過去十年中，國內(nèi)誕生了上千萬款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，直到現(xiàn)在還月活過億的，只有44款。其中有9個誕生在過去十年，其中一半多屬于字節(jié)跳動，兩個屬于騰訊[1]。

之前，幾乎沒人能撼動字節(jié)在To C產(chǎn)品中的“統(tǒng)治”地位。而在2025年春節(jié)，DeepSeek成為了歷史上第一款，沒花營銷費用，上線一個月下載量就破億的應(yīng)用軟件。

這之前，字節(jié)剛剛經(jīng)歷豆包月投放消耗超1億元的傳言風(fēng)波。在這場無硝煙的戰(zhàn)斗中，深度求索公司[2]打破了持續(xù)十年的知名大廠“統(tǒng)治”的局面，為從業(yè)者們帶來了信心。

但在巨頭鼎立的基礎(chǔ)模型領(lǐng)域，已再無法容納新的創(chuàng)業(yè)公司進來。

AI要繼續(xù)發(fā)展，市場需要新故事。

硝煙散盡處，萬物始新生。DeepSeek帶來的大模型推理能力的進步，推動了以Manus為代表的AI Agent的發(fā)展。推理能力的提升，意味著大模型可以更深層次理解用戶的意圖，提升決策和生成內(nèi)容的精準(zhǔn)度。據(jù)公開數(shù)據(jù)，Manus發(fā)布僅2天，預(yù)約人數(shù)就超過了120萬，而后一度增長到260萬。如果不是Manus運行單次任務(wù)要消耗2美元的成本，這個數(shù)字還會繼續(xù)攀升。

Manus驗證了市場對Agent的熱情。繼Manus之后，百度心響、Genspark、Fellou、Coze空間等競品不斷涌現(xiàn)，AI Agent成為了公司們認(rèn)定的下一個方向。

Agent成為2025年各家都在競爭的風(fēng)口。

目前的Agent都有響應(yīng)速度慢、容易出幻覺、純文本交互不友好等不足。但瑕不掩瑜的是：Agent不僅有聰慧的大模型“大腦”，可以自主執(zhí)行任務(wù)，提高效率；還可以幫助大模型“長出手和腳”，去探索世界，甚至產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，通過工程技術(shù)讓模型具備持續(xù)反思和學(xué)習(xí)的能力——這正是現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)所無法實現(xiàn)的。

另一方面，市場也用真金白銀投票：Manus已在4月完成7500萬美元融資，估值暴漲五倍。同時行業(yè)巨頭紛紛發(fā)聲，OpenAI的CEO Sam Altman表示，2025年，Agent將加入勞動力大軍；微軟CEO Satya Nadella預(yù)測Agent將取代某些知識性工作。

當(dāng)科技巨頭與資本市場共同押注Agent未來，《職場Bonus》特邀《智能體時代》作者劉志毅深度解析：智能體是什么？智能體時代，人類的工作疆界將如何重構(gòu)？在智能體接管重復(fù)性勞動的明天，人的核心價值又將如何變化？

劉志毅，中國人工智能領(lǐng)軍科學(xué)家，現(xiàn)任上海交通大學(xué)清源研究院研究員，同時擔(dān)任某上市公司人工智能首席科學(xué)家職位。十余年來，他一直在AI領(lǐng)域進行深入研究和實踐，曾在百度、商湯等AI企業(yè)工作，主要研究智能計算、空間智能以及超級人工智能對齊等方向，獲得福布斯中國2024年評選的“人工智能十大影響力人物”。同時，著有《智能的啟蒙》《具身智能》以及《數(shù)字經(jīng)濟學(xué)》等多本學(xué)術(shù)專著和通識科普書籍。

“當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化的思維成為常態(tài)時，非標(biāo)準(zhǔn)化的內(nèi)容呈現(xiàn)出更高的稀缺性?！眲⒅疽阏J(rèn)為，對于即將到來的Agent時代，非標(biāo)準(zhǔn)化的——如更多元、更復(fù)合、更非典型的——這些職業(yè)特質(zhì)，將成為人類區(qū)別于人工智能的核心競爭優(yōu)勢。

[1] 數(shù)據(jù)來源：《大廠產(chǎn)品范式被動搖，創(chuàng)業(yè)的可能性回歸》

[2] 深度求索（DeepSeek）是DeepSeek母公司，全稱“杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司”，成立于2023年7月17日，由知名量化資管巨頭幻方量化創(chuàng)立。公司總部位于浙江省杭州市。

