文 | 產(chǎn)業(yè)家

好用的 Agent，不在于它能生成多少文案、寫多少代碼，而在于它是否能理解我現(xiàn)在做的事；成熟的 Agent，不是能多輪對話，而是能穿透組織壁壘，與人協(xié)作、與系統(tǒng)聯(lián)動；真正的智能體，不靠幻覺式聰明，而靠流程級判斷帶來的信任。

2025 年以后，AI Agent 不會是一個個更強(qiáng)的工具，而是一個個正在形成協(xié)同能力的智能單元。

截至 2025 年 2 月，中國生成式 AI 用戶規(guī)模已突破 2.5 億，并在辦公、客服、內(nèi)容、營銷、編程、數(shù)據(jù)分析、等多個場景全面鋪開。

AI Agent，成為這一輪演進(jìn)中最具爭議、也最被期待的主角。

這些 Agent 不再只是工具，而開始成為協(xié)作者。在某些場景，它已能獨(dú)立完成任務(wù)；在更多場景，它開始參與決策流程，承擔(dān)交付責(zé)任。

本文將逐一拆解九條主戰(zhàn)線，試圖回答一個問題：到底什么樣的 Agent，才算真正好用？

一、辦公助理型 Agent：效率“躍升”的起點(diǎn)，也是智能協(xié)作的試驗(yàn)場

在所有企業(yè)場景中，辦公是智能體落地最快的那一塊。

會議紀(jì)要、日報撰寫、PPT 生成、任務(wù)流轉(zhuǎn)……這些又重復(fù)又重要的工作，成了 AI 最適合接管的入口。也因此，辦公 Agent 幾乎是 2025 年最先跑通閉環(huán)的智能體品類。

從飛書、釘釘，到 WPS、天工，再到中科大團(tuán)隊(duì)的 MasterAgent，不少產(chǎn)品已經(jīng)能聽你說、幫你寫、替你轉(zhuǎn)交。

天工超級智能體采用“5 個專家 Agent+1 個總控 Agent”結(jié)構(gòu)，PPT和財報生成一次性完成；飛書 MyAI 內(nèi)嵌進(jìn)文檔、日歷、Jira等系統(tǒng)，能自動識別待辦并推送執(zhí)行人；WPS AI Agent 則主攻企業(yè)版，廣泛用于合同條款修訂和會議紀(jì)要場景。

但這些 Agent，大多還是等你喊它才動。它們能總結(jié)、能改寫，卻還不會判斷你最該做什么。

例如，同一場會議紀(jì)要，它可以迅速輸出摘要，卻無法提醒你哪些任務(wù)更緊、哪個老板期待反饋、哪個文檔該歸檔。

這種缺乏任務(wù)主線感知能力，是辦公 Agent 面臨的最大瓶頸。

2025 年，一個重要變量是，主動型 Agent 開始落地。

飛書、釘釘、MasterAgent 等平臺均在構(gòu)建全局任務(wù)圖譜能力，讓 Agent 不只是反應(yīng)型工具，而是能在多系統(tǒng)之間調(diào)度、提醒、跟進(jìn)。例如，中科大 MasterAgent 已在央企試點(diǎn)，用多智能體系統(tǒng)壓縮跨部門審批周期，從 15 天降到 48 小時。

但這類主動能力，往往受限于權(quán)限架構(gòu)、系統(tǒng)割裂與組織習(xí)慣。尤其是在千人級大組織中，Agent 想變聰明，必須讀取誰對誰負(fù)責(zé)、誰該先動，這不僅是技術(shù)問題，更是對組織語義的挑戰(zhàn)。

目前來看，辦公類 Agent 是九大場景中成熟度較高的類型，盈利模式清晰（以 SaaS 增值為主），用戶接受度也高。但從效率工具到智能協(xié)作者，還要跨過理解組織語境與任務(wù)邏輯這道坎。

真正好用的辦公 Agent，應(yīng)該不只是能聽會寫，而是能在你開口之前，就知道你該做什么。

二、客服 Agent：能接話，更要接得住事兒

客服，是 AI Agent 落地最快、回報最直接的場景之一。

它天然滿足三個條件，即重復(fù)率高、標(biāo)準(zhǔn)流程明確、出錯成本可控。從電商、金融到政務(wù)熱線，越來越多的對話早已不是人在回答，而是 Agent 在撐場。

