垂直Agent之間，在意圖層如何競(jìng)爭(zhēng)?

本文來自微信公眾號(hào)：AIGC從0到1，作者：王零壹，題圖來自：視覺中國(guó)

從2023年開始，我就在試圖搞清楚一件事：AI之間的競(jìng)爭(zhēng)，究竟按什么邏輯展開？

前面幾篇文章有讀者反饋，說我喜歡用宏觀大詞，沒有行動(dòng)價(jià)值，尤其是這篇開年重磅萬字長(zhǎng)文范式復(fù)盤：我們身在AI奇點(diǎn)之中。其實(shí)，范式就是共識(shí)信念，范性是微觀特性，而我層層拆解、想搞清楚的是范式下面的范性——這一輪AI競(jìng)爭(zhēng)里，有幾個(gè)特性和以往所有商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)都不一樣，正是這些范性，將決定誰贏、誰死、誰在不知不覺中變成別人的工具。

《前文Agent競(jìng)爭(zhēng)推演：誰會(huì)贏，誰會(huì)死，按什么邏輯（萬字慎點(diǎn)）》描繪了整體輪廓：三個(gè)競(jìng)爭(zhēng)層面，四個(gè)演化階段。但有一塊地圖只畫了邊界，沒有走進(jìn)去——垂直Agent之間，彼此如何競(jìng)爭(zhēng)？

春節(jié)后大家都在加速研發(fā)出品，但沒有人回答那個(gè)所有從業(yè)者最在意、最焦慮、每天都在面對(duì)的問題：

我和同賽道的對(duì)手，到底在爭(zhēng)什么？爭(zhēng)的邏輯是什么？我現(xiàn)在的每一步，是在贏還是在輸？

當(dāng)我真正把這個(gè)問題拆開——意圖的結(jié)構(gòu)、任務(wù)的邊界、數(shù)據(jù)飛輪的傾斜時(shí)機(jī)、上下文積累的本質(zhì)——我有一種后背發(fā)涼的感覺。

因?yàn)榉缎缘牟煌赡苡行﹦?chuàng)造者，正在一個(gè)錯(cuò)誤的戰(zhàn)場(chǎng)上打一場(chǎng)錯(cuò)誤的仗。

他們以為在打功能戰(zhàn)，其實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)是意圖層。他們以為在比模型質(zhì)量，其實(shí)決勝點(diǎn)是數(shù)據(jù)積累速度。他們以為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是同行業(yè)的同類產(chǎn)品，其實(shí)真正的對(duì)手可能來自完全不同的領(lǐng)域——而真正的盟友，可能正在變成威脅。

01 你以為在打功能戰(zhàn)，其實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)是意圖層

打一場(chǎng)戰(zhàn)的第一步是，找到主戰(zhàn)場(chǎng)在哪？這像是一句正確的廢話，卻是最難的第一性原理。

用戶說“我想讓公司增長(zhǎng)”。有人要把這句話翻譯成：搜索這10家公司、起草這3封郵件、安排這2個(gè)會(huì)議。誰做這個(gè)翻譯，誰就決定了下游所有工具的調(diào)用權(quán)。

這就是意圖層。a16z把它稱為“AI時(shí)代最有價(jià)值的地產(chǎn)”——因?yàn)榭刂埔鈭D翻譯，就等于控制了用戶錢包到具體行動(dòng)之間的所有路徑。

但意圖本身，比大多數(shù)人想象的復(fù)雜。Stanford HAI的研究指出，用戶意圖不是線性的，而是圖狀的：

• 主意圖：用戶說出來的目標(biāo)

• 隱含意圖：沒說出來但默認(rèn)存在的（“別搞壞我現(xiàn)有的系統(tǒng)”）

• 沖突意圖：互相權(quán)衡的目標(biāo)（速度 vs 質(zhì)量）

• 演化意圖：隨著用戶學(xué)習(xí)而不斷改變的目標(biāo)

能建模完整意圖圖譜的Agent，和只執(zhí)行表面那句話的Agent，服務(wù)的根本不是同一件事。前者在積累理解，后者在消耗機(jī)會(huì)。

Google DeepMind的研究進(jìn)一步指出：意圖邊界不是語義的，是情境的。“幫我查一下這個(gè)藥的副作用”——從醫(yī)生嘴里說出來和從病人嘴里說出來，是完全不同的意圖。用“醫(yī)療AI”、“法律AI”這樣的語義標(biāo)簽切割市場(chǎng)，會(huì)不斷遇到邊界失效的情況。

