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      中美AI Agent爭霸戰(zhàn):誰將主導下一代智能服務?

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      2025年,美股科技股“車禍”不斷,前有英偉達市值單季蒸發(fā)4000億美元,后有蘋果、特斯拉股價持續(xù)重挫,使得Palantir繼續(xù)高歌猛進的股價曲線格外引人矚目。

      作為投資者眼里為數(shù)不多與英偉達平起平坐的AI超級股,截至三季度末,Palantir今年股價已累計上漲超過130%,躋身美股科技股市值前十,成為美國有史以來最貴的軟件股之一。

      連續(xù)八個季度增長的營收是投資者對Palantir保持信心的根源,而核心業(yè)務人工智能平臺(AIP)的穩(wěn)定增收,則為AI產(chǎn)業(yè)的下一個風口——AI Agent先行驗證了路線的正確性。

      AIP本質是“AI工具箱”,其中包括AIP Assist等一系列工具,企業(yè)可以按需將其點對點地嵌入進工作流,相當于將不同“工種”的Agent安排在各個崗位,最終帶來實際效能的提升。

      當AI Agent成為Palantir下一階段乘風破浪的引擎,這場關于AI產(chǎn)品形態(tài)的新一輪變革,也正在向全球蔓延。

      Agent:下一輪的中美戰(zhàn)場?

      今年4月,谷歌在Cloud Next 25大會上“泄洪式”發(fā)布了一系列AI產(chǎn)品。從新一代自研芯片到“模型全家桶”,狂轟亂炸中,一個名為“Agent2Agent”(簡稱A2A)的開放協(xié)議顯得相當?shù)驼{。

      A2A開放協(xié)議旨在統(tǒng)一Agent之間的溝通語言,透露出谷歌對AI Agent的野心。

      同月,OpenAI發(fā)布了首份Agent構建白皮書,定義了AI Agent的構建要素和落地方法。兩大AI巨擘齊頭并進,給甚囂塵上的AI Agent再添了一把火。

      去年年底以來,AI Agent逐漸成為中美科技圍繞GenAI競爭的下一個角斗場。

      谷歌和OpenAI的動作代表了硅谷一派試圖通過“立法”率先占據(jù)有利生態(tài)位的策略。

      而在大洋彼岸的中國,以各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭為代表的先頭部隊則大步邁向了另一路徑,秉承“實踐出真知”的行業(yè)圭臬,通過密集發(fā)布Agent產(chǎn)品,加速Agent在具體場景落地。相比于美國致力于制定標準,據(jù)悉,光是Agent開發(fā)平臺,國內就至少有126個[1]。

      中美巨頭的分歧和路徑的分化,映射出產(chǎn)業(yè)對于GenAI應用落地的長期焦慮。

      美國麻省理工學院(MIT)一份名為《GenAI的鴻溝:2025年商業(yè)人工智能現(xiàn)狀》報告,一度導致多家科技股股價狂跌,是這一焦慮的具象化體現(xiàn)。

      MIT在報告中指出,在其持續(xù)跟蹤的300多個AI項目中,95%尚未獲得給企業(yè)帶來任何財務回報,剩下5%也僅有幾百萬美元回報[3],與投入相比不過九牛一毛。



      癥結直指當前GenAI應用的三大缺陷:無法保留反饋、無法適應場景、無法改進和迭代。

      簡單來說,就是教了就忘,不會舉一反三、溫故知新。就像企業(yè)里根據(jù)上司指令亦步亦趨的員工,缺乏主動解決問題的能力,難以創(chuàng)造更大的價值。

      AI Agent被認為是突破這一瓶頸的關鍵。

      其本質是通過嵌入持久記憶和迭代學習系統(tǒng),讓GenAI應用脫離傳統(tǒng)Chatbot對話框形式,從答疑解惑,進階到能基于知識和經(jīng)驗主動思考和規(guī)劃、進而解決問題,不只是“百科全書”,而是可以分擔工作的“同事”。

