文章指出AI Agent已从执行工具进化为具备自我学习能力的系统，在代码编写、客户服务和营销领域显著提升效率。未来个人角色将转变为"Agent Boss"，管理和协调多智能体团队。企业可通过影子AI或CEO挂帅方式推进应用，商业模式正从按Token收费转向按结果付费。开发者需紧跟技术进展，将Agent整合进工作流，关注投入产出比。
近期参加了一些AI活动，也跟业内的朋友们聊了很多，把最近对于Agent的观察和思考做了梳理，趁着热乎劲儿，跟友友们同步一下几个比较核心的结论。
回想一下，年初的时候我们还在讨论2025 年将是 AI Agent 的落地元年，这啊那的。
转眼一年过去了，看着各行各业的数据，我挺感慨的：这个预测，稳了。
01 Agent 不只是执行，更是“进化”
之前我们说 Agent，老生常谈的公式是：规划 + 记忆 + 工具 + 执行。
但经过这段时间的观察，我觉得这个公式得升级了。我给它加了一个核心变量——Feedback（反馈）。
什么意思呢？以前的 Agent 像个听话的执行者，你让干啥干啥。但现在的 Agent，它能在不断的行动中，根据反馈去学习经验。它开始具备“自我进化”的能力了。
这就好比你带一个实习生，以前他只会照章办事，但是经过一年的成长，现在能从每次实际工作中总结教训，越干越顺手。这就是“学习型 Agent”的雏形。
（其实当下已经有Agentic RL相关的实践内容了，能构建能自主学习的Agent，有需要的友友可以点个赞后台踢踢～）
02 到底谁在用？现在效果如何？
大家最关心的肯定是：这玩意儿真能降本增效吗？
我在现场归纳了三类已经见到实效的场景，用数据说话：
- 第一类：内部提效（比如写代码） 这个最夸张。在腾讯，可能 90% 以上的程序员每天都在用 Coding 工具。50% 的新代码甚至直接由 AI 生成。结果呢？千行代码的 Bug 率降低了 30%
- 第二类：客户服务（填表、客服） 以前企业建一个知识库，得30个人天，手工整理那一堆手册。现在基本都一键导入，大模型自动生成问答，5人天搞定。效率提升了 83%。CB Insights 有个报告说，未来 12 个月，82% 的企业都要上这种 Agent 客服。
- 第三类：搞钱增长（营销） 比如多模态广告素材生成，一键生成商用级别的广告片。这直接关系到点击率和转化，那是实打实的业务增长。
03 每个人都将成为“Agent Boss”
在这个趋势下，企业的组织形态也在变。
大家发现没？现在很多公司有两种搞法： 一种是 Shadow AI（影子 AI），就是员工自己偷偷用，自下而上地倒逼效率提升； 一种是 CEO 挂帅，自上而下地买平台、买服务（比如腾讯的 ADP 平台），为了规模化管理和数据安全。
但更有意思的是对我们个人的影响。
以前，我们都是 Pilot（飞行员），手握操纵杆，AI 只是副驾驶。 未来，随着 Agent 能力变强，我们都会变成 Agent Boss。
你需要做的不再是亲自开飞机，而是领导一堆智能体。你给它们定目标、派任务、做校准、担责任。你的核心能力，将变成“如何管理和协同你的硅基员工”。
这甚至会催生出 Multi-Agent（多智能体协作）。比如你入住一家酒店，你喊一声要瓶水，这就触发了一个“调度 Agent”，它去指挥“送物 Agent”，送物 Agent 再去跟电梯系统、CRM 系统打交道，最后把水送到你房间门口
这如果都不叫未来，但未来已来
04 Agent商业模式还能怎么玩？
最后，聊点儿实际的建议。
现在的 Agent 基础设施还在补课阶段——支付系统、协作协议（MCP, A2A）、监控系统（这 Agent 到底靠不靠谱？）等等，都还得完善。
对于企业和个人来说，现在怎么保持不掉队？我觉得就三点：
- 盯着技术进展，别闭门造车。
- 上手去试，把它整合进你的工作流。
- 死磕 ROI（投入产出比）。
特别是第三点。现在商业模式也在变，像 Sierra 这种公司已经开始推行“按结果付费”了——AI 客服解决了问题才收钱，转人工就不收钱。
这比按 Token 收费合理多了，也倒逼技术必须真正解决问题。
今天的分享大概就这么多，虽然短，但都是干货。
Agent 的发展太快了，咱们得时刻保持 update。关于 Agent，你们还有什么想聊的？评论区见！
最后
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