Microsoft Research的結(jié)論最直接：意圖分解是個(gè)性化問題，不是NLP問題。用戶幾乎從不在任務(wù)層表達(dá)意圖，他們?cè)谀繕?biāo)層表達(dá)。Agent必須從“我想讓公司增長(zhǎng)”推斷出“現(xiàn)在應(yīng)該做哪個(gè)具體任務(wù)”——這個(gè)推斷能力，依賴的是對(duì)這個(gè)特定用戶的深度理解，不是通用模型能力。

所以意圖層的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)上是一場(chǎng)理解深度的競(jìng)爭(zhēng)，不是功能競(jìng)爭(zhēng)。

大多數(shù)垂直Agent延續(xù)了模型層的打法——我比你多一個(gè)功能，我的模型比你準(zhǔn)一點(diǎn)——在意圖層的競(jìng)爭(zhēng)邏輯面前，幾乎沒有意義。

意圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖 (Topological Map of Intention)

02 你以為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是同行，其實(shí)競(jìng)爭(zhēng)單位是任務(wù)

在現(xiàn)實(shí)地圖中要爭(zhēng)奪的是山川河流、城池堡壘，在意圖層戰(zhàn)場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)單位是什么呢？我想，這個(gè)問題雖然抽象，但極其關(guān)鍵！

“法律AI”不是一個(gè)市場(chǎng)。

看看法律AI賽道真實(shí)發(fā)生的事：Harvey做通用法律，Ironclad做合同管理，EvenUp做人身傷害案件，Casetext做法律檢索（最終被Thomson Reuters以6.5億美元收購）。他們都叫“法律AI”，但他們服務(wù)完全不同的用戶、完全不同的工作場(chǎng)景、完全不同的成功標(biāo)準(zhǔn)。他們之間的競(jìng)爭(zhēng)，遠(yuǎn)比表面看起來少得多。

真正的競(jìng)爭(zhēng)單位，是任務(wù)。

First Round和Reforge的研究給出了任務(wù)的完整定義，需要四個(gè)要素：

• 觸發(fā)情境：什么情況下用戶需要這個(gè)

• 期望結(jié)果：用戶想要什么

• 約束條件：用戶在什么限制下操作

• 成功標(biāo)準(zhǔn)：用戶怎么判斷成功

用這個(gè)框架，“幫創(chuàng)業(yè)公司CEO在30分鐘內(nèi)完成合同風(fēng)險(xiǎn)判斷”和“幫大所律師完成并購案的訴訟文書研究”，是兩個(gè)完全不同的任務(wù)，兩個(gè)完全不同的市場(chǎng)。

這個(gè)認(rèn)知有兩個(gè)讓人后背發(fā)涼的推論：

第一，同一行業(yè)的兩個(gè)產(chǎn)品可能根本不競(jìng)爭(zhēng)。如果任務(wù)定義不同，用戶不同，數(shù)據(jù)不同，成功標(biāo)準(zhǔn)不同，競(jìng)爭(zhēng)就不存在。你花大量精力盯著的“同行”，可能根本不是你的對(duì)手。

第二，不同行業(yè)的兩個(gè)產(chǎn)品可能直接競(jìng)爭(zhēng)。一個(gè)法律合規(guī)Agent和一個(gè)金融合規(guī)Agent，如果都在服務(wù)同一家企業(yè)合規(guī)總監(jiān)處理跨領(lǐng)域問題，他們就在爭(zhēng)奪同一個(gè)用戶的同一個(gè)判斷權(quán)。你從未注意過的“外行”，可能正在搶你的核心用戶。

a16z進(jìn)一步指出了任務(wù)層在整個(gè)意圖層級(jí)里的戰(zhàn)略位置：

• 目標(biāo)層（“我想讓公司增長(zhǎng)”）：市場(chǎng)最大，但直接面對(duì)OpenAI和Anthropic

• 任務(wù)層（“幫我找10個(gè)潛在客戶”）：垂直Agent的甜蜜區(qū)——足夠具體可以執(zhí)行，足夠?qū)挿嚎梢杂幸?guī)模

• 步驟層（“在LinkedIn搜索XX”）：市場(chǎng)最小，但高度可防守

但任務(wù)層有一個(gè)持續(xù)的威脅：任務(wù)層和步驟層之間的邊界，會(huì)隨著模型能力提升而不斷下移。今天需要你做的任務(wù)層工作，明天可能被模型原生能力降維到步驟層，然后被工具化、商品化。任務(wù)層的玩家，必須持續(xù)向上移動(dòng)，更深地理解用戶的目標(biāo)層意圖，才能保持價(jià)值。

