“真Agent”创业怎么做？这8个问题讲清楚了

文 | |定焦One，作者 | 金玙璠 过去一年，Agent几乎成了AI行业最热的词。创业公司的BP里有它，大厂的产品路线图里有它，企业管理者也在问：如果AI已经能写文案、做PPT、写代码、跑流程，下一步，它是不是可以真正替人完成工作？今天市面上，哪些是真正的Agent？Agent创业，怎么跨越落地鸿沟、怎么找到理想的商业模式、怎么在与巨头的竞争中生存下来？ 「定焦One」与北京前沿国际人工智能研究院理事长、英诺科创基金合伙人王晟，Parall创始人兼CEO盛思雄，Ztalk AI（未来对话）创始人兼CEO朱起，无界方舟CEO曾晓东，中国人民大学信息学院院长柴云鹏，围绕Agent热门话题展开讨论。 王晟称，真正的Agent要“自主且独立地创造价值”，这也是它区别于普通工具的核心。盛思雄强调，Agent不能只停留在聊天和情绪价值上，关键要能接近业务系统、真正干实事；朱起则把问题拉到ROI和组织知识上：能不能帮客户降本、稳定交付、能不能帮企业沉淀人多年积累下来的“默会知识”；曾晓东更关注Agent在硬件等深水区的数据整合和沉淀能力。 柴云鹏教授则把视角放在组织试验上：Agent真正跑起来，可能要先在中小公司和创业公司里反复迭代，这种组织经验本身也会成为价值。 本文围绕“什么是真Agent”，用8个问题梳理本场讨论的精华内容。 01.什么是真Agent？ 如果只用一句话概括，真Agent首先不是一个更会聊天的工具，而是一个能自己推进任务、交付结果，并且让客户看见价值的系统。 王晟从投资的角度给出了一个标准： 真正的 Agent 会 自主且 独立地创造价值 。工具和人的差别，往往就在这里。工具要等人来安排，人负责判断和收尾；而Agent如果想成立，就不能一直停在“帮我查一下”“帮我写一下”的层面，它至少要能接住一段相对完整的工作。 北京前沿国际人工智能研究院理事长、英诺科创基金合伙人王晟 朱起把问题落到了ROI上。判断一个Agent是否有价值，要看它能不能像企业里的某个岗位或流程节点一样，接住一段工作，且投入产出可计算。比如做PPT，如果AI只是生成几页草稿，它仍然只是工具；如果它能理解目标、整理资料、组织内容、完成排版，并在修改中逐步逼近可交付标准，它才开始接近真Agent。 柴云鹏则提醒，Agent不能只会执行一次任务，还要能在执行中 反馈、修正和积累经验 。真实商业环境里，很少有任务输入清晰、条件完美。目标可能模糊，信息可能不完整，客户需求也会变化。Agent如果每次都从零开始，或者只在理想输入下表现不错，就很难进入真实场景。 因此，真Agent可以拆解成几个关键词：自主行动、结果交付、持续学习。 02.真Agent最不可或缺的能力是什么？ 对于这个问题，嘉宾们给出的表述不同，但最终都指向一个标准：能干事，而且能越干越好。 盛思雄的观点是：“Agent说白了，要 能干事 ”。它不应该停留在“助手”层面，只是讲道理、提供情绪价值，或是给人建议、最终让人去执行，约等于人在偷懒。真正有价值的Agent，必须接近业务系统，干人类以前在做的事。 这个判断看似简单，其实已经把许多“伪Agent”排除在外。很多AI产品之所以拿不到企业预算，是因为它们没有进入企业最关心的链条：比如能不能转化成订单，在客服、销售、研发、财务、数据处理等业务里能不能减少人力、提高产出，能不能降低错误率、对结果负责。 曾晓东关注的是Agent 处理模糊问题 的能力。真实企业环境不像测试题一样输入清晰、答案唯一。客户需求可能表达不完整，业务人员的判断也常常依赖经验。