AI Agents Are Coming: The Agentic Revolution Explained

AI Agents Are Coming: The Agentic Revolution Explained / AI智能体即将到来：智能体革命解析

1. 核心分析

本文深入探讨了“智能体革命”（Agentic Revolution），指出AI智能体将是继云计算和移动互联网之后的又一重大技术浪潮。作者Ivan Landabaso通过与行业内建设者、投资者和创始人的深度交流，旨在解释AI智能体为何与云和移动同等重要，它们如何重塑软件、商业模式和工作，以及这对当前科技领域的构建者和投资者意味着什么。

文章强调，AI智能体与传统的SaaS或App不同，它们具备真正的“自主性”，能够为我们工作，而非仅仅帮助我们工作。这种转变预示着一个全新的“智能体经济”的崛起，它将改变软件的传统交互方式、显著降低对人工劳动的需求，并大幅提升服务效率。尽管当前AI初创公司估值与营收之间存在巨大差距，显示出市场过度炒作的一面，但作者引用专家观点，认为这与互联网泡沫时期有相似之处，最终将催生出新的巨头。

文章还详细阐述了AI智能体与传统软件开发的不同，包括其结果的不可预测性、更高的运行成本以及独特的升级挑战，并提出了新的开发生命周期（ADLC）以应对这些挑战。作者借鉴云计算市场的经验，预测AI智能体领域也将涌现出基础设施、工具制造商和应用层（SaaS）三大类公司，其中应用层可能产生最多的独角兽。

从短期影响来看，文章认为“人机协作”模式将是主流，AI智能体将重塑定价模型，并拓展到横向、纵向应用及消费服务领域。但同时，它也对“护城河”的构建提出了疑问，强调隐私、效率、协作、记忆和准确性是智能体普及的关键前提。文章最后展望了AI智能体将创造的新职业，并指出在AI带来“丰裕”的同时，也将导致某些资源的“稀缺”，如专注力、原创艺术与写作、可信新闻、数据保护技能等，为创业者指明了潜在的机遇。

• 关键要点

  • AI智能体是继云计算和移动互联网之后的“下一大转变”，具备自主性，能为人类工作。
  • “智能体革命”将催生“智能体经济”，改变传统软件、降低劳动力成本、提升服务效率。
  • AI智能体与传统软件在开发、成本、升级等方面存在显著差异，需要新的开发范式。
  • 市场对AI智能体存在一定泡沫，但历史经验表明其中蕴含巨大回报机会，特别是应用层。
  • 隐私、效率、协作、记忆和准确性是AI智能体大规模应用的关键要素。

• 重要问题

  • 什么是AI智能体与传统软件（如SaaS、App）的核心区别？ AI智能体具备真正的“自主性”，能够为用户独立完成任务，而非仅仅提供工具或界面供用户操作。
  • 为什么说AI智能体的影响力可能堪比云计算和移动互联网？ 因为它们能够改变软件的根本运作方式，显著降低劳动成本，提高服务效率，并催生全新的经济形态。
  • AI智能体的发展面临哪些主要挑战？ 结果的不可预测性、高昂的运行成本、升级的不稳定性，以及在隐私、安全、协作、记忆和准确性方面的技术与伦理挑战。
  • 在“智能体经济”中，哪些领域可能产生最大的商业价值？ 借鉴云计算市场经验，应用层（SaaS）公司可能产生最多市值达20亿美元以上的成果，因为它们直接解决用户问题。
  • AI智能体的普及将如何影响未来的就业市场？ AI不会完全取代人类，而是“AI+人类”的组合取代单纯的人类，同时会创造出“智能体工程师”、“AI工作流设计师”等新职业。

• 创新见解

  • AI智能体不仅仅是“仪表板”或“副驾驶”，而是能够实现“真正自主”的软件层。
  • 将AI智能体的发展类比为“生成智能的工业革命”，而非仅仅电力革命。
  • 提出AI智能体能够同时侵蚀“劳务预算”（比软件预算高35倍）和“软件预算”，带来巨大效率提升。
  • 强调AI智能体挑战了传统的软件开发生命周期（SDLC），需要全新的“智能体开发生命周期”（ADLC）。
  • 提出“每个丰裕都创造新的稀缺”，预示AI智能体将使某些人类特质和能力（如专注力、原创性、同理心）变得更加稀缺和珍贵。

