2026AI Agent六大趨勢，編程熱潮后誰是下一個風口？

美國風投數據機構CB Insights最近發布了一份69頁的重磅報告《AI Agent圣經：顛覆性智能體終極指南》，全面講述了AI Agent的生態圖景。

這份報告包括了對2026年的6大預言、AI Agent生態全圖（看懂“江湖”勢力）、獨家披露頭部Agent初創的營收梯度，以及AI Agent深入企業工作流，行業專屬應用加速落地等等。

文中的一些趨勢和案例，非常令人大開眼界，展現了無限可能的未來。各種形式的初創公司正以前沿和開拓性的做法紛紛獲得投資。我們從中摘取了精華內容，進行深度解讀：

10倍速賽道來襲！

CB Insights的CEO Manlio Carrelli在前言中發出感慨：

“AI Agent在短短2年內已從實驗品轉變為企業的優先事項。我看到自2023年以來，在財報電話會議上提及Agent的次數增加了10倍。這種速度是我前所未見的！”

”最令我驚訝的是：AI Agent正在比我見過的任何技術都更快地攀升價值鏈。我們于2025年6月進行的一項調查顯示，82%的企業表示將在未來12個月內把AI智能體應用于客戶支持領域。”

這股勢頭，還在加速！

在CB Insights追蹤的1500多個科技細分賽道里，2025年按投融資交易數量排名前10位中，有5個與AI Agent直接相關；換言之，最火爆的投融資熱點一半來自“Agent”概念。

• 獨角獸層面：每5家新晉獨角獸，就有1家把Agent技術作為核心產品。

• 收入層面：在2025年收入最高的20家Agent初創公司里，有一半3年前都不存在，幾乎“從零起步”卻迅速闖進營收榜前列——包括Cursor（收入5億美元，2022年成立）、Lovable和Mercor（收入均達1億美元，2023年成立）等。

Agent 不僅是當下最吸金的創業賽道，更在估值與營收兩端同時刷新“最快成長”記錄。

2025年，成AI Agent爆發分水嶺

2025年：帶有“護欄”（guardrails）的代理

AI Agent是一個基于大語言模型（LLM）的系統，旨在通過推理、規劃、利用記憶以及與外部工具和其他代理交互，獨立地代表用戶執行任務。

如今，大多數代理在受限環境中運行，利用結構化工作流和“護欄”來完成特定目標，同時保留一些決策控制。

隨著基礎模型能力的提升，代理預計將變得越來越自主。

2025年以后：完全自主代理

代理將在沒有人為干預的情況下運行，具有更復雜的決策、適應性和任務執行能力。

展望2026年，請關注除了智能副駕駛（copilot）和聊天機器人（chatbot）界面之外的新形式，它們將突破“代理”的界限。這方面的早期跡象包括“AI原生”工具——從頭開始圍繞AI功能構建的工具和平臺，而不是在傳統產品之上添加AI功能。

AI Agent遠未達到最終形態。今天我們處于一個“副駕駛”時代，通過AI聊天獲得輸出。但Agent已經開始轉變為更像一個超能力儀器或工具的東西。

工具會塑造我們所做的工作，因此一個AI超級工具將使我們的工作能夠走向以前不可能的各種方向。

理解AI Agent的演進路線，請看這張自主性階段(Scale of Autonomy)。

2026 AI Agent六大預判：顛覆與重構

CB Insights預測，到2026年，以下六大趨勢將主導AI智能體領域的發展格局：

1.語音AI加速崛起

人才增長最快的早期生成式AI公司集中在AI Agent應用，尤其是語音 AI 開發。企業們正在為未來布局，讓人類通過對話而非文本界面與 AI 互動。

對 Agentic AI的開發而言，很多公司正在為人類通過對話而非文本界面與AI交互的未來做準備。語音智能體將能夠在客戶服務、銷售和IT支持等領域處理復雜的對話，實現零人工干預。

此外，Meta在2025年接連收購語音AI初創企業Play AI 與WaveForms AI，已釋放出行業可能加速整合的強烈信號。

2.AI并購潮正席卷智能體領域

AI 智能體解決方案在2025年第一季度引領了年內的頂級AI退出交易（Exit，指公司被收購或上市）。

總體而言，截至2025年目前，AI智能體與Copilot領域已發生35筆以上的收購。

企業買家正日益尋求構建全面的智能體解決方案，以獲得競爭優勢。

3.利潤壓力蔓延，編程以外的領域也開始承壓

各個垂直領域的AI智能體初創公司將面臨與編程領域所面臨的相同經濟壓力。

推理模型催生了“氛圍編程”（Vibe Coding，即向AI授予一個高層次目標，并將其多步驟的執行過程委托給AI完成）的興起，但同時也將輸出的Token數量增加了大約20倍，從而導致計算成本隨之水漲船高。

簡而言之，計算成本的顯著增加，開始侵蝕公司提供AI服務的利潤空間。

4.智能體式（agentic）商業模式的基礎正在鞏固

實現完全自主購物的最大障礙之一，在于如何促成安全、實時的交易。

新一批初創公司正在正面解決這一挑戰，他們正在構建AI原生支付軌道和數字錢包，使用戶能夠授權并限制AI智能體的支出。

總體而言，AI智能體支付基礎設施市場是整個AI智能體技術棧中最為新興的市場之一。

舉個例子，支付巨頭Stripe在2025年9月宣布將推出一個代理式支付（agentic payments）API。這家估值1070億美元的公司與OpenAI共同推出了代理式商業協議（Agentic Commerce Protocol）。