例如百度智能云客悅支持 TTS 坐席聲音定制, 能夠復(fù)刻金牌銷售員的聲音，可自動分發(fā)工單、同步 CRM 記錄；智齒客服AI 主打情緒識別和“人工+AI”混編，高?？蛻舻臄r截準(zhǔn)確率超過 90%；小i客服云 在金融行業(yè)市占率第一，風(fēng)控問答準(zhǔn)確率達(dá) 98.5%。

這些產(chǎn)品的基本能力是清晰的，就是能聽清、能回答、能總結(jié)。但問題在于它們大多接得了話，卻不一定“接得了事”。

客服 Agent 當(dāng)前的核心挑戰(zhàn)是流程閉環(huán)。用戶說我要退貨，AI 可以判斷意圖，但如果無法打通訂單系統(tǒng)、積分系統(tǒng)、退款權(quán)限，它就只能停在幫您轉(zhuǎn)人工。這不是理解力的問題，而是業(yè)務(wù)觸達(dá)能力的缺失。

以追一科技 AskBot 為例，它在多個電商平臺部署了動態(tài)退貨策略 Agent，能根據(jù)客戶畫像實(shí)時決定是否送券、是否自動退款，幫助商家將客訴率降低 40%。相比之下，那些只會說“我理解您的不滿”的智能體，很快就被用戶掛斷。

不過，2025 年情緒識別和“本地部署”正在成為新標(biāo)配。

隨著客戶對 AI 回應(yīng)質(zhì)量的容忍度下降，品牌方開始要求智能體不僅說得快，還要說得對、說得體。比如智齒已支持高頻詞觸發(fā)“人工介入”，避免 AI 情感越位；Natterbox AI Agents 在出海企業(yè)中推廣語音同步摘要+工單回寫方案，解決多語言+跨時區(qū)客服難題；百度智能云客悅可智能整合全域溝通路徑，精準(zhǔn)響應(yīng)用戶需求，實(shí)現(xiàn)全旅程服務(wù)效能提升。

但這類 Agent 想真正“接住事”，還得對接后端流程系統(tǒng)。

總的來說，客服 Agent 要從“會說話”進(jìn)化成“能解決”，不僅得懂用戶的意思，更要能代表企業(yè)“動手做事”。

三、營銷 Agent：會寫文案不難，難的是看得懂“人”

在廣告和增長這件事上，AI 看起來干得越來越多——自動生成文案、設(shè)計(jì)圖、剪視頻、跑投放、測 ROI，甚至連用戶分群和落地頁都能“幫你搭一版”。

但當(dāng)我們接觸了一圈營銷團(tuán)隊(duì)之后，幾乎每個人都說出同一句話：“它干得快，但不一定干得準(zhǔn)。”

營銷 Agent 的邏輯，聽起來很性感。你給一句需求，比如“為 95 后女性推廣一款新精華”，它就能寫出 30 條不同風(fēng)格的標(biāo)題、生成圖文素材，還能基于點(diǎn)擊率跑出AB測試，自動優(yōu)化投放策略。

像阿里媽媽萬相 AI 已能完成“商品分析-圖文生成-落地頁匹配”的鏈路，提升投放 ROI 在部分品類中達(dá) 20%；深演智能“品策AI” 直接將用戶洞察、腳本生成和多平臺發(fā)布整合成一站式平臺；邁富時 AI-Agentforce 2.0，則主打出?？蛻簦恍┩赓Q(mào)客戶稱 ROI 提升了 3 倍。

問題在于：這些 Agent 懂怎么推，但不懂為什么推。

它們能給出幾十個文案，但無法判斷哪一個真正打中了品牌調(diào)性；能幫你生成一個配圖，但不了解這條內(nèi)容背后，用戶到底為什么點(diǎn)了進(jìn)去。

這是營銷 Agent 當(dāng)前面臨的最大短板——缺乏對“語境”和“人群心理”的理解力。

一個品牌方告訴產(chǎn)業(yè)家，“AI 經(jīng)常給出理性+主打功能點(diǎn)的腳本，完全不符合我們品牌的情緒基調(diào)，也沒踩中爆點(diǎn)?！?/p>