Agent是什么，Agent時代人的價值？╱ 一
Agent會給職場帶來一個怎樣的未來？ ╱ 二

Agent是什么，Agent時代人的價值？

職場Bonus：為什么說DeepSeek開啟智能體新紀(jì)元？

劉志毅：Agent不是新的概念，其理論框架最早由Marvin Minsky在1986年出版的《思維的社會》中系統(tǒng)提出。當(dāng)然，隨著時代的進步，智能體概念在現(xiàn)在也有了新的定義。我們現(xiàn)在狹義上定義的智能體，是在大模型的基礎(chǔ)之上，Agent能夠自主形成規(guī)劃、工具調(diào)用和多模態(tài)能力的工具。也是將AI的能力從被動響應(yīng)，升級為主動執(zhí)行的技術(shù)邏輯。

而現(xiàn)在我們在討論智能體的時候通常會討論DeepSeek，或者是整個大模型時代。因為目前來說，判斷人工智能發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)，有兩種邏輯：第一，是大模型從被動的工具，變成主動執(zhí)行的系統(tǒng)，從被動到主動的一個過程；另一個是大模型和人的協(xié)作，模型能力最開始可能不如人，到慢慢趕超多數(shù)人，這個模型的智能水平是在上升的。DeepSeek恰好是推動這些環(huán)節(jié)的一環(huán)。

職場Bonus：智能體和數(shù)字人是什么樣的關(guān)系？目前來說，智能體到達能和具身智能結(jié)合的時機了嗎？

劉志毅：數(shù)字人更強調(diào)的是一種多模態(tài)視覺技術(shù)，從2015年到2022年，市場上已經(jīng)有很多數(shù)字人涌現(xiàn)了，數(shù)字人也有比較成熟的應(yīng)用。而智能體實際上是一個更底層的技術(shù)能力?？梢岳斫鉃椋悄荏w的技術(shù)發(fā)展，可能會推動數(shù)字人，或是其他軟件工程方面的自動化。

職場Bonus：Manus之后短短兩個月，我們看到了百度心響、360、Genspark、Fellou、Coze空間等競品涌現(xiàn)，但真正開放應(yīng)用的仍甚少。智能體的發(fā)展主要依靠什么，目前的卡點在哪里？

劉志毅：智能體進行規(guī)劃、決策，依賴的是大模型“大腦”，也就是依賴于基礎(chǔ)模型的進步。基礎(chǔ)模型能力越強，智能體在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時，自動化、泛化能力就越強。而這件事情的突破，就是在春節(jié)前Kimi1.5、DeepSeek帶來的推理能力的提升。

智能體的另一個核心難點在于，長期緊密的動態(tài)檢索和模態(tài)關(guān)聯(lián)。拿一個醫(yī)療智能體來舉例，我們希望它在診斷的時候，能記住患者的病癥，并根據(jù)病癥能進行檢索，從而進行一系列工作，而不是它的診斷，或者是行動充滿了幻覺。

職場Bonus：您現(xiàn)在看到智能體具體能做的相對成熟一些的場景都有哪些？

劉志毅：目前來說，多智能體協(xié)同框架還沒有開始收斂，所以更多是進行垂類場景的嘗試。比如智能客服，現(xiàn)在有很多大的廠商已經(jīng)開始大規(guī)模使用智能體客服；還有金融領(lǐng)域的智能投顧、智能投研，都有嘗試用智能體來做；醫(yī)療方面也有做智能體醫(yī)生，來做輔助診療。

職場Bonus：目前市面上，每家做智能體的公司思路可能都不太一樣，總的來說有沒有分成一些不同的流派？

劉志毅：我交流過的公司大概分為兩類。一類是“技術(shù)”，一類是“場景”。

技術(shù)一類提供的是技術(shù)框架，采用他們的技術(shù)框架可以降低智能體的使用成本。這些公司力圖使智能體的這套框架，變成其他公司都能去應(yīng)用AI的標(biāo)準(zhǔn)化工具。Manus公開過其執(zhí)行單次任務(wù)的成本約為2美元，主要源于其依賴Anthropic的Claude 3.5模型API及高算力消耗（單次任務(wù)Token量達百萬級）。

另一類就是剛剛提到的，那些在外賣、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域做垂直應(yīng)用的公司。

還有一種是大家可能不太會關(guān)注到的一類公司，它們做的是開放協(xié)議。拿大家最常用的社交軟件來舉例，它自己沒有做外賣的功能，那它可以做一套開放協(xié)議，用戶可以在自己的界面上調(diào)用第三方外賣平臺，去實現(xiàn)這個軟件沒有的點外賣的功能，有點類似于蘋果的Apple Intelligence。

