0
過去三年，大模型從生成走向理解，從多模態(tài)走向執(zhí)行，讓 AI 第一次具備了承接復(fù)雜任務(wù)鏈的能力。到了 2024 年，Agent 概念迅速崛起，成為 AI 應(yīng)用落地的新焦點。所以進(jìn)入 2025 年，越來越多業(yè)內(nèi)人認(rèn)定——這就是 Agent 元年。
現(xiàn)在的 AI 不再只是一個“能聊天寫稿”的助手，而是真正具備目標(biāo)理解、路徑規(guī)劃和執(zhí)行交付能力的數(shù)字員工，能接任務(wù)、干活、反饋，甚至還能協(xié)作。那些過去必須靠人反復(fù)比價、操作、整合的數(shù)據(jù)密集型流程，現(xiàn)在 AI 也能穩(wěn)穩(wěn)接住，而且跑得不錯。
而在這場由科技巨頭主導(dǎo)的 AI 競賽中，微軟、谷歌、OpenAI 掌握著底層模型的主導(dǎo)權(quán)，國內(nèi)的百度、阿里、騰訊也在重金投入，表面看起來，小廠好像根本沒機(jī)會參與。但其實，隨著基礎(chǔ)模型越來越成熟，真正的變化是：現(xiàn)在很多小廠開始認(rèn)真地去思考一個問題：我是不是可以下場去做產(chǎn)品了？
舉個例子。今年 4 月，飛豬上線了AI 產(chǎn)品“問一問”，這個產(chǎn)品本質(zhì)上是一個“AI 旅行管家”，但比起以前那種只能回答“云南好玩嗎”的機(jī)器人，它更像是一個專業(yè)的旅行團(tuán)隊。你一開口，它背后立馬有一群 AI 角色上陣，有人規(guī)劃路線，有人查機(jī)票，有人找酒店，有人控制預(yù)算，大家分工明確，一起給你搞定一套完整的旅行方案，并且它并不是用固定的模板去套娃，而是根據(jù)你說的話靈活組合。
比如你對它說“暑假想去昆明玩七天”，它能識別你現(xiàn)在在哪里，并且馬上啟動一整套流程，給你一份包括航班、酒店、景點在內(nèi)的七天行程計劃，附上總預(yù)算 3831 元。關(guān)鍵是，它推薦的不只是“昆明有哪些景點”這種淺層內(nèi)容，而是按照時間順序幫你安排每一天該去哪玩、住在哪、怎么走，連航班起飛時間都考慮在內(nèi)了。
這個產(chǎn)品從概念上講沒什么稀奇，但在基礎(chǔ)模型性能和通用 Agent 你追我趕、高舉高打的競賽中，竟然小小地出圈了一把。初上線時，“問一問”的邀請碼一碼難求。實測下來，雖不完美，比如預(yù)算的估算結(jié)果不夠準(zhǔn)確、多人方案的酒店安排上也不夠智能，但整體來說，這是一款可靠性和可用性顯著提升的旅行 AI 產(chǎn)品，而這是當(dāng)前市場上極少數(shù)從概念的起跑線上往前邁步的產(chǎn)品之一。
據(jù)飛豬當(dāng)時介紹，它靠的是飛豬的真實供給數(shù)據(jù)：接入實時航班和酒店庫存，結(jié)合真實出行記錄和多年定制游經(jīng)驗。用他們自己的話說，“不是數(shù)據(jù)越多越好，而是數(shù)據(jù)對不對、準(zhǔn)不準(zhǔn)”。
數(shù)據(jù)是一方面，功能的可用性和好體驗是另一方面。實際上，我們了解到目前“問一問”仍在持續(xù)補(bǔ)課和進(jìn)階中。5月26日，飛豬稱最新版本的“問一問”升級部分功能，包括特價機(jī)酒的查詢能力更強(qiáng)、新增匹配權(quán)益的“會員助手”角色，手繪地圖和SUG功能也能用了。整個體驗下來，絲滑度有明顯提升。
論模型，這是海內(nèi)外不到 10 家大廠才有資格參與的競爭；論技術(shù)，有沉淀有人才的公司百花齊放；即便是單看旅游業(yè)，更大、更有錢、人更多的選手也大有人在。所以，當(dāng)“弟弟輩”的飛豬拿出“問一問”之后，關(guān)于做成 AI agent 的大小廠討論開始變得有意思了。
2025 年被稱作“Agent 元年”，并不只是說說而已。
從文本生成到多模態(tài)，從問答助手到可行動的智能體，AI 的發(fā)展路徑已經(jīng)走到了一個新的臨界點。這一年，最關(guān)鍵的變化是 AI 已經(jīng)開始能“動手”了：過去你只能讓它寫寫文案、查查資料，現(xiàn)在你可以讓它訂酒店、找航班、規(guī)劃日程、跑數(shù)據(jù)，甚至在公司內(nèi)部搞自動化流程管理。AI 從“助手”走向“員工”的變化，讓它具備了真正商業(yè)落地的可能性。
2025 年也是 AI 產(chǎn)品從“功能型工具”升級為“任務(wù)型執(zhí)行者”的重要時間窗口。誰能在這個窗口期率先打造出一款可落地、用戶可感知價值的 AI Agent 產(chǎn)品，誰就有機(jī)會建立一個長線優(yōu)勢。