更復(fù)雜的是，品效合一的營銷鏈路，本身就不適合被單一 Agent 承包。從策劃到轉(zhuǎn)化，中間穿過的是用戶心理、熱點(diǎn)節(jié)奏、平臺機(jī)制，而大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)仍是多個 Agent 各管一段，真正的閉環(huán)還遠(yuǎn)未形成。

2025 年的一些新的變化出現(xiàn)了，就是策略級 Agent 開始試水。

部分廠商試圖把 Agent 從執(zhí)行型推進(jìn)為建議型，讓它能說出：“你這個新品，建議做一組反差感視頻 + 城市話題切入”。但這種能力仍停留在頭部試點(diǎn)階段，絕大多數(shù) Agent 仍停留在內(nèi)容執(zhí)行官層。

因此，目前營銷 Agent 的成熟度并不高，商業(yè)模式以“廣告分成 + 工具訂閱”為主，落地快，但擊中能力不穩(wěn)。主要卡點(diǎn)依舊是品牌語境建模和策略理解力不足。

四、內(nèi)容創(chuàng)作 Agent：會剪、會配、會播報，但還寫不出“反轉(zhuǎn)”

內(nèi)容行業(yè)這兩年最直觀的變化是，產(chǎn)能暴漲，創(chuàng)意稀缺。AI Agent 把原本需要一整支編輯團(tuán)隊(duì)干的活，壓縮成了一個人+一臺模型就能完成的流程。

當(dāng)用戶給出一個“內(nèi)向女孩在公司逆襲”的主題，內(nèi)容 Agent 就能幫你列大綱、寫腳本、配字幕、生成配音、剪輯視頻，甚至連縮略圖和發(fā)布時間都可以推薦。

這類工具在短劇、自媒體、MCN 機(jī)構(gòu)中已成標(biāo)配。

比如字節(jié)發(fā)布的剪小映主打一鍵式操作，用戶只需上傳圖片和視頻，應(yīng)用便會自動進(jìn)行剪輯，并提供多種濾鏡模板和音樂選擇；北斗智影的七星 Agent 則針對短劇出海市場，支持腳本改寫、多語翻譯和分鏡生成，被稱為內(nèi)容流水線的組長；騰訊智影和百度文心一格，分別側(cè)重影視級剪輯與圖文爆款復(fù)刻，服務(wù)用戶覆蓋 MCN、營銷和教育等多個垂類。

看起來內(nèi)容 Agent 什么都能做。

但問題也清晰，它能做“什么內(nèi)容”，卻還不會判斷“好內(nèi)容”。

一位短視頻團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人曾這樣形容他們使用 AI 腳本助手的體驗(yàn)：“結(jié)構(gòu)清晰、風(fēng)格統(tǒng)一、節(jié)奏穩(wěn)定，但所有劇情都有種‘你知道接下來會發(fā)生什么’的疲勞感?！?/p>

換句話說，它缺的是反轉(zhuǎn)，是情緒，是預(yù)期打破。

這正是內(nèi)容 Agent 面臨的瓶頸。它擅長歸納，但創(chuàng)意往往來自越界；它能總結(jié)過去的爆款規(guī)律，卻無法預(yù)測下一個什么會火。

2025 年一個關(guān)鍵變量是，創(chuàng)意輔助 Agent 正在出現(xiàn)。

一些產(chǎn)品開始嘗試“選題建議 + 節(jié)奏優(yōu)化 + 情緒結(jié)構(gòu)分析”，比如智譜清言內(nèi)容工廠，已將長文自動生成與合規(guī)檢測打包用于政務(wù)和媒體內(nèi)容部門；一些 AI 短視頻平臺也試圖讓 Agent 不再只做剪輯員，而是提出哪段視頻該插懸念、哪句臺詞可能引發(fā)評論的建議。

不過，這些功能仍在探索期。

整體來看，內(nèi)容創(chuàng)作 Agent 的成熟度不如營銷場景，商業(yè)模式以“SaaS 訂閱+平臺服務(wù)”為主，優(yōu)勢在于提升產(chǎn)能、降低門檻，但創(chuàng)意打磨仍需人腦接力。

