科技巨头破局新方向：智能体或将成增长第二曲线

毫无疑问，智能体正悄悄钻进我们身边的各种场景里。它能当你的AI助理，也能成为团队里的“隐形搭子”，不少流程能自动跑起来，连用户自己都没察觉。

在这背后，其实是大厂们早就悄悄埋下的棋。从算法到接口、从插件到计费模式，路子虽然各不相同，但目标都是要将智能体变成真正能挣钱的新业务，这回不讲概念、不拼噱头，直接上干货。拼的不是谁先做出来，而是谁能真跑通、跑顺，还能跑出钱来。

据天眼查公开数据及IDC在《多模态融合与全链路赋能，双趋势显现——IDC发布AI Agent企业应用与生成式AI营销双报告》（下文简称“报告一”）中预测，中国企业级智能体应用市场规模，在2028年保守估计将达270+亿美元。

过去一段时间，BAT三家大厂从研发PK走向商业落地，明争暗斗越来越激烈，最终目的却别无二致，抢占通往下一个时代的增长通道。

什么是智能体的真正价值

智能体的价值，不在答得好，而在干成事。

从能对话到能交付，从内容生成到任务跑通，这场看似平静的产品进化，实则正是智能体真正跑向商业化的分水岭。

AI的尽头，是效率焦虑。真正能创造业务价值的，不是模型能写什么，而是能“做”什么。这恰恰是智能体登场的意义，从“你问我答”到“你说我办”。

相比传统的大模型交互方式，智能体强调的不再是“响应”，而是“执行”。这一点，在BAT三家大厂的路径中已初现差异。

腾讯在2025年9月2日发布了开源框架 Youtu-Agent，其在最新公众号列举文件管理、数据分析、学术研究与广域综述等四个案例，展示其面向真实场景的即用型智能体工具能力。

图：腾讯优图公众号

阿里云百炼智能体正式文档则指出，大模型固然强大，但缺乏实时信息、私域知识与插件协同能力，因此需要通过RAG、插件、MCP等机制进行任务增强。

图：阿里云智能体最新文档

为此，其构筑的智能体应用涵盖私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等场景，结合RAG、长期记忆及自定义插件，构建智能助手。

而百度旗下文库、网盘也在近期联合发布了全端通用智能体GenFlow2.0，据其最新介绍，该智能体支持超100个专家智能体同时干活，而且3分钟并行完成超5项复杂任务。

图：百度网盘微信服务号

尽管路径各异，但腾讯、阿里、百度的实践共同指向一个方向，智能体的竞争核心正在从模型本身的对话能力，向对真实世界任务的执行与交付能力转变。

智能体日新月异的当下，大厂们早已明争暗斗。功能闭环的尽头，是用户停留；而任务闭环的尽头，是复购、留存与规模化变现。这就是能不能干活比能不能对话更重要的原因。商业入口，从不是最先打开，而是谁能守得住流量。以任务为单位的智能体应用，意味着平台要像经营商品一样经营可调用的任务。

“一句话办事”不仅是体验革新，更是用户入口的重新分配机制。那些率先跑通用户侧智能体的厂商，将可能主导下一轮平台流量的重心迁移。

不过，个人用户的体验只是故事的起点。智能体能否真正成为大厂的第二增长曲线，更大的考验在于如何征服企业客户，打造出真正提升效率的“无形团队”。

如何部署无形团队

过去，企业要跑一套流程，得招一堆人、搭班子、跑会议。现在有了智能体，很多重复的、标准化的事，开始被“看不见”的数字员工悄悄顶上。它能拆解目标、细化分工、出结果，像看不见的小团队，完成一整套像模像样的流程任务。

在实际落地中，智能体的最大突破在于，将传统人力流程压缩至可以为一句话启动的闭环任务链。例如，财务部门可指令智能体完成2025年上半年支出对账，系统自动调用采购单据、更新财务系统表格，完成整个流程。

2025年7月，IDC在“报告一”中披露，中国企业AI智能体应用虽仍处于追赶全球的阶段，但其中34%受访企业开展测试验证，30%进入“较大投入+采购培训”阶段。

图：国际数据公司（IDC）相关报告

报告指出，在技术成熟度、成本优化与行业接受度的三重拐点叠加下，智能体已突破实验室场景，在金融、制造、零售等流程标准化程度高的领域形成规模化落地。

表面看，智能体大多像是一个个聊天界面。但深层看，它其实是个无形的“数字员工”，能管文件、调系统、跑流程，甚至能管别的智能体。这正是大厂比拼的底层竞争力所在，即，不是只调试得像人与人之间的交流一样丝滑，而是部署出一支能做事的无形团队。只有能做到这一点，才能更接近AI的真正生产力。

