文 | 沈素明
我最近参加了几场关于“AI落地”的闭门会，发现一个有趣的现象。
技术专家在说Agent、产品经理在说Agent、咨询顾问也在说Agent。然而，他们口中的Agent，可能完全是三件不同的东西。越听越困惑，越想越糊涂。当一个词汇在所有场合都能出现，但指向的却是完全不同的事物时，它就已经失去了作为专业概念的资格。
这让我意识到，问题根本不在于听众的理解力，而在于这个词本身。
AI Agent已经不再是一个精确的技术定义，它已经沦为了AI行业的“黑话”。它在商业世界里泛滥成灾，只为满足三个目的：拉高估值、制造焦虑、抬升收费。
我的观点简单粗暴：当一个词什么都能指代时，它就什么都不是。
一. Agent的十八般武艺与概念的崩塌
我们来看看今天市场上被冠以“Agent”之名的，都有些什么。
扫地机器人在躲避障碍物，有人叫它“环境感知Agent”；企业客服机器人自动回答了FAQ，也被称为“客服Agent”；一个能定时执行脚本、从数据库取数的自动化程序，也被赋予了“数据Agent”的名头。
甚至，一个能联网搜索的ChatGPT，它的能力被描述为“信息搜索Agent”；游戏里的NPC，因为能做出预设的交互行为，也被划进了“自主行为Agent”的范畴。
你细品。一个能自主规划路径的物理实体，一个简单的聊天匹配系统，一个老旧的自动化脚本，它们之间的技术鸿沟如此巨大，但在今天的营销语境里，它们却共用一个高贵的称谓：Agent。
这种混乱带来的后果是，所有人都在谈论Agent，却没有人知道它的能力边界和价值底线在哪里。
Agent到底是什么？
没人说得清楚。因为当一个词可以指代一切，它的专业价值就完全归零了。它已经成了一个技术界用来装点门面的“万能词”。
二. 从学术概念到营销黑话的堕落史
任何黑话的诞生，都遵循一套固定的堕落史，Agent也不例外。这是一个经典的商业策略将学术概念彻底污染的过程。
它始于学术界的严谨，却终结于商业世界的浮躁。
Agent诞生在AI实验室里，有着相对清晰的定义：具备感知、决策、执行能力的程序。它强调的是“自主性”，即在接收到高级指令后，能自行规划步骤、调用工具、完成任务，而不是每一步都需要人类干预。
在实验室里，大家都懂。这是技术代差。
当AI技术出圈，从实验室走向商业应用时，创业公司、大厂都需要一个词来区隔自己与传统的“自动化脚本”或“聊天机器人”。
Agent完美符合需求：它听起来前沿、神秘、技术感强。它能带来“技术代差”的错觉，让产品和解决方案显得更有价值。这是一个高级的包装品。
在商业世界里，利益永远是概念传播的第一驱动力。
厂商发现，说“我们有Agent能力”比说“我们是聊天机器人”更能抬高估值和客单价；媒体发现，写“Agent是下一个风口”比写“自动化工具”更能吸引点击和流量；咨询公司发现，跟客户谈“Agent战略规划”比谈“流程自动化”更能收取高额的评估和实施费用。
关键在这里：一旦概念的边界被故意模糊，它就拥有了最大的解释权，人人都可以根据自己的产品优势来“重新解释”Agent。
这种模糊性，正是黑话最肥沃的土壤。
三. 三类“黑话传播者”的共谋
这场黑话的狂欢，三类角色贡献了主要的推波助澜的力量。他们各取所需，共同将这个词推向混乱。
他们是黑话的生产者。
他们将一个简单的FAQ匹配系统，包装成“智能Agent客服”，估值就可以翻倍。他们将一个只能从数据库取数的程序，说成“数据分析Agent”，就能让企业决策者心动。
他们卖的不是Agent的技术实现，而是你对技术落后的焦虑。通过创造一个高不可攀的概念，他们有效屏蔽了客户对产品功能、价格和投入产出比（ROI）的质询。
他们是黑话的放大器。
