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2025 年已进入年中阶段，大模型领域的竞争进入了下半场。一个显著的特征是：今年除了 Agent，整个大模型领域显得格外沉寂。
中美少数几家机构已经构筑起下一代基础模型的技术壁垒，这使得具备竞争力的团队逐渐集中。同时，创新门槛也在提升，“仅跟随”而无“实质性突破”的成果难以引起广泛关注，因此围绕底层技术的讨论热度有所下降。以 Meta 为例，彭博社近日报道指出，由于扎克伯格对 Llama 4 的表现不满意，认为其在竞争中落后，公司正计划成立新的“超级智能小组”，为下一轮技术竞赛做准备。
人们开始从 Agent 在理解、规划、工具使用与任务执行上的表现中看到 AGI 征途中除基础模型外的新可能。在硅谷的投资圈中，Agent 所代表的经济形态被称为“自动收益的商品化”。
科技爱好者设想，无论是现实世界中的机器人还是虚拟世界中的 Agent，在被赋予目标后，都能像用户的分身一样自主完成一系列任务并创造价值。此前，AI 科技评论也将 Agent 比喻为“AI Being”（类比 Human Being），强调其具备可交换商业价值的特性——这一观点如今已被行业广泛接受。
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那么，在这个“自动收益商品化”的 Agent 市场中，个人和企业如何打造符合自身需求的 Agent？
基础模型显然具有主导优势。目前市面上大多数深度研究型 Agent 工具都出自头部厂商。基础模型就像培养 Agent 能力的高校，而强化学习则是 Agent 进入特定环境后适应任务的桥梁。因此，拥有基础模型能力且具备产品开发思维的团队更容易占据一席之地。
但随着云服务商的加入，纯产品团队和垂直行业玩家也获得了开发 Agent 的可能性。集成了基础模型、强化学习、云计算等服务的平台，为 Agent 提供了构建 AI Beings 的原材料以及落地场景的辅助支持，相当于联合开设加盟店。
字节火山引擎近期的发布，正是对 Agent 开发落地模式的一种新尝试。
一、从 To C 到 To B：Agent 的落地挑战
Agent 爆火离不开 Manus 的推动，但更重要的是其任务拆解与执行透明化的特性，正好契合市场对自动化工具的迫切需求。
有业内人士表示：“Manus 不只是因为它能做什么，还在于它让用户看到了它是怎么做的。类似于推理模型的思维链，通过可解释性和用户参与感打破黑箱，建立信任。”
从技术角度看，Agent 验证了“模型 + 云”的运行逻辑。其核心依赖大模型或多模态模型，而这些模型对算力要求极高。
这种组合不仅满足企业在成本、稳定性等方面的需求，也为生态整合提供了方向，形成了完整的解决方案思路。
尽管 Manus 是面向 C 端的产品，但在行业中却被认为更适合 B 端的自动化办公流程需求，更像是一款为企业量身定制的工具。
关于 Agent 应该偏向 To B 还是 To C 尚无定论，但从客观上看，B 端市场对降本增效的需求催生了巨大的蓝海，成为整个行业的下一个争夺点。
然而，企业级 Agent 的落地并非易事：模型幻觉问题、跨系统协作成本高昂、工业标准严苛等问题，都在考验 Agent 是否能从“玩具”进化为“生产力工具”。
分析 B 端与 C 端 Agent 的差异可以发现，多数 C 端产品因生态位不同，往往只能吃一波流量红利。很多初期靠炫技吸引用户的 C 端产品，若无法持续解决实际问题，就容易流失用户，导致获客成本难以平衡。
相比之下，To B 领域虽然前期推广难度更大，但一旦契合企业需求，就能获得稳定客户。
企业对自动化、效率提升的需求是持续且强烈的，从电商营销到金融法律等多个领域，Agent 都还有巨大应用空间，且企业付费能力强，一旦形成成熟的商业模式，收益可观。