五、編程 Agent：會寫代碼不稀奇，會“跟項(xiàng)目”才算靠譜

AI 能寫代碼這件事，早已不是新聞。

GitHub Copilot、通義靈碼、CodeGeeX 這些工具，早就在開發(fā)者 IDE 里跑得飛快。但當(dāng)編程 Agent 從“給我補(bǔ)個函數(shù)”走向“幫我完成整個需求”，事情就變復(fù)雜了。

寫代碼是團(tuán)隊(duì)協(xié)作的動態(tài)過程，即需求在變、接口在改、命名沒統(tǒng)一、文檔也常年過期。Agent 要真正好用，就不能只管一段代碼，它得知道這個項(xiàng)目最近在干什么。

2025 年，越來越多開發(fā)團(tuán)隊(duì)開始試水項(xiàng)目級 Agent。

在眾多方案中，口碑最突出的，是 trde 和 Cursor。

trde（Tri-Developer Environment）聚焦中大型工程協(xié)作，強(qiáng)調(diào)“寫-測-調(diào)-布”全流程融合。它能根據(jù)歷史提交記錄和 CI 狀態(tài)生成可復(fù)用模板，支持自動生成單測、標(biāo)記函數(shù)意圖、定位潛在沖突，甚至在發(fā)布前預(yù)警依賴變更。

Cursor 則基于 VS Code，主打上下文追蹤深度。不僅能基于自然語言補(bǔ)全代碼，還能自動識別 PR 修改、回溯函數(shù)調(diào)用鏈，追蹤變量在哪些模塊被引用、哪些邏輯剛被重構(gòu)，讓 AI 真正參與到項(xiàng)目演進(jìn)過程里。

相比之下，Cosy Agent、CoDesign、CodeArts Snap 等雖然能補(bǔ)代碼、生成測試，但仍存在明顯的認(rèn)知短板，即它們知道你寫了什么，卻不知道你為誰寫、寫在哪、改了啥。

比如你讓它改個變量，它可以改完，但不會提醒你這個變量在另一個模塊也被引用過。你讓它補(bǔ)個接口，它能寫文檔，但未必知道昨天那部分剛被重構(gòu)。上下文缺失，是當(dāng)前大多數(shù)編程 Agent 面臨的最大盲點(diǎn)。

這也是為什么一些領(lǐng)先產(chǎn)品，開始走向“代碼 + 任務(wù) + 項(xiàng)目狀態(tài)”的融合路線，就是要保證不僅要寫得好，還要跟得上變更，懂協(xié)作節(jié)奏，知團(tuán)隊(duì)狀態(tài)。

目前來看，編程 Agent 的主要盈利模式仍以 IDE 插件訂閱、API 授權(quán)為主，早期用戶多為獨(dú)立開發(fā)者和前端團(tuán)隊(duì)。最大的挑戰(zhàn)，是如何提升項(xiàng)目級上下文感知力。

總之，一個真正好用的編程 Agent，不只是更聰明的鍵盤，而是能成為你“知道項(xiàng)目現(xiàn)在在做什么”的搭子。

六、數(shù)據(jù)分析 Agent：回答得很快，但你最好別立刻相信它

“幫我看下上周杭州訂單是否下降？”

這是很多業(yè)務(wù)同學(xué)對數(shù)據(jù)部門每天都在問的問題。

現(xiàn)在，有了數(shù)據(jù)分析 Agent，不用再排隊(duì)找數(shù)了，只要打字，它能立刻生成圖表、對比趨勢、甚至輸出一句“因轉(zhuǎn)化率下降 7.5%導(dǎo)致整體下滑”。

但真這么靠譜嗎？

其實(shí)，當(dāng)前大多數(shù) BI Agent 的邏輯是把自然語言請求，轉(zhuǎn)譯成 SQL，拉數(shù)出圖，并做簡單解釋。火山引擎的 Data Agent 就是典型代表，它用 Plan+React 雙引擎結(jié)構(gòu)自動識別意圖、構(gòu)造查詢、生成摘要，在一些快消公司中已代替初級分析崗?fù)瓿扇?周報生成；神策分析 Copilot、永洪 BI 助手 等則主打用戶路徑分析、指標(biāo)追溯、設(shè)備異常識別等垂直功能。