職場Bonus：什么技術(shù)、商業(yè)化的突破可能會意味著著智能體市場迎來終局？

劉志毅：一個是剛剛說到的跨組織的智能體協(xié)同能力的提升。這會使得多智能體的分層架構(gòu)能收斂出一個統(tǒng)一的技術(shù)框架，標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)工具就會形成。

第二，是智能體與物理世界的交互能力的提升。就像英偉達所研發(fā)的Omniverse物理仿真平臺，以及相關(guān)的世界模型生成技術(shù)，如果能夠發(fā)展到成熟并得以實際應(yīng)用的階段，那么在運行智能領(lǐng)域，也將會成為一個關(guān)鍵的技術(shù)突破節(jié)點。

第三，也有開源生態(tài)的成熟。DeepSeek推出的R1，其實算是一個基于模型開源成果的典型標(biāo)志，接下來基于智能體的開源生態(tài)的技術(shù)框架的成熟，也會帶來市場規(guī)模的十倍、百倍的增長。

Agent會給職場帶來一個怎樣的未來？

職場Bonus：未來有哪些工作，可能會跟智能體產(chǎn)生一些強協(xié)同的關(guān)系？

劉志毅：可以從兩方面理解。一方面，人們常認(rèn)為AI會替代重復(fù)性高、創(chuàng)造力弱的工作，但實際更多是人與AI協(xié)同替代原有工作模式。我們之前在港大交流時同學(xué)做的一個實驗發(fā)現(xiàn)，懂AI的會計、律師等能更高效完成工作。所以，個人工作價值可能被懂AI的同事取代，而非AI直接替代工作。

另一方面，從管理者視角，企業(yè)希望借智能體集群提升生產(chǎn)效率、推動組織變革。這使中層管理者轉(zhuǎn)型為“認(rèn)知架構(gòu)師”，包括系統(tǒng)思維、人機協(xié)同思維，以及通過AI工具優(yōu)化目標(biāo)管理和團隊協(xié)作。如同蒸汽機沖擊工匠體系，智能體時代將催生 “超級個體” 與智能體集群模式，出現(xiàn)AI訓(xùn)練師等新職業(yè)。

職場Bonus：你覺得會不會有哪些行業(yè)會先被智能體深度改造，或者洗牌的？

劉志毅：我們可以看到醫(yī)療、金融、制造、教育行業(yè)，都已經(jīng)在做一些深入的創(chuàng)新了。包括智能政府，例如深圳福田區(qū)部署70個基于DeepSeek大模型的“AI數(shù)智員工”，覆蓋公文處理、民生服務(wù)等240個場景，一次解答精準(zhǔn)率近90%。

職場Bonus：你認(rèn)為Agent能給哪些行業(yè)帶來紅利呢？

劉志毅：我個人比較看好兩個領(lǐng)域。第一個是文旅行業(yè)，因為它涉及到最多的模態(tài)。比如說故宮或者是水立方這些場館的AI化的一些工作，還有數(shù)字導(dǎo)游。

第二個是房產(chǎn)相關(guān)，但不是傳統(tǒng)的賣房的場景。很多產(chǎn)業(yè)地產(chǎn)通過Agent，管理自己的招商，還有租房市場的智能助手。

職場Bonus：現(xiàn)在企業(yè)會不會因為智能體的發(fā)展，在用人的選拔招人的上面對人才也有不同的要求？

劉志毅：Agent的發(fā)展會帶來人們對AI技術(shù)的看法和視角的轉(zhuǎn)變。AI從工具，變成了能和你工作協(xié)同的“同事”，人們會更多思考如何與智能體結(jié)合。甚至?xí)枰擞幸欢ǖ拈_發(fā)，或是二次改造能力，讓智能體更好配合工作。

另一方面，管理者的角色也會變化。之前管理的是人，智能體發(fā)展之后管理的是智能企業(yè)和人。

職場Bonus：你會覺得國內(nèi)AI Agent的市場會比SaaS大嗎？

劉志毅：至少在國內(nèi)市場來說，是有可能變得很大的。因為Agent沒那么成熟，留給市場的發(fā)展空間還很大，在共識未達成的情況下，很有可能會創(chuàng)造一個新的增量市場。

職場Bonus：對臨近高考畢業(yè)季的學(xué)生而言，想入行人工智能，本碩比較建議讀什么專業(yè)？

劉志毅：首先若以成為AI科學(xué)家為目標(biāo)，建議本科選擇人工智能、計算機或應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法與機器學(xué)核心課程；后續(xù)攻讀博士學(xué)位（頂級AI機構(gòu)研究員92%為博士），聚焦神經(jīng)符號系統(tǒng)、強化學(xué)習(xí)等前沿方向，并發(fā)表頂會論文。但現(xiàn)在AI處于日新月異的發(fā)展階段，需要大量的復(fù)合型人才。所以可以在本科計算機的基礎(chǔ)上，學(xué)影視特效、音樂創(chuàng)作、金融等等自己感興趣的其他領(lǐng)域。

