文 | 數(shù)智前線，作者｜徐鑫，編輯｜任曉漁
養(yǎng)100只龍蝦≠企業(yè)級Agent？
年初以來“龍蝦”兇猛，這股熱潮不可避免在企業(yè)級Agent市場里掀起了不小的波瀾。
龍蝦讓大量的企業(yè)決策者第一次直觀看到了Agent端到端完成復雜任務的真實可能性。IDC中國研究經(jīng)理孫振亞認為，這對企業(yè)落地AI Agent，包括建設企業(yè)級AI數(shù)智員工都有極大的推動。
這股熱潮帶動了模型廠商的token調(diào)用的巨幅增長，“鯨吞了全球超六分之一的算力”，傳聞讓一些協(xié)同平臺的銷售業(yè)績200%～300%的完成。但業(yè)界人士告訴數(shù)智前線，它在直接映射的企業(yè)級生產(chǎn)力市場尚未轉(zhuǎn)化成規(guī)模化采購訂單。
“個人級小龍蝦，跟企業(yè)客戶需要的企業(yè)級小龍蝦不是一回事，現(xiàn)在的‘小龍蝦’是不能在企業(yè)內(nèi)部真正穩(wěn)定、安全可追責地去交付崗位級工作。”制造業(yè)場景垂類Agent廠商靈核數(shù)智首席商業(yè)官華璐坷提到，企業(yè)級數(shù)智員工，需要在企業(yè)流程里，還要有崗位職責和權(quán)限、知道任務和產(chǎn)出，要跟企業(yè)的各種信息化系統(tǒng)打通，有最終的結(jié)果校驗。除此之外，企業(yè)客戶非常看重提供AI公司的服務能力，關心后續(xù)能不能持續(xù)幫企業(yè)挖掘出更多有價值可轉(zhuǎn)化的場景。
但不可否認，龍蝦讓企業(yè)級Agent產(chǎn)品的產(chǎn)品迭代在加速。從大廠到RPA廠商再到Agent創(chuàng)業(yè)團隊，最近新品發(fā)布的消息不斷。IDC此前預計，到2030年，活躍Agent的數(shù)量將從2025年的約2860萬快速攀升至22.16億，平均每年活躍Agent數(shù)量將以超過一倍的速度增長。
而圍繞著這波浪潮，整個企業(yè)級生產(chǎn)力市場也將迎來一場重構(gòu)。
“沒有轉(zhuǎn)化成企業(yè)級規(guī)?；少?/strong>
靈核數(shù)智華璐坷春節(jié)前后接到了不少制造業(yè)客戶咨詢，來詢問龍蝦的絕大多數(shù)都是制造企業(yè)的二代接班人。“中國的制造業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在，但凡上一些規(guī)模的企業(yè)絕大多數(shù)都已經(jīng)發(fā)展了三四十年了，基本都面臨二代接班的問題 。這波二代接班人多數(shù)有留學背景，對新事物有好奇心，他們非常希望基于好的AI工具去輔助做業(yè)務，幫助接班。”
客戶群體覆蓋運營商、電商、能源行業(yè)等行業(yè)的企業(yè)級Agent廠商實在智能過去幾個月也接到客戶中不少人關于龍蝦部署的咨詢。
這些都是Openclaw火了之后，企業(yè)級Agent市場泛起的漣漪。
OpenClaw定位為24/7全職數(shù)字員工，養(yǎng)一只“龍蝦”相當于獲得了可隨時隨地托管電腦工作的員工。這讓此前專門做"企業(yè)級數(shù)智員工"，強調(diào)AI生產(chǎn)力價值的各類企業(yè)級Agent公司繃緊了一根弦。
在客戶反應過來之前，這些公司內(nèi)部先動起來了。實在智能算法負責人歐陽告訴數(shù)智前線，他們在Openclaw還叫Clawdbot的時候就看到了它的價值，公司技術(shù)團隊馬上開了專門的分析會議。
“它的端到端自動化執(zhí)行效果突出，填補了Manus在云端無法操縱調(diào)用本地系統(tǒng)功能的空白，并且與IM工具打通是很大亮點”，歐陽提到。實在智能借鑒了Openclaw的形態(tài)，產(chǎn)研團隊加緊在已有的自動執(zhí)行機器人的基礎上內(nèi)測推出“實在Agent 無界版”。這個新的版本可支持嵌入釘釘?shù)菼M軟件，像Openclaw一樣能實現(xiàn)跨設備喚醒和操控。
聚焦于制造業(yè)垂域數(shù)智員工平臺靈核數(shù)智，也在海外Moltbook上線不久后推出了自己的類moltbook社區(qū)Linkclaw。靈核數(shù)智華璐坷告訴數(shù)智前線，龍蝦剛出來他們就關注到了它陡峭的增長曲線。
