作者｜林飛雪

編輯｜何坤

運營｜陳佳慧

出品｜零態LT（ID：LingTai_LT）

頭圖｜網絡公開用圖

毫無疑問，智能體正悄悄鉆進我們身邊的各種場景里。它能當你的AI助理，也能成為團隊里的“隱形搭子”，不少流程能自動跑起來，連用戶自己都沒察覺。

在這背后，其實是大廠們早就悄悄埋下的棋。從算法到接口、從插件到計費模式，路子雖然各不相同，但目標都是要將智能體變成真正能掙錢的新業務，這回不講概念、不拼噱頭，直接上干貨。拼的不是誰先做出來，而是誰能真跑通、跑順，還能跑出錢來。

據天眼查公開數據及IDC在《多模態融合與全鏈路賦能，雙趨勢顯現——IDC發布AI Agent企業應用與生成式AI營銷雙報告》（下文簡稱“報告一”）中預測，中國企業級智能體應用市場規模，在2028年保守估計將達270+億美元。

過去一段時間，BAT三家大廠從研發PK走向商業落地，明爭暗斗越來越激烈，最終目的卻別無二致，搶占通往下一個時代的增長通道。

什么是智能體的真正價值

智能體的價值，不在答得好，而在干成事。

從能對話到能交付，從內容生成到任務跑通，這場看似平靜的產品進化，實則正是智能體真正跑向商業化的分水嶺。

AI的盡頭，是效率焦慮。真正能創造業務價值的，不是模型能寫什么，而是能“做”什么。這恰恰是智能體登場的意義，從“你問我答”到“你說我辦”。

相比傳統的大模型交互方式，智能體強調的不再是“響應”，而是“執行”。這一點，在BAT三家大廠的路徑中已初現差異。

騰訊在2025年9月2日發布了開源框架 Youtu-Agent，其在官方公眾號列舉文件管理、數據分析、學術研究與廣域綜述等四個案例，展示其面向真實場景的即用型智能體工具能力。

▲圖：騰訊優圖公眾號

阿里云百煉智能體官網文檔則指出，大模型固然強大，但缺乏實時信息、私域知識與插件協同能力，因此需要通過RAG、插件、MCP等機制進行任務增強。

▲圖：阿里云智能體官方文檔

為此，其構筑的智能體應用涵蓋私有領域知識問答、個性化聊天機器人、智能助手等場景，結合RAG、長期記憶及自定義插件，構建智能助手。

而百度旗下文庫、網盤也在近期聯合發布了全端通用智能體GenFlow2.0，據其官方介紹，該智能體支持超100個專家智能體同時干活，而且3分鐘并行完成超5項復雜任務。

▲圖：百度網盤微信服務號

盡管路徑各異，但騰訊、阿里、百度的實踐共同指向一個方向，智能體的競爭核心正在從模型本身的對話能力，向對真實世界任務的執行與交付能力轉變。

智能體日新月異的當下，大廠們早已明爭暗斗。功能閉環的盡頭，是用戶停留；而任務閉環的盡頭，是復購、留存與規模化變現。這就是能不能干活比能不能對話更重要的原因。商業入口，從不是最先打開，而是誰能守得住流量。以任務為單位的智能體應用，意味著平臺要像經營商品一樣經營可調用的任務。

“一句話辦事”不僅是體驗革新，更是用戶入口的重新分配機制。那些率先跑通用戶側智能體的廠商，將可能主導下一輪平臺流量的重心遷移。

不過，個人用戶的體驗只是故事的起點。智能體能否真正成為大廠的第二增長曲線，更大的考驗在于如何征服企業客戶，打造出真正提升效率的“無形團隊”。

如何部署無形團隊

過去，企業要跑一套流程，得招一堆人、搭班子、跑會議。現在有了智能體，很多重復的、標準化的事，開始被“看不見”的數字員工悄悄頂上。它能拆解目標、細化分工、出結果，像看不見的小團隊，完成一整套像模像樣的流程任務。

在實際落地中，智能體的最大突破在于，將傳統人力流程壓縮至可以為一句話啟動的閉環任務鏈。例如，財務部門可指令智能體完成2025年上半年支出對賬，系統自動調用采購單據、更新財務系統表格，完成整個流程。

2025年7月，IDC在“報告一”中披露，中國企業AI智能體應用雖仍處于追趕全球的階段，但其中34%受訪企業開展測試驗證，30%進入“較大投入+采購培訓”階段。

▲圖：國際數據公司（IDC）相關報告

報告指出，在技術成熟度、成本優化與行業接受度的三重拐點疊加下，智能體已突破實驗室場景，在金融、制造、零售等流程標準化程度高的領域形成規模化落地。

表面看，智能體大多像是一個個聊天界面。但深層看，它其實是個無形的“數字員工”，能管文件、調系統、跑流程，甚至能管別的智能體。這正是大廠比拼的底層競爭力所在，即，不是只調試得像人與人之間的交流一樣絲滑，而是部署出一支能做事的無形團隊。只有能做到這一點，才能更接近AI的真正生產力。

