9 大戰場實戰盤點：智能體成為真正的生產力工具了嗎？_風聞

好用的 Agent，不在於它能生成多少文案、寫多少代碼，而在於它是否能理解我現在做的事；成熟的 Agent，不是能多輪對話，而是能穿透組織壁壘，與人協作、與系統聯動；真正的智能體，不靠幻覺式聰明，而靠流程級判斷帶來的信任。

2025 年以後，AI Agent 不會是一個個更強的工具，而是一個個正在形成協同能力的智能單元。

作者|鬥鬥

編輯|皮爺

出品|產業家

截至 2025 年 2 月，中國生成式 AI 用户規模已突破 2.5 億，並在辦公、客服、內容、營銷、編程、數據分析、等多個場景全面鋪開。

AI Agent，成為這一輪演進中最具爭議、也最被期待的主角。

這些 Agent 不再只是工具，而開始成為協作者。在某些場景，它已能獨立完成任務；在更多場景，它開始參與決策流程，承擔交付責任。

本文將逐一拆解九條主戰線，試圖回答一個問題：到底什麼樣的 Agent，才算真正好用？

一、辦公助理型 Agent：

效率“躍升”的起點，也是智能協作的試驗場

在所有企業場景中，辦公是智能體落地最快的那一塊。

會議紀要、日報撰寫、PPT 生成、任務流轉……這些又重複又重要的工作，成了 AI 最適合接管的入口。也因此，辦公 Agent 幾乎是 2025 年最先跑通閉環的智能體品類。

從飛書、釘釘，到 WPS、天工，再到中科大團隊的 MasterAgent，不少產品已經能聽你説、幫你寫、替你轉交。

天工超級智能體採用“5 個專家 Agent+1 個總控 Agent”結構，PPT和財報生成一次性完成；飛書 MyAI 內嵌進文檔、日曆、Jira等系統，能自動識別待辦並推送執行人；WPS AI Agent 則主攻企業版，廣泛用於合同條款修訂和會議紀要場景。

但這些 Agent，大多還是等你喊它才動。它們能總結、能改寫，卻還不會判斷你最該做什麼。

例如，同一場會議紀要，它可以迅速輸出摘要，卻無法提醒你哪些任務更緊、哪個老闆期待反饋、哪個文檔該歸檔。

這種缺乏任務主線感知能力，是辦公 Agent 面臨的最大瓶頸。

2025 年，一個重要變量是，主動型 Agent 開始落地。

飛書、釘釘、MasterAgent 等平台均在構建全局任務圖譜能力，讓 Agent 不只是反應型工具，而是能在多系統之間調度、提醒、跟進。例如，中科大 MasterAgent 已在央企試點，用多智能體系統壓縮跨部門審批週期，從 15 天降到 48 小時。

但這類主動能力，往往受限於權限架構、系統割裂與組織習慣。尤其是在千人級大組織中，Agent 想變聰明，必須讀取誰對誰負責、誰該先動，這不僅是技術問題，更是對組織語義的挑戰。

目前來看，辦公類 Agent 是九大場景中成熟度較高的類型，盈利模式清晰（以 SaaS 增值為主），用户接受度也高。但從效率工具到智能協作者，還要跨過理解組織語境與任務邏輯這道坎。

真正好用的辦公 Agent，應該不只是能聽會寫，而是能在你開口之前，就知道你該做什麼。

二、客服 Agent：

能接話，更要接得住事兒

客服，是 AI Agent 落地最快、回報最直接的場景之一。

它天然滿足三個條件，即重複率高、標準流程明確、出錯成本可控。從電商、金融到政務熱線，越來越多的對話早已不是人在回答，而是 Agent 在撐場。

例如百度智能雲客悦支持 TTS 坐席聲音定製, 能夠復刻金牌銷售員的聲音，可自動分發工單、同步 CRM 記錄；智齒客服AI 主打情緒識別和“人工+AI”混編，高危客户的攔截準確率超過 90%；小i客服雲 在金融行業市佔率第一，風控問答準確率達 98.5%。

這些產品的基本能力是清晰的，就是能聽清、能回答、能總結。但問題在於它們大多接得了話，卻不一定“接得了事”。

客服 Agent 當前的核心挑戰是流程閉環。用户説我要退貨，AI 可以判斷意圖，但如果無法打通訂單系統、積分系統、退款權限，它就只能停在幫您轉人工。這不是理解力的問題，而是業務觸達能力的缺失。

以追一科技 AskBot 為例，它在多個電商平台部署了動態退貨策略 Agent，能根據客户畫像即時決定是否送券、是否自動退款，幫助商家將客訴率降低 40%。相比之下，那些只會説“我理解您的不滿”的智能體，很快就被用户掛斷。

不過，2025 年情緒識別和“本地部署”正在成為新標配。

隨着客户對 AI 回應質量的容忍度下降，品牌方開始要求智能體不僅説得快，還要説得對、説得體。比如智齒已支持高頻詞觸發“人工介入”，避免  AI 情感越位；Natterbox AI Agents 在出海企業中推廣語音同步摘要+工單回寫方案，解決多語言+跨時區客服難題；百度智能雲客悦可智能整合全域溝通路徑，精準響應用户需求，實現全旅程服務效能提升。

