一、什么是真正的AI Agent？
Agent的核心定义
Agent不是简单的"会对话的AI"，而是能够自主感知、规划、执行、反馈的智能系统。
Agent的四大核心能力
- 目标解析与规划：从用户意图中解析出具体步骤，制定执行计划
- 状态与上下文保持：维护完整的会话历史和任务执行状态
- 工具调用：在执行过程中自动或受控调用外部工具、API、数据库
- 结果校验与反馈循环：根据执行结果进行评估和迭代优化
"Agent的本质是把'AI能回答问题'升级为'AI能完成任务'。这是从'工具'到'员工'的范式转变。"
二、Agent产品谱系与分类
按自主程度分类
| 类别 | 典型产品 | 特点 |
|---|---|---|
| 工具调用型Bot | 扣子空间、GPTs | 人定义流程，AI执行；流程确定性高 |
| 半自主Agent | Cursor Agent、Windsurf | AI可自主规划，但需人确认执行 |
| 全自主Agent | Manus、Devin | AI独立完成任务，端到端交付 |
按技术栈分类
| 类别 | 典型产品 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 低代码平台 | 扣子空间、Dify | 快速搭建、业务人员可用 |
| 开发框架 | LangChain、LlamaIndex | 深度定制、技术团队开发 |
| 自动化平台 | n8n、Zapier | 业务流程自动化+AI增强 |
三、国内 vs 国际的差异化
| 维度 | 国际 | 国内 |
|---|---|---|
| 应用场景 | 强调自治型、跨领域、全自动任务 | 倾向办公生产力+平台生态互联 |
| 工具扩展性 | LangChain/AgentWorkflow生态成熟 | 强依赖大厂产品线（飞书/钉钉） |
| 任务连续性 | 强调状态与上下文保持 | 更注重对话体验与产品易用性 |
| 商业模式 | 订阅制、API调用计费 | 免费获客+生态绑定变现 |
核心洞察
国际Agent更"技术驱动"：追求Agent能力边界的突破，Manus、Devin在探索"AI能做什么"。
国内Agent更"场景驱动"：聚焦具体业务场景的落地，扣子空间在解决"AI如何用起来"。
启示：两种路径各有价值。国际路径探索可能性，国内路径验证可行性。做Agent产品要在"技术理想"与"落地现实"之间找到平衡。
四、当前核心挑战
1. 可靠性挑战
当前Agent最大的问题是"不够靠谱"：
- 复杂任务成功率不稳定
- 边界情况处理不完善
- 错误恢复能力弱
- 用户难以建立信任
2. 可控性挑战
自主性与可控性的平衡难题：
- 全自主执行风险高——用户不敢用
- 每步确认效率低——用户嫌麻烦
- 如何让用户"适度信任"是产品设计核心
3. 商业化挑战
Agent的商业模式尚未跑通：
- 用户付费意愿不明确——习惯了免费AI
- 价值度量困难——如何证明Agent"值这个价"
- 按调用计费vs按结果计费的选择
五、产品机会与方向
四大产品机会
- 垂直场景Agent：通用Agent→领域专家Agent（法律、医疗、金融）
- 多Agent协作：单Agent→Agent团队，分工协作完成复杂任务
- 可靠性工程：从"能用"到"敢用"，建立用户信任
- 新交互范式：从"对话"到"协作空间"，重新定义人机交互
垂直场景的机会
通用Agent面临"什么都能做但什么都不精"的问题。垂直场景Agent可以：
- 积累领域知识，提升专业度
- 定制工作流，提高成功率
- 建立行业壁垒，形成竞争优势
六、我的实践方法论
评估Agent产品的框架
- 能力边界：能做什么？做不了什么？
- 可靠性：任务成功率多少？失败如何处理？
- 可控性：用户如何干预？如何建立信任？
- 易用性：上手门槛如何？目标用户是谁？
- 扩展性：能否集成自定义工具？API开放度？
- 商业模式：如何定价？用户付费意愿？
对扣子空间产品岗位的思考
如果面试扣子空间这类Agent产品岗位，我会关注：
- 工作流设计：如何让非技术用户也能构建复杂工作流？
- 插件生态：如何运营开发者生态？如何筛选优质插件？
- 从Bot到Agent：如何从"工具调用型Bot"进化为"自主型Agent"？
- 信任建设：如何让用户敢把重要任务交给Agent？
- 竞争策略：vs Dify、vs 国际竞品的差异化？
"最好的Agent产品，是让用户感觉在和一个靠谱的同事协作——它知道自己能做什么、不能做什么，遇到问题会主动沟通，而不是自作主张。"