过去两年，大模型解决了一个问题：AI 会不会思考、会不会表达。

          而最近一年，AI Agent 开始解决另一个更现实的问题：AI 能不能把一件事，从头做到尾。

          我们之所以持续关注、并亲自测试 AI Agent，并不是因为它“概念新”，而是因为它第一次，让 AI 真正具备了承担任务而不是回答问题的能力。

          一、从“对话 AI”到“执行 AI”，差的不是模型，而是闭环

          很多人第一次接触 AI Agent，会觉得它只是“大模型更聪明了”。

          但在实际测试中，我们的感受很明确：Agent 带来的变化，不是智力提升，而是执行方式的改变。

          在最近的测试中，我们已经可以通过自然语言，让通用 Agent 完成一整条连贯任务链：

          ·需求描述（例如选品偏好、预算、时效）

          ·Agent 自动筛选商品

          ·下单、支付

          ·协调物流

          ·最终送达指定地址

          整个过程，用户不需要进入任何一个具体平台，也不需要了解平台规则。

          一句话提出目标，其余交给 Agent。

          这件事的意义在于：AI 第一次不再是“帮你查信息”，而是替你跑完整个流程。

          二、通用 Agent 已经可用，但企业级 Agent 远不止“接起来”这么简单

          在 ToC（个体用户）场景下，通用 Agent 的价值已经非常直观：它解决的是个人效率和执行成本。

          但当我们把 Agent 放进 ToB 业务时，很快就会发现一个现实问题：企业级 Agent，几乎一定是“定制的”。

          原因并不复杂：

          ·每家公司的业务流程不同

          ·数据分布在不同系统中

          ·使用的模型、权限、合规要求各不相同

          ·Agent 不只是执行，还要“按业务逻辑执行”

          这意味着，企业级 Agent 不是简单地“接一个大模型”，而是要把：现实业务流程 × 多模型能力 × 各类系统与应用，真正打通。

          对于不熟悉 AI 架构和业务系统的人来说，这件事的门槛并不低。也正因为如此，近一年来，已经出现了一批专注于 Agent 服务的公司，其中有些已经在特定领域做得非常成熟、非常专业。

          三、真正的难点，不在 Agent 本身，而在“它如何理解业务正在发生什么”

          在大量企业场景中，我们发现一个被频繁忽略的事实：最关键的业务数据，往往不是结构化数据，而是现场状态。

          ·生产是否顺畅

          ·仓储是否异常

          ·门店是否合规

          ·园区是否存在风险

          ·作业行为是否符合规范

          这些信息，很多时候并不直接存在于系统里，而是存在于现实世界的画面中。

          如果 Agent 只能读取报表和接口数据，那它永远只能“事后分析”。

          四、AI 视觉 + Agent，让执行第一次进入“实时业务流”

          这正是 AI 视觉与 Agent 结合的价值所在。AI 视觉不是为了“看得更清楚”，而是为了把现实世界中正在发生的事情，转化为Agent 可以理解和行动的数据输入。

          在我们的实践中，结合 AI 视觉后的 Agent，已经具备几个明显变化：

          ·可以基于现场状态变化，自动触发分析

          ·能同时执行多个指令，并跨系统协同完成任务

          ·不再依赖人工频繁介入，而是持续运行在业务流中

          Agent 从一个“流程末端的工具”，变成了业务运行中的参与者。

          五、面向企业的 Agent，不是报表工具，而是“业务执行体”

          我们更愿意把面向企业的 Agent，理解为一种业务角色。

          它的工作逻辑不是：“给我一份数据，我给你一份分析。”而是：业务发生 → 感知 → 分析 → 判断 → 推动下一步动作。

          当业务流程发生变化时，Agent 不需要被反复重构规则，而是可以在既定目标下，动态调整执行路径。这也是为什么我们认为：Agent 是否有价值，取决于它是否真正跑进了业务流。

          六、一个很现实的趋势：每个人，都会有自己的 Agent

          从通用 Agent 到企业级 Agent，我们已经能清楚看到一个趋势：未来，每个人都会拥有一个或多个 Agent。

          ·有的负责日常采购

          ·有的负责家庭成员的健康管理

          ·有的负责安排旅行

          ·有的策划节日派对...

          人的双手，确实会被逐步解放。而人的角色，也会从“执行者”，转向“目标制定者和判断者”。

          结语

          AI Agent 不是一次简单的技术升级，而是 AI 从“工具”，走向“执行体”的开始。真正有价值的 Agent，不只存在于屏幕和对话框中，而是能够理解现实、参与业务、持续运行。当 AI 视觉负责感知世界，Agent 负责理解与行动，AI 才真正走进了现实。

          七、一个必须正视的现实问题：当 Agent 开始“替你做事”，权限就是风险

          在讨论 AI Agent 带来的效率跃迁时，有一个问题无法回避：Agent 能做的事越多，意味着它被赋予的权限也越大。

          当 Agent 可以：

          ·下单

          ·支付

          ·调用系统

          ·操作业务流程

          ·跨应用执行指令

          它本质上，已经不再只是一个“工具”，而是一个被授权的执行主体。

          一旦权限配置不当、判断失误，甚至发生失控，带来的后果，可能不只是效率损失，而是真实的业务与安全风险。

          这也是为什么，在企业级场景中，Agent 的问题从来不只是“能不能用”，而是：能用到什么程度，由谁来控制，在什么边界内运行。

          八、技术不是问题，问题在于如何被使用

          也正因为 Agent 的执行能力不断增强，各国也开始针对 AI 与 Agent 技术，逐步出台相应的监管与管控措施。这并不意味着技术被否定，而恰恰说明：AI 正在从“实验工具”，进入“需要被规范使用的基础能力”。

          从我们的角度看，有一个判断是清晰的：科技本身没有善恶，真正决定结果的，永远是使用它的人，以及赋予它什么样的权限和边界。

          九、可控，才是企业级 Agent 的前提

          在企业场景中，Agent 不应该是一个“被完全放手的黑箱”，而应当具备清晰的约束机制：

          ·明确的权限分级

          ·可追溯的执行路径

          ·可中断、可回退的控制能力

          ·人始终保留最终决策权

          只有在可控、可审计、可约束的前提下，Agent 才能真正成为企业的助力，而不是隐患。

          结语

          AI Agent 让 AI 第一次具备了“替人做事”的能力，这既是一次巨大的生产力解放，也是一次对技术边界与责任的考验。

          当 AI 视觉负责感知现实世界，Agent 负责理解与执行，而人类，依然站在授权与判断的核心位置；技术，才能真正向善。科技是一把双刃剑。方向，从来不由技术决定，而由使用它的人决定。

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