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還記得三個月前那個讓全網歡呼的 AI Agent 嗎？
2025 年 3 月，Manus 橫空出世，憑借一段"智能體自主完成任務"的演示視頻，一夜之間成為科技圈寵兒。發布一周內，200 萬用戶擠破頭預約，內測碼被炒至 10 萬，仿佛 AI 的下一個 ChatGPT 時刻已經到來。
然而，這場狂歡僅僅持續了 130 天。當第一批用戶真正體驗產品時，美好的幻想被實際使用感受擊碎。人們發現，號稱全能助手的產品底層技術完全依賴大模型 API 拼接，實測過程中只執行少數標準化任務，面對復雜場景常常束手無措。
實際上，Manus 的困境并非孤例。另一家明星 Agent 企業瀾碼科技早在 2025 年初就因融資斷裂，停發員工薪資數月，目前正尋求并購機會。
雖然通用智能體被廣泛認為是實現 AGI 的必經之路，但現實卻給了這個美好愿景沉重一擊。行業報告預測，到 2027 年，約 40% 的 AI Agent 項目可能因成本失控或商業模式不清晰而被淘汰。
那么，通用 Agent 賽道的窘境，是否折射了整個 Agent 行業的困局？未來的 Agent 要怎么做，才能被市場買單？
在讓 Manus 一夜爆紅的那段視頻里，智能體能自動篩選簡歷、分析股票、規劃旅行，甚至能像人類一樣"思考"復雜任務。此后，內測邀請碼一碼難求，資本蜂擁而至，硅谷頂級風投 Benchmark 領投 7500 萬美元，公司估值飆升至 5 億美元。媒體爭相報道，稱其為下一代人機協作的范式。
一時間，Manus 成了 AI 創業的標桿，仿佛它真的能改變世界。
然而，狂熱的追捧之下，質疑聲悄然浮現。
隨著時間推移，用戶發現 Manus 的實際體驗遠不如宣傳那般驚艷。熱度迅速消退，訪問量逐月下滑。
一方面，Manus 的核心能力并非自研，而是依賴 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude 等第三方大模型，自己只做封裝。業內人士嘲諷它是" AI 套殼智能體"——能拆解任務，但執行時依賴預設的 RPA，一旦遇到意外情況，就會直接卡殼。比如，大規模用戶涌入后，Manus 的響應速度明顯變慢，算力瓶頸凸顯。有用戶反饋 Manus 經常在復雜任務中卡殼，給出不合理的答案。
另一方面，高昂的價格讓不少用戶望而卻步。19-199 美元 / 月的定價甚至與 ChatGPT 等頭部大語言模型持平，但其實測效果又遠被甩在身后。失衡的性價比讓不少付費用戶感到自己被欺騙了。比如，Manus 號稱能完成電商比價等復雜任務，但在實際操作過程中漏掉拼多多、天貓數據，核心數據甚至出現事實錯誤；金融建模時，Manus 仍使用 2023 年的 β 值，與實時市場嚴重脫節，偏差超過 15%；視頻能力上，輸入指令"貓狗和諧相處的溫馨畫面"，Manus 卻給出了一個狗頭貓身的"弗蘭肯斯坦"式生物。
可以說，那些花高價訂閱（19-199 美元 / 月）的用戶，等來的不是一個智能助手，而是一堆隨時可能出錯的模型能力的剪輯與拼接。
實際上，Manus 風評直下并非偶然，它的困境折射出整個通用 AI Agent 賽道的集體困局——技術未成熟就急于商業化，資本催熟泡沫掩蓋產品缺陷。
Gartner 預測賺配網，到 2027 年，40% 的智能體項目將因"成本過高、商業價值不明"被淘汰。
而當潮水退去，裸泳者才將現形。Manus 的故事，或許正是這場大浪淘沙的開端。
就在幾個月前，Manus 的爆火讓人們以為通用智能體的時代已經來臨，創業者們前赴后繼地涌入這個賽道，仿佛只要給自己的產品貼上 Agent 標簽，就能輕松獲得資本青睞。然而現實是，大批通用 AI Agent 產品折戟沉沙，行業初期的浮躁與泡沫逐漸顯露。
為什么通用 Agent 沒有像大語言模型那樣讓市場持續振奮？
因為市面上槽點偏多的通用 AI Agent 產品本質上都只是大模型的一層皮。它們調用 GPT-4 或 Claude 等頭部模型 API，加上一個定制的前端界面，就稱自己是 Agent 了。這種模式開發門檻低、上線速度快，但也意味著同質化嚴重、護城河稀薄。同類產品都空洞地執行著"接收輸入→調用模型→解析輸出→展示結果"的統一流程，沒有競爭力，而一旦大模型接口價格上漲或政策變化，就可能難以為繼。
進一步講，通用 Agent 的大模型依賴癥導致它卻缺乏統一的底層架構設計，常常陷入泛而不精的宏大敘事，缺乏明確產品定位。
通用 Agent，其實在民間還流傳著一個不太雅觀的稱號——縫合怪。就是說，產品為了展示多功能性，強行整合 RPA、爬蟲、數據分析工具，導致系統臃腫，無法真正適應復雜任務，用戶在實際體驗過程中效果不佳。麥當勞與 IBM 合作開發的 AI Agent，因在真實餐廳環境中頻繁出錯，最終被放棄。由于技術效果與業務需求之間存在落差，當企業發現投入巨資引入的 Agent 產品并沒有帶來預期的效率提升，自然會放棄繼續投入。
