基座吃掉 agent？AI Agent 真正的生存公式是：智能 × 记忆 × 入口

背景

OpenAI 发布 通用智能体 ChatGPT Agent

通用 Agent 可以自动利用多种工具进行规划，帮助人们完成复杂的任务，包括自动浏览用户日历，生成可编辑的 PPT，运行代码等等。

出现了一个基本问题：

如果基座模型厂商自己做智能体，基于 API 开发的第三方 Agent 应该怎么办？

一、基座会吃掉一部分上层应用，现实如此

1.1 大模型就像新的“通用智能平台”

想象我们走进一个玩具店，里面有一个万能的积木套装——它不是普通的乐高，而是一个会思考的“超级乐高”，可以自动理解你说的话，并帮你搭建任何你能想象的结构。

这个“超级乐高”就是 OpenAI 的大型语言模型。它已经足够强大到可以完成各种任务——写文章、做分析、甚至控制机器人。

现在，OpenAI 推出了自己的 “统一 Agent”，就像给这个“超级乐高”配上了一套标准的操作系统（OS），让它更容易被开发人员和公司使用。

第三方开发者们，就相当于那些想在这个超级乐高平台上搭建自己独特作品的人。他们不是在创造基础材料，而是基于这个平台，开发出适合特定场景的“应用”。

现实就是如此，Apple 会为 iOS 开发一系列应用；Microsoft 会为 Windows 预装大量软件；相似的事情一再重演。

第三方 agent 在这种背景下该如何发展？

它们是继续作为“乐高的使用者”？还是尝试成为“新规则的制定者”？

二、分析模型：“乐高玩家”的三种进化路径

我们将第三方 agent 的发展方向，抽象为三种可能的“玩家策略”：

2.1 “高效搭积木者”（工具优化型）

• 特征：利用 OpenAI 提供的 API 和统一 agent 架构，专注于提升效率和用户体验。

• 例子：

  • 自动客服系统
  • 快速生成报告或文案的 AI 助手
  • 教育中的个性化学习 agent
• 优势：快速落地、低开发成本、容易规模化
• 风险：技术依赖性强，一旦平台政策或定价变化，生存空间受限

产品：乐高的新组合

2.2 “积木扩展者”（功能增强型）

• 特征：在统一 agent 基础上进行插件式扩展，增加数据处理能力、多模态交互、外部 API 调用等。

• 例子：

  • 连接财务系统的商业 agent
  • 通过摄像头识别环境的智能家居 agent
  • 可以调用法律数据库的法律顾问 agent
• 优势：灵活性强，适应不同行业需求
• 风险：需要持续维护插件生态，竞争激烈

产品：兼容乐高的新组件

2.3 “新游戏设计者”（架构创新型）

• 特征：不再只是使用 OpenAI 的统一 agent，而是试图构建自己的底层逻辑、自定义训练流程或与其他 AI 技术融合（如 RLHF、强化学习、多智能体协作）。关键看是否可更换基座模型

• 例子：

  • 创建跨领域的“通用工作流引擎”
  • 建立自己的 agent 编排系统（类似“指挥官 + 战士”）
  • 尝试打造去中心化的 agent 生态
• 优势：自主性强，有可能跳出 OpenAI 的限制，形成差异化竞争力
• 风险：投入大、回报周期长、市场教育成本高

产品：不同品牌“乐高”组件构成的新“IP”

2.4 agent 开发者的“角色选择矩阵”

