从大模型到智能体

过去十年，企业拥抱AI的路径清晰而单一：采购OCR、NLP、CV等模块化工具，由工程师缝合成业务流程。往往工具堆叠却难闭环，业务人员望“码”兴叹。

随着智能体技术的不断发展，AI从被动响应的工具，逐步进化为主动规划、调用资源、持续优化的“数字员工”。用户只需表达意图，便可借助智能体平台生成任务流、调度工具、反馈结果。

产业的焦点正以惊人的速度从大模型参数的比拼，转向了智能体生态的构建。这并非单纯的技术迭代，而是产业理性与商业逻辑的深度耦合。当前，主流基座大模型的能力已跨越“可用”阈值，在语言理解、逻辑推理、工具调用等核心维度趋于成熟；而大模型本身的军备竞赛，因算力成本、数据壁垒与工程复杂度的指数级攀升，早已成为巨头专属的“重资产游戏”。对绝大多数创业公司与企业而言，与其在红海中追逐参数幻觉，不如将战略重心如何让成熟AI能力真正解决业务问题，智能体方向自然成为市场热点。

这一选择背后，是产业分工的悄然重构。基座模型如水电般沉淀为基础设施，智能体则成为连接通用智能与行业价值的中间层。

近期爆火的Skill就是最好的例证，创业公司无需再造轮子，只需聚焦于定义原子化的Skill，将领域知识封装为可调度、可组合、可进化的最小能力单元。创业者的战场由此清晰，比拼的不再是谁拥有更大参数，而是谁更懂业务痛点、谁更能将隐性知识转化为可复用的Skill资产、谁构建的智能体工作流更贴近真实决策逻辑。这不仅是技术路径的优化，更是AI价值实现范式的根本跃迁。

智能体平台的胜负手

当智能体平台真正褪去技术光环，深度融入组织肌理之时，未来或将完成三重重构：

首先是多模态感知持续深化，智能体平台不再仅处理文本等基础信息，而是结合视觉大模型与IoT传感器等数据，并通过轻量级API与机器人、工业设备等深度耦合，突破数字边界，在仓储分拣、产线巡检、智慧家居等场景下实现“感知-决策-行动”的物理闭环。

其次，轻量化框架日渐成熟。LangGraph的状态机设计、CrewAI的多智能体协作范式，使复杂工作流编排如搭积木般灵活。Skill的输入/输出Schema、错误码、SLA正被行业推动标准化，避免企业重复造轮子。

最后，垂直化依然是价值天花板。通用智能体在专业场景易水土不服。制造业智能体需内嵌设备参数库与维修知识图谱，才能精准诊断故障；金融智能体必须将合规规则、风控模型固化为可审计的决策逻辑。真正的护城河，是平台能否将行业Know-how沉淀为可复用、可进化的Skill资产，而非堆砌技术参数。

除此以外，企业采购的核心顾虑是风险。须将“可解释、可干预、可追溯”深度融入产品基因，全链路操作留痕、动态熔断、秒级回滚机制都是必备的选项。信任，是企业级市场的硬通货。

结语

智能体平台的终局，不在于参数规模或Demo炫技，而在于能否成为企业数字化转型中不可或缺的伙伴。技术会迭代，hype会退潮，但解决真实问题的能力、构建信任的诚意、与客户共成长的格局，将沉淀为穿越周期的护城河。

脚踏实地打磨产品，敬畏业务逻辑，方能在智能化深水区行稳致远。

（文/米栏）

e-Mail：lab@enet16.com

【DBC拟定框架简介】