      在一個理想的未來圖景里里,人類在工作中不必親自執(zhí)行每一個任務,而是通過管理“工種”各異的智能體更加高效地完成工作,一個人就是千軍萬馬。


      由多個Agent組成的Agent網(wǎng)絡

      這讓人聯(lián)想起OpenAI掌舵人奧特曼提出的“一人獨角獸”的夢幻概念。

      去年11月,奧特曼在接受YC Combinator訪問時,再次提及了這個“烏托邦式”的幻想,這次奧特曼的語氣里多了一絲篤定,“我感受到這個趨勢正在悄然發(fā)生。”

      誘人圖景仿佛近在咫尺,但實際落地面對的門檻,表明這仍然是個少數(shù)人的游戲。

      就在十一假期期間,在美國舊金山舉辦了一場AI Agent行業(yè)研討會,來自各個硅谷大廠的機器學習和AI負責人們,提出了一個觀點:95%的AI Agent部署在生產(chǎn)環(huán)境中會失敗。原因并非模型不夠智能,而是因為其周圍的支撐體系——如上下文工程、安全性、記憶設計——尚未到位。

      AI Agent落地有兩個必要條件:一是技術,二是服務。

      技術上需要企業(yè)懂模型、懂數(shù)據(jù);服務的核心則在于定制化,要求企業(yè)懂行業(yè)、懂需求,例如一個法律Agent,不僅要將法律條款“爛熟于心”,還要熟悉相關部門辦案流程。

      縱觀業(yè)內,同時掌握兩者的屈指可數(shù)。

      當各路好漢齊齊涌向賽道,熱鬧之中卻隱隱透露出忐忑與迷茫,Palantir的路徑難以復制,身位爭搶中,其實人人都在摸著石頭過河。

      搶灘登陸者中,阿里作為罕見的從算力基礎設施到商業(yè)化落地全棧打通選手,其企業(yè)級Agent的獨特打法,正在成為行業(yè)試水的重要參考。

      浪潮里殺出一只“瓴羊”

      與友商搶先發(fā)、廣撒網(wǎng)的大動作相比,阿里更顯沉穩(wěn),講究有的放矢、彈無虛發(fā)。

      今年7月,阿里旗下數(shù)據(jù)智能服務子公司瓴羊發(fā)布了阿里首批企業(yè)級Agent——“超級電商客服Agent”、“超級電銷Agent”等,以企業(yè)最具代表性的人力密集型場景為切口,正式殺入AI Agent賽道。

      客服和銷售向來被視作最需要AI取代人力的工種,在AI Agent浪潮的開端便“人滿為患”,成為各大巨頭必爭之地。

      瓴羊Agent與競品拉開差距的開發(fā)邏輯在于,將客服、電銷流程拆得足夠細,精準鎖定需要并且能夠通過Agent解放人力、大幅提升效能的痛點,例如通過“超級電商客服Agent”自動處理工單、協(xié)調物流等。

      隨后的8-9月,瓴羊分批次發(fā)布了數(shù)據(jù)分析Agent(超級數(shù)據(jù)分析師),以及由五大子Agent構成的超級營銷Agent,將積累的戰(zhàn)果擴展到數(shù)據(jù)驅動決策和全域營銷兩大核心領域,如同拼圖拼接,開始呈現(xiàn)出平臺化的雛形。


      瓴羊超級營銷Agent

      9月25號舉行的云棲大會上,這塊“拼圖”終于呈現(xiàn)出其完整而清晰的面貌——企業(yè)級AI智能體服務平臺AgentOne。

      AgentOne將此前發(fā)布的以及超過20種的即用型Agent全面整合,覆蓋六大行業(yè)、四大核心場景,企業(yè)能夠根據(jù)自身需求靈活選用工具、整合成個性化方案,同時,不同Agent串聯(lián)起各個流程,從而實現(xiàn)全周期管理。

