从通用大模型到行业大模型，人工智能的新风口开始吹到了AI智能体(AI Agent)，AI开始从“神坛”走向“人间”。
近日，多个科技巨子都带来了以“智能体”为代表的AI运用，蚂蚁集团发布了三款AI新品并推出独立AI原生App“支小宝”，同时启动支付宝智能体生态共建操持，推出智能体开拓平台“百宝箱”；
腾讯元宝品牌智能体专区正式上线，首批约请了11家互助伙伴入驻，包括同程、微盟、华润三九等，共同打造佳构AI智能体运用生态；OpenAI 也被曝操持在今年秋日推出代号“草莓”的全新 AI，对进一步打造智能体具有主要意义。
科技巨子的新动作彷佛都在通报一个旗子暗记，那便是在AI商业化的过程中，做事于普通大众的“智能体”正在成为行业普遍看好的运用方向。
在智能体加速落地确当下，环绕“运用”的竞争也将变得更加激烈，不同企业该如何卡位竞争？想要打造智能体的“超级生态”，大家还须要往哪个方向努力？
01 科技巨子卷向“智能体”
随着 ChatGPT的爆火，“智能体”观点开始引起行业的广泛关注，它就像曾经存在于科幻片中的智能助手，可以根据人类的指令来实行任务，并通过搜索、剖析、调研实现自主理解，终极不断优化反馈内容。
但AI的发展并不能一挥而就，在过去一年，各大科技企业先是环绕通用大模型进行了一场争分夺秒的较劲，目前为止，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。
但在“百模大战”之后，科技企业都开始面临同一个困境，那便是通用大模型要找到适宜自己的运用处景，实在并没有那么随意马虎，随着同质化运用不断增多，乃至还有点“鸡肋”。
于是，各大科技企业开始加快对智能体的探索。去年，比尔盖茨谈到了对人工智能的展望，他提到智能体会改变每个人与电脑互动的办法未来人们将不再须要为不同的任务利用不同的运用程序，只需通过自然措辞见告设备想要做什么。
百度董事长李彦宏也在今年的公开场合中多次提到“智能体”，他表示智能体是天生式AI的未来趋势，不仅能对话，还具备反思和方案能力。
从通用大模型到行业大模型，科技企业都试图用大模型能力来赋能行业和场景，但要精准洞察企业和用户的需求并不随意马虎，一欠妥心就会变成“为创新而创新”。
但“智能体”的涌现意味着科技企业开始“太阿倒持”，不再聚焦于如何挖掘需求，而是用AI强化用户需求，让他们自己提出需求，再办理需求。
目前，智能体已在教诲、金融、医疗等多个行业实现落地。扎克伯格曾预言，未来智能体或达到数十亿，终极数量可能超过人类。
不过，海内智能体领域虽然玩家浩瀚，但科技企业间的竞争却是目标明确——大厂抢生态，小厂抢运用。
一方面，百度、阿里、腾讯、字节跳动等大厂均推出了一站式智能体开拓平台，比如阿里的 “芝士饼AI”、字节跳动的“口子”、百度文心智能体平台等。
由于互联网大厂在用户规模、场景矩阵有较深厚的积累，能够借助自身在内容生态等领域的上风，为智能体的开拓和变现供应渠道，进一步丰富智能体的发展生态。
日前，百度发布了首个智能体同盟办理方案，其表示已经跑通了智能体生态的闭环，能够实现智能体分发+变现一体化办理方案。
据百度董事长李彦宏表示，百度文心智能体平台已经吸引了 10 万家企业、60 万名开拓者，目前，已有18%搜索结果由AI天生，智能体的日均分发量已经打破了1000万大关。
另一方面，以智谱AI、面壁智能等为代表的大模型创企，则将目标聚焦于垂直场景的智能体运用。
比如面向C端市场的月之暗面，推出了善于多措辞对话、长文本处理的Kimi；面向B端市场的面壁智能瞄准手机、汽车等智能终端推出MiniCPM；针对金融行业打造智能体开拓平台的深擎科技等。
从实际运用层面来看，C端智能体大多以智能助手定位为主，常日具有对话式做事、个性化做事等功能；B端智能体则须要供应更为专业和定制化的做事，包括集成数据标注、模型微调等，以知足企业在运营、管理、生产等方面的特定需求。
目前，也有部分大模型创企考试测验打造智能体商店或平台，Kimi在今年5月上线了Kimi+智能体商店，旗下有20多个由官方供应的智能体；钉钉则发布了AI助理市场，用户可以根据自己的想法和需求打造智能体，仅一个月就有700多个AI助理上架。
不过，相较于互联网大厂而言，大模型创企旗下的智能体商店或平台，更多还是聚焦于平台自身更熟习的运用处景，通过智能体得到更多用户数据反馈，同时吸引更多新增流量，实质上还是为了帮助大模型探求商业变现的路径。
以是，如果说智能体会成为AI时期的网站，大量智能体将会形成新的AI生态，那么这种“超级生态”大概率还是会在互联网大厂中“着花萌芽”。
互联网大厂凭借多年来的积累和布局，不仅拥有强大的流量，还具备了丰富的生态矩阵，以及广泛的场景布局，可以为智能体供应强大的数据支持和运用处景，加速智能体的市场推广和用户接管度，终极形成一个更加智能、互联、高效的超级生态。
02 蚂蚁抢先闯入“生态大战”