在智能体的开发与实际应用中，能力本身比发送指令更重要，智能体不是聊天工具，而是执行任务的虚拟员工。

而智能体是否真的能跑通流程、替代部分岗位，也不再只是纸上谈兵。

据百度最新公众号，“目前，千帆平台上已经诞生了130万个Agent，服务央国企、金融机构、互联网、高校、创企等46万家企业。”

此外，腾讯、阿里在面向企业级智能体服务上，也各有动作，比如腾讯利用企业微信嵌入多种场景，阿里则与电商、出海等项目相连接。

这些落地场景，不是实验室的项目，而是真正在企业内当员工用的智能体无形团队。换句话说，大厂已经不满足造一个智能体，而是开始探索如何造一个会“自组织”的智能体团队。

如果说大模型是一台机器，那么智能体就是给它植入了组织能力。而组织能力能跑通多少任务，则决定了它在企业里能顶几个岗位、干多少活。

智能体不看技术，看产出；不是单纯的自动化工具，而是流程自动化和组织形态的演进。谁能将智能体变成企业级服务的全新运营操作系统，谁就有可能重塑AI时代的应用市场格局。

商业闭环才是赛点

当所有大厂都能搭建智能体平台时，差距不再是有没有，而是能不能跑起来、跑得稳不稳，能不能形成商业闭环。

2025年6月，IDC发布的另一份研究报告——《中国A IAgent企业级应用现状与推荐》中，IDC中国人工智能高级分析师杨雯指出，“2025年企业级AI Agent的核心价值在于大模型调度能力与全链路自动化闭环——通过跨工具链协同实现复杂任务自主执行，推动企业从流程提效向决策智能化跃迁。”

说白了，智能体到底值不值钱，不在于有多少人能用，而在于有多少任务能卖出去、被复购、产生现金流。智能体真正的竞争，正从技术比拼向任务商品化的能力竞赛转变。

换言之，买功能变成买任务，是智能体从工具变成商品的一个必然过程，也是未来很长一段时间商业变现模式所在。

传统SaaS时代，企业买的是功能模块、页面入口、服务时长。而智能体时代，企业买的则将是任务本身，比如生成一份市场分析、调度一个流程审批、做一套材料校对，而不是后台系统或插件组件。

在围绕智能体商业变现与商用付费层面，IDC在“报告一”中进一步指出，中国企业表现出鲜明的付费逻辑，66%偏好“基于业务成果计费”，远超全球52.7%，推动头部厂商形成场景价值评估、POC验证、规模化扩展的一体化落地路径。

图：国际数据公司（IDC）相关报告

可以说，这种付费偏好，倒逼大厂需要确保智能体交付的不仅是技术，而是可衡量的业务价值，从而加速智能体任务商品化的进程。

这也解释了为什么BAT三家大厂都在强调“Agent商城”或“任务上架”机制。在三家大厂智能体的最新文档页面，无不标明类似于“支持将完成特定任务的智能体打包为商品上架”，或是将Agent任务封装成“无代码可售产品”，抑或低成本封装为企微Bot，投放至企业流程场景内，形成服务流动路径等。

谁先把任务标准化、模块化、商品化，谁就越容易把智能体能力变现，而不是停留在演示阶段。

复购率比DAU更重要，任务链能否多场景复用是关键。智能体最大的价值不是能完成一次任务，而是能反复完成任务。当供给在扩容，“任务即服务”很大程度上会成风向。

智能体的闭环点在哪里？

至少在这样三点。其一，任务规模能不能做大；其二，调用频次能不能跑起来；其三，能不能扩展到更多客户，让这些任务跨公司、跨行业推广出去，把“一个单位”变成“一个网络”。

目前，大厂正走在智能体生态和商业闭环探索的分水岭上。他们已经不仅关注智能体本身，更在乎谁能把智能体当商品跑通规模和口碑。

因为，智能体最终的赛点，注定是能不能、会不会写进营收报表。

当智能体变成标准任务、可持续被调用、被复购，就不再是一个AI项目，而是可以按调用计费、按月订阅、按人头分发的商业闭环和服务生态。

那么，三家大厂谁能先一步将智能体写进财报、撑起增速，谁或许就能在AI产业下半场，率先突围。

写在最后

智能体的真正边界，或许还没人能说得准。

看起来只是任务执行与交付，其实背后是人机协作模式的进化与重构。当模型变得更懂上下文，智能体便开始拥有进化目标，越来越多的业务流程将从人类手中悄然交接。

而谁能让老板少跑几趟审批、让员工下班快半小时，谁就赢了一半。谁能让一个流程自动走完、一个方案快速落地，客户自然愿意掏腰包。

最终拿到个人用户流量、企业客户订单的，不一定是技术最强者，而是建立了智能体供给体系和标准化能力的大厂。从这一视角看，押注智能体的未来，某种程度上就是押注平台型大厂在AI战略上的执行深度与生态能力。

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