高Vol.176 产业观察31|从模型“军备竞赛”到“万物皆可Agent”:2025年AI agent半年回顾

Vol.176 产业观察31|从模型“军备竞赛”到“万物皆可Agent”:2025年AI agent半年回顾

高能量·2025 年 7 月 6 日·56 分钟
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创作者写的节目说明

【本期课题】

AI agent半年回顾。

【栏目介绍】

在《产业观察》这档专栏里,我们会为你厘清不同产业的历史沿革,希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起,但是所有新风口都有迹可循,不同产业的发展其实也有很多相似之处。

【免责声明】

本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。

【本期嘉宾】

刘鹏琦,峰瑞资本执行董事。

颜黔杭,峰瑞资本副总裁。

【内容索引】

从年初DeepSeek的爆火到如今AI智能体(AI Agent)的涌现,这半年AI领域有哪些超预期的热点事件?

在模型领域,大厂的介入将竞争推向“全民军备竞赛”,国内“六小龙”与大厂间的竞争也愈发白热化。在应用侧,部分垂直场景已初步实现产品市场匹配(Product Market Fit,PMF),但通用场景的长期商业化前景仍需观察。

AI Agent概念怎么理解?这个赛道有哪些共识和分歧?

自2022年底OpenAI推出ChatGPT以来,AI应用已从基于提示词(prompt)的直接对话交互模式,发展到AI 工作流(Workflow),再到今天的AI agent阶段。与前两者不同,AI agent的特点在于能够自主感知环境、做出决策并执行任务。

Tool use(工具使用)和强化学习,如何赋能AI Agent?

为什么AI编程能率先实现PMF?

基于强化学习迭代的Agent,是AI应用迈向“终极智能”的路径吗?

目前,Agent的技术路径大致分为两种:第一种是完全端到端、基于强化学习(RL)的agent,以OpenAI的Deep Research、Kimi近期发布的Researcher为代表;第二种是在工程框架下,将Agent按照不同的能力类型拆分,然后分别提升单点能力。

听说“The Bitter Lesson”是OpenAI工程师必背的经典,它对AI Agent来说意味着什么?

具身智能的垂直小模型与通用大模型之争。

未来的AI agent会是什么样?大家的壁垒是什么?商业模式会如何演化?

AI Agent赛道有哪些创业和投资机会?

从一些C端智能硬件的发展来看,大多是从某一垂直场景切入并逐步成长,很少有人一开始就尝试在C端打造高度通用化的产品。毕竟,C端市场体量庞大,只要在垂直场景中把新品类做好、做深,就有机会把“蛋糕”做大,就像大疆、Insta360等。

【相关文章】

文字版内容,可在峰瑞资本公众号查看。

【本期相关】

本期提到的AI相关模型和产品:OpenAI的o3-pro、Anthropic的Claude 4系列、Google的Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1-0528、Qwen3、豆包1.6、OpenAI的Operator与Deep Research、Cursor、Windsurf、Lovable、Replit、Bolt、Manus、Genspark、Grok-3、Fellou、Dify、Coze、LangFlow。

“AI六小龙”公司:智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物。

Reinforcement Learning: An Introduction

The Bitter Lesson

【往期链接】

Vol.156 产业观察27|关于DeepSeek的七个核心问题和DeepSeek关键技术拆解

【制作团队】

主理人:李翔 、李丰

制作及统筹:张英海(13514156656)、峰小瑞([email protected])

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【免责声明】

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【本期嘉宾】

刘鹏琦,峰瑞资本执行董事。

颜黔杭,峰瑞资本副总裁。

【内容索引】

从年初DeepSeek的爆火到如今AI智能体(AI Agent)的涌现,这半年AI领域有哪些超预期的热点事件?

在模型领域,大厂的介入将竞争推向“全民军备竞赛”,国内“六小龙”与大厂间的竞争也愈发白热化。在应用侧,部分垂直场景已初步实现产品市场匹配(Product Market Fit,PMF),但通用场景的长期商业化前景仍需观察。

AI Agent概念怎么理解?这个赛道有哪些共识和分歧?

自2022年底OpenAI推出ChatGPT以来,AI应用已从基于提示词(prompt)的直接对话交互模式,发展到AI 工作流(Workflow),再到今天的AI agent阶段。与前两者不同,AI agent的特点在于能够自主感知环境、做出决策并执行任务。

Tool use(工具使用)和强化学习,如何赋能AI Agent?

为什么AI编程能率先实现PMF?

基于强化学习迭代的Agent,是AI应用迈向“终极智能”的路径吗?

目前,Agent的技术路径大致分为两种:第一种是完全端到端、基于强化学习(RL)的agent,以OpenAI的Deep Research、Kimi近期发布的Researcher为代表;第二种是在工程框架下,将Agent按照不同的能力类型拆分,然后分别提升单点能力。

听说“The Bitter Lesson”是OpenAI工程师必背的经典,它对AI Agent来说意味着什么?

具身智能的垂直小模型与通用大模型之争。

未来的AI agent会是什么样?大家的壁垒是什么?商业模式会如何演化?

AI Agent赛道有哪些创业和投资机会?

从一些C端智能硬件的发展来看,大多是从某一垂直场景切入并逐步成长,很少有人一开始就尝试在C端打造高度通用化的产品。毕竟,C端市场体量庞大,只要在垂直场景中把新品类做好、做深,就有机会把“蛋糕”做大,就像大疆、Insta360等。

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“AI六小龙”公司:智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物。

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【制作团队】

主理人:李翔 、李丰

制作及统筹:张英海(13514156656)、峰小瑞([email protected])

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