近年来，AI Agent（智能体）赛道迎来爆发式增长。从AI编程工具到垂直行业解决方案，从通用型智能体到细分场景应用，大量创业公司获得巨额融资，估值屡创新高。这一领域为何突然火热？投资人如何判断项目价值？核心壁垒又在哪里？两位资深投资人从技术与商业模式双视角，揭示了AI Agent赛道的投资逻辑与未来趋势。

一、AI Agent爆发：技术成熟与场景落地的双重驱动

AI Agent并非新概念，但其真正进入爆发期，源于多重条件的成熟。

从技术层面看，大语言模型能力的快速迭代是基础。模型对复杂任务的理解、多步骤决策与工具调用能力显著提升，使得AI Agent能处理从代码生成到行业分析的多样化任务。同时，开源生态的蓬勃发展降低了创新门槛——层出不穷的开源模型让初创公司可基于微调、优化快速推出垂类应用，无需从零构建底层模型。

从市场层面看，垂类AI Agent的商业化验证打开了想象空间。例如，法律领域的Harvey AI、企业搜索领域的Glean等公司，凭借对特定行业的深度适配实现快速增长，证明了AI Agent在提高效率、降低成本上的实际价值。这些成功案例不仅吸引了资本关注，也让更多行业意识到AI Agent的应用潜力。

二、AI编程工具：巨头必争之地，创业公司的突围与挑战

在AI Agent的细分领域中，AI编程工具（如Cursor、Winserve、Devin）是最先脱颖而出的赛道，估值与融资规模领跑行业。其爆发并非偶然——编程本身是高度结构化的“语言任务”，与大模型的适配性极强；同时，全球程序员群体对效率工具的付费意愿高，市场空间明确。

这类工具的核心竞争力体现在两点：一是产品体验的深度优化。以Cursor为例，其UI/UX专为AI编程设计，支持代码自动补全、上下文联动、自然语言修改等功能，大幅降低了非专业开发者的使用门槛。相比传统IDE（集成开发环境），这种“AI原生”的设计让编程效率提升显著。二是与底层模型的协同迭代。当大模型（如Anthropic的Claude）推出代码能力升级时，创业公司能快速跟进优化产品，而巨头的响应速度往往滞后，这为创业公司创造了窗口期。

然而，AI编程工具的护城河并不稳固。巨头的入局正在改写竞争格局——谷歌推出Gemini CLI、Anthropic上线Claude Code、XAI内部大量使用自研代码模型，这些巨头既能依托自有大模型降低成本，又能通过生态整合（如与办公软件、云服务联动）形成优势。创业公司若仅依赖“先发优势”，缺乏独有的数据积累或技术壁垒，很可能被巨头挤压生存空间。

投资人对此保持谨慎乐观：短期看，AI编程工具的收入模式清晰、市场巨大，仍是值得关注的方向；但长期需警惕巨头的战略投入——它们可能通过“负毛利”竞争抢占市场，对纯商业模式的创业公司形成降维打击。

三、垂类AI Agent：ToB领域的“隐形冠军”机会

与通用型AI Agent相比，聚焦垂直行业的AI Agent更受投资人青睐。这类公司深耕医疗、金融、法律等特定场景，以“小模型+行业知识”构建壁垒，成为ToB领域“隐形冠军”。

其核心投资逻辑有三：一是行业门槛形成天然保护，如金融领域商业票据发行自动化，涉及复杂合规与流程知识，外部团队难快速掌握，某7人团队借此实现单周60亿美元规模处理，利润稳定；二是成本优势显著，垂类小模型算力、能耗成本低，且可本地部署，满足医疗、金融等领域的数据隐私与合规要求；三是解决“幻觉”难题，通过“大模型+强化学习”架构，结合行业知识库交叉验证，控制错误率，避免法律文书错误等严重后果。

投资人强调，垂类AI Agent的价值不仅在“自动化”，更在“流程重构”，如医疗领域AI Agent可结合历史数据辅助精准诊断，“人机协同”比单纯替代人力更具生命力。

