WAIC散场，Agent（智能体）能上班了吗？

　　7月30日凌晨，2025世界人工智能大会（WAIC）结束后的第一天，投资人Eric发了一条朋友圈：“Agent替不替代人类不好说，但看了一圈展台，打工人确实不太敢喘气。”

　　这届WAIC上，Agent成了热词。从“数字员工”到“行业助手”，从模型开源到硬件结合，展台上的智能体开始主动“接活”，京东、百度、蜜度、亚马逊等企业均有相关产品展示。

　　在热度与落地之间，壁垒仍然存在，第一财经记者采访了研发者、应用者、采购者等多个角色，试图探讨Agent出现后，在“打工”场景，Agent替代打工人，还有多远？有投资人直接地表示，与其探讨替代关系，不如先解决Agent的幻觉，让它能够实际落地。

　　在他看来，真正落地的Agent，不是要“变成人”或“替代人”，而是能在具体任务中切实承担一部分工作量，改变人机协作的范式。Agent不会一夜之间替代打工人，它更像是一块放大镜，放大了重复工作的沉闷，也照出了企业流程中的低效。

　　风吹到了垂类Agent，“能干活的先开始”

　　比起通用Agent，Eric更关心大模型在垂类领域的应用。Eric也坦言，通用级Agent“很难达到数字员工的水平”。Eric说，相比之下，那些业务明确、数据扎实的垂类Agent，在今年WAIC上看起来更有吸引力。“解决特定任务的Agent，也更容易锁定商业化订单，谁能干活，谁就能优先被选择。”

　　WAIC期间，蜜度针对舆情、公文写作、校对场景推出了三个智能体新品。“智能体不是来替代打工人，而是希望协助人类从繁琐、低效的工作中解放出来，专注于更具创造力和价值的任务。”舆情分析智能体V助手2.0产品负责人之一、蜜度首席分析师、研究院副院长高威在接受记者采访时表示，训练这些智能体，用到的是团队过去十多年积累下来的行业语料。

　　这些数据并非“拿来即用”。高威介绍，在企业将非结构化数据应用于Agent之前，需先通过向量化（embedding）处理，将原始文本等内容转化为计算机可识别和处理的语义向量，让这些数据能够被高效储存和调用。这也是Agent能够进行理解、分析与任务执行的语义基础。

　　问题也往往出在这一步。“企业在这个过程中，会面临清洗复杂、语义难准、行业语料稀缺等难题。”她透露，向量化处理数据的质量直接决定了Agent此后在具体场景的理解能力与任务效果，也考验企业对数据源质量、语义建模和任务需求的综合把握能力。

　　高威说，要把数据“处理得漂亮”，还是需要团队基于自身的专业积累进行判断。“解决这个问题，没有捷径。只能靠团队对语料和业务的理解，靠模型能力，也靠判断力。”从数据源、任务建模到报告交付，蜜度基于自身积累的垂类语料和专业知识体系，构建了更加贴近实际业务场景的智能体能力，提升了该智能体在事件识别、风险判断等关键环节的精准度与可靠性。

　　也有公司在做更开放的尝试。京东云开源了JoyAgent智能体，开源内容包括前端、后端、框架、引擎和核心子智能体。“这意味着用户能够针对不同场景，直接可以将智能体工具挂载到平台上进行快速调用。”京东的工作人员告诉第一财经记者，JoyAgent上线GitHub三天就收获了1000颗星标，“开发者对这个开源的智能体热情很高”。

　　百度则更为直白。百度智能云直接推出“数字员工”，将智能体形象化，创造出了“产品经理胡馨月”“汽车电话销售张雨欣”两个具体形象，负责金融、科技、汽车等垂直行业的具体任务。

　　LangChain调查显示，超过50%的公司已在生产环境中部署Agent，近80%正在开发中。业内常常把Agent称之为大模型落地的“最后一公里”，但这条路，好走吗？

　　别问替不替代，先问能不能用

　　国际创投数据库Crunchbase显示，Agent已经成为2025年种子轮投资的主要趋势，截至2025年6月，AI Agent初创公司总共筹集到约7亿美元。

　　热钱在涌入，担忧也在发酵。浙江容亿投资管理有限公司高级合伙人顾巨峰就曾向第一财经记者表示：“不是每一个大模型都能活下来的，通用型的AI智能体也是一样。”顾巨峰认为，真正有价值的模型都在行业应用，因为直接关乎了是否有甲方买单。

　　至于Agent是否会替代人类，他的回答是：“担心这个还为时尚早，先把提升企业效率落实了再说。”

　　企业的热情确实在高位运行。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建告诉记者，当前企业对AI技术普遍抱有高度热情，任何关于智能化转型的讨论都能激发强烈共鸣。“但在业务层面，技术进步速度与应用落地之间的gap又催生了行业很多焦虑。”

　　陈晓建所指的gap，不只是Agent能力和业务落地之间的差距，也来自现实场景中对稳定性、责任边界、数据安全的高要求。

　　“特定场景、专业术语和精准交付，是我们最看重的。”一位WAIC现场的金融企业采购负责人告诉第一财经记者。即使企业对Agent技术感兴趣，也更倾向于将其作为辅助工具，而非真正意义上的替代。

　　在他看来，Agent可以承担部分信息收集、初步撰写、数据分析等重复性工作，但真正需要判断、承担责任的环节，依然需要人来把控。

　　“有的智能体连Apple（公司）和苹果（水果）都分不清，我为什么还要花大价钱去买？”他说。

　　根据市场咨询机构Gartner预测，到2027年末，超过40%的代理型AI项目将因成本不断攀升、商业价值不明确或风险控制不足而被取消。

　　从现实情况来看，虽然目前Agent产品生态十分多元，但还没有一个“爆款”出现，企业缺乏在用户群中构建牢固黏性壁垒的能力。

　　值得一提的是，有不少AI硬件创业者已经试图将Agent和硬件相结合，做一些商业化尝试。记者在京东的展台看到了Ling宇宙AI学伴小方机、Fuzozo等教育类、陪伴类的智能体硬件。在初步体验产品之后，记者发现，小方机主打的“灵性互动”功能，实际上就是让孩子可选择和智能体Agent实时视频互动，并结合硬件传感器进行多模态的输入。

　　正如参加了本次WAIC的诺贝尔物理学奖得主、有“人工智能教父”之称的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）所说，AI技术正以前所未有的速度重塑就业市场，但好在部分岗位在短期内仍具备较强的替代性。

　　Agent不是人，它也不需要成为人。真正有价值的方向，是让它在该出现的地方，合理地“出场”。