• 重要事实

  • AI-first初创公司（如Poolside, Magic, Adept, Character.AI）的总估值已超过170亿美元，但总营收不足1亿美元。
  • 公司在员工劳务上的支出是软件支出的35倍以上。
  • AI智能体能够自主创建任务、完成任务、重新排序任务列表，并循环执行直到目标达成。
  • 传统软件更新通常平稳，而LLM更新可能导致AI智能体行为中断，需要重新训练。
  • 从2010年到2024年，软件、云计算和AI市场呈现爆炸式增长，AI智能体有望主导未来的劳务和软件支出。

2. 段落总结

• 第一段至第四段：引言与背景
  • 作者开篇即指出AI智能体是继云计算和移动互联网之后的“下一大转变”，预示着“智能体革命”的到来，强调其核心是“真正的自主性”。
• 第五段至第八段：作者目的与背景
  • 作者阐明了本文的写作目的：深入解析AI智能体为何重要、如何重塑行业以及对构建者和投资者的意义，并简要介绍了自己的背景。
• 第九段至第十段：智能生成与开放生态
  • 引用NVIDIA创始人黄仁勋的观点，将当前时代比作“新的工业革命”，核心在于“生成智能”，并指出开源推动了所有公司成为AI公司。
• 第十一段至第十二段：AI智能体临界点与噪音
  • 作者认为我们可能正接近AI智能体的“ChatGPT时刻”，人类似乎找到了规模化智能的方法，并指出市场中存在大量噪音。
• 第十三段至第十四段：Google Cloud框架与市场泡沫
  • 引入Google Cloud的AI智能体框架图，并引用Brett Taylor的观点，将当前的AI繁荣比作“互联网泡沫”，但认为其中蕴含巨大的长期回报。
• 第十五段至第十六段：AI初创公司估值与营收
  • 呈现AI初创公司估值与营收的巨大差距，直观展示了当前市场的过度炒作，但同时也暗示了未来的增长潜力。
• 第十七段至第十九段：平台世代转变与新经济
  • 阐述了每一次重大平台世代转变（如云计算、iPhone、社交媒体）都催生了新经济（SaaS、App、创作者经济），预测LLMs将催生“智能体经济”。
• 第二十段至第二十二段：智能体经济的潜力
  • 详细解释了AI智能体改变传统软件、降低人力成本以及提高服务效率的三大潜力，强调其对各行各业的深远影响。
• 第二十三段：AI能力提升与角色增强
  • 引用Felicis Capital的图表，展示了随着AI能力提升，从SDR到律师等更多角色将通过智能体得到增强。
• 第二十四段至第二十五段：智能体定义与应用场景
  • 引用Matt Schlicht对自主智能体的定义（能够自我创建、执行、优化任务以达成目标），并展示了Sierra.ai关于个人、基于角色和公司级智能体的分类及其应用。
• 第二十六段至第三十段：智能体开发的新挑战
  • 引用Clay Bavor的观点，指出新软件（AI智能体）需要新开发方法，并详细对比了AI智能体与传统软件在预测性、成本、输入和升级稳定性上的差异。
• 第三十一段：智能体开发生命周期
  • 展示了Sierra.ai的“智能体开发生命周期”图，强调了迭代循环以确保智能体在实际场景中的可靠行为。
• 第三十二段至第三十四段：云市场经验借鉴与投资重点
  • 借鉴云计算市场（IaaS、工具、SaaS）的经验，预测AI领域也将出现类似分层，并指出SaaS层可能产生最多的独角兽。
• 第三十五段至第三十六段：投资共识与反思
  • 提到当前媒体和VC普遍认为基础设施和基础模型层是最安全的投资，但引用Brett Taylor的观点，质疑这种共识是否会改变软件购买方式。
• 第三十七段：未来市场主导
  • 引用Sequoia的图表，展望未来AI智能体应用将主导劳务和软件支出市场。
• 第三十八段至第三十九段：短期影响与护城河
  • 探讨了AI智能体的短期影响，包括“人机协作”模式的胜利、定价模型的重塑、跨市场扩张，以及在基础模型快速发展下构建产品“护城河”的挑战。
• 第四十段：智能体经济图谱
  • 引用Felicis的图表，展示了AI智能体在横向、纵向和消费者用例中的未来发展，以及它们如何增强或取代人类角色。
• 第四十一段至第四十二段：智能体普适化的先决条件与基础设施
  • 列举了AI智能体大规模普及的必要条件：隐私、效率、协作、记忆和准确性，并列举了构建智能体所需的基础设施堆栈。
• 第四十三段：智能体基础设施堆栈图
  • 引用Felicis的图表，展示了从认证到编排的完整AI智能体生态系统中的新兴工具和玩家。
• 第四十四段：智能体发展的三波浪潮
  • 描述了AI智能体将经历的三波发展浪潮：文本型、多模态型和受监管行业型，每一波的特点和挑战。
• 第四十五段至第四十七段：新职业与人机协作
  • 强调AI智能体将创造新的工作岗位，提升人类工作质量，并列举了“智能体工程师”等具体新职业。
• 第四十八段至第四十九段：丰裕与稀缺
  • 引用Felicis + RunwayML的观点，指出“每个丰裕都创造新的稀缺”，并列举了AI智能体将使哪些资源（如专注力、原创艺术）变得稀缺。
• 第五十段至第五十二段：作者投资案例与联系方式
  • 作者分享了JME.vc在AI智能体领域的投资案例，并邀请该领域的创业者联系。
• 第五十三段：参考资料
  • 列出了文章引用的多篇相关文章、播客和视频链接。
• 第五十四段至第六十四段：作者关于GPT的实践
  • 作者分享了自己构建Startup Pitch Deck GPT的经验，以及如何利用自然语言工具（如v0.dev, Claude.ai, Replit）进行快速原型开发和产品验证。