為什么這么說？其實所有軟件產(chǎn)品都有“先發(fā)紅利”，但 AI 產(chǎn)品的紅利放大效應(yīng)更強(qiáng)。因為 AI 的使用會持續(xù)反饋——你用得越多，數(shù)據(jù)越準(zhǔn)，語料越多，模型效果越好，體驗也越順。這種體驗上的“滾雪球”效應(yīng)一旦啟動，后來者就很難追上。
尤其是 Agent 類產(chǎn)品，不光要調(diào)模型、接接口，還要磨調(diào)度邏輯、跑任務(wù)鏈路、建立行為反饋閉環(huán)。這不是靠復(fù)制代碼能趕上的，而是靠長期真實場景打磨出來的。
而我們也剛剛進(jìn)入了一個非常微妙的臨界狀態(tài)：技術(shù)已經(jīng)基本成熟，但市場心智還沒固化。也就是說，現(xiàn)在的每一個新產(chǎn)品，都是在用戶“記不住誰是誰”的階段殺出來的，只要體驗夠好、節(jié)奏夠快，就有機(jī)會搶下“默認(rèn)選項”的位置。
未來一年，誰占住用戶認(rèn)知，誰就有可能成為 AI Agent 這場競賽的“平臺型贏家”。
我們看到，今年春節(jié)過后 Manus 僅憑借一則發(fā)布視頻和少量供專業(yè)人士體驗內(nèi)測邀請碼，就足以站穩(wěn)“全球首款通用 Agent ”的標(biāo)簽。同樣地，如果你現(xiàn)在問 DeepSeek “給我推薦一個國內(nèi)旅行 AI 產(chǎn)品，只推薦一個”，它會介紹飛豬的“問一問”。
這足以證明，在一個還沒有形成海的市場領(lǐng)域，誰先駛出去一帆船，誰就有可能優(yōu)先享有新大陸的定義權(quán)。如同 Manus，飛豬“問一問”某種程度上也已經(jīng)搶占了用戶對旅行類 AI 該長什么樣的第一認(rèn)知。這種認(rèn)知將隨著產(chǎn)品使用量的增長被進(jìn)一步放大。
這家公司讓人感到意外的是，它做的不只是“我也有 AI”，而是直接試圖切入“ AI 幫你搞定一整套行程”，跑在了市場前面。這不僅說明飛豬勇氣可嘉，更說明內(nèi)部執(zhí)行力并不弱。在更大的“廠”還在調(diào)研、觀望、評估時，它已經(jīng)把第一個版本交到了用戶手上。
這就好比你在百米賽跑中搶跑了 0.5 秒。而在 AI 這個迅速指數(shù)級成長的賽道上，這個身位的領(lǐng)先，可能就是未來三年整個商業(yè)版圖中的戰(zhàn)略差異。
不過說到 Agent，很多人會不自覺地把它和“高門檻”“技術(shù)壁壘”“大廠才能玩得轉(zhuǎn)”等印象綁定在一起。但事實并非如此。AI Agent 的落地門檻在快速下降。
過去你要打造一個“能執(zhí)行任務(wù)”的 AI，可能得組建一個幾十人的研發(fā)團(tuán)隊，要訓(xùn)練自己的模型，要接通各種接口、控制外部系統(tǒng)。但是現(xiàn)在，開源模型生態(tài)飛速發(fā)展，像 OpenAI、Claude、DeepSeek 等已經(jīng)能提供功能豐富的通用大模型，還有LangChain、AutoGen、OpenDevin 等工具鏈讓你幾乎用拼積木的方式就能搭建一個多智能體系統(tǒng)，除此之外還有 Zapier、Make.com 這種低代碼自動化平臺，可以幫你完成大量接口打通工作。
說到底，現(xiàn)在想搞一個 Agent 產(chǎn)品，關(guān)鍵不在于你有沒有上千張卡，而在于你能不能找對場景，搞清楚任務(wù)鏈路，做好調(diào)度邏輯，然后快速落地測試。
這就是小廠的機(jī)會所在。
看看最近幾年跑出來的AI產(chǎn)品，有多少是大廠做的？Kimi 是創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，Notion AI 是一個十幾人團(tuán)隊做的插件，Draw Things 是一個獨(dú)立開發(fā)者，甚至像 Rewind、Quivr、Mistral 這樣的模型級創(chuàng)業(yè)公司，初期也不過十幾人。
它們?yōu)槭裁茨芘艹鰜?？核心原因有幾點：
第一，它們都有一個特別明確的、真實的用戶痛點，而不是為了用 AI 而用 AI。
第二，它們都沒有把 AI 有多強(qiáng)掛在嘴邊，而是把 AI 藏在后面，解決前臺的問題，讓用戶覺得這個產(chǎn)品真的對我有幫助。
第三，它們沒有在模型參數(shù)和訓(xùn)練集上內(nèi)卷，而是用現(xiàn)有的成熟能力，做出了打磨到位的好體驗。
第四，它們靠產(chǎn)品贏用戶、靠口碑贏市場，而不是靠 PPT 和融資講故事。