      一個典型的例子是復星旅文基于瓴羊AgentOne平臺構建的全場景AI度假智能體AI G.O,將各類Agent功能集中于一個對話窗口,將行程規(guī)劃、客房預訂、旅游導覽、權益結算等碎片化的服務需求交由一個全程陪伴的Agent負責。


      AI度假智能體AI G.O覆蓋旅行全程的碎片化需求

      從精準選取數(shù)據(jù)/人力場景切入,到分批次發(fā)布各大核心業(yè)務Agent,最后推出整合性平臺瓴羊AgentOne,瓴羊“由點即面”的布局節(jié)奏相當清晰,也順應了產(chǎn)業(yè)對AIAgent終極形態(tài)的構想。

      根據(jù)紅杉資本的預測,未來,每個人都能通過編排Agent網(wǎng)絡,實現(xiàn)從產(chǎn)品開發(fā)到銷售的全流程運營[4]。

      由此衍生出一個更為普世的方向,即企業(yè)通過在工作流程中引入各類Agent、給每個員工賦能,使得員工從“螺絲釘”進階為“管理者”,就像當年福特引入流水線,通過工具和流程來改善個人生產(chǎn)力,帶來整體效能的十倍、百倍躍進。

      “瓴羊AgentOne”本質就是一條“Agent流水線”,而這條獨特流水線的背后,是瓴羊對于企業(yè)級Agent更加深刻的理解。

      阿里云智能集團瓴羊CEO朋新宇提出過一個公式,即“企業(yè)級Agent=大模型x 好數(shù)據(jù) x 強場景”,勾勒出Agent在企業(yè)落地的核心三角。

      在朋新宇看來,“大模型”無需選最好的、只選最合適的。在一些任務明確、成本敏感的生產(chǎn)場景里,小尺寸模型很可能比“萬億參數(shù)”模型更靈活、效果更好;

      “好數(shù)據(jù)”強調數(shù)據(jù)從為人服務轉向為AI服務,首先要能被AI用,其次要有結構、邏輯、有業(yè)務含義,最后還要體現(xiàn)企業(yè)的差異化;

      “強場景”則是指必須聚焦人力、資金和數(shù)據(jù)密集度最高的“三強”場景。

      核心三角缺一不可,而三者之間的“x”也意味著其中任何一項的薄弱,都會導致最終效果的指數(shù)級衰減,必須協(xié)同發(fā)力,才能形成飛輪效應。

      在這當中,“大模型”背靠阿里集團扎實的模型技術布局,“好數(shù)據(jù)”與“強場景”則源于瓴羊多年業(yè)務實踐,成為瓴羊在Agent賽道厚積薄發(fā)的底氣。

      不止是“中國版Palantir”

      業(yè)內常將瓴羊對標Palantir,共通之處在于“數(shù)據(jù)”和“場景落地”兩大差異化能力。


      Palantir聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Alex Karp接受訪問

      兩大能力對應Palantir兩大護城河,一是“數(shù)據(jù)本體論”,二是FDE(前線部署工程師)。

      “數(shù)據(jù)本體論”指向Palantir的數(shù)據(jù)治理能力,通過從廣泛的數(shù)據(jù)中抽象出客戶、訂單等具體概念及數(shù)據(jù)之間的邏輯關系,建立統(tǒng)一的“語法規(guī)則”,讓從屬不同業(yè)務和部門的數(shù)據(jù)無需“翻譯”和“對齊”,能夠被AI直接理解和推理。

      FDE則是指Palantir特設的“工程兵”崗位,與普通的技術售后不同,這些FDE會被派遣到現(xiàn)場,深入到真實的業(yè)務場景中,激發(fā)和澄清客戶的真實需求,發(fā)現(xiàn)和解決客戶難以表述的痛點,是將技術的翻譯官,場景落地的橋梁。