但這類 Agent 想真正“接住事”，還得對接後端流程系統。

總的來説，客服 Agent 要從“會説話”進化成“能解決”，不僅得懂用户的意思，更要能代表企業“動手做事”。

三、營銷 Agent：

會寫文案不難，難的是看得懂“人”

在廣告和增長這件事上，AI 看起來幹得越來越多——自動生成文案、設計圖、剪視頻、跑投放、測 ROI，甚至連用户分羣和落地頁都能“幫你搭一版”。

但當我們接觸了一圈營銷團隊之後，幾乎每個人都説出同一句話：“它幹得快，但不一定幹得準。”

營銷 Agent 的邏輯，聽起來很性感。你給一句需求，比如“為 95 後女性推廣一款新精華”，它就能寫出 30 條不同風格的標題、生成圖文素材，還能基於點擊率跑出AB測試，自動優化投放策略。

像阿里媽媽萬相 AI 已能完成“商品分析-圖文生成-落地頁匹配”的鏈路，提升投放 ROI 在部分品類中達 20%；深演智能“品策AI” 直接將用户洞察、腳本生成和多平台發佈整合成一站式平台；邁富時 AI-Agentforce 2.0，則主打出海客户，一些外貿客户稱 ROI 提升了 3 倍。

問題在於：這些 Agent 懂怎麼推，但不懂為什麼推。

它們能給出幾十個文案，但無法判斷哪一個真正打中了品牌調性；能幫你生成一個配圖，但不瞭解這條內容背後，用户到底為什麼點了進去。

這是營銷 Agent 當前面臨的最大短板——缺乏對“語境”和“人羣心理”的理解力。

一個品牌方告訴產業家，“AI 經常給出理性+主打功能點的腳本，完全不符合我們品牌的情緒基調，也沒踩中爆點。”

更復雜的是，品效合一的營銷鏈路，本身就不適合被單一 Agent 承包。從策劃到轉化，中間穿過的是用户心理、熱點節奏、平台機制，而大多數現有系統仍是多個 Agent 各管一段，真正的閉環還遠未形成。

2025 年的一些新的變化出現了，就是策略級 Agent 開始試水。

部分廠商試圖把 Agent 從執行型推進為建議型，讓它能説出：“你這個新品，建議做一組反差感視頻 + 城市話題切入”。但這種能力仍停留在頭部試點階段，絕大多數 Agent 仍停留在內容執行官層。

因此，目前營銷 Agent 的成熟度並不高，商業模式以“廣告分成 + 工具訂閲”為主，落地快，但擊中能力不穩。主要卡點依舊是品牌語境建模和策略理解力不足。

四、內容創作 Agent：

會剪、會配、會播報，但還寫不出“反轉”

內容行業這兩年最直觀的變化是，產能暴漲，創意稀缺。AI Agent 把原本需要一整支編輯團隊乾的活，壓縮成了一個人+一台模型就能完成的流程。

當用户給出一個“內向女孩在公司逆襲”的主題，內容 Agent 就能幫你列大綱、寫腳本、配字幕、生成配音、剪輯視頻，甚至連縮略圖和發佈時間都可以推薦。

這類工具在短劇、自媒體、MCN 機構中已成標配。

比如字節發佈的剪小映主打一鍵式操作，用户只需上傳圖片和視頻，應用便會自動進行剪輯，並提供多種濾鏡模板和音樂選擇；北斗智影的七星 Agent 則針對短劇出海市場，支持腳本改寫、多語翻譯和分鏡生成，被稱為內容流水線的組長；騰訊智影和百度文心一格，分別側重影視級剪輯與圖文爆款復刻，服務用户覆蓋 MCN、營銷和教育等多個垂類。

看起來內容 Agent 什麼都能做。

但問題也清晰，它能做“什麼內容”，卻還不會判斷“好內容”。

一位短視頻團隊負責人曾這樣形容他們使用 AI 腳本助手的體驗：“結構清晰、風格統一、節奏穩定，但所有劇情都有種‘你知道接下來會發生什麼’的疲勞感。”

換句話説，它缺的是反轉，是情緒，是預期打破。

這正是內容 Agent 面臨的瓶頸。它擅長歸納，但創意往往來自越界；它能總結過去的爆款規律，卻無法預測下一個什麼會火。

2025 年一個關鍵變量是，創意輔助 Agent 正在出現。

一些產品開始嘗試“選題建議 + 節奏優化 + 情緒結構分析”，比如智譜清言內容工廠，已將長文自動生成與合規檢測打包用於政務和媒體內容部門；一些 AI 短視頻平台也試圖讓 Agent 不再只做剪輯員，而是提出哪段視頻該插懸念、哪句台詞可能引發評論的建議。