由于靈核數(shù)智一直在做制造業(yè)的AI數(shù)智員工平臺，海外的龍蝦社區(qū)里Agent之間交流互動給了他們做制造業(yè)靈核工廠的新思路。“類似斯坦福小鎮(zhèn)，把不同崗位的Agent丟在工廠里面，這些Agent 能夠相互協(xié)作理解，有可能會產(chǎn)出更多的創(chuàng)新。”
一些深耕行業(yè)的AI系統(tǒng)集成商也在借助Openclaw的能力，實現(xiàn)產(chǎn)品能力升級。如中關村科金推出OpenClaw企業(yè)級解決方案PowerClaw、楓清科技Fabarta都推出了類龍蝦產(chǎn)品。
企業(yè)自己動起來之后，C端市場也在同步火爆。有報告顯示，全球每日新增部署實例從5000躍升至9萬，增長高達18倍。消費者市場的熱情也感染傳遞到了企業(yè)級Agent所輻射的客群，多家Agent廠商表示已經(jīng)接到了客戶咨詢，尋求龍蝦部署建議。
不過，“這些沒有轉(zhuǎn)化成企業(yè)級采購”。歐陽坦言，咨詢多停留在個體探討層面，目前沒有企業(yè)真正有預算，且明確提出要采購類似系統(tǒng)。
華璐坷也認為，龍蝦熱潮更多是在教育市場、抬升預期。“一個新產(chǎn)品要滲透進制造企業(yè)以往是需要很長的時間和很大教育成本的，龍蝦潮來了之后，很多企業(yè)主第一次知道了Agent， Skill，Workflow這樣的名詞。他們是企業(yè)級龍蝦最優(yōu)質(zhì)的種子用戶，雖然他們很焦慮，當下更多的還是在外面看，因為中國制造業(yè)使用AI的滲透率不足5%，但馬上他們就會關注Agent怎么在企業(yè)里真正創(chuàng)造價值”。
各種龍蝦局上依托于龍蝦創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們也坦言，目前即使有跑得快的企業(yè)在企業(yè)用龍蝦，往往也是偏向拉出來一兩個創(chuàng)新業(yè)務場景，企業(yè)級場景很少有老板敢敞開核心業(yè)務流程給龍蝦跑。多家企業(yè)級數(shù)智員工平臺都提到，它更適合沒有復雜業(yè)務邏輯的一人公司。
落地幾道坎：安全、認知分歧、Skills匱乏、ROI
龍蝦在C端快速統(tǒng)一了認知，形成部署熱潮。為什么在企業(yè)級市場未能快速推進？
外界認為，這與安全合規(guī)要求、企業(yè)級采購決策鏈條、認知不統(tǒng)一以及ROI測算等諸多因素有關。
安全與可控性當然是核心顧慮。歐陽所在的實在智能服務了不少國企，這部分客戶十分關心數(shù)據(jù)是否外傳、模型是否可控、操作是否安全。龍蝦的開源屬性和對公網(wǎng)大模型的依賴，使得許多企業(yè)心有疑慮。
同時，龍蝦被認為和真正的企業(yè)級數(shù)智員工之間還有一定的距離。IDC孫振亞告訴數(shù)智前線，核心在于它是否能接管一個崗位的完整閉環(huán)流程，成為可閉環(huán)完成任務且ROI可行的數(shù)字勞動力，這需要有業(yè)務場景知識，需要企業(yè)自身系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、流程的深度打通，也需要權(quán)限邊界、行為審計、成本治理。
另外，從采購決策鏈條看，雖然C端龍蝦此前很火，但目前行業(yè)對智能體上沒有形成“企業(yè)級Agent=龍蝦”的共識。“去年大量客戶采購了編排類智能體，目前仍在落地消化中。”歐陽認為，這也影響了企業(yè)端的采購決策。
尤其是國央企客戶群體，對智能體的認知有政策導向的一面。企業(yè)會關注智能體的覆蓋率指標，同時，這個客群并不一定認為智能體都要像Openclaw基于大模型的自主規(guī)劃能力，調(diào)用工具來完成任務，通過編排工具和工作流形成的配置型Agent，對他們來說可能有更強的確定性。
“對這些企業(yè)來說，編排類智能體能看到一個特別確定的流程。中間某一環(huán)節(jié)出錯后，能發(fā)現(xiàn)是哪個節(jié)點出錯，可以修正。但龍蝦形態(tài)下有可能出現(xiàn)每次調(diào)用結(jié)果都不一樣。”歐陽認為這可能使得龍蝦這類Agent短期內(nèi)并不會成為政企類客戶的首選。