      對于瓴羊,兩大能力則指向其數(shù)據(jù)中臺經(jīng)驗和BDSA職位。

      瓴羊脫胎于阿里數(shù)據(jù)中臺,為了解決阿里大規(guī)模、多業(yè)務線帶來的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)而構建,在其正式向外提供數(shù)據(jù)服務之前,通過支撐阿里內部零售、物流、營銷等真實業(yè)務,沉淀出了成熟的數(shù)據(jù)治理方法論,也是瓴羊“好數(shù)據(jù)”的底氣。

      瓴羊的BDSA崗位則與Palantir的FDE類似,既支持內部數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā),也通過定制化方案解決客戶問題,都作為問題的直接解決者,鏈接技術到場景落地的最后一公里。

      但在“數(shù)據(jù)”層面上,兩家公司又存在著一大分野。

      瓴羊的數(shù)據(jù)中臺經(jīng)驗和Palantir的“數(shù)據(jù)本體論”,本質都是將千差萬別的業(yè)務概念(如客戶、訂單、庫存)標準化為機器可理解、可推理的通用語言。

      但對于Palantir來說,這是一個從零到一的“立法”過程,艱難而昂貴。

      而瓴羊無需“從頭立法”,因為這些“法則”已經(jīng)提前在阿里復雜的商業(yè)生態(tài)試驗場,通過日復一日的萬億級交易,被淬煉、驗證和固化,經(jīng)過適當?shù)亩ㄖ苹驼{優(yōu),即可被賦能給企業(yè)。

      兩者和而不同,但殊途同歸。本質都是通過對數(shù)據(jù)的高效治理和更多維理解,映射一個更真實的世界,輔以拳拳到肉的定制化服務,各個Agent精確切入痛點、連接場景,構建出一個可反饋、可迭代的生態(tài)系統(tǒng)。

      紅杉資本合伙人Konstantine Buhler強調,真正的競爭不在于利用AI做事,而在于構建允許價值自主涌現(xiàn)的生態(tài)系統(tǒng)[5]。



      GenAI的“Gen”(生成),代表的不只是對數(shù)據(jù)分類或預測,而是基于數(shù)據(jù)生成新的內容,包括在真實場景中試錯,本身就是一種高效的“反向生成”過程,從中逆向凝練出可靠的業(yè)務規(guī)則與決策路徑。

      GenAI的終極目標不僅僅在于替代人類的重復勞動,而是作為業(yè)務伙伴與企業(yè)共同進化;AI Agent的演進方向也不止于麻煩的終結者或清道夫,而是能夠驅動企業(yè)在動態(tài)的競爭中持續(xù)蛻變的自主進化引擎。

      就像朋新宇所說的,真正的AI價值不在于技術本身,而在于其能否深度融入業(yè)務流程,重構組織協(xié)作方式,并帶來可持續(xù)的增長動能。

      這一判斷,正在Palantir與瓴羊的身上印證,并共同指向了更加務實的實現(xiàn)路徑。

      Palantir的一飛沖天,源于過去十多年在各類復雜場景中的蟄伏與深耕;瓴羊則是基于自身背景和阿里生態(tài),一路開拓出了一條極具特色的實踐路徑。

      這條路,繼承了過去二十年在中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)驗證成功的商業(yè)模式與經(jīng)營方法論,通過AI Agent這一全新載體,最終通往GenAI的終極愿景。



      參考資料

      [1]中國智能體開發(fā)平臺全景,126個AI Agent開發(fā)/構建平臺,AGI商業(yè)新聲

      [2]The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025, MIT

      [3]Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027, Gartner

      [4]把握AI Agent(AI智能體)帶來的新機遇,Gartner

      [5]AI Ascent 2025, Sequoia Capital

      [6]The $10 Trillion AI Revolution: Why It’s Bigger Than the Industrial Revolution, Sequoia Capital

      作者:何律衡

      編輯:李墨天

      責任編輯:何律衡

      封面圖片來自ShotDeck

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