03 你以為在比模型，其實(shí)在比數(shù)據(jù)積累速度

有了競(jìng)爭(zhēng)單元，那比的是什么呢？數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、還是數(shù)據(jù)！

Bessemer Venture Partners對(duì)垂直agent市場(chǎng)的研究，給出了一個(gè)清晰的競(jìng)爭(zhēng)階段圖。

第一階段（0～12個(gè)月）：功能平權(quán)期

所有玩家功能差異不大，競(jìng)爭(zhēng)靠營(yíng)銷和價(jià)格。這個(gè)階段的領(lǐng)先沒有實(shí)質(zhì)意義。今天的第一名，明天可能被一個(gè)功能相近但營(yíng)銷更好的對(duì)手超過。

第二階段（12～24個(gè)月）：數(shù)據(jù)分化期

這是真正的關(guān)鍵窗口。有真實(shí)客戶數(shù)據(jù)的玩家開始拉開差距。數(shù)據(jù)飛輪開始轉(zhuǎn)動(dòng)：更多真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù) → 更好的產(chǎn)品質(zhì)量 → 更多用戶 → 更多數(shù)據(jù)。這個(gè)飛輪一旦轉(zhuǎn)起來，跟隨者很難追上。

第三階段（18～36個(gè)月）：格局固化期

頭部玩家建立了難以逾越的數(shù)據(jù)壁壘。后來者只有兩條路：去更細(xì)分的子賽道，或者退出。

NFX的研究給出了市場(chǎng)傾斜的具體條件：當(dāng)領(lǐng)先者積累了3～5倍于第二名的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，市場(chǎng)開始傾斜。在大多數(shù)垂直市場(chǎng)，這個(gè)傾斜點(diǎn)發(fā)生在第一個(gè)嚴(yán)肅玩家進(jìn)入后的18個(gè)月左右。

競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)不是模型質(zhì)量，是數(shù)據(jù)積累速度。

因?yàn)榇蠹叶荚谟猛瑯拥幕A(chǔ)模型，模型質(zhì)量的差異會(huì)越來越小。真正的差異來自兩個(gè)地方：你有沒有這個(gè)領(lǐng)域的專有數(shù)據(jù)，你的工作流嵌入有多深。

這意味著：現(xiàn)在很多垂直Agent在做的事——優(yōu)化模型調(diào)用、打磨產(chǎn)品體驗(yàn)、做功能迭代——在競(jìng)爭(zhēng)邏輯上是次要的。最重要的事，是以最快的速度積累最多的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，在那18個(gè)月的窗口期里建立3～5倍的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。

窗口期關(guān)閉之后，再努力也很難改變格局。

04 顆粒度：你能吃多大的任務(wù)

顆粒度的選擇，本質(zhì)是意圖層級(jí)的選擇——你決定在哪個(gè)位置建立根據(jù)地？

往上走的誘惑很真實(shí)：任務(wù)層的玩家都想往目標(biāo)層移動(dòng)，因?yàn)槟繕?biāo)層市場(chǎng)更大、粘性更強(qiáng)、切換成本更高。

但往上走有一個(gè)致命陷阱：目標(biāo)層需要的不是更多功能，而是更深的上下文積累。沒有在任務(wù)層建立足夠的信任和數(shù)據(jù)，直接聲稱自己在目標(biāo)層，是空的。用戶不會(huì)因?yàn)槟懵暦Q“我是你的全能工作Agent”就把高層判斷權(quán)交給你。判斷權(quán)是一層一層往上交的，每一層都需要用實(shí)際的任務(wù)完成質(zhì)量來換取。

往下走同樣有陷阱：步驟層看起來安全，做工具和API，被其他Agent調(diào)用。但步驟層的邊界會(huì)隨模型能力提升而移動(dòng)。今天的步驟層工作，明天可能被模型原生能力直接覆蓋。