年初IDC在一份報告中對企業(yè)級Agent市場也有類似判斷。IDC將全球企業(yè)側(cè)Agent分為四類，目前大熱的龍蝦是它分類的獨立Agent，隨著生態(tài)標準與商業(yè)模式的成熟，獨立Agent將逐步成長為承擔復雜任務、跨系統(tǒng)協(xié)同的主流形態(tài)之一。但當下，報告中認為，配置型Agent是目前企業(yè)快速構(gòu)建Agent能力的主流方式。并且中長期看，配置型Agent有望成為企業(yè)側(cè)部署數(shù)量最多的類型，為企業(yè)提供長尾能力補位。
目前看，獨立類Agent依然有不短的路要走。“Skills市場最熱的是找skills的skills ，然后是各種web搜索Skills”，這個經(jīng)典的調(diào)侃，反映出在目前的開源生態(tài)下，真正企業(yè)應用場景的skills的匱乏，各類企業(yè)級場景和能力以及生態(tài)尚有待進一步打通。
孫振亞認為，當下的龍蝦的熱潮證明了Agent的能力天花板比大多數(shù)人預期的高，但也暴露出市場的準備度比大多數(shù)人預期的低。“中間這個差距，是未來企業(yè)級Agent市場最大的商業(yè)機會。”
同時，有行業(yè)人士認為，當下企業(yè)級智能體落地的另一個天問是成本及ROI測算。
在個人龍蝦部署熱潮里，有不少人提到Token的巨幅消耗，一個任務可能就燒完了一個月的Token額度。可以想見Agent部署到生產(chǎn)場景，企業(yè)必然也會關注運行成本，確保實現(xiàn)業(yè)務價值的同時，維持可持續(xù)的投入產(chǎn)出比。
不過，相比消費級市場在意Token消耗量指標，企業(yè)級市場更關注的其實是基于Agent產(chǎn)出的業(yè)務價值。“把模型和token轉(zhuǎn)化成真正企業(yè)需要的崗位級交付，可以不完全跟token消耗量掛鉤，而是跟產(chǎn)出掛鉤。”靈核數(shù)智華璐坷提到，如果只按token消耗，低頻高價值場景可能在商業(yè)化時被低估，但是如果跟崗位級產(chǎn)出掛鉤，低頻高價值場景也可以形成很好的商業(yè)化路徑。
而針對ROI測算和規(guī)模化價值，行業(yè)普遍認為當下企業(yè)級AI仍然處于價值兌現(xiàn)早期。目前能落地的企業(yè)級AI也多偏向高價值、好測算ROI的場景先行，比如在客服、軟件開發(fā)、財務流程、供應鏈優(yōu)化等場景。
以制造業(yè)為例，靈核數(shù)智華璐坷提到，他們選擇從制造業(yè)降本緊密相關的質(zhì)量管理、排程排產(chǎn)、供應鏈管理等成本大頭場景來率先推動Agent落地。“龍蝦到來除了市場教育層面，技術(shù)上我們也會汲取用好市面上已經(jīng)有的技術(shù)，而不用什么都全部自己搭”，華璐坷認為，這將加速他們的研發(fā)流程，今年他們希望將制造業(yè)Agent場景從當下的十幾個做到100個。
企業(yè)內(nèi)生產(chǎn)力大重構(gòu)，多智能體如何整合
短期內(nèi)龍蝦這樣的獨立Agent落地仍需時日，但龍蝦展現(xiàn)出的能力——跨系統(tǒng)調(diào)用、自主規(guī)劃、工具整合，教育了市場后，也讓市場看到了企業(yè)內(nèi)工作形態(tài)根本性轉(zhuǎn)變的可能。
這里面一個巨大的不同是企業(yè)內(nèi)多智能體的出現(xiàn)。靈核數(shù)智華璐坷用蜂群來比喻企業(yè)的需求，單只蜜蜂智能程度一般，但蜂群就有一套協(xié)作系統(tǒng)。目前“養(yǎng)100只蝦，不等于就有了群體智能”，企業(yè)需要管理智能體，讓智能體能上下協(xié)同，管控權(quán)限和目標，能更長期使用。
這使得企業(yè)內(nèi)各類智能體之上還要有一個管控協(xié)調(diào)平臺。新的角色正在出現(xiàn)。
硅谷頂級風投a16z最近也研判，企業(yè)級多Agent編排層（Enterprise Multi-Agent Orchestration Layer）將是2026年企業(yè)AI市場的核心趨勢之一。企業(yè)將需要一個新的"協(xié)調(diào)系統(tǒng)"，用于管理多Agent交互、仲裁上下文、并確保自主工作流的可靠性。企業(yè)內(nèi)會出現(xiàn)新角色。這將帶來大型組織內(nèi)部工作流運轉(zhuǎn)方式的全新形態(tài)。
