在2024年的技術舞臺上，Agent的崛起成為了不可忽視的現象，這不僅標志著技術的飛速發展，也預示著大模型神話的初步褪色。曾經被光環籠罩的大模型，如今正逐漸顯露出其作為底層基礎設施的本質，而非直接面向市場的成熟產品。
業內專家指出，2023年業界對大模型的熱情高漲，眾多企業和個人紛紛投入資源訓練自己的大模型。然而，當這些大模型問世后，如何有效利用它們成為了一個難題。大模型更像是一種基礎資源，如水電煤一般，需要進一步的開發和整合才能轉化為實際的生產力。
Agent正是在這一背景下應運而生，它扮演著連接大模型與實際應用場景的關鍵角色。如果說大模型的爆發是前年的主題，那么去年的關鍵詞則是大模型的落地應用。Agent的出現，讓行業看到了大模型從理論走向實踐的路徑。
Agent不僅讓云端的大模型更加接地氣，還催生了“大模型+Agent”這一新的To B風尚。LinkAI的聯合創始人兼COO蘇晨星對此深有感觸，他回憶道，大約在2023年年中，市場上從事Agent工具開發的企業寥寥無幾，而他們正是其中之一。然而，到了下半年，這一領域迅速升溫，甚至出現了供過于求的趨勢。
據企查查數據顯示，近一兩年間，智能體相關的新成立企業數量已超過200家。這一市場的混亂與不確定性也隨之顯現，玩家身份復雜多樣，包括大廠、AI新興企業以及創業公司等。在沒有統一標準的情況下，Agent的價格體系尤為混亂，客單價從數千元到上千萬元不等。
從供需關系來看，Agent市場呈現出明顯的分層特征。頂層由百度、阿里、騰訊等大廠占據，他們擁有完善的云和模型基礎設施，能夠承接大型政企項目；第二層則是科大訊飛等廠商，他們雖然基建相對完善，但在面對超大政企客戶時稍顯力不從心；第三層是瀾碼、實在智能等新興Agent公司，他們主要服務于中小企業客戶；最底層則是個人開發者，通過簡單的工具滿足一些基本需求。
與大模型的明確標價不同，Agent的價格體系顯得尤為復雜。蘇晨星解釋說，這主要是由于Agent的應用場景和客戶需求各不相同，從個人開發者的零散單子到政企客戶的大額訂單，價格差異巨大。同時，他還指出，Agent的決策鏈路也影響著客單價，自上而下（政企客戶）和自下而上（中小企業）的決策方式導致了不同的預算水平和采購策略。
盡管Agent市場看似混亂，但其中的機遇仍然巨大。與AI四小龍的CV時代相比，大模型讓To B業務的日子變得更加好過，項目平均客單價從幾十萬提升到了幾百萬。Agent的引入解決了CV時代B端交付難的痛點，通過“大模型+小模型”的組合方式，以低代碼項目的形式快速搭建應用供客戶使用。
然而，隨著時間的推移，所謂的“大單”也變得越來越少。有業內人士透露，早期智譜等公司在To B項目中輕松報價千萬以上，但如今已難以達到這一水平。這主要是因為大單市場競爭具有隱性門檻，誰的基建越完善、服務體系越成熟，誰就越有競爭力，而最后的勝者往往鎖定在大廠之間。
在大廠之下，第三梯隊的Agent應用和服務企業仍然擁有廣闊的市場空間。LinkAI就是其中的佼佼者之一，他們通過提供標準化的SaaS產品和客制化服務，快速形成了商業化收入。同時，他們還與大廠建立了合作關系，通過上架云平臺或合作To B項目等方式拓展業務。
然而，Agent市場的未來并非一片坦途。最大的不確定性來自大廠之間的競爭以及新興企業的崛起。例如，字節火山引擎推出的HiAgent就是一款面向企業開發大模型應用和Agent的產品，它直接瞄準了企業客戶市場，與市面上的創業公司形成了競爭關系。
盡管如此，Agent作為連接大模型與實際應用場景的關鍵橋梁，其重要性不言而喻。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，Agent市場有望迎來更加廣闊的發展前景。