“不懂Agent就要被淘汰”、“Agent是AI的下一个风口”，这种标题是媒体的流量密码。它们只负责制造恐慌、贩卖焦虑，但不负责提供清晰的定义和可落地的方案。
读完一篇标题光鲜的“Agent时代来临”的文章，你依然不知道Agent具体是什么，但你已经焦虑了，这就是媒体的目的。焦虑带来了点击，点击带来了广告。
他们是黑话的收割者。
他们跟客户谈“Agent战略”比谈“优化工作流”更具有专业性和复杂性，从而获得更高的收费权。
一份“企业Agent成熟度模型，从0到5级”的厚厚方案，评估费可能高达五十万。客户没搞懂Agent是什么，但方案很厚、看起来很专业，钱花得“值”。他们将概念的复杂性转化为收费的合理性。
四. 企业为什么被黑话所伤
企业不是傻，只是在概念迷雾中丧失了判断力，最终付出了昂贵的学费。
当一家企业的决策者在行业峰会、媒体报道和咨询方案中被“Agent”这个词轰炸时，他们会自然地产生一种技术焦虑：我们不能落后于时代。
你想想看，当三家厂商对“Agent”给出三个完全不同的定义时，决策者彻底被搞晕了。最终的决策往往基于“谁说的最酷炫”、“谁的PPT最厚”，而不是“谁的方案投入产出比最高”。
最终的结果往往是：老板花大价钱买回一个“Agent平台”，上线后发现，它只是一个功能略强的聊天机器人，但厂商振振有词：“这就是Agent啊。”
这种混乱带来的损害是双重的：它不仅浪费了企业的真金白银，更消耗了组织对AI变革的宝贵信心和耐心。企业买单不是因为Agent这个词多高级，而是因为他们有一个自动化任务的真需求，却被黑话引导了错误的购买方向。
六. 撕掉黑话的外衣
那么，企业管理者到底该如何应对这场黑话的狂欢？很简单：撕掉外衣，看清本质。
要明白：AI Agent不是一个精确的科技定义，它只是一个描述“自动执行任务”能力的概念标签。它的核心价值是：给AI一个复杂的任务，它能自主规划步骤、调用工具、自动完成，从而替代重复的人力。
所以，企业管理者在评估任何“Agent”产品时，应该完全停止对这个概念的纠结。
问：“这能为我的销售部门，每年节省多少人力投入？”
问：“这套系统能把我们的财务流程错误率降低到什么程度？”
问：“投入五十万，我的项目周期能缩短几个月？”
我们再深入一点。一切评估，只看它能解决什么业务问题，以及它的投入产出比（ROI）。
不要被厂商牵着鼻子走，要用自己的语言，用业务结果来倒逼需求。
不要对厂商说：“我要部署Agent战略”，而要说：“我要让AI自动完成销售日报的生成、发送和数据异常预警这三个重复任务。”
不要说：“我们需要一个营销Agent”，而要说：“我们要让AI自动针对过去六个月内有过咨询但未成交的客户，生成个性化二次触达文案。”
只有用大白话描述需求，才能有效规避黑话的干扰，将厂商的注意力拉回到解决问题本身。
七. 黑话的循环与价值的筛选
AI行业太喜欢造词了。
从云计算、大数据到区块链、元宇宙，再到今天的Agent，每一个词都经历了从技术概念到营销黑话、最终被用烂的过程。这似乎是技术出圈、商业狂热的必然循环。
我们也要承认，AI带来的自动化任务确实是提升效率的真需求。Agent这个词是黑话没错，但它所代表的让AI自动执行复杂任务的方向，是正确的。
所以，请将我对“Agent黑话”的批判，视为一种价值的筛选。
企业要想真正用好AI，唯一的路径就是：别被概念吓住，别被黑话忽悠。看清楚它实际能为你解决什么问题，然后，算清楚投入产出比。剩下的那些概念和黑话，都让它们留在朋友圈和投资人的PPT里吧。
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