因此，互联网大厂们也把目光聚焦于智能体生态培植。比如蚂蚁集团近日推出了AI 生活管家“支小宝”，主打做事型AI原生运用；AI 金融管家“蚂小财”；AI 康健管家三款AI新品，以及智能体开拓平台支付宝“百宝箱”。
移动互联网时期，用户需求由各种APP和小程序承载，各科技企业依赖开拓运用来盈利，但从APP逐渐“轻量化”迭代至小程序这点可以看出，用户实在并不须要那么多APP，乃至说厌倦被APP绑架的生活。
随着AI行业的不断发展，未来一定会涌现更自然的人机交互办法，智能体将会充当中间的沟通桥梁，App将解构成颗粒度更小的做事，由智能体担当智能耦合的角色，在这样的背景下，智能体将有望成为新的流量入口，以是，提前布局智能体，对大厂的商业生态非常主要。
以蚂蚁旗下的AI运用为例，其背靠支付宝生态而生，但它们的AI能力也能进一步赋能蚂蚁构建更全面的智能体生态，两者的结合将会是“1+1＞2”。
一则，以支付宝为核心的AI运器具有更强的场景分发能力。支付宝在出行、政务、医疗、理财等场景均做事亿级用户，数据显示，有6亿用户用支付宝看病就医，有5亿用户用支付宝日常出行，这些都将成为蚂蚁智能体的落地场景，以及弘大的用户流量根本。
以“支小宝”为例，其打通了支付宝的数字生活生态，用户可以通过对话“支小宝”，实现快速订票、点餐、打车、查询附近吃喝玩乐等，推动AI真正走入人们的生活。
二则，蚂蚁为旗下的智能体生态供应了足够的算力支持。近日，蚂蚁公布了其自研的百灵大模型最新研发进展，可以直接理解并演习音频、视频、图、文等多模态数据，并通过多模态模型实现ACT技能，让智能体具备一定方案实行能力。
在业界共识中，原生多模态被认为是通往AGI的必经之路，能够使AI更好地理解人类天下的繁芜信息，也让AI落地运用时更符合人类的交互习气。
三则，发挥蚂蚁集团的高效连接能力，让智能体连接真实的商业做事。蚂蚁旗下的数字金融业务可以说是千行百业的“毛细血管”，本身就有成熟的商业机制和商业闭环，智能体可以借助这些管道走向实体商业，知足个性化、深度定制化的场景和生态需求。
当然，目前具备场景、算力、连接能力的互联网大厂，并不但有蚂蚁一家，乃至可以说各家有各家的上风。
比如百度善于搜索，也离流量入口更近，李彦宏就曾表示，搜索是智能体分发的最大入口；字节近年也在积极布局本地生活、金融等领域，同时凭借内容上风吸引了大量的用户流量。
因此，新一轮的智能体争夺战，虽然从流量入口开始，但终极磨练的却是企业的生态运营能力，企业前端要有足够的场景化牵引力，内部要有流畅的场景折衷能力，外部要有创新的模式，以及供应持续优化的用户体验，才是智能体时期精良的“流量入口”。
03 落地随意马虎，爆款难出
虽然，科技企业都在努力成为智能体时期的“APP STORE”，但“超级运用”依然主要，其能为大厂背后的智能体生态带来更丰富的流量代价。
只是目前来看，智能体落地随意马虎，但要出爆款却很难，要让智能体真正“用起来”，并实现商业变现，成为企业开拓智能体的主要寻衅。
从B端层面来看，近年金融、医疗等垂直领域，都有一大批智能体运用落地，比如在金融领域，智能体可以卖力财富管理、风险评估等业务；在医疗领域，智能体则能用于智能诊疗、影像判断方面。
但在商业模式的探索上，还存在不少难题。一是医疗、金融领域的容错率极低， 大模型的准确性成为金融行业采取天生式AI的主要堵点。
二是垂直智能体与大模型的商业逻辑并不相同，前者是聚焦垂直行业，办理问题；后者则是创造需求，引来流量。不同的商业逻辑导致垂直行业智能体发展每每随意马虎受到场景限定，很难从细分市场走向通用市场，盈利前景也有很大不愿定性。
在C端层面，目前智能体的功能还比较单一，只管部分智能体在特定场景下展现了一定实用性，但仍因此措辞模型的运用为主，一欠妥心就会沦为“谈天机器人”，与传统的app或小程序比较并未展现出压倒性的上风。
当前的智能体还须要持续提升“思考和理解”能力，在内容深度和互动质量等方面做出本色性打破，才能知足更多元化、高哀求的场景领悟需求。
因此，只管当前智能体的创建门槛很低，一个用户乃至一天就可以创建几十个，但它目前还代替不了传统运用市场。
或许，“超级运用”还在酝酿当中，但要长出“花”来，好的土壤也是必不可少的。当前大厂们都在积极打造智能体生态，个中一个缘故原由便是探索智能体生态的商业闭环，打通技能赋能、场景运用、流量分发几个环节，智能体才能找到商业化的可能，“钱景”一定是进一步孵化智能体生态的主要条件。
随着智能体生态的进一步丰富，智能体将具备更好的协作能力，毕竟单个智能体的理解、天生、逻辑和影象等根本能力始终有一定的“天花板”，将智能体投入到场景协作中，它们才有望进一步“进化”。
从这一点来看，或许蚂蚁旗下的几款AI运用不一定是市场上最“顶尖”的，但能够率先投入到场景中来“实践”，就已经意味着它们具有更大的进化空间。
当前，中国智能体市场正处于快速发展阶段，不同类企业的参与为市场注入了更多活力，但大模型能力何时能够再提升一步，让“智能体”真正具有想象力和创造力，恐怕还是要“实践出真知”。