但不得不否認(rèn)一點，我們看到AI技術(shù)發(fā)展以來，很多創(chuàng)新都是來自于企業(yè)的。所以也不建議學(xué)生們在學(xué)校里待太久。像國內(nèi)來說，本科畢業(yè)的學(xué)生已經(jīng)是被“過度教育”了的。這個時候?qū)W生可以去市場上先看看機會，建議先實踐一段時間再繼續(xù)進修。

書并不一定要一次性讀完。

職場Bonus：自己讀書時有對職業(yè)進行規(guī)劃嗎？

劉志毅：從學(xué)校畢業(yè)后，我曾對自己的職業(yè)路徑抱有清晰的期待：從研究員起步，逐步晉升為項目負(fù)責(zé)人，再到技術(shù)總監(jiān)，甚至更高層管理者。然而，現(xiàn)實往往不會完全按照規(guī)劃發(fā)展——行業(yè)變革、公司調(diào)整、個人際遇，都可能讓原本的路徑出現(xiàn)轉(zhuǎn)折。

職業(yè)生涯并非一條筆直上升的直線，而更像是一條充滿未知的探索之路。市場環(huán)境的變化、技術(shù)方向的迭代，甚至一次意外的項目失敗，都可能讓過去的積累面臨挑戰(zhàn)。但這并不意味著職業(yè)價值的“否定”，而是成長的一部分。

真正的職業(yè)韌性，不在于能否完全按照計劃前進，而在于如何適應(yīng)變化、調(diào)整方向，并在新的機會中重新定位自己。無論是轉(zhuǎn)向新的技術(shù)領(lǐng)域，還是從技術(shù)轉(zhuǎn)向管理、創(chuàng)業(yè)或跨行業(yè)結(jié)合，職業(yè)發(fā)展的可能性遠(yuǎn)比最初的規(guī)劃更豐富。關(guān)鍵在于保持持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，并在變化中找到自己的獨特價值。

現(xiàn)在的職場體系傾向于讓員工變得更加職業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化，但標(biāo)準(zhǔn)化不就是AI最擅長的東西嗎？所以我認(rèn)為現(xiàn)階段的人們，反而要自己努力，把自己變成一個非標(biāo)準(zhǔn)化的人才。

職場Bonus：覺得自己是處于時代紅利上的人嗎？怎么看待時代紅利這個概念？

劉志毅：我也經(jīng)常收到來自學(xué)生、同事們的職場焦慮，現(xiàn)在很多人認(rèn)為自己是沒有吃到“時代紅利”的那波人，而變得容易忽略別人的努力，自己想要“躺平”。我很理解大家目前面臨的壓力。

但其實，每個時代都有不同的紅利。人能在所有人都比較卷的社會常態(tài)下，可以看到時代的紅利，并且找清自己的定位，發(fā)現(xiàn)社會、發(fā)現(xiàn)自己是更重要的。

并且我一直在說“終身學(xué)習(xí)”的概念。因為這個時代最好的一點是，人可以不在被一些固有的方式去衡量，這是一個更追求有實力的個性的時代。而追求個性的過程中，實力的提升是要靠個人持續(xù)不斷的學(xué)習(xí)和探索，保持信心和耐心。

職場Bonus：能否介紹一下你的著作《智能體時代》？另外再推薦幾本幫助公眾理解智能體技術(shù)及趨勢的書籍或研究報告吧。

劉志毅：《智能體時代》一書想要探討的，是智能體趨勢之下，個體能夠做的一些事。讀者不需要對技術(shù)理解特別深，書中內(nèi)容更多是從人文角度去看“技術(shù)是如何影響個人和時代的”，以及怎么樣去成為一個“能在新技術(shù)變化周期中落足的人”。

關(guān)于推薦的書籍，一本是Stuart Russell寫的《人工智能：一種現(xiàn)代方法》。作者用一種現(xiàn)代的視角去解讀了人工智能和智能體的邏輯，可以幫助讀者理解智能體的基礎(chǔ)邏輯。還有一本推薦李航的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》，系統(tǒng)講解支持向量機、決策樹等統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，是理解機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法的經(jīng)典教材。

撰文|陳佳惠

編輯|陳桐

排版|段春燕

封面圖|Maksym Mazur (Unsplash)