真Agent要进入高价值场景，就必须理解模糊目标，必要时还能一步步追问和引导，最后把需求落成可执行的结果。 无界方舟CEO曾晓东 所以， 真Agent是一套闭环能力：理解目标、拆解任务、调用工具、处理异常、交付结果，再把经验沉淀下来 。 03. 数据和默会知识，为什么会成为Agent落地的门槛？ AI行业常说“数据是燃料”，但对企业里的Agent来说，问题比这更复杂。没有干净、可信的数据，Agent就可能判断错；没有业务知识，它就只能停留在通用能力上，离真正干活还有距离。 朱起提到，Agent进入真实业务的一大难点，是“ 企业的数据如何变干净 ”，当客户有36万个商品的时候，怎么确保它的每一行字段都是对的，这是一个巨大的工程问题。很多时候，AI不是输在模型能力，而是前面的数据底座还没有整理好。 但朱起认为， 更难的是 理解 人类的“默会知识” 。企业内部知识大体可以分为两类：一类是写在SOP、制度和流程里的显性知识；另一类是大量存在于员工经验、部门默契和历史处理方式中的隐性知识。比如，什么时候该升级给主管，什么时候可以灵活处理，哪些客户要特殊对待，哪些情况虽然流程允许但实际不建议做。这些经验，人可以通过带、教慢慢学会，但Agent要学习它们，就必须先把它们抽象出来、结构化，再嵌入系统。 Ztalk AI（未来对话）创始人兼CEO朱起 曾晓东也提到， 和客户对接时，早期的难题是适配工作，后期难的是数据建设 。尤其在硬件端，还会碰到算力、功耗、场景碎片化等问题，需要通过端侧识别降低延迟和成本。但在这之前，“让客户先体验到爽感”，是数据生态建设里的前提。客户只有先看到价值，才愿意贡献更多数据和场景。 所以，Agent落地的数据问题包括，数据能不能被清洗，经验能不能被表达，规则能不能被抽象，业务现场能不能被系统理解。 04.Agent进入企业真实业务场景，最难跨越的鸿沟是什么？ 很多AI产品在演示场景中表现惊艳，一进入企业就不好用。原因在于，生产力变化得很快，但生产关系的调整往往很慢。企业内部的流程、权限、责任和协作方式，往往没那么快跟上。 圆桌中，嘉宾有个共识是： Agent落地要先做到“95分的practice”才有说服力 。客户要的是一套可以跑通的业务实践方案。如果只是80分，在企业流程里可能意味着异常频发、人工兜底、责任不清，最后反而增加管理负担。只有当产品和客户场景共同打磨到足够稳定，它才可能从试点走向采购，从采购走向规模化。 王晟把问题推到了组织层面。他将现场嘉宾分为 效率提升 与 生产关系解决 两类，并指出生产力与生产关系的匹配需要时间。Agent带来的上下级协作、流程分工和责任划分，可能比单纯的技术接入更棘手。 盛思雄对这一点也有很强的感受。Agent不是一个单点的产品，进入企业后，不只是把一个工具塞进原有流程，而是会改变组织的协作方式。上一个SaaS时代已经证明，飞书、企微、钉钉卖的不只是软件，背后还有一套组织协同方法论。 到了Agent时代，企业更像是在一边做软件、一边打磨方法论，还要和行业里的公司一起磨合。 柴云鹏注意到，Agent要进入企业，还要和既有规则、制度、权限和责任边界对齐，这样，客户才能放心大胆的用。反过来，要求客户一上来就为了AI重做制度，也并不现实，尤其在传统行业，这个过程会更慢。 中国人民大学信息学院院长柴云鹏教授 在他看来， 这就需要 中小公司、创业公司先跑出来 。这些公司决策链条短，更容易重构工作流，也更有动力把AI用到足够深。它们一边做产品，一边在自己的组织里试人和Agent怎么配合。某种程度上，它们探索的不只是产品形态，也是一种