AI不仅仅是一个大模型？为什么Agent会成为2025年的风口？｜对话刘志毅

36氪「Bonus职场」（ID：ZhiChangHongLi）

在过去的十年里，中国诞生了数千万个互联网项目，只有44个项目月活过亿。其中9个诞生于过去十年，其中一半以上属于字节跳动，另一半属于腾讯[1]。

在此之前，几乎没有人能在To中撼动字节。 “统治”在C产品中的地位。但是到了2025年春节，DeepSeek已经成为历史上第一款应用软件，没有花费营销费用，上线一个月下载量就突破了亿。

在此之前，字节刚刚经历了豆包每月投放超过1亿元的谣言。在这场没有硝烟的战斗中，深度索索公司[2]打破了知名厂商“统治”十年的局面，给从业者带来了信心。

但是，在巨头鼎立的基本模型领域，已经不能容纳新的创业公司。

市场需要新的故事来继续发展AI。

烟雾散去，万物开始重生。DeepSeek带来的大模型推理能力的提高，推动了以Manus为代表的AI。 Agent的发展。推理能力的提高，代表着大型模型能更深入地理解客户的意图，提高决策和生成内容的准确性。根据公开数据，Manus发布仅2天，预约人数就超过了120万，随后一度增加到260万。假如Manus没有运行一项任务要花费2美元，那么这一数字将继续上升。

Manus验证了市场对Agent的热情。百度的心在Manus之后，Genspark、Fellou、竞争产品如Coze空间不断涌现，AI Agent已经成为企业认可的下一个方向。

Agent已经成为2025年各家竞争的热点。

目前，Agent具有响应速度慢、容易产生幻觉、纯文本交互不友好等缺点。但缺点是，Agent不仅有一个聪明的大模型“大脑”，还可以独立执行任务，提高效率。它还可以帮助大模型“长手和脚”探索世界，甚至产生规模效应。通过工程设计，模型具有持续反思和学习的能力。——这种情况是目前模型结构无法实现的。

另一方面，市场也用真金白银投票:Manus已经在4月份完成了7500万美元的融资，估值飙升了五倍。与此同时，行业巨头纷纷发声，OpenAICEO Sam Altman表示，Agent将于2025年加入劳动力大军；微软CEO Satya Nadella预测Agent将取代某些知识性工作。

在科技巨头和金融市场共同下注Agent的未来，《职场Bonus》邀请了《智能体时代》作者刘志毅深入分析：什么是智能体？在智能体时代，如何重构人类的工作边界？在智能体接管重复性劳动的明天，人类的核心价值会如何变化？

中国人工智能领军科学家刘志毅是上海交通大学清源研究所的研究员，也是上市公司人工智能的首席科学家。在过去的十年里，他一直在AI领域进行深入的研究和实践。他曾在百度、商汤等AI企业工作，主要研究2024年福布斯中国评选的“十大人工智能影响力人物”，主要研究智能计算、空间智能和超级人工智能对齐。与此同时，还有许多学术专业和通识科普书籍，如《智能启蒙》、《具身智能》和《数字经济学》。

“当标准化思维成为常态时，非标准化内容表现出更高的稀缺性。”刘志毅认为，对于即将到来的Agent时代，更多元化、更复合、更非典型的非标准化职业特征将成为人类不同于人工智能的核心竞争优势。

[1] 资料来源：“大厂产品范式动摇，创业的可能性回归”

[2] 深层追寻（DeepSeek）成立于2023年7月17日，由知名量化资产管理巨头幻方量化成立的DeepSeek总公司，全称“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”。公司总部位于浙江省杭州市。

什么是Agent，Agent时代人的价值？╱ 一

Agent将给职场带来怎样的未来？ ╱ 二

什么是Agent，Agent时代人的价值？

Bonus职场：为何DeepSeek开启智能体新时代？

刘志毅：Agent不是一个新概念，它的理论框架最早是由Marvinin 在1986年出版的《思维的社会》中，Minsky系统地提出。当然，随着时代的进步，智能体概念在今天也有了新的定义。目前我们狭义上定义的智能体，是Agent在模型的基础上，可以独立形成规划、工具调用和多模态能力的工具。还将AI的能力从被动反应升级为主动执行的技术逻辑。

如今，当我们讨论智能体时，我们通常会讨论DeepSeek或整个大模型时代。目前判断人工智能发展的标准有两个逻辑:一是大模型从被动工具变成主动执行系统，从被动变成主动的过程；另一个是大模型与人的合作。模型能力一开始可能不如人，慢慢赶上大部分人。这种模式的智能水平正在上升。DeepSeek正好是推动这些环节的一个环节。

