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本次论坛汇聚了硅谷 101、蚂蚁集团等机构，共同探讨智能体（Agent）技术的发展与应用。与会嘉宾包括刘知远、吴承霖、朱哲清等业界前辈，以及盛思雄、花妖、拐子、向劲宇、刘鸿樟等年轻学者。论坛围绕 Agent 技术的现状、挑战和未来发展趋势展开深入讨论，涵盖了推理能力、记忆能力、工具调用能力、垂直领域应用、人机协作等方面。嘉宾们分享了各自在 Agent 技术领域的经验和见解，并对 Agent 技术的未来发展进行了展望。
🌟 Agent 技术正处于快速发展阶段，2025年被称为 Agent 元年。各大模型厂商纷纷推出先进的 Agent 产品，市场热度持续升温。
🤖 Agent 的核心能力包括推理能力、记忆能力和工具调用能力。这些能力的提升为 Agent 的落地应用奠定了基础。
🌐 垂直领域是 Agent 技术应用的重要方向。金融、医疗、法律等行业对 Agent 技术的需求日益增长，Agent 技术有望为这些行业带来革命性的变革。
🤝 人机协作是 Agent 技术发展的重要趋势。未来 Agent 将与人类共同协作，共同完成任务，提高工作效率。
🚀 Agent 技术的未来发展充满机遇和挑战。我们需要不断探索和创新，推动 Agent 技术的进步，为人类社会的发展做出贡献。
原创 宇宙编辑部 2025-09-13 19:44 浙江
群贤毕至，少长咸集。
很高兴能和硅谷 101、蚂蚁集团一起主办外滩大会的智能体论坛！用八个字形容这次论坛：群贤毕至，少长咸集。
说到“长”，论坛来了刘知远、吴承霖、朱哲清、陶芳波等业界前辈大佬；那么说到“少”，除了 98 年的好朋友盛思雄 Simon 之外，我们还整了一场全员 00 后的 Agent 主题圆桌。其中嘉宾包括：花妖：FinGenius 创始人，华遥愿金（深圳）智能科技有限公司董事长
拐子：Flowith CMO
向劲宇：特工鲸鱼，特工宇宙学术负责人，SophiaPro 联创，
OpenManus 创始人刘鸿樟：特工 Alpha，特工宇宙首席科学家，红杉中国 xbench 核心作者
来看看小登们都聊了些什么吧～以下为内容精华版🌟：仲泰：据我了解，咱们几位都是挺早就开始做 Agent 方向的，23 年 Alpha 就在清华 NLP 参与了 ChatDev 项目，去年鲸鱼就带着我们打阿里全球数学竞赛 AI 赛道。然后今年 Agent 特别火，很多人说 25 年是 Agent 元年，你们怎么看？觉得今年整个市场相比于去年有什么变化？
Alpha：首先关于 “今年是 Agent 元年”的说法，我个人是赞同的。因为从 Agent 的广义定义出发，其核心组件主要包括，Reasoning 能力，Memory 能力，以及工具调用带来的 Action 能力。那逐一回顾：不管从去年 GPT o1 的发布，再到国内像 Kimi K1.5 和 Deepseek R1 的追赶，这些模型的推理能力都为 Agent 的发展奠定了很好的基石。刚好再到今年初以 Claude 3.7 为首的模型，都开始展现出非常不错的工具调用能力，这也给像 MetaGPT 和 Manus 等领先的 Agent 产品，带来了很好的效果提升，正式地将 Agent 带入了大众视野。再加上最近学界对各种 Memory 的探索，以及业界对 Context Engineering 的实践……所以从技术工程的角度，今年的 Agent 已经具备了基本的落地条件。其次对于市场而言，随着各模型的迭代与开源，很多不错的 AI Native 应用纷纷出现。比如大家熟知的 Cursor 已达到了近百亿美元估值，作为基模的 OpenAI 和 Claude 也都刷屏了百亿美元量级的现金融资。客观来看，今年确实是 Agent 的元年。并且作为深度的 Agent 爱好者，我也坚信未来会越来越好。