它也意味著圍繞著企業(yè)內(nèi)Agent使用，各種廠商需要重新尋找和確立自己的位置，是提供垂直場景或職業(yè)的生產(chǎn)力能力，還是成為企業(yè)內(nèi)的調(diào)度和協(xié)調(diào)層。這將是企業(yè)內(nèi)生產(chǎn)力的一場大重構(gòu)。
飛書、釘釘?shù)葏f(xié)同平臺正在向企業(yè)級AI原生工作平臺轉(zhuǎn)變。它們由于占據(jù)了企業(yè)的日常工作場景，擁有組織架構(gòu)、權(quán)限體系、數(shù)據(jù)接口等基礎設施，要進一步扮演幾千萬企業(yè)內(nèi)的Agent協(xié)調(diào)中樞，長處和局限都很明顯——擁有強大的流量優(yōu)勢，同時在行業(yè)縱深能力上有欠缺。
一眾選手里目前釘釘?shù)膭幼鞅憩F(xiàn)得更激進。一周前，阿里推出了悟空，作為阿里在企業(yè)工作場景AI能力的統(tǒng)一出口，它會直接內(nèi)置到釘釘之中，支持連接用戶在企業(yè)中的釘釘賬號、安全訪問權(quán)限和應用系統(tǒng)。同時它還有AI能力市場，未來支持第三方skill交易，這有助于它服務更多的行業(yè)企業(yè)。
垂直行業(yè)Agent玩家則切入了有復雜業(yè)務邏輯的業(yè)務生產(chǎn)力場景。這里面既有做垂直數(shù)智生產(chǎn)力一攬子解決方案的，也有企業(yè)聚焦單一垂類生產(chǎn)力的。
提供垂直行業(yè)一攬子數(shù)智員工解決方案的廠商，強調(diào)的是多Agent協(xié)作平臺和企業(yè)對智能體的管理能力。以靈核數(shù)智為例，其數(shù)智員工平臺既有讓企業(yè)按需調(diào)用垂直場景AI員工的人才市場，也有沉淀業(yè)務經(jīng)驗和組織知識的可信空間，以及企業(yè)內(nèi)人機協(xié)作入口。大型企業(yè)可以基于這套平臺構(gòu)建自己的私有skill，沉淀企業(yè)內(nèi)獨有知識及經(jīng)驗。龍蝦對這類解決方案商而言，正與其自身的垂類崗位級Agent形成補充——偏通用個人向的產(chǎn)出由龍蝦完成，圍繞公司核心目標則交給崗位級Agent。
一些此前聚焦垂類工種Agent的廠商，在探索融入龍蝦開放生態(tài)。
有廠商告訴數(shù)智前線，隨著skill付費變完善，未來他們不排除將自身的沉淀和能力以Skill方式上架。數(shù)智前線也了解到，目前已有行動迅速的企業(yè)正將自身的數(shù)據(jù)能力形成API可對openclaw生態(tài)開放，用戶能用個人龍蝦來調(diào)出數(shù)據(jù)，不過需要有其他基建才有業(yè)務的閉環(huán)。
這些探索，是在提前適應市場從人用產(chǎn)品轉(zhuǎn)向智能體用產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。當然企業(yè)也在觀察后續(xù)影響。分析認為，新的生態(tài)有可能沖擊原來基于產(chǎn)品界面的商業(yè)模式，非常考驗垂類廠商對場景的理解和數(shù)據(jù)壁壘。
這波浪潮里，壓力最大的可能是一些偏通用能力的工具類廠商。就像Jasper被OpenAI自身的產(chǎn)品沖擊一樣，在營銷類場景，已經(jīng)有從業(yè)者直接在龍蝦上自搭輿情監(jiān)測和品牌洞察的工作流，這會繞過原來的營銷AI員工產(chǎn)品。
并且，協(xié)同類廠商攜巨大的用戶體量也在通用工種推出場景類解決方案。例如阿里悟空在電商、跨境電商、知識類博主、開發(fā)、門店、設計、制造、法律、財稅、獵頭等十大OPT場景發(fā)布了解決方案。那些缺乏垂直縱深的玩家可能需要重新思考自身的位置和護城河。
更長遠的問題也缺乏答案。隨著各類崗位級Agent的進一步進化，多智能體體系的逐漸建立，各類為人使用而設計的產(chǎn)品是否還有存在的必要性？未來，到底是垂類廠商成為協(xié)同類廠商生態(tài)中的一部分，還是隨著Agent智能提升，中間層消失，Agent直接對接后臺API和數(shù)據(jù)庫？
復雜競合態(tài)勢里，存在諸多不確定性。這將是一場混沌重構(gòu)，更多變化仍有待觀察。
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