三、智能 Agent 设计公式

很多人认为 AI agent 是“技术堆叠”的产物，但真正的竞争焦点早已转向：

- 谁能设计出更人性化的“长期记忆结构”？
- 谁能掌握用户最自然、最容易接受的“入口”？

这两个维度，决定了 agent 是否真的能走进现实世界，而不仅仅是实验室里的演示模型。这是产品粘性与触点的战争

提出一个 Agent 设计公式：

Agent = 智能 × 记忆 × 入口

在这个公式中：

• 智能 是基础（如语言理解、推理能力）
• 记忆 是经验的容器（让 agent 有“成长轨迹”）
• 入口 是连接用户的触点（决定 agent 被使用的方式）

三种路径则是你选择如何发展这个 agent 的战略方向。

每条路径代表一种“游戏规则”，它们决定了你是否在做一件工具、一种服务、或是一个新世界。

3.1 三种 Agent 演化路径的升级

3.1.1. 工具优化型 Agent（效率导向）

• 目标：快速构建实用型 agent，解决高频需求
• 适用场景：客服、写作、任务管理、日程提醒等

• 典型表现：

  • API 接入
  • 轻量模型
  • 即时响应
• 竞争策略：速度、易用性、嵌入性
• 记忆应用：记录用户习惯和偏好，实现个性化体验
• 入口设计：嵌入现有平台如 Word、微信、Slack 等，无感知使用

3.1.2. 功能增强型 Agent（深度行业适配）

• 目标：在已有 agent 基础上扩展功能，满足专业领域需求
• 适用场景：法律、医疗、金融等领域

• 典型表现：

  • 插件机制
  • 多模态输入
  • 行业知识图谱
• 竞争策略：精准匹配行业流程，提供不可替代的辅助价值
• 记忆应用：支持角色化记忆，处理多轮上下文
• 入口设计：情境化入口，如企业系统、浏览器插件、AR 界面等

3.1.3. 架构创新型 Agent（生态自主演化）

• 目标：从底层重新设计 agent 架构，建立自适应、可演化系统
• 适用场景：虚拟助理、数字孪生、企业大脑等

• 典型表现：

  • 自定义训练流程
  • 协作机制
  • 跨 agent 数据共享
• 竞争策略：掌控数据流、行为模式、交互规则
• 记忆应用：构建分布式记忆网络，形成“智能复利效应”
• 入口设计：多渠道部署，包括虚拟人、AR、语音助手、物理机器人等

3.2 组合公式案例说明

四、三类 Agent 核心评估维度对比

“看增长、看深度、看自由”

• 工具优化型 Agent 关注用户增长
• 功能增强型 Agent 关注行业知识深度
• 架构创新型 Agent 则关注模型自主性与生态控制权。

4.1 分类标准说明

我们从 实际开发和运营的角度 出发，为每种类型的 Agent 设定一个核心评估指标：

4.2 类型详细解析 + 评估维度

4.2.1. 工具优化型 Agent：看增长

• 关键词：易用、高频、平台嵌入
• 目标：成为用户日常使用的一部分

• 核心能力：

  • API 快速接入能力
  • UI/UX 无感知体验
  • 高频场景适配（如写作、翻译、日程管理）

评估指标：

成功标志：

• 用户“不知不觉中”就开始使用这个 agent
• 无需教育，只需一个触发词即可激活
• 在多个平台上被默认集成

4.2.2. 功能增强型 Agent：看行业知识深度

• 关键词：专业性强、流程嵌入、角色适配
• 目标：解决行业中特定问题或决策痛点

• 核心能力：

  • 多轮对话理解上下文
  • 角色记忆与知识图谱构建
  • 行业数据与法规整合能力

评估指标：

成功标志：

• 法律顾问能根据案件背景推荐条款
• 医疗助手能在诊断过程中提出预警
• 金融助理能在合规范围内给出投资建议

4.2.3. 架构创新型 Agent：看对基座模型的依赖程度

• 关键词：自定义结构、多模态整合、跨 agent 协作
• 目标：建立独立的智能代理体系

• 核心能力：

  • 自主学习机制
  • 分布式存储与推理
  • 兼容多种模型和接口

评估指标：

成功标志：

• 不依赖某个特定大模型厂商
• 能与其他 agent 或系统进行协同工作
• 可以通过自我训练逐步进化，形成“闭环”

4.3 战略选择建议表

4.4 反常识视角：不要盲目追求“最聪明”的模型

很多人以为只要用最好的模型就能做出最好的 agent。但事实上：

• 工具型 Agent 需要的是“好用”，不是“强大”
• 功能型 Agent 需要的是“专业”，不是“通用”
• 架构型 Agent 需要的是“自由”，不是“先进”

总结：利好“长期记忆”技术和“流量渠道”

工具型 agent 是“拉新”，功能型 agent 是“变现”，架构型 agent 是“垄断”。

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