好處很明顯，提數(shù)不再“靠人”，數(shù)據(jù)真正觸達(dá)到業(yè)務(wù)前線。

但問題也很現(xiàn)實(shí)，它回答得很快，但你很難確認(rèn)它有沒有答對。

很多 BI Agent 實(shí)際上并不理解你背后的問題意圖。例如你問轉(zhuǎn)化率變化，它可能默認(rèn)從UV-下單算；你說用戶流失，它拉的是 7 日未登錄，而你本想看取消訂閱用戶。這種字面正確、語義錯誤的情況極為常見。

一位運(yùn)營總監(jiān)告訴產(chǎn)業(yè)家：“Agent 能畫出圖來，但我經(jīng)常要盯著看它拉的是哪張表、哪個指標(biāo)，稍不注意就出錯?！?/p>

說到底，BI Agent 不缺計(jì)算能力，缺的是“指標(biāo)語義感知”和“業(yè)務(wù)上下文”。

不過，在今年，指標(biāo)語義層正加速建設(shè)。

觀遠(yuǎn)數(shù)智 Agent 已在零售行業(yè)建立統(tǒng)一指標(biāo)空間，把轉(zhuǎn)化率、復(fù)購率綁定精確定義，Agent 在此基礎(chǔ)上生成的分析才能“對口”；SmartBI Agent、數(shù)說故事 Social AI 等也嘗試將數(shù)據(jù)權(quán)限、指標(biāo)口徑、部門角色整合進(jìn)一套提示引擎，讓回答更可控。

七、財稅法務(wù) Agent：它能識別發(fā)票和條款，但還不敢替你做決定

在所有智能體場景中，財稅和法務(wù)可能是最不性感、卻最敏感的領(lǐng)域。

這里不缺重復(fù)工作，合同審查、發(fā)票核驗(yàn)、稅務(wù)申報、法規(guī)比對，全是模板化任務(wù)；但也容不得半點(diǎn)模糊智能，一條審錯的條款、一個多認(rèn)的稅點(diǎn)，后果是審計(jì)、罰款、乃至法律糾紛。

這讓 Agent 既被迫上線，又只能謹(jǐn)慎工作。

不同于寫日報、剪視頻，這類 Agent 必須先獲得信任許可才能部署。于是它們最先進(jìn)入的，不是判斷流程，而是低風(fēng)險、強(qiáng)規(guī)則的機(jī)械型場景。

比如，浪潮海岳報賬 Agent 內(nèi)嵌了超過 10 萬條財務(wù)規(guī)則，在某大型國企試點(diǎn)中，報銷全流程實(shí)現(xiàn)零人工介入，合規(guī)風(fēng)險下降 95%；用友智能稅務(wù) Agent 能根據(jù)稅務(wù)局新規(guī)自動調(diào)整申報口徑，全稅種覆蓋、申報節(jié)奏實(shí)時同步；金蝶“蒼穹合同 Agent”，被多個大型律所接入，核心能力是從合同中抽取關(guān)鍵風(fēng)險條款并進(jìn)行“參考修改建議”比對。

表面上，它們很像一個標(biāo)準(zhǔn)的“AI 文檔處理器”。但在實(shí)際落地中，問題遠(yuǎn)比技術(shù)復(fù)雜。

比如，Agent 可以識別出一份合同中“仲裁條款不合理”，也能給出行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)范例；但它不知道這家公司的老板愿不愿妥協(xié)、這個客戶值不值得讓步、這份協(xié)議是否涉及更大的戰(zhàn)略安排。法務(wù)人員真正要做的，是權(quán)衡風(fēng)險、組織內(nèi)部協(xié)商、站在公司立場判斷，這些判斷，Agent 目前無法介入。

再比如稅務(wù)處理。Agent 可以核對發(fā)票抬頭、報銷金額、重復(fù)記錄，但這張發(fā)票是否應(yīng)該報，往往不只是表格上的對或錯，而是內(nèi)部預(yù)算制度、項(xiàng)目歸屬、流程補(bǔ)錄等一串人類操作鏈條。AI 看得出異常，卻不知道你要不要睜一只眼閉一只眼。