3. 重要引用与翻译

原文1：“We’re at the beginning of a new Industrial Revolution. But instead of generating electricity, we’re generating intelligence… [Open source] activated every single company. Made it possible for every company to be an AI company.” — Jensen Huang (第9段)

翻译： “我们正处于一场新的工业革命的开端。但我们不再是生成电力，而是生成智能……（开源）激活了每一家公司。它让每一家公司都有可能成为一家AI公司。” 引用理由： 这段话来自英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋，它深刻地揭示了当前AI浪潮的本质——一场以“智能生成”为核心的工业革命，并强调了开源在推动AI普及方面的关键作用，为理解“智能体革命”提供了宏大的背景视角。

原文2："I think the AI boom will rhyme with the dot-com bubble." I think we are in a bubble, but bubbles have different shapes. I think the AI bubble will rhyme with the dot.com bubble. Most of the excess of the dot.com bubble might have been justified. If you look at the top market cap companies in the world, they include Amazon, Google, Paypal, eBay, Salesforce. All of these were started in the dot.com bubble. There are areas of excess today, but it would be dangerous to dismiss this as strictly excess, and there’ll probably be outsized returns within it. - Brett Taylor (第14段)

翻译： “我认为AI热潮将与互联网泡沫相互呼应。”我认为我们正处于一个泡沫之中，但泡沫有不同的形态。我认为AI泡沫将与互联网泡沫相似。互联网泡沫的大部分过度行为可能最终被证明是合理的。如果你看看全球市值最高的公司，它们包括亚马逊、谷歌、PayPal、eBay、Salesforce。所有这些公司都是在互联网泡沫时期成立的。今天也存在一些过度现象，但如果将其完全视为过度行为而忽视，那将是危险的，而且其中很可能产生超额回报。 引用理由： 这段话出自Brett Taylor，它提供了对当前AI市场估值与营收差距的深刻洞察。它承认了市场存在泡沫，但通过与互联网泡沫时期成功公司的类比，强调了即使在泡沫中，依然能诞生未来的巨头，为投资者和创业者提供了信心和战略指导，避免因短期波动而错失长期机遇。

原文3：“Autonomous agents are programs, powered by AI, that when given an objective are able to create tasks for themselves, complete tasks, create new tasks, reprioritize their task list, complete the new top task, and loop until their objective is reached.” —Matt Schlicht (第24段)

翻译： “自主智能体是AI驱动的程序，当被赋予一个目标时，它们能够为自己创建任务、完成任务、创建新任务、重新规划任务列表、完成新的首要任务，并循环执行直到目标达成。” 引用理由： 这段话来自Matt Schlicht，它对“自主智能体”给出了一个清晰、简洁且极具操作性的定义。它解释了智能体区别于传统软件的关键特性——自我规划和执行能力，帮助读者准确理解“智能体革命”的核心技术基础，是理解后续所有讨论的基石。