沒有人愿意買單，用戶留存率和轉化率少，但通用 Agent 的成本卻不低。與專業 Agent 相比，通用 Agent 依賴多個大模型 API，token 消耗量更大。且由于任務泛化性更高，通用 Agent 產品開發和維護都需要持續投入大量算力和工程資源。然而，很多創業公司在起步階段盲目采用互聯網時代"先圈用戶后變現"的免費獲客模式，忽視了通用 Agent 服務的高成本特性。而這種高成本、低轉化的矛盾則直接導致了，一旦融資跟不上、公司很快就會陷入現金流危機。
不難看出，通用 Agent 創業的泡沫正在破裂，那些無法實現商業化、僅靠講故事和堆模型吸引資本的公司注定逃不過被淘汰的命運。
但通用智能體不被看好，能代表 Agent 這條路已經封死了嗎？
當前 AI Agent 領域正經歷一場殘酷的洗牌——高昂的研發成本、模糊的商業化路徑，讓不少玩家黯然退場。然而，在一片"哀鴻遍野"中，仍有像 GenSpark、Salesforce 這樣的企業逆勢增長，不僅活了下來，還跑通了可持續的商業模式。
為什么 Agent 賽道冰火兩重天，我們或許可以從這些成功盈利公司的生存模式來一探究竟。
首先，小而美優于大而全。
許多 AI Agent 的失敗，源于試圖打造萬能助手，結果既無法超越通用大模型，又難以在具體場景中真正落地。他們過分追求技術的通用性和智能度，卻忽略了企業客戶真正關心的問題——我買這個東西，到底能做什么？?
與盲目追求通用智能的做法不同，一些 Al Agent 公司選擇在垂直領域深耕，針對痛點提供定制化解決方案，將智能體嵌入到客戶的業務流程中，建立技術和數據壁壘。
比如今年突然闖進公眾視野的 Agent 黑馬—— Genspark。這家公司員工僅僅二十人，卻在 Super Agent 上線 45 天后便實現了 3600 萬美元的年度經常性收入。
一個重要的原因是找準了專業賽道。
Genspark 最初做 AI 搜索，但發現該領域已被 Google、Perplexity 等巨頭壟斷，于是果斷轉型 AI Agent，聚焦辦公自動化、數據分析和文件管理等企業剛需場景。
據悉，Genspark 驗證效率比傳統搜索引擎提升 60%，虛假信息過濾率高達 98%。實際應用場景中，金融行業客戶使用 GenSpark 后，投資研究報告撰寫時間從 3 天縮短至 8 小時；學術機構用戶反饋，使用 GenSpark 進行文獻綜述時，效率提升了 50%。
靠著在垂類領域做到極致，半路轉行的 Genspark 得以在 Agent 競賽突出重圍。
其次，解鎖付費意愿很重要。
解決了做什么后，另一個問題就是：這個 AI 到底能幫客戶賺多少錢，或者省多少錢？
許多通用 Agent 公司沉迷于炫技，卻忽略了企業運營的真正痛點—— ROI（投資回報率）。當每個產品都號稱自己有 Agent 能力，破局者靠什么脫穎而出？
關鍵在于幫助客戶定義 AI 的價值錨點。Salesforce 的 Agentforce 之所以能在上線一年內吸引 5000 家機構部署、實現 10 億美元年化收入，就是兼具可解釋和按需付費兩個特性：可解釋，每個 AI 決策都能回溯推理過程，讓企業清楚知道" AI 為什么這么判斷"，降低信任門檻；按需付費，除了會員制，平臺還提供了按對話次數付費的商業模式，讓企業選擇更靈活、成本結構更透明。
深度綁定業務流程的 AI Agent 因直接解決了企業痛點，從而獲得持續的商業收入。這也說明了，企業客戶不只為 Agent 的概念買單，而是為可量化、可審計、可省錢的解決方案買單。
最后，數據反哺、社區創新建立生態護城河。
技術日新月異，企業想要存活，必須保持競爭力，讓產品越用越聰明。要與時俱進，上述成功部署、受到市場認可的專業型 Agent 產品還要進一步在真實場景中收集大量的用戶反饋，構建數據閉環，建立社區網絡，才能進一步反哺智能體快速迭代。
醫療 Agent PathChat 通過分析顯微鏡圖像和患者數據，幫助醫生快速識別腫瘤，在積累了大量獨家醫學數據后，將識別準確率從 78.1% 提高到 89.5%，進一步鞏固專業護城河；Salesforce 推出的 Agent 平臺允許開發者創建各種行業 Agent 應用，第三方的加入豐富了平臺功能，反過來又吸引更多企業客戶采用 Salesforce 的 AI 方案。
將單一產品上升為生態系統的 Agent 公司，將更難被撼動。
簡言之，那些在 Al Agent 寒冬中依然挺立的企業雖各有高招，但無不是將技術與場景深度結合的務實者。而那些一味追逐風口、忽視用戶需求的投機者，終將被歷史淘汰。Manus 的故事或許還無法輕易定調，但它留給業界的討論是有價值的：Al Agent 的使命，在于成為人類的得力助手，而不是資本游戲中的空中樓閣。
任何不想只是曇花一現的技術，唯有腳踏實地、聚焦場景、創造價值，才能真正走出困局，迎來屬于自己的春天。
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