有观点认为，这也是行业更关注 B 端 Agent 的原因之一。许多实际应用场景最终都会落到企业端，对于大厂而言，To C 更像是获取流量的手段，项目的最终落脚点仍是 To B。
正是因为 B 端对 Agent 的强烈需求，当 Manus 出现时，整个行业都意识到 Agent 具备了商业落地的可能性。
众多创业公司在这一领域寻找机会，一部分选择轻量化路线，基于开源模型或大厂 API 做图像生成、代码辅助等；另一部分则深耕垂直场景，如聚焦制造业的智用开物，避开通用 Agent 的高成本陷阱。
但无论 To B 还是 To C，初创公司在开发过程中普遍遇到困难，尤其是在 B 端。
从模型层面看，当前技术存在诸多限制。例如在智能客服场景中，幻觉问题影响准确性；许多 Auto Agent 产品虽具备一定流程能力，但在实际场景中仍不成熟，响应速度和输出质量远未达到企业级要求。
系统、数据孤岛与协作成本也是 B 端 Agent 面临的核心难题。传统企业内部系统繁多，跨系统对接需大量资源投入，缺乏统一标准也导致协作效率低下。
B 端对 Agent 的要求极为严苛，需要具备多任务协调、领域知识深度、异常处理等能力，甚至涉及敏感数据处理。由于不同行业在业务流程、数据格式、审批规则等方面的差异巨大，Agent 必须达到工业级标准，才能真正落地。
对此，行业主流方案是采用“AI 原生应用运行平台+MCP 产品组合”。在国内，许多模型厂商推出了企业级 AI 云原生平台，旨在解决大模型向实际应用转化的“最后一公里”难题，为开发者提供一站式构建能力。
随着 To B 技术门槛的提升，初创企业越来越依赖 AI 云原生平台作为“智能生产力基础设施”。当“开箱即用”成为刚需，新的开发范式正在重塑 Agent 落地逻辑。
在这个产品与场景深度融合的时代，谁能破解 B 端 Agent 的“最后一公里”难题，谁就能在智能生产力革命中占据先机。
二、Agent 上云开发的“加速器”
对企业来说，自动化转型已势在必行，但目前可用的 Agent 产品有限。由于 Agent 的背后是模型与产品能力的结合，非模型企业很难单凭自身力量开发出符合市场需求的 Agent。
对非模型企业而言，突破“模型能力壁垒 + 工程化瓶颈”是抢占智能生产力高地的关键。而借助 AI 云原生技术体系，通过全栈工具链、模型工程化能力与行业场景深度融合，已成为企业实现从技术选型到商业闭环的重要路径。
这类企业在切入 Agent 赛道时，首先面临的就是“模型能力断层”，既缺乏底层研发能力，又难以将通用模型适配垂直场景。
以员工出差航班推荐为例，看似简单的任务其实涉及意图解析、外部数据调用、用户习惯优化、网页代码生成及公网部署等多个环节，需要从模型、开发环境到通信协议的完整技术链路。
在此背景下，AI 云原生成为关键切入点。火山引擎提出的 MCP 服务 + 豆包大模型 + 云服务的一整套 Agent 开发范式，能够跳过上述难点，直接构建起 Agent 的技术底座。
这套新开发范式将“航班查询”简化为：通过“TRAE”支持 AI 开发全流程，再由“豆包大模型”作为 Agent 的“大脑”生成回答，并调用 MCP 协议获取历史行为数据及航班信息，最终完成推荐操作。
专攻编程场景的 TRAE，作为火山引擎协同开发的 AI 原生 IDE 产品，在降低开发门槛的同时串联起整个开发环境，实现产品、工程、模型的有机结合。
传统软件开发流程包含需求调研、产品设计、界面开发、接口联调、部署发布等多个步骤，编码只占约 30%。如果 AI Coding 工具仅限于代码生成，在实际工程中难以全面提效。
如何将分散在各环节、工具中的 AI 能力融合起来，成为 AI 真正融入工作流的重点，也是 TRAE 提升开发全流程效率的核心。
通过 TRAE，开发者可以通过自然语言描述目标，自动生成文件结构、模块拆解、代码