鲸鱼：我觉得这个领域更热更多人加入是肯定的，也有更多的产品。但我觉得这也导致了比较有意思的两种人更多了，一种是兴奋但冲动的人，可能他们不知道什么是 Agent，他接了一个 Deepseek，加了一点 Prompt，甚至就只是个 ChatBot，然后 OK，我们今天推出了 xx World First Agent，这也是很大的感受，大家很想说自己是 World First，但却没有思考好产品怎么做，反而更关注怎么占 First 的坑。另一种是非常兴奋但迷茫的 Researcher 们，大家会特别喜欢做 General 的东西，但这个产品给谁用，他们是否会付费，产生的价值是否能覆盖本身的成本，通用会不会本身是个伪命题，因为它把定义问题这个事情交给了用户，这些也是我自己会存在的问题。
拐子：我觉得大家说 2025 是 Agent 元年，其实有点营销意味，但今年确实比去年热闹很多。去年大家更多是“玩”和“试验”的阶段，比如各种 Agent Demo、AutoGPT 之类概念验证性质的东西多；今年明显不同，就是很多场景从“能跑出来”变成了“能持续跑、能被真实业务用起来”。但是我觉得今年也有点小泡沫，尤其是很多所谓的“全球首个 xxx Agent”，很多只是换了个 UI 包一下，并没有真正解决执行质量、成本、留存这些关键问题。花妖：首先在我看来，AI 的发展截止到目前为止，我们从大框架上，身处于三个大阶段，第一阶段是大模型，不管是 2022 年的大语言模型，还是这两年推理模型的迭代。第 2 阶段是 Agent，本质上 Agent 也是在大模型这个知识渊博的大脑中，赋予其做各行业细分领域的的方法论和工具包。第 3 阶段是软硬件结合 AI，理解并应用于物理世界（触达云端，高度渗透时期）让AI真正从数字空间，走向现实场景应用。比如具身智能，智能驾驶，AI 眼镜等。这里的第三阶段和第二阶段是共行的，因为硬件本身是一种载体，第三阶段的遍地开花，是扎根于二阶段的各行业的 Agent 的爆发和能力的提升，以及成本的优化。所以今年是 Agent 元年，是一句行业 slogan，其实也是发展的必然趋势。我们自己从 2022 年在 AI 领域探索至今，也是很明显感受到，今年 2025 年 Agent 的这批人，我们会发现，动力早已不止于技术探索，更多是希望用自己的专业能力，结合行业专家 know-how 的架构搭建，通过简单的交互和指令，就可以享受专业级别的服务和交付，让 AI 的价值真正触达每一个行业，每一个需要它的人，这是一个 amazing 的过程，也是 2025 年 Agent 元年最有温度的底色。仲泰：我们能在观猹平台上看到好多各种各样的，所谓的，全球首个 xxx Agent，然后咱们有在做通用的，也有做垂直领域的。那我想先问问花妖，为什么选择做 Agent + 金融这个方向？
仲泰：然后我想问下拐子，Flowith 做的是通用方向对吧？你觉得现在的通用 Agent 通用吗？Flowith 通用吗？
仲泰：我还想再追问一下拐子，Flowith 开创性的使用无限画布作为交互方式，后来很多产品也跟进了，很多用户也很喜欢这种模式，但也有部分用户表示上手门槛有点高，我就想替大家问问，当初怎么想到，选择用画布这种方式的？
仲泰：那鲸鱼呢？之前听说你们在探索 Agent + Marketing 方向，为什么选择做这个方向？现在有什么进展？
仲泰：Alpha 之前一直在做 Agent 方面的 Research，结合如今应用落地的角度，你觉得做什么场景会比较有价值？
仲泰：你们觉得现在 Agent 落地到真真正正的能解决问题，卡点在哪？是模型不够智能，推理成本高，还是别的什么原因？