4. 行动与改变

可操作的见解

• 识别行业痛点并以智能体为核心重构解决方案： AI智能体能够改变传统软件的交互模式、降低劳动力成本、提升服务效率。创业者应寻找那些劳动密集型、利润率低下的行业，或传统软件效率低下的领域，用智能体思维重新设计产品或服务。
• 优先考虑“人机协作”模型： 在短期内，完全自主的AI智能体可能面临可靠性挑战。从“人类+机器”协作的模式切入，尤其是在客户支持等有内置故障转移机制的行业，能够逐步建立信任并实现增量价值。
• 关注AI智能体基础设施层： 随着智能体应用的普及，对身份验证、安全、框架、RAG（检索增强生成）、编排、运行时、路由、记忆和评估工具的需求将激增。在这些底层提供解决方案是潜在的巨大机会。
• 在新兴的“稀缺资源”上建立优势： AI智能体将使某些人类特质（如专注力、原创性、同理心）变得更加稀缺。在这些领域提供独特价值（如定制化、高情感连接的服务、真实可信的内容）将形成强大的竞争优势。
• 利用自然语言工具进行快速原型开发和验证： 像v0.dev、Claude.ai、Replit这样的工具极大地降低了开发门槛。创业者应善用这些工具，通过自然语言快速迭代产品概念、构建MVP，并在投入大量资源前进行市场预验证。

认知升级：

• 理解AI智能体的本质： 认识到AI智能体不再是简单的工具，而是能够自主行动、规划和完成复杂任务的“数字员工”，这彻底改变了我们对软件和自动化潜力的认知。
• 洞察技术浪潮的演进逻辑： 从云计算、移动到AI智能体，每一次平台级技术转变都催生了全新的经济形态和商业模式，这有助于我们更宏观地理解科技发展的内在规律和未来趋势。
• 重塑对“劳动力”和“软件”关系的理解： 传统上将劳动力和软件视为独立成本项，但AI智能体模糊了界限，能够同时优化两者，挑战了固有的成本结构和效率边界。
• 认识到市场泡沫与长期价值共存： 尽管当前AI市场存在过度炒作，但历史经验表明，重大技术变革的泡沫期往往也是未来巨头诞生的摇篮，这需要更长远的战略眼光。
• 对“丰裕与稀缺”的辩证思考： AI带来效率和智能的“丰裕”，但同时也让某些人类独有的能力和资源变得“稀缺”，这提示我们在规划未来职业和商业模式时，要关注这些不可替代的价值。

行动建议：

• 针对你所在的行业或领域，识别一个目前效率低下、需要大量人工操作或传统软件无法很好解决的痛点，并构思一个由AI智能体驱动的创新解决方案。

参考信息：

• Generative AI act o1 by Sequoia
• The 3 Year AI Reset
• The Agent Era
• The Agent Development Life Cycle
• The Agent Economy - Felicis
• The Agentic Web - Felicis
• Do websites go away with AI agents?
• Shipping and scaling AI agents
• The complete beginner’s guide o autonomous agents
• The rise of AI data infrastructure

7. 关键术语解释

• Agentic Revolution (智能体革命): 指的是AI智能体成为下一代软件核心，能够自主完成任务，从而对软件、商业模式和工作方式产生颠覆性影响的变革浪潮。
• AI Agents (AI智能体/AI代理): 区别于传统的工具或助手，AI智能体是具备自主决策、规划和执行能力的AI程序，能够基于目标自我创建和完成任务，无需人类持续干预。
• SaaS (Software as a Service): 软件即服务，一种通过互联网提供和管理软件的模式，用户无需购买、安装和维护软件，只需通过订阅付费使用。
• Copilots (副驾驶): 指的是协助人类完成任务的AI工具，如代码助手、写作助手等，它们提供建议和自动化，但最终决策和执行仍由人类主导。
• Autonomous Agents (自主智能体): 与AI智能体同义，强调其在给定目标后能够独立地创建、执行、重新规划任务并循环直到目标达成。
• LLMs (Large Language Models): 大型语言模型，是AI智能体的核心驱动技术，通过学习海量文本数据来理解、生成人类语言。
• SDLC (Software Development Life Cycle): 软件开发生命周期，指传统软件从规划、设计、实施、测试到部署和维护的结构化过程。
• ADLC (Agent Development Life Cycle): 智能体开发生命周期，针对AI智能体特性提出的新开发范式，强调迭代、对齐、测试和审计，以应对其结果不可预测性和高成本的挑战。
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 检索增强生成，一种结合信息检索和语言生成的技术，使AI智能体能够从外部知识库中获取实时数据，生成更准确、更具上下文相关性的响应。
• Orchestration (编排): 在AI智能体领域，指协调和管理多个智能体或智能体内部复杂任务流的过程，确保它们高效、协同地完成目标。
• Multi-modal Agents (多模态智能体): 能够处理和理解多种类型数据（如文本、图像、语音、视频）的AI智能体，使其能执行更复杂的、跨感官的任务。
• Product Moats (产品护城河): 指企业通过技术、品牌、网络效应、规模经济等建立起来的竞争优势，使其难以被竞争对手模仿或超越。
• First-principles thinking (第一性原理思维): 一种分析问题的方法，即从最基本的假设出发，而不是从已有的结论或类比出发，层层推导，以找到问题的本质。