Bonus职场：智能体与数字人的关系如何？现在看来，智能体到达能否与具体智能相结合？

刘志毅：数字人更注重一种多模态视觉技术。从2015年到2022年，市场上涌现了很多数字人，数字人也有成熟的应用。智能体其实是一种更低级的技术能力。可以理解为，智能体的技术发展可能会推动数字人或其他软件工程的自动化。

Bonus职场：在Manus之后的短短两个月里，我们看到了百度的心声，360。、Genspark、Fellou、竞争产品如Coze空间涌现，但真正开放使用的仍然很少。智能体的发展主要取决于什么，目前的卡点在哪里？

刘志毅：智能体的规划和决策取决于大模型“大脑”，即基础模型的进步。基础模型能力越强，实施复杂任务后，智能体的自动化和泛化能力越强。这件事的突破是春节前的Kimi1.5、DeepSeek推理能力的提高。

智能体的另一个核心难点是长期密切的动态检索和模式联系。以医学智能体为例。我们希望它能记住病人的症状，根据症状进行检索，然后进行一系列的工作，而不是它的诊断或行动，充满幻觉。

Bonus职场：你们现在看到智能体具体可以做的比较成熟的场景有哪些？

刘志毅：目前多智能体的协同框架还没有开始收敛，所以更多的是尝试垂直场景。比如智能客服，现在大部分大厂商已经开始大规模使用智能客服；还有金融领域的智能投资和智能投资研究，都尝试用智能体来做；在医疗方面，也有智能医生作为辅助诊疗。

Bonus职场：如今市场上，每个做智能体的企业思路可能都不一样，一般来说，有没有分成几个不同的派系？

刘志毅：大概有两种企业我交流过。一个是“技术”，另一个是“场景”。

技术类别提供技术框架，选择它们的技术框架可以降低智能体的使用成本。这些企业试图将智能体的框架转化为其他企业可以应用AI标准化工具。Manus公开执行一项任务的成本约为2美元，主要是因为它依赖于Anthropic的Claude 3.5模型API和高计算能力消耗(一个任务Token量达到百万级)。

另外一类就是刚才提到的，那些在外卖、金融、医疗等领域做垂直应用的企业。

还有一种企业可能不太关注，他们做的是开放协议。以最常用的社交软件为例。如果没有外卖功能，可以做一套开放协议。客户可以在自己的页面上调用第三方外卖平台，完成本软件所没有的外卖功能，有点类似苹果的Apple。 Intelligence。

Bonus职场：哪些技术、商业化的突破可能代表着智能体市场的终结？

刘志毅：一是跨组织智能身体协同能力的提高。这将促进多智能身体的分层结构形成一个统一的技术框架，这将导致标准的技术工具。

二是提高智能体与物理世界之间的互动能力。就像英伟达开发的Omniverse物理模拟平台和相关的世界模型生成技术一样，如果能够发展到一个成熟和实际应用的时期，它也将成为智能运行领域的关键技术突破节点。

第三，开源生态也有所改善。事实上，DeepSeek推出的R1是基于模型开源结果的典型标志。接下来，基于智能体的开源生态技术框架的成熟也将带来十倍百倍的市场规模增长。

Agent将给职场带来怎样的未来？

Bonus职场：将来有哪些工作，可能会和智能体产生一些强烈的协同关系？

刘志毅：我们可以从两个方面来理解。一方面，人们常常认为AI会取代重复性高、创造力弱的工作，但实际上，人们和AI会合作取代原有的工作方式。我们在香港大学交流的时候，同学们做了一个实验，发现了解AI的会计和律师可以更高效地完成工作。因此，了解AI的同事可能会取代个人工作价值，而不是AI直接取代工作。

另一方面，从管理者的角度来看，公司希望通过智能集群来提高生产效率，促进企业变革。这使得中层管理者转型为“认知架构师”，包括系统思维、人机协同思维、通过AI工具优化目标管理和团队合作。就像蒸汽机冲击工匠系统一样，智能时代将诞生 “超级个人” AI培训师等新职业出现在智能体集群模式中。

Bonus职场：您认为有没有哪些行业会先被智能体深度改造，或者洗牌？

刘志毅：我们可以看到，医疗、金融、制造和教育行业已经在进行一些深入的创新。包括基于DeepSeek模型的70名“AI数字智能员工”在内的智能政府，覆盖公文处理、民生服务等240个场景，一次回答的准确率接近90%。