鲸鱼：这也是我觉得需要来感受真实环境的原因，真实环境里世界不是连续的。做学术研究的时候，搭一个干净的环境，有标准答案，目标只是让自己的方法打穿这个 Benchmark，这里面的唯一阻碍只是方法。但真实场景里面没有被打通的东西很多，为什么 Deep Research 和 Coding 仍然是大部分 Agent 的主赛道，因为 Search 和 Coding 对模型来说是和人几乎一样的动作空间，但在其它场景仍然有很多需要解决的问题。成本，稳定性这些同样是问题，这个大家都知道就不详细说了，以及模型所擅长的创造性的那部分，到底能创造哪些，边界在哪里，目前大部分还是本身用 AI 的人会比较清楚，但不用 AI 的人其实对这个把控没有那么好。所以某种意义上产品的形态也在帮用户收束这个想象。
Alpha：关于 Agent 的实际落地，我认为工程侧的很多手段本质上是在激发模型的潜能，所以目前的卡点与边界是需要在模型层面进行突破的。而且对于模型训练或者产品创业而言，好的 Benchmark 与测评体系是最关键的，它们会为模型与工程的迭代指引方向。但以往的很多 Benchmark 都聚焦在了解题，而并非真实用户的实际需求。AI 的模型能力和 Agent 实际效用之间究竟是什么关系？前段时间我参与了红杉 xbench 的工作，也算为此抛砖引玉了一下：我们提出评估 AI Agent 在真实场景的效用价值（Utility Value）——基于实际工作流程和具体社会角色，动态对齐现实世界的应用需求，为各垂直领域构建具有明确业务价值的测评标准。这是每一个 AI 公司都要深思的议题。包括像刚刚朱哲清（Bill）老师建议的“构建核心用户群”以获取最真实和专业的反馈，我觉得就是特别有建设性的建议。仲泰：刚刚说到落地解决问题，今年最火热、最接地气的 Agent 方向应该就是 Coding 了，你们平时敲代码会 Vibe Coding 吗？你们觉得 AI Coding 还会如何发展？人人都可编程，人人都是开发者的时代真的会到来么？什么时候会来？
Alpha：我个人是经常使用 Claude Code 和 Cursor 这类产品的，我也经常教一些零代码基础的同学借此 Vibe Coding。但目前确实离“人人都是开发者的时代”还有一段距离，和刚刚鲸鱼哥也提到了的很多实际困难，归因下来其实就是我上个问题说的，很多 AI 模型的训练目标还没有很好地对齐用户的需求：比如对于编程场景来说，用户需要的是不仅是一次搭建一个 Demo，更多情况下需要去 debug 或者在既有仓库上修改代码的。但此前很多大模型依然盯着算法题刷榜，这就是不本质的，或者说这是为什么 Claude 分数却不高但实用性很强。换而言之，哪怕在编程场景，Coding Agent 与环境的交互都是至关重要的——当下的关键在于，模型即 Agent 需要“通过训练-对编程环境有认知，通过工具-对终端反馈有感知。”我认为这会是短期内 AI Coding 发展的重要方向。
花妖：“我有一个改变世界的想法，就差个程序员了”——这句在互联网圈流传多年的讽刺梗，因为 AI 时代有了 Vibe Coding，看起来好似梦想成真了。包括公司的技术人员已经上手 Cursor 这类 vibe coding 软件，协助他们解决部分问题了，大大提升了开发效率，之前搓 Demo，可能一个需求之前需要一个月，但现在可能一周内甚至 3 天内就能解决。但这场狂欢的背后，有多少是同质化的产品，有多少是日抛型的应用或者只是一个 UI 界面的更换。一个真正包含行业逻辑理解、用户权限管理、数据流转、并发处理、第三方支付接口等功能企业级应用，涉及大量的工程化细节，都不是只用一句话 Coding Agent 搞定的。目前人都是开发的这句话只是停留于人人，都可以让开发这个环节被 AI 所赋能拥有一个基础性的一个程序员，但是未来的开发者，它的合格的定义，一定是一个能去全链路系统化的，人机协作，真正不断挖掘行业痛点，去为这个产品和应用不断去做优化的团队，用 AI 去提升效率，用人脑的智慧去更新。而不是简单的套壳模板 Case。