8. 发散联想

读完这篇文章，我立刻联想到的是科幻电影中那些具有高度自主性的AI角色，比如《钢铁侠》中的贾维斯（J.A.R.V.I.S.）或《她》中的萨曼莎（Samantha）。这些AI不仅能执行指令，还能理解意图、主动思考、甚至发展出情感，它们正是文章中描绘的“真正自主”的AI智能体的极致形态。虽然现实中的智能体远未达到那个水平，但文章清晰地勾勒出了通往那个未来的路径。

此外，文章提到AI智能体将使“专注力”变得稀缺，这让我想到当下普遍存在的“信息过载”和“注意力经济”。当AI智能体可以帮助我们处理大量信息、过滤噪音时，人类的稀缺资源将从“信息获取”转向“有意义的专注”和“深度思考”。这不仅意味着工作方式的改变，更可能对教育、娱乐甚至人际关系产生深远影响。我们如何培养下一代在AI丰裕时代保持专注和批判性思维的能力，将成为一个核心议题。

从经济学角度看，文章将AI泡沫与互联网泡沫类比，这非常具有启发性。互联网泡沫破裂后，真正有价值的公司（亚马逊、谷歌等）崛起并改变了世界。这提示我们，AI智能体领域的当前高估值可能伴随风险，但其底层技术和应用场景的变革潜力是真实的。关键在于，如何识别那些像“亚马逊”一样，在泡沫退去后依然能持续创造价值，甚至定义新行业标准的智能体公司。这需要投资者和创业者具备极强的“第一性原理思维”，看透表象，抓住本质。

最后，文章提到“AI不取代人，AI+人取代人”，这是一种积极的未来展望。它意味着，未来不再是人与AI的零和博弈，而是人与AI协同进化的新范式。那些能够掌握如何与智能体高效协作、利用智能体放大自身价值的人，将成为新时代的赢家。这不仅是技能的升级，更是思维模式的转变，即从“工具使用者”向“智能体管理者/编排者”的角色转变。

9. 圆桌会议

• 批判者：

  • 过度乐观的风险： 文章虽然提到了泡沫，但整体论调偏向乐观，可能低估了AI智能体大规模落地和普及的实际挑战。例如，模型幻觉、可解释性差、安全漏洞、以及在现实世界中复杂、非结构化任务的泛化能力，这些都可能导致智能体在实际应用中远不如预期可靠。
  • 伦理与社会影响的缺失： 文章主要关注商业和技术，但对AI智能体可能引发的深层伦理问题（如责任归属、算法歧视、隐私侵犯）以及大规模失业、社会结构重塑等潜在负面影响着墨甚少。这些问题如果处理不当，可能成为“智能体革命”的最大阻碍。
  • “护城河”的真实性存疑： 文章承认“护城河”构建困难，但并未深入分析。如果基础模型发展迅速，应用层可能面临同质化竞争，难以形成持久优势。真正的护城河可能在于数据飞轮、特定领域的专家知识积累，而非简单的应用层封装。
  • 技术堆栈的脆弱性： 文中提到的AI智能体基础设施堆栈仍处于早期，各种框架、工具和标准尚未成熟。这意味着开发者可能面临技术选型困难、兼容性问题、快速迭代导致的维护成本高等挑战。

