2025年被称为“Agent元年”——从初创公司Manus的Demo引爆行业，到字节跳动“扣子空间”裂变式渗透办公场景，百度“心响”覆盖200+任务类型，阿里“心流”深耕人机协同，再到腾讯构建开发生态，巨头们正以百亿资本押注智能体赛道。全球融资额突破665亿人民币的盛况下，质疑声同样汹涌：这些炫酷演示究竟是AI生产力的革命性突破，还是披着AI外衣的“高级自动化”？当用户发现许多Agent仍需人工纠偏，当企业抱怨准确性不足、知识库维护吃力，泡沫论的阴影已悄然蔓延。

这场狂欢中，一个更本质的问题浮出水面：Agent的价值究竟该由技术参数定义，还是由真实场景中的效率提升衡量？

行业痛点其实清晰可见——用户需要的不是反复调试提示词的“AI玩具”，而是真正理解需求、自主执行复杂任务的伙伴；企业渴望的也非概念炒作，而是能打通数据孤岛、沉淀业务知识的智能员工。

想象这样的场景：你只需对手机说“给客户发春节问候并附上销售数据”，实在Agent瞬间完成微信消息编辑、跨系统调取报表、自动生成可视化图表的一站式操作。它不依赖特定接口，而是通过智能语义理解直接操控屏幕元素，像真人一样点击、滑动、输入。这种“端到端任务闭环”能力，正是实在智能深耕超自动化技术的结晶——在金融、电商、制造等2000余家企业中，它已化身为24小时在岗的“数字员工”，将招聘、数据抓取、跨系统协作等耗时任务压缩至分钟级。

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更关键的是，实在Agent在“被使用”中持续进化。 不同于需要精密提示词调教的通用模型，它会自动沉淀操作习惯：当HR重复筛选简历时，Agent逐步掌握人才画像标准；当财务人员频繁合并报表，它主动优化数据清洗流程。这种越用越聪明的特性，让用户从“学习适应AI”转变为“AI主动适应人”，真正实现“交付结果而非展示技术”的服务本质。

巨头们争夺Agent定义权的当下，实在智能给出了另一种答案：与其追逐“通用智能体”的宏大叙事，不如专注解决每一个具体场景中“人不想做、机器应该做”的事。 当行业陷入技术参数的内卷时，那些能精准匹配用户刚需、用稳定性和进化力赢得信任的产品，或许才是穿越泡沫的真正赢家。毕竟，Agent的未来从不属于实验室里的完美演示，而属于千万次真实任务中积累的每一分效率提升。

发布于：浙江省