当前Agent赛道：热度之下隐现落地难题，如何破局？

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文章摘要

头部玩家正在分化、走向两条不同的路。当前，Agent已成为AI应用最具爆发性的方向之一，资本、企业和厂商纷纷入局。IDC预测，2028年中国企业级Agent应用市场规模将达270亿美元。然而，Agent的落地仍面临技术限制和实际应用难题，如任务执行效率低、模型选择困难、场景不收敛等。厂商们根据自身优势采取了不同策略：全栈AI服务商如阿里云、谷歌云依托基础设施全面布局；垂直领域专家如Cursor、Harvey聚焦细分市场；而OpenAI等则通过生态合作实现强强联合。

在技术层面，Agent的能力受限于大语言模型、记忆系统和任务规划等核心组件，模型幻觉、多模态整合等问题亟待解决。企业落地过程中，系统融合和多Agent协同成为主要挑战。例如，多Agent协同可能导致决策链路过长，通信和鉴权问题也增加了复杂性。此外，不同类型企业对Agent的需求差异显著：中小企业关注部署问题，AI原生企业需要解决运维难题，而科技驱动的大企业则更注重数据清洗和API封装等技术细节。

Agent的颠覆式行业变革仍在酝酿中。目前，消费电子行业率先完成Agent落地，但传统行业如畜牧也在逐步推进。应用场景主要分为三类：多模态内容处理、交互类场景（如智能客服）以及智能巡检和风控。然而，技术瓶颈和非技术卡点（如场景不收敛、模型选用困惑）仍是阻碍Agent大规模落地的关键因素。

为突破困境，厂商和企业需共同努力。技术革新是核心方向，包括提升模型能力、开发范式的演进（如自主规划和多轮反思），以及解决系统融合问题。MCP协议和A2A协议的应用为跨系统、跨Agent协作提供了可能。阿里云百炼平台通过A2A协议实现了Agent间的灵活调度，生态内部的高德、淘宝等业务也逐步转化为Agent形态，构建开放的Agent Store生态。此外，行业know-how同样重要，企业需结合业务需求与Agent技术形态，优化成本和效果。阿里云推出的百炼创客计划和AI实训营旨在分享实践经验，推动行业协作。

Agent的落地不仅是技术问题，更是行业协作和生态构建的过程。云厂商作为“基建者”，正与企业携手探索AI时代的解决方案，共同拨开技术迷雾。未来，Agent的发展将依赖于持续的技术突破、行业经验的积累以及全行业的共同努力。