• 思辨者：

  • 人机共生与“智能体文化”： 智能体不仅是工具，更可能是我们工作和生活中的“伙伴”甚至“数字分身”。这会如何影响我们对工作、效率、甚至自身身份的定义？我们是否会发展出一种新的“智能体文化”，来规范人与智能体之间的互动？
  • “稀缺”的悖论与价值重构： 当AI使某些人类技能变得稀缺时，这些技能的价值会飙升，但同时，追求这些稀缺技能的人群可能会变得更加小众。这是否会导致新的社会阶层分化？教育系统需要如何调整，以培养那些在AI时代具有高价值的“稀缺”能力？
  • 去中心化与集中化的张力： AI智能体似乎赋能个体，实现更强的自主性，但它们又高度依赖少数巨头（如OpenAI、Google、NVIDIA）的基础模型和计算资源。这在多大程度上会加剧技术和权力的集中化？未来“智能体经济”的治理模式会是怎样的？
  • 信任与可信赖AI： 智能体越自主，其行为的透明度和可控性就越重要。如何在确保智能体效率的同时，建立一个完善的信任机制，让用户对智能体的决策和行动感到安心，将是其大规模普及的关键。

• 探源者：

  • 自动化历史的延续： AI智能体可以追溯到自动化、机器人学和专家系统等领域。从早期的工业自动化到软件机器人（RPA），再到如今的AI智能体，其核心都是将重复性、规则性的任务自动化。智能体代表了自动化从“规则驱动”到“意图驱动”的质变。
  • 控制论与自主系统： 智能体的“自主性”概念源于控制论（Cybernetics）和自主代理（Autonomous Agent）理论。早期的控制论研究了反馈循环和自我调节系统，为智能体能够自我规划和执行奠定了理论基础。
  • 从“工具”到“生命”的隐喻： 软件从最初的命令行工具，到图形界面，再到SaaS和App，每一次进化都让软件更“像”人类的延伸。智能体则更进一步，开始模拟人类的“思考”和“行动”，这背后是计算机科学与认知科学的深度融合。
  • 经济学理论的演变： 劳动经济学、生产力理论等将如何重新定义在“智能体经济”下的生产关系、就业结构和财富分配？这不仅仅是技术问题，更是社会经济学的深刻命题。

• 整合者：

  • 跨学科融合的典范： AI智能体的发展是计算机科学、认知心理学、经济学、伦理学等多学科交叉融合的产物。理解智能体需要打破学科壁垒，从系统工程、社会影响和哲学思考等多个维度进行整合。
  • “数字孪生”的延伸： 如果说物联网和工业互联网创造了物理世界的“数字孪生”，那么AI智能体则可能成为人类工作和决策过程的“数字孪生”。它们能够模拟、优化甚至替代部分人类的认知和执行功能。
  • 重新定义“价值创造”： 在智能体普遍存在的未来，价值创造可能不再仅仅是生产物质产品或提供传统服务，而是更侧重于智能体的设计、编排、优化，以及人类在创意、情感、复杂决策上的独特贡献。
  • 全球协作与竞争的新格局： 智能体技术的发展可能加剧国家间的技术竞争，也可能促进跨国界的人机协作。如何在全球范围内建立智能体的互操作性标准和伦理框架，将是国际合作的焦点。

• 建构者：

  • 构建“智能体商店”或“智能体生态系统”： 类似于App Store，未来可能会出现专门的智能体商店，开发者可以发布、销售和管理各种垂直领域的智能体。这将需要一套完善的智能体开发工具、认证标准和商业模式。
  • 开发“智能体编排平台”： 随着智能体数量的增加，如何高效管理、协调和监控多个智能体协同完成复杂任务将成为刚需。一个强大的编排平台能帮助企业构建复杂的自动化工作流。
  • 创新“人机协作界面”： 设计直观、高效的界面，让人类能够轻松地与AI智能体进行沟通、监督和干预，确保在实现自主性的同时，保留人类的控制权和最终决策权。
  • 专注于“智能体伦理与治理”解决方案： 随着智能体的普及，对隐私保护、数据安全、行为审计、偏见检测和负责任AI的需求将日益增长。构建相关工具、服务和咨询将是新兴市场。
  • 探索“AI智能体赋能下的新商业模式”： 例如，基于效果付费的智能体服务（不再是按用户或功能收费），或按任务完成量计费的“智能体劳务”模式。这将彻底改变传统SaaS和服务业的定价逻辑。