样的转变。

在医疗保健领域，LAM 可以通过现代诊断和量身定制的治疗策略来改变患者护理。在金融领域，LAM 可以帮助进行风险衡量、欺诈发现和算法交易。在汽车领域，LAM 可以帮助生产自动驾驶车辆并改善车辆安全系统。

三、AI Agent的产业根基扎实

你有没有发现AI Agent的价值扎根在产业变革的需求里。AI Agent解决的是决策效率问题，这个需求是所有行业都有的，而且是刚需。

从产业层面看，AI Agent正在改变软件经济的规则。过去的SaaS软件卖的是工具，企业买回去还要自己学、自己用。AI Agent卖的是结果，客户按解决问题的效果付费。

这种模式太符合企业的需求了。老板们不管技术多先进，只关心能不能降本增效。AI Agent之所以能在多个行业落地，核心就是抓住了这个痛点：给软件行业做的Agent直接解决隐患发现慢的问题；给教育行业做的直接提升服务效率。

更重要的是，AI Agent正在重构生产关系。在制造业，Agent能自主调度设备、优化生产流程；在医疗领域，它能辅助医生做诊断决策；在我们熟悉的IT运维领域，Agent能自动排查故障、修复漏洞，原来需要5个人的运维团队，现在1个人盯着 Agent 就行。