Bonus职场：您认为Agent能给哪些行业带来好处？

刘志毅：我个人比较看好两个领域。首先是文化旅游行业，因为它涉及的模式最多。比如故宫或者水立方的一些AI工作，以及数字导游。

二是房地产相关，但不是传统的卖房场景。许多工业地产通过Agent管理自己的投资和租赁市场的智能助手。

Bonus职场：如今，由于智能体的发展，企业在选拔和招聘人才方面是否会有不同的要求？

刘志毅：Agent的发展将带来人们对AI技术的看法和视角的转变。AI已经从一个工具变成了一个可以和你一起工作的“同事”，每个人都会更多地思考如何与智能身体结合。人们甚至需要有一定的发展或二次改造能力，这样智能身体才能更好地配合工作。

另外，管理者的角色也会发生变化。以前管理的是人，智能体发展之后管理的是智能企业和人。

Bonus职场：在国内，你会感觉到AI Agent的市场是否大于SaaS？

刘志毅：至少在国内市场，可能会变得很大。因为Agent没有那么完善，市场的发展前景还是很大的，很有可能在没有达成共识的情况下创造出新的增量市场。

Bonus职场：对于临近高考毕业季的学生来说，想要入门人工智能，本硕比较建议学什么专业？

刘志毅：首先，如果目标是成为AI科学家，建议本科生选择人工智能、计算机或应用数学专业，系统学习数学基础、算法和机器主干课程；后续博士学位(92%的顶级AI机构研究员是博士)，聚焦神经符号系统，加强学习等前沿方向，发表顶级论文。但是目前AI正处于日新月异的发展阶段，需要大量的复合型人才。因此，在本科计算机的基础上，可以学习自己喜欢的其它领域，如影视特效、音乐创作、金融等。

但不得不否认，我们可以看到，自AI技术发展以来，许多创新都来自公司。因此，不建议学生在校园里呆太久。就国内而言，本科毕业的学生已经被“过度教育”了。这个时候，学生可以先去市场看看机会，建议先练习一段时间再继续学习。

这本书不一定要一次性读完。

Bonus职场：读书的时候有没有为自己的职业做好计划？

刘志毅：从学校毕业后，我对自己的职业道路有了明确的期待:从研究人员开始，逐渐晋升为项目经理、技术主管或更高层次的管理者。但现实一般不会完全按照规划发展——行业变革、企业调整、个人情况，可能会导致原有路径的转折点。

职业生涯不是一条直线上升的线，而是一条充满未知探索的道路。市场环境的变化，技术方向的迭代，甚至一个意想不到的项目的失败，都可能挑战过去的积累。但这并不意味着职业价值的“否定”，而是成长的一部分。

真正的职业韧性不在于能否完全按计划前进，而在于如何适应变化，调整方向，在新的机遇中重新定位自己。职业发展的概率远比原计划更丰富，无论是转向新技术领域，还是从技术转向管理、创业还是跨行业结合。关键是保持不断学习的能力，在变化中找到自己独特的价值。

现在的职场体系侧重于让员工更专业、更规范，但标准化不就是AI最擅长的吗？所以我觉得现在的每个人都应该努力把自己变成一个不规范的人才。

Bonus职场：感觉自己是个时代红利的人吗？怎样看待时代红利这个概念？

刘志毅：我经常从学生和同事那里得到工作场所的焦虑。现在很多人觉得自己是那波没有获得“时代红利”的人，却变得容易忽略别人的努力，想“平躺”。我完全理解大家目前面临的压力。

但事实上，每个时代都有不同的好处。人们可以看到时代的红利，找到自己的位置，找到社会，在每个人都相当卷入的社会正常状态下找到自己。

而且我一直在说“终身学习”的概念。因为这个时代最好的一点就是人不能用一些固有的方式来衡量，这是一个追求更强大个性的时代。在追求个性的过程中，实力的提升取决于个人不断的学习和探索，保持信心和耐心。

Bonus职场：你能介绍一下你的作品《智能体时代》吗？此外，还推荐一些书籍或调查报告，帮助公众了解智能体技术和趋势。

刘志毅：《智能体时代》这本书想讨论的是个人在智能体趋势下能做的一些事情。读者不需要对技术有深刻的理解。书中的内容更多的是从人文的角度来看“技术是如何影响个人和时代的”，以及如何成为一个“能够在新技术变化周期中停下来的人”。

一本关于推荐的书是Stuart。 Russell写的《人工智能:现代方法》。作者从现代的角度解读了人工智能和智能体的思维，可以帮助读者理解智能体的基本逻辑。还有一本推荐李航的《统计学习方法》，系统讲解了svm算法、决策树等统计学习理论，是理解机器学习基本算法的经典教材。

发文|陈佳惠

编辑|陈桐

排版|段春燕

封面图|Maksym Mazur (Unsplash)

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