在智能體的開發與實際應用中，能力本身比發送指令更重要，智能體不是聊天工具，而是執行任務的虛擬員工。

而智能體是否真的能跑通流程、替代部分崗位，也不再只是紙上談兵。

據百度官方公眾號，“目前，千帆平臺上已經誕生了130萬個Agent，服務央國企、金融機構、互聯網、高校、創企等46萬家企業。”

此外，騰訊、阿里在面向企業級智能體服務上，也各有動作，比如騰訊利用企業微信嵌入多種場景，阿里則與電商、出海等項目相連接。

這些落地場景，不是實驗室的項目，而是真正在企業內當員工用的智能體無形團隊。換句話說，大廠已經不滿足造一個智能體，而是開始探索如何造一個會“自組織”的智能體團隊。

如果說大模型是一臺機器，那么智能體就是給它植入了組織能力。而組織能力能跑通多少任務，則決定了它在企業里能頂幾個崗位、干多少活。

智能體不看技術，看產出；不是單純的自動化工具，而是流程自動化和組織形態的演進。誰能將智能體變成企業級服務的全新運營操作系統，誰就有可能重塑AI時代的應用市場格局。

商業閉環才是賽點

當所有大廠都能搭建智能體平臺時，差距不再是有沒有，而是能不能跑起來、跑得穩不穩，能不能形成商業閉環。

2025年6月，IDC發布的另一份研究報告——《中國A IAgent企業級應用現狀與推薦》中，IDC中國人工智能高級分析師楊雯指出，“2025年企業級AI Agent的核心價值在于大模型調度能力與全鏈路自動化閉環——通過跨工具鏈協同實現復雜任務自主執行，推動企業從流程提效向決策智能化躍遷。”

說白了，智能體到底值不值錢，不在于有多少人能用，而在于有多少任務能賣出去、被復購、產生現金流。智能體真正的競爭，正從技術比拼向任務商品化的能力競賽轉變。

換言之，買功能變成買任務，是智能體從工具變成商品的一個必然過程，也是未來很長一段時間商業變現模式所在。

傳統SaaS時代，企業買的是功能模塊、頁面入口、服務時長。而智能體時代，企業買的則將是任務本身，比如生成一份市場分析、調度一個流程審批、做一套材料校對，而不是后臺系統或插件組件。

在圍繞智能體商業變現與商用付費層面，IDC在“報告一”中進一步指出，中國企業表現出鮮明的付費邏輯，66%偏好“基于業務成果計費”，遠超全球52.7%，推動頭部廠商形成場景價值評估、POC驗證、規模化擴展的一體化落地路徑。

▲圖：國際數據公司（IDC）相關報告

可以說，這種付費偏好，倒逼大廠需要確保智能體交付的不僅是技術，而是可衡量的業務價值，從而加速智能體任務商品化的進程。

這也解釋了為什么BAT三家大廠都在強調“Agent商城”或“任務上架”機制。在三家大廠智能體的官方文檔頁面，無不標明類似于“支持將完成特定任務的智能體打包為商品上架”，或是將Agent任務封裝成“無代碼可售產品”，抑或低成本封裝為企微Bot，投放至企業流程場景內，形成服務流動路徑等。

誰先把任務標準化、模塊化、商品化，誰就越容易把智能體能力變現，而不是停留在演示階段。

復購率比DAU更重要，任務鏈能否多場景復用是關鍵。智能體最大的價值不是能完成一次任務，而是能反復完成任務。當供給在擴容，“任務即服務”很大程度上會成風向。

智能體的閉環點在哪里？

至少在這樣三點。其一，任務規模能不能做大；其二，調用頻次能不能跑起來；其三，能不能擴展到更多客戶，讓這些任務跨公司、跨行業推廣出去，把“一個單位”變成“一個網絡”。

目前，大廠正走在智能體生態和商業閉環探索的分水嶺上。他們已經不僅關注智能體本身，更在乎誰能把智能體當商品跑通規模和口碑。

因為，智能體最終的賽點，注定是能不能、會不會寫進營收報表。

當智能體變成標準任務、可持續被調用、被復購，就不再是一個AI項目，而是可以按調用計費、按月訂閱、按人頭分發的商業閉環和服務生態。

那么，三家大廠誰能先一步將智能體寫進財報、撐起增速，誰或許就能在AI產業下半場，率先突圍。

寫在最后

智能體的真正邊界，或許還沒人能說得準。

看起來只是任務執行與交付，其實背后是人機協作模式的進化與重構。當模型變得更懂上下文，智能體便開始擁有進化目標，越來越多的業務流程將從人類手中悄然交接。

而誰能讓老板少跑幾趟審批、讓員工下班快半小時，誰就贏了一半。誰能讓一個流程自動走完、一個方案快速落地，客戶自然愿意掏腰包。

最終拿到個人用戶流量、企業客戶訂單的，不一定是技術最強者，而是建立了智能體供給體系和標準化能力的大廠。從這一視角看，押注智能體的未來，某種程度上就是押注平臺型大廠在AI戰略上的執行深度與生態能力。

End

       原文標題 : 智能體，大廠的第二曲線