該協議旨在提供一個買家、AI智能體和企業之間標準化的通信框架，最終將使AI智能體能夠代表用戶完成購買。

隨著金融科技巨頭、AI初創公司和商業平臺共同聚焦于代理式支付這一挑戰，這種早期的合作將塑造未來的交易方式：安全、自主地，并在消費者已經信任的AI界面內發生。

5.“數據護城河之戰”重塑企業軟件

隨著AI智能體的能力不斷增強，現有的軟件巨頭正在限制對其客戶數據的訪問。

Salesforce在2025年為Slack API設置了新的速率限制，阻止外部應用程序批量訪問或長期存儲聊天數據，就是一個明顯的例子。

這給依賴于訪問多個記錄系統（systemsofrecord）中數據來自動化工作流程的AI初創公司（例如Glean這樣的知識管理平臺）帶來了難題，但它也給那些希望在其應用中集成數據的企業帶來了摩擦。

這帶來了一場反制運動。2025年9月，Snowflake發起了一個聯盟，與包括Salesforce在內的十多家供應商共同致力于制定標準化數據格式，使AI能夠跨越多個應用程序訪問信息。

這場拉鋸戰將促使企業推動數據所有權，推動市場對幫助他們直接擁有數據基礎設施的解決方案的需求。

6.智能體監控工具成為必不可少的存在

AI智能體的可靠性仍然是該領域的一大主要挑戰。那些會失敗、產生幻覺（hallucinate）或行為不可預測的智能體，會立即造成運營問題。

這推動了市場對旨在管理智能體風險的監督能力的需求。

分析今年迄今為止在AI智能體可觀測性、評估和治理市場中發生的7筆早期交易（總融資額3090萬美元），可以凸顯出一些新興的技術需求：

• 語音智能體測試：Cekura（240萬美元種子輪）和Coval（330萬美元種子輪）都專注于語音AI測試和模擬，這表明對話式智能體需要獨特的可觀測性方法。

• 合成用戶生成：多家公司（Cekura、Coval、Janus）都專注于為智能體測試生成合成用戶（Synthetic user generation）。

• AI生產力衡量：Larridin獲得由Andreessen Horowitz領投的1700萬美元種子輪融資，這顯示了企業對量化AI智能體投資回報率（ROI）的強烈需求，重點是衡量人機協作勞動力的生產力。

其他精彩觀點
1.AI智能體營收競賽

編程AI智能體在商業化中遙遙領先，有6個軟件開發智能體進入了收入榜單前列，其中包括市場領導者如Cursor（年經常性收入5億美元）和Replit（1.5億美元）。這些初創公司已證明它們是資本效率最高的類別，平均每名員工創造140萬美元的收入（相比之下，所有頂級智能體類別的平均水平為每名員工59.4萬美元）。

客戶服務AI智能體獲得了最高的估值溢價，其平均收入倍數高達219倍（相比之下，所有頂級創收AI智能體的平均值為80倍）。這種估值差異反映了投資者對該領域適用性的信心，以及企業將迅速用AI智能體取代人工支持團隊的預期。

這些創收領先的公司平均成立時間只有3.8年。盡管它們很年輕，但CB Insights的商業成熟度數據顯示，其中大多數已經處于部署或規模化其產品的階段。

圖：2025年收入最高的20家Agent初創公司

2.但“氛圍編程”的夏天結束了……

始于AI驅動編程領域的“淘金熱”，可能正在演變成一個燒錢的無底洞，為其他AI智能體類別預示了即將到來的挑戰。

像Anysphere（Cursor的開發者）和Lovable這樣在數月內實現年經常性收入（ARR）超過1億美元的公司，現在面臨著LLM推理成本增長高達20倍的困境。

這迫使它們采取速率限制和漲價措施，并在一些創始人尋求退出的情況下，將反向人才收購（即雇傭創始人并許可其技術）提上日程。

其他AI智能體公司（及其支持者）可以從中吸取教訓。

3.AI智能體在企業工作流程中取得進展

· 軟件開發Agent進化：從代碼助手到風險護欄

軟件開發智能體正在超越編程，納入關鍵的“護欄”功能：就是說，初創公司正從基本的編程輔助，轉向提供測試、質量保證（QA）、代碼審查和調試解決方案。超過一半的公司正專注于通過基于瀏覽器的測試智能體和自動化審查系統，使“氛圍編程”（vibe coding）的風險更低。

· 網絡瀏覽Agent：從通用走向專業化

網絡瀏覽智能體正在超越通用場景：Y Combinator孵化了現有網絡瀏覽智能體市場50%以上的公司，但這些初創公司正通過有針對性的應用進行差異化競爭，例如遺留系統集成、軟件測試和質量保證。這種向專業化瀏覽智能體的轉變，提供了更具上下文的數據訪問能力，相比通用替代方案，能提高決策制定和自主性。

· 垂直Agent瞄準高度監管行業

受到高度監管的行業正成為垂直AI智能體的主要目標：在本輪落地中，醫療保健和金融服務占智能體AI公司的19%，其中，32%的垂直化智能體已在積極部署解決方案，另有45%處于新興/驗證階段。除了傳統的客戶服務應用，初創公司正在解決抵押貸款處理和醫療運營等行業特定的工作流程，其中一些已開始處理自主研究功能，這最終可能完全取代人類的某些角色。

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