2025 年的關(guān)鍵變量，是更多企業(yè)開始嘗試將 Agent 從“文檔掃描器”變成“規(guī)則執(zhí)行官”。

說白了它不再僅僅識別問題，還能基于企業(yè)預(yù)設(shè)規(guī)則給出初步?jīng)Q策建議，并同步進(jìn)審批流。

比如 e簽寶合規(guī) Agent 已實(shí)現(xiàn)廣告文案自動合規(guī)判斷 + 攔截建議；法大大契約鎖 Agent 則開始引入案例比對推薦系統(tǒng)，為訴訟部門提供相似判例 + 最優(yōu)回復(fù)路徑組合建議。

成熟度方面，財稅法務(wù) Agent 并不高，部署門檻高、迭代周期長，當(dāng)前多以私有化部署或大客戶定制為主?？c(diǎn)不在模型，而在組織信任機(jī)制、規(guī)則體系標(biāo)準(zhǔn)化、以及責(zé)任歸屬設(shè)計(jì)。

八、行業(yè)垂類 Agent：AI 想進(jìn)車間、進(jìn)醫(yī)院、進(jìn)港口，但得先成為“內(nèi)行人”

在所有智能體賽道里，行業(yè)垂類 Agent 是最難“標(biāo)準(zhǔn)化”、卻最有想象力的一類。

這類 Agent 不像辦公助手、客服對話那樣能通用，而是必須和特定業(yè)務(wù)流程、系統(tǒng)接口、專業(yè)知識庫深度融合。

所以，這類 Agent 很少拿來即用，更多是企業(yè)自己養(yǎng)出來的。

比如在制造業(yè)，美的的工業(yè) Agent 已部署于自有工廠，通過接入 MES 系統(tǒng)（生產(chǎn)執(zhí)行）、SCADA 系統(tǒng)（設(shè)備監(jiān)控）和 ERP（資源計(jì)劃），實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)線質(zhì)檢、排產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備故障預(yù)測的多任務(wù)協(xié)同。

在醫(yī)療行業(yè)，中科大的 MasterAgent 醫(yī)療版已在多家三甲醫(yī)院試點(diǎn)，可對住院病歷進(jìn)行摘要、質(zhì)控、分診建議，還能基于歷史診療方案做相似病種推薦。

從邏輯上看，這類 Agent 成功的關(guān)鍵不是模型大小，而是有沒有數(shù)據(jù)閉環(huán)。它不僅要接得進(jìn)業(yè)務(wù)，還要吃得下反饋。能讓它知道這次操作有沒有成功、模型判斷是否被采納、誤判帶來什么后果。這個回路一旦打通，Agent 的自我優(yōu)化能力才能真正被釋放。

2025 年新的變化是，軟硬協(xié)同能力成為新門檻。

一些企業(yè)開始將 Agent 與物聯(lián)網(wǎng)、邊緣節(jié)點(diǎn)、圖像采集、穿戴設(shè)備打通，實(shí)現(xiàn)“看得見 + 說得清 + 做得動”的AI現(xiàn)場協(xié)作。

比如：菜鳥供應(yīng)鏈 Agent 用于倉配路徑優(yōu)化，每次排布都有成本回溯機(jī)制；極飛科技的農(nóng)事 Agent 能基于衛(wèi)星圖像識別蟲害、自動生成施藥方案并調(diào)度無人機(jī)；云知聲工業(yè) AR Agent 已應(yīng)用在部分電力企業(yè)，配合維修人員通過AR眼鏡進(jìn)行指令引導(dǎo)與識別反饋，響應(yīng)時間低于3秒。

這一類 Agent 的成熟度完全取決于行業(yè)深度與企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)。目前仍以項(xiàng)目制交付 + 本地部署為主，難以快速規(guī)?；?。

九、多模態(tài)交互 Agent：長得像人，不代表真的“好用”