平衡點(diǎn)只有一個(gè)：你的真實(shí)服務(wù)能力能匹配的那一層。量力而行，戰(zhàn)略清醒。

還有一個(gè)更精細(xì)的判斷工具——生態(tài)位的四個(gè)維度：

• 功能生態(tài)位：你解決什么任務(wù)

• 用戶生態(tài)位：你服務(wù)誰

• 數(shù)據(jù)生態(tài)位：你積累什么專有數(shù)據(jù)

• 關(guān)系生態(tài)位：你在用戶工作流的哪個(gè)位置（上游/核心/下游）

兩個(gè)Agent在這四個(gè)維度上高度重疊，就會(huì)發(fā)生激烈競(jìng)爭(zhēng)。有足夠差異，就可以共存。這個(gè)框架比“同一垂直”或“不同垂直”的判斷精確得多——它告訴你競(jìng)爭(zhēng)的真實(shí)烈度，而不只是表面的行業(yè)標(biāo)簽。

05 移動(dòng)速度：從任務(wù)層打到目標(biāo)層

如何在戰(zhàn)場(chǎng)上穿插？有萬里長(zhǎng)征、有志愿軍戰(zhàn)術(shù)穿插、也有2023年用8萬發(fā)炮彈打一個(gè)目標(biāo)的飽和進(jìn)攻戰(zhàn)例。

移動(dòng)的條件有三個(gè)層次：

細(xì)分任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量→ 能高質(zhì)量完成單個(gè)任務(wù)，建立基礎(chǔ)信任。這是起點(diǎn)，沒有這個(gè)，后面都是空的。

細(xì)分任務(wù)的連貫性→ 多個(gè)相關(guān)任務(wù)組成完整的工作流，用戶開始依賴你處理一整個(gè)目標(biāo)，而不只是單個(gè)任務(wù)。這是從任務(wù)層向目標(biāo)層移動(dòng)的關(guān)鍵跨越。

細(xì)分任務(wù)的領(lǐng)域代表性→ 你完成的任務(wù)越能代表這個(gè)領(lǐng)域的核心工作，目標(biāo)層的意圖就越向你聚攏。做邊緣任務(wù)積累不了意圖層的認(rèn)知，做核心任務(wù)才能。

移動(dòng)的本質(zhì)是：讓用戶在某個(gè)領(lǐng)域里，把越來越高層的判斷權(quán)交給你。這個(gè)過程不能跳級(jí)。

速度是每一步的質(zhì)量和連貫性共同決定的。一個(gè)在核心任務(wù)上持續(xù)高質(zhì)量交付的Agent，比一個(gè)功能很多但每個(gè)都做得一般的Agent，移動(dòng)速度快得多。

06 護(hù)城河：上下文積累，行為不是功能

有進(jìn)攻必然有防御，別的部分在《別FOMO了，AI真正護(hù)城河不是技術(shù)，是…》介紹過了，這里只說上下文積累。

三種上下文，層層疊加：

• 個(gè)人上下文：用戶的偏好、習(xí)慣、溝通風(fēng)格、風(fēng)險(xiǎn)邊界

• 組織上下文：公司流程、團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)、歷史決策模式

• 領(lǐng)域上下文：行業(yè)知識(shí)、監(jiān)管規(guī)則、最佳實(shí)踐

這三層上下文隨著服務(wù)時(shí)間增長(zhǎng)而加厚。用戶遷移的成本，不是“我要把數(shù)據(jù)導(dǎo)出來”，而是“我要重新讓一個(gè)新Agent理解我的這一切”。這個(gè)成本會(huì)隨使用時(shí)間指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

但這里有一個(gè)來自移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的重要警告。

Benedict Evans的研究梳理了移動(dòng)時(shí)代的生存規(guī)律：活下來的是擁有“行為”的App——Uber擁有叫車行為，Instagram擁有美照分享行為，Waze擁有社區(qū)驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)路況；死掉的是只提供“功能”的App——天氣、手電筒、計(jì)算器，全部被系統(tǒng)原生功能殺死。

Waze的案例尤其值得深思。導(dǎo)航功能被Google Maps和Apple Maps原生化了，但Waze活下來了，因?yàn)樗鼡碛械牟皇菍?dǎo)航功能，而是“司機(jī)社區(qū)共同維護(hù)實(shí)時(shí)路況”這個(gè)行為——這個(gè)行為，平臺(tái)沒法原生化。