四、通用AI Agent：理想与现实的差距

通用AI Agent（如Mannos、Janspark）试图实现跨场景、全任务处理，一度成为市场热点，但投资人普遍认为其面临难以突破的瓶颈。

核心挑战在于成本与泛化能力的矛盾。通用AI Agent需调用顶级大模型处理跨领域任务，推理成本极高；而若为降低成本使用小模型，又会牺牲泛化能力，导致在复杂任务中表现拉垮。此外，通用AI Agent需接入大量外部工具（如邮件、日历、支付系统），协调这些工具的兼容性、响应速度本身就是巨大难题。

巨头的垄断进一步压缩了创业公司的空间。通用AI Agent依赖的底层大模型（如GPT-4、Claude）多由巨头掌控，若巨头自身推出同类产品，创业公司将失去核心竞争力。例如，OpenAI、谷歌等既掌握模型优势，又能通过生态整合（如与搜索、办公软件联动）提供更无缝的体验，创业公司很难与之抗衡。

投资人判断，通用AI Agent更可能成为巨头的“生态入口”，而非创业公司的机会。短期内，其商业化路径仍不清晰，更多是“技术探索”而非“商业刚需”。

五、中美市场差异：ToB与ToC的路径分野

中美投资人对AI Agent的关注方向存在显著差异，折射出两地市场环境的不同。

在美国市场，ToB领域的垂类AI Agent更受追捧。这得益于美国成熟的SaaS生态——企业对“能创造价值的工具”付费意愿强，且订阅制模式成熟。例如，医疗、法律领域的AI Agent只要能提升10%的效率，企业就愿意支付年费，这为创业公司提供了稳定的收入来源。此外，美国企业对数据隐私的重视，让支持本地部署的垂类小模型更具优势。

在中国市场，通用型AI Agent曾短暂火热，但很快面临商业化困境。一方面，ToB企业的付费习惯尚未完全养成，不少客户更倾向“一次性项目制”而非长期订阅，限制了收入规模；另一方面，ToC领域的用户忠诚度低——用户因“尝鲜”使用产品，却易被新工具吸引，创业公司很难积累稳定用户群。因此，不少中国团队选择“国内研发、全球拓展”，将产品推向付费意愿更强的海外市场。

值得注意的是，中美巨头的策略也存在差异：美国巨头（如谷歌、微软）更倾向通过收购整合AI Agent能力（如谷歌收购Winserve）；中国巨头则多选择自研，依托自有生态（如微信、支付宝）快速推广，这让创业公司面临更直接的竞争压力。

六、投资人的核心判断标准

面对火热的AI Agent赛道，投资人形成了一套相对一致的评估框架，核心围绕“壁垒”与“价值”展开。

技术层面，重点关注三点：一是模型适配能力——是否针对场景做了深度微调，而非简单调用通用大模型；二是架构设计——是否结合强化学习、知识图谱等技术解决“幻觉”问题，确保输出可靠；三是成本控制——小模型的推理成本是否低于行业平均，能否支撑规模化扩张。

商业层面，则看“不可替代性”：一是行业知识壁垒——团队是否理解行业痛点（如医疗的诊断流程、金融的合规要求）；二是数据优势——是否掌握独有的行业数据；三是收入模式——是否能形成“用户增长-数据积累-模型迭代”的正向循环。

投资人特别警惕“巨头可替代”的项目。若创业公司的核心能力可被巨头的大模型快速覆盖，且缺乏独有的场景或数据，其投资价值会大打折扣。

结语

AI Agent赛道的爆发，本质是“自动化需求”与“AI能力”的共振。从目前看，垂类AI Agent因“壁垒清晰、价值明确”成为投资主流，而通用AI Agent仍需突破成本与泛化的瓶颈。

未来，AI Agent的进化方向可能是“人机协同”——不再追求“完全替代人类”，而是成为“能力延伸的伙伴”。对投资人而言，赛道的火热背后需要冷静判断：避开“巨头必争”的红海，聚焦“小而美”的垂类场景，寻找那些“用技术解决真问题”的公司——这些才是AI Agent赛道真正的机会所在。