拐子：我觉得 AI Coding 会分两条路走。一条是专业开发加速器，比如现在的 Cursor、Vibe Coding，本质是把开发者的生产效率提升 2-5 倍，这个路径很快就会成熟。大家现在看到的 Vibe Coding、Cursor、v0 这些，更多是提升有基础的人的效率——我自己写代码 6 成以上时间都交给 AI 完成了，但关键逻辑、架构设计、调 bug 这些，AI 还做不到完全替我省心。另一条是非程序员的场景化编程，比如用自然语言直接改业务逻辑、批量生成数据处理的脚本，这条路要依赖更强的 Agent 化执行能力——因为非程序员更不擅长 debug 和上下文管理。人人可编程肯定会来，但不会是所有人写代码，而是通过对话式或者画布式的“视觉编排”来驱动逻辑。这可能在 2-3 年内，就能在垂直领域成熟。短期不会，但趋势是有的。
仲泰：最后一个问题，大家觉得基模会不会吞噬掉很多垂直 Agent 的能力？还是说接下来各种垂直 Agent 会持续爆发？真的会迎来人类和成千上万个 Agents 共生的宇宙？
拐子：我个人判断——不会“吞掉”，但会“同化”。基座模型会把很多基础能力内建进去，比如代码生成、基础搜索、通用写作，这些垂直 Agent 的“门槛”会被打掉。人类未来可能真的会和成百上千个 Agent 共生，但它不会是“一堆孤立的小机器人”，而是一个有组织的生态——就跟公司里有 CEO、总监、经理、实习生一样，每个 Agent 在体系里都有自己的角色和分工。所以未来是基模 + 无数垂直 Agent 共生，它们会共享底层能力，但在各自的专业领域里持续迭代。
鲸鱼：我觉得很难说，GPT-3.5 出来的时候，有多少做法律，医学，金融大模型的，但是后来 GPT-4 出来很多这种模型就被吃掉了，但这个问题需要反过来想，他们的共同点是，所有数据互联网上都能找到，被基模吃掉是必然的。但为什么我觉得 Agent 不一定，因为所有的数据互联网上没有，需要大家自己产生，而这些数据的组成又和你的环境有关，除非有人把数字世界和真实世界的所有环境打通，那他就能产生所有环境的数据，那么这个事情可能会成立。否则至少最近一年，我们还是得接受真实环境是粗糙的。
Alpha：我认为垂直领域的 Agent 会开始爆发，因为每个行业的知识体系、流程结构和合规场景都不一样。这些不是通用模型 fine-tune 一下就能搞定的。而关于通用对垂直的“吞噬”，我觉得要回到 Agent 本身的三个核心能力来思考：知识推理、长短期记忆、工具调用：其中，像知识和工具的调用方式，确实容易被大模型内化。但真正能形成差异化的，是个性化的长期记忆、特定领域的操作经验，以及基于业务流程精调过的工具链和 Sub-Agent 协作方式，都是值得从现在就开始建设 Agent Infra 的。关于人机共生的宇宙：上一个信息革命的时代，互联网带来的就是人与人之间的连接。而 AI 时代，AGI 的终极目标其实也就是让“Agent 和人类构建足够强的连接”，而当今所有的技术与产品，都算是提升连接强度的方式。 所以我相信未来的世界一定会有着无数异构的 AI，我们每个人也都会有自己的一套属于自己的智能体群。相当于这个世界在人类与信息之间，多了一个第三者（它的名字叫“Agent”），整个生态都会发生改变。那不变的是什么？我认为人类之间的情感连接是不可替代的。或许我们不应该从“AI 替代人”的角度去思考，而应围绕着亘古不变的点，去探索属于自己的未来。
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