結(jié)論：護(hù)城河要建在“行為”上，不是“功能”上。

功能可以被復(fù)制，可以被原生化，可以被更好的模型覆蓋。行為——用戶在你這里形成的使用習(xí)慣、工作流依賴、判斷委托——才是真正難以遷移的資產(chǎn)。

還有一個(gè)威脅需要正視：如果意圖本身發(fā)生了遷移——用戶的需求升維了，你還在原來那一層——護(hù)城河就變成了圍墻。上下文積累是壁壘，但它同時(shí)也是惰性。最危險(xiǎn)的時(shí)刻，是你的用戶已經(jīng)開始需要目標(biāo)層的服務(wù)，而你還在用任務(wù)層的邏輯服務(wù)他們。

數(shù)據(jù)護(hù)城河的“地層”剖面(Stratigraphic Profile of the Data Moat)

07 生態(tài)里誰是朋友，誰是對(duì)手

毛選《中國(guó)社會(huì)各階級(jí)的分析》寫道：“誰是我們的敵人？誰是我們的朋友？這個(gè)問題是革命的首要問題。中國(guó)過去一切革命斗爭(zhēng)成效甚少，其基本原因就是因?yàn)椴荒軋F(tuán)結(jié)真正的朋友，以攻擊真正的敵人。”

在新的范性中，朋友和對(duì)手要重新劃分。

用Brandenburger和Nalebuff的價(jià)值網(wǎng)框架來看，Agent生態(tài)里有四類關(guān)系方：用戶、供應(yīng)商（LLM提供商）、競(jìng)爭(zhēng)者、互補(bǔ)者。

最重要的洞察：互補(bǔ)者和競(jìng)爭(zhēng)者之間的邊界，會(huì)隨著擴(kuò)張而移動(dòng)。今天的盟友，是明天最危險(xiǎn)的競(jìng)爭(zhēng)者。

一個(gè)銷售Agent和一個(gè)CRM Agent，今天是互補(bǔ)關(guān)系。但當(dāng)銷售Agent開始做客戶管理，或者CRM Agent開始做銷售自動(dòng)化，他們就變成了直接競(jìng)爭(zhēng)者。這個(gè)轉(zhuǎn)變往往發(fā)生在雙方都沒有充分意識(shí)到的時(shí)候。

生態(tài)關(guān)系的判斷邏輯：

工作流上下游的Agent→ 天然互補(bǔ)，主動(dòng)深度集成，越早越好。在擴(kuò)張之前通過API集成和數(shù)據(jù)共享建立足夠深的合作，使得分開的成本高于合作的收益——這是鎖定盟友關(guān)系的正確時(shí)機(jī)，不是等到對(duì)方開始擴(kuò)張?jiān)僬劇?/p>

相鄰場(chǎng)景的Agent→ 現(xiàn)在是盟友，擴(kuò)張之后邊界模糊。YC的判斷框架：當(dāng)對(duì)方服務(wù)的是你用戶的非重疊工作流，且集成創(chuàng)造的價(jià)值大于競(jìng)爭(zhēng)能獲取的價(jià)值時(shí)，合作；當(dāng)對(duì)方進(jìn)入你的核心工作流，且你在重疊區(qū)域有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)。

同一任務(wù)的Agent→ 直接競(jìng)爭(zhēng)，數(shù)據(jù)積累速度決定勝負(fù)。這里沒有太多戰(zhàn)略可言，就是執(zhí)行速度和數(shù)據(jù)質(zhì)量的比拼。

LLM提供商→ 既是供應(yīng)商也是潛在競(jìng)爭(zhēng)者。Ben Thompson的分析給出了清晰的吸收閾值：水平的、技術(shù)可復(fù)制的、戰(zhàn)略重要的功能會(huì)被吸收；垂直特定的、需要專有真實(shí)世界數(shù)據(jù)的、需要監(jiān)管合規(guī)的功能不會(huì)被吸收。

對(duì)應(yīng)的獨(dú)立性策略有五個(gè)維度：多模型架構(gòu)（技術(shù)獨(dú)立）、數(shù)據(jù)不放在對(duì)方服務(wù)器（數(shù)據(jù)獨(dú)立）、讓用戶認(rèn)識(shí)你而不是底層模型（客戶關(guān)系獨(dú)立）、去監(jiān)管復(fù)雜的深水區(qū)（監(jiān)管獨(dú)立）、建立開源社區(qū)（社區(qū)獨(dú)立）。