這時候你再看 Manus 和飛豬的問一問，其實也是同樣的邏輯。Manus 背后的公司 Monica，典型的連續(xù)創(chuàng)業(yè)型小廠，但他們對自己“在大廠生態(tài)內(nèi)分一杯他們‘不愿躬身做但棄之略可惜’的市場”的定位足夠清晰，對外界套殼與否的討論并不糾結(jié)，對可用性足夠敏感，這才有了純用戶視角的 Agent 產(chǎn)品爆火。
飛豬雖不是創(chuàng)業(yè)公司，掛著“阿里系”的標(biāo)簽，但飛豬在旅游行業(yè)并不是頭號玩家，反而是因為包袱小、決策靈活、敢于折騰，尤其是單點投入的瞬間壓強(qiáng)足夠大，所以即便是其他旅游公司早就宣稱要打造旅游大模型時，飛豬可以更快做判斷、更快推進(jìn)一個具體的產(chǎn)品落地。
另外，垂類公司和超級平臺相比，勝在場景更收斂，或者在特定的領(lǐng)域足夠?qū)＞１热顼w豬之于旅游業(yè)，機(jī)酒的實時價庫數(shù)據(jù)、不同目的地的經(jīng)典玩法，以及過往多年積累的真實用戶反饋，在 Agent 的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)里具有不可替代的價值。
從這個意義上說，Agent 的機(jī)會絕不是大廠專屬。小廠一樣能吃螃蟹，關(guān)鍵在于是你是不是那個足夠聰明、足夠迅速，并且能勇敢試錯的人。
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))認(rèn)為能夠憑借 AI 做出好東西小廠不斷出現(xiàn)，這也說明了 AI 正在打開一個全新的時代窗口，它不僅是一次技術(shù)躍遷，更像是一次行業(yè)結(jié)構(gòu)的重新洗牌。
在這個窗口里，每個人、每家公司、每個組織，都有機(jī)會用自己的節(jié)奏、自己的優(yōu)勢，打出一條與眾不同的成長曲線。尤其是那些一直在垂類深耕、技術(shù)上有積累、對用戶有理解的小廠，他們手里握著長期積累的數(shù)據(jù)、知識和流程，一旦和 AI 結(jié)合，很有可能在這個階段迎來集中爆發(fā)。
比如 Notion AI，就是在原本筆記工具的基礎(chǔ)上加入 AI 插件，立馬變成了一個“知識工作者的超級助手”，Draw Things 原本也只是個 Stable Diffusion 包裝殼，一旦跑通本地優(yōu)化和 UI 體驗，馬上成為離線繪圖首選，Kimi 更是靠“超級長上下文”和“多步搜索”抓住了知識密集型用戶的心智。
“問一問”也是如此，你會發(fā)現(xiàn)它用 AI 把原本屬于高凈值用戶的定制游服務(wù)直接給“平民化”了。過去要花三天時間查攻略、比價格、做行程，現(xiàn)在一鍵生成，實時價格、行程合理、還能馬上下單。而這一切的背后，是供應(yīng)鏈、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和旅行場景知識的自然延伸。AI 只是把它們激活了、組合了、放大了。
這類創(chuàng)新正是小廠的典型優(yōu)勢所在。當(dāng)然，大廠有的是資源和資本，還有雄厚的人才儲備和技術(shù)體系，掌控著模型、平臺、分發(fā)渠道等關(guān)鍵能力，一旦它們覺醒并全面介入某個賽道，小廠要守住優(yōu)勢其實并不容易。但與此同時，大廠的劣勢也很明顯——它們往往關(guān)注的是通用場景、是大用戶群，在策略選擇上更穩(wěn)健保守，不愿意投入資源去解決那些看起來不夠“規(guī)?；钡膯栴}。而真正細(xì)致、具體、冷門又難搞的“邊緣需求”，反倒是小廠的機(jī)會。
雷峰網(wǎng)認(rèn)為只要小廠能踩中一個大廠“顧不上”或“不屑于做”的點，并把它做到極致，AI 就會成為增速引擎，幫小公司快速走出自己的節(jié)奏。
未來每一個垂直領(lǐng)域，都有可能誕生 AI 驅(qū)動的“新巨人”。它不一定出自硅谷、也不一定是獨(dú)角獸公司，而可能就是那個原本在角落里默默耕耘的團(tuán)隊，靠著一項別人沒注意的微創(chuàng)新、一項別人看不上的需求切口，和 AI 一起跑出驚人的增長曲線。
AI 時代早就模糊了廠牌的邊界。你可以是只有 5 個人的創(chuàng)業(yè)公司，也可以是一個獨(dú)立開發(fā)者團(tuán)隊，也可以是像飛豬這樣的中型業(yè)務(wù)部門——只要你能率先打造出那個“AI真有用”的產(chǎn)品，你就有可能成為下一個改變格局的力量。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