當(dāng) AI 擁有人臉、有聲音、有表情，甚至?xí)Ｑ?、陪聊、講故事，我們開始對它提出不一樣的期待，即不只是做事，還要像個人。

這類 Agent 被稱為“多模態(tài)交互 Agent”，它們集語言模型、語音合成、動作生成、TTS、虛擬形象于一體，是目前距離擬人化最近的一批智能體。

但也因此，它們往往是最容易吸睛、最難落地的。

在泛娛樂領(lǐng)域，許多廠商試圖讓 AI 變成虛擬朋友。豆包AI推出“AI伙伴”，可以設(shè)定人格特質(zhì)、對話風(fēng)格與長期記憶功能；Character.AI、Glow 等海外產(chǎn)品支持用戶定制二次元角色、名人分身，甚至構(gòu)建一套虛擬情感關(guān)系。

但很多用戶反饋相似，這些“AI 朋友”一開始驚艷，久聊卻發(fā)現(xiàn)它說的話太像劇本、太容易情緒越界、又太容易前后矛盾。

原因在于能生成表情，但還沒建好情感邏輯。換句話說，就是看起來像人和思考方式像人之間，還隔著幾個關(guān)鍵技術(shù)臺階，比如長期記憶、情緒調(diào)節(jié)、行為一致性、價值觀內(nèi)核。

不過，多模態(tài) Agent 真正落地的機(jī)會，其實(shí)在 B 端。

比如影譜科技在多平臺部署的虛擬主播矩陣，支持 7x24 小時直播帶貨，講解商品、回答評論、自動生成口播腳本；百度靈境推出的虛擬客服培訓(xùn)系統(tǒng)，在運(yùn)營商、金融行業(yè)落地，通過動作捕捉+語音反饋模擬真實(shí)場景，提升實(shí)習(xí)坐席上崗速度；科大訊飛“星火”醫(yī)療助手 試點(diǎn)將影像講解擬人化，醫(yī)生可邊看 CT、邊聽 Agent 自動用自然語調(diào)講解病灶變化。

這些場景里，虛擬人不需要像朋友那樣對味兒，只需穩(wěn)定、準(zhǔn)時、不出錯。

2025 年的關(guān)鍵變量，是虛擬 Agent 是否能從“視覺吸引”跨入“真實(shí)工作”?，F(xiàn)在的評估標(biāo)準(zhǔn)，不再是像不像真人，而是能不能完成任務(wù)。

在成熟度方面，多模態(tài) Agent 目前整體不高，廣泛落地尚需一年以上。但那些聚焦垂直角色，如導(dǎo)購、講解員、客服分流者、醫(yī)療輔助播報者，正以驚人的速度被引入一線場景。

從自動生成日報的辦公助手，到精準(zhǔn)觸達(dá)的營銷拍檔，從批量剪視頻的創(chuàng)作搭子，到能看病、制藥、播報的虛擬同事，過去一年，我們見證了 AI Agent 在各個領(lǐng)域里像風(fēng)一樣地冒出來。

它們的形態(tài)五花八門。有的像工具、有的像同事、有的甚至像朋友。但回頭看，這一輪 Agent 爆發(fā)的真正底層動力，并不是某個模型參數(shù)的提升，也不是單點(diǎn)場景突破的堆疊，而是一個更本質(zhì)的變量在變化：企業(yè)開始接受AI 是流程一部分，而不是流程之外的外掛。

這意味著好用的 Agent，不在于它能生成多少文案、寫多少代碼，而在于它是否能理解我現(xiàn)在做的事；成熟的 Agent，不是能多輪對話，而是能穿透組織壁壘，與人協(xié)作、與系統(tǒng)聯(lián)動；真正的智能體，不靠幻覺式聰明，而靠流程級判斷帶來的信任。

2025 年以后，AI Agent 不會是一個個更強(qiáng)的工具，而是一個個正在形成協(xié)同能力的智能單元。

它們將不再孤立存在，而是在企業(yè)的任務(wù)鏈條中、消費(fèi)者的決策路徑里、組織的工作流上，慢慢變成不可或缺的節(jié)點(diǎn)。

Agent 的戰(zhàn)爭，最終是協(xié)作能力的戰(zhàn)爭。誰能率先建立“感知-判斷-執(zhí)行-反饋”的閉環(huán)系統(tǒng)，誰就能讓智能體真正跑起來。