當(dāng)垂直已有領(lǐng)導(dǎo)者時(shí)，F(xiàn)irst Round給出了三條子垂直策略：往深走（專利訴訟AI，而不是法律AI）、往鄰走（法律AI → 合規(guī)AI → 監(jiān)管AI）、往上下走（領(lǐng)導(dǎo)者做企業(yè)，你做中小企業(yè)）。子垂直策略在子垂直有獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)需求時(shí)最有效——如果數(shù)據(jù)需求和領(lǐng)導(dǎo)者高度重疊，子垂直的壁壘就是假的。

協(xié)議層，我認(rèn)為閉源標(biāo)準(zhǔn)和開源標(biāo)準(zhǔn)會(huì)并行，大概率形成中美各自的標(biāo)準(zhǔn)體系。開源的方向是確定的——追求零摩擦、追求普適性。這個(gè)話題下一篇單獨(dú)寫。

競(jìng)爭(zhēng)生態(tài)位的“利基”多維坐標(biāo)圖 (Multidimensional Niche Coordinate Map of Competition)

08 最終格局：意圖層會(huì)被誰瓜分

終局思維，建立遞歸意識(shí)，當(dāng)潮水退去時(shí)才不會(huì)光著褲衩，這一點(diǎn)很重要，既要有沖浪的快樂，也要最終上岸。

Ben Thompson用聚合理論做了一個(gè)預(yù)測(cè)，我認(rèn)為是目前最有解釋力的分析。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，聚合器控制需求，商品化供給。Agent時(shí)代，同樣的邏輯在更高層運(yùn)作：控制意圖的Agent，會(huì)把所有下游專業(yè)化Agent變成它的工具。

但意圖比需求更難聚合，因?yàn)橐鈭D是個(gè)人化的、情境化的。這個(gè)特性決定了最終格局不會(huì)是一家通吃：會(huì)出現(xiàn)多個(gè)意圖聚合器，每個(gè)負(fù)責(zé)一個(gè)主情境——工作Agent、個(gè)人Agent、可能還有領(lǐng)域?qū)貯gent。每個(gè)聚合器會(huì)商品化其情境內(nèi)的所有工具。

a16z的預(yù)測(cè)：意圖層最終會(huì)被2～3個(gè)Agent瓜分，贏得這些槽位的公司，對(duì)所有下游工具和服務(wù)有巨大杠桿。

對(duì)垂直Agent來說，這個(gè)格局意味著兩種命運(yùn)：

一種是成為意圖聚合器——在某個(gè)主情境里，成為用戶第一個(gè)想到、第一個(gè)調(diào)用的那個(gè)Agent。這需要足夠深的上下文積累，足夠強(qiáng)的任務(wù)完成記錄，足夠高的用戶信任。

另一種是成為被調(diào)用的專業(yè)工具——在意圖聚合器的編排下，提供某個(gè)細(xì)分能力。這不是失敗，但它意味著定價(jià)權(quán)和用戶關(guān)系都在聚合器手里。

Harvey在法律賽道的策略值得再看一遍：它在成為通用法律意圖聚合器的同時(shí)，通過收購專業(yè)化玩家來補(bǔ)全能力。贏家的策略是：自己占領(lǐng)意圖層，然后把專業(yè)化工具變成自己的軍火庫。

垂直Agent的競(jìng)爭(zhēng)，表面上是速度和資源的比拼。

真正的戰(zhàn)場(chǎng)，是數(shù)據(jù)積累速度，是上下文深度，是用戶腦子里那個(gè)“這件事找誰”的瞬間。

誰占了那個(gè)瞬間，誰就占了意圖層。

其他人，都在給它打工…

參考文獻(xiàn)

1. Stanford HAI（2025）.The Intent Graph: How Agents Should Model User Goals

2. Google DeepMind（2025）.Semantic vs. Contextual Intent Boundaries

3. Microsoft Research（2025）.Intent Decomposition in Agentic Systems

4. Andreessen Horowitz / a16z（2026）.The Intent Layer: The Most Valuable Real Estate in AI

5. First Round Capital（2026）.The Sub-Vertical Strategy: How to Win When the Vertical is Already Taken

6. First Round Capital（2025）.Why Vertical AI Markets Are Actually Job Markets

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本文來自微信公眾號(hào)：AIGC從0到1，作者：王零壹

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