不過，這些功能仍在探索期。

整體來看，內容創作 Agent 的成熟度不如營銷場景，商業模式以“SaaS 訂閲+平台服務”為主，優勢在於提升產能、降低門檻，但創意打磨仍需人腦接力。

五、編程 Agent：

會寫代碼不稀奇，會“跟項目”才算靠譜

AI 能寫代碼這件事，早已不是新聞。

GitHub Copilot、通義靈碼、CodeGeeX 這些工具，早就在開發者 IDE 裏跑得飛快。但當編程 Agent 從“給我補個函數”走向“幫我完成整個需求”，事情就變複雜了。

寫代碼是團隊協作的動態過程，即需求在變、接口在改、命名沒統一、文檔也常年過期。Agent 要真正好用，就不能只管一段代碼，它得知道這個項目最近在幹什麼。

2025 年，越來越多開發團隊開始試水項目級 Agent。

在眾多方案中，口碑最突出的，是 trde 和 Cursor。

trde（Tri-Developer Environment）聚焦中大型工程協作，強調“寫-測-調-布”全流程融合。它能根據歷史提交記錄和 CI 狀態生成可複用模板，支持自動生成單測、標記函數意圖、定位潛在衝突，甚至在發佈前預警依賴變更。

Cursor 則基於 VS Code，主打上下文追蹤深度。不僅能基於自然語言補全代碼，還能自動識別 PR 修改、回溯函數調用鏈，追蹤變量在哪些模塊被引用、哪些邏輯剛被重構，讓 AI 真正參與到項目演進過程裏。

相比之下，Cosy Agent、CoDesign、CodeArts Snap 等雖然能補代碼、生成測試，但仍存在明顯的認知短板，即它們知道你寫了什麼，卻不知道你為誰寫、寫在哪、改了啥。

比如你讓它改個變量，它可以改完，但不會提醒你這個變量在另一個模塊也被引用過。你讓它補個接口，它能寫文檔，但未必知道昨天那部分剛被重構。上下文缺失，是當前大多數編程 Agent 面臨的最大盲點。

這也是為什麼一些領先產品，開始走向“代碼 + 任務 + 項目狀態”的融合路線，就是要保證不僅要寫得好，還要跟得上變更，懂協作節奏，知團隊狀態。

目前來看，編程 Agent 的主要盈利模式仍以 IDE 插件訂閲、API 授權為主，早期用户多為獨立開發者和前端團隊。最大的挑戰，是如何提升項目級上下文感知力。

總之，一個真正好用的編程 Agent，不只是更聰明的鍵盤，而是能成為你“知道項目現在在做什麼”的搭子。

六、數據分析 Agent：

回答得很快，但你最好別立刻相信它

“幫我看下上週杭州訂單是否下降？”

這是很多業務同學對數據部門每天都在問的問題。

現在，有了數據分析 Agent，不用再排隊找數了，只要打字，它能立刻生成圖表、對比趨勢、甚至輸出一句“因轉化率下降 7.5%導致整體下滑”。

但真這麼靠譜嗎？

其實，當前大多數 BI Agent 的邏輯是把自然語言請求，轉譯成 SQL，拉數出圖，並做簡單解釋。火山引擎的 Data Agent 就是典型代表，它用 Plan+React 雙引擎結構自動識別意圖、構造查詢、生成摘要，在一些快消公司中已代替初級分析崗完成日/週報生成；神策分析 Copilot、永洪 BI 助手 等則主打用户路徑分析、指標追溯、設備異常識別等垂直功能。

好處很明顯，提數不再“靠人”，數據真正觸達到業務前線。

但問題也很現實，它回答得很快，但你很難確認它有沒有答對。

很多 BI Agent 實際上並不理解你背後的問題意圖。例如你問轉化率變化，它可能默認從UV-下單算；你説用户流失，它拉的是 7 日未登錄，而你本想看取消訂閲用户。這種字面正確、語義錯誤的情況極為常見。

一位運營總監告訴產業家：“Agent 能畫出圖來，但我經常要盯着看它拉的是哪張表、哪個指標，稍不注意就出錯。”

説到底，BI Agent 不缺計算能力，缺的是“指標語義感知”和“業務上下文”。

不過，在今年，指標語義層正加速建設。

觀遠數智 Agent 已在零售行業建立統一指標空間，把轉化率、復購率綁定精確定義，Agent 在此基礎上生成的分析才能“對口”；SmartBI Agent、數説故事 Social AI 等也嘗試將數據權限、指標口徑、部門角色整合進一套提示引擎，讓回答更可控。

七、財税法務 Agent：

它能識別發票和條款，但還不敢替你做決定

在所有智能體場景中，財税和法務可能是最不性感、卻最敏感的領域。

這裏不缺重複工作，合同審查、發票核驗、税務申報、法規比對，全是模板化任務；但也容不得半點模糊智能，一條審錯的條款、一個多認的税點，後果是審計、罰款、乃至法律糾紛。

這讓 Agent 既被迫上線，又只能謹慎工作。

不同於寫日報、剪視頻，這類 Agent 必須先獲得信任許可才能部署。於是它們最先進入的，不是判斷流程，而是低風險、強規則的機械型場景。

比如，浪潮海嶽報賬 Agent 內嵌了超過 10 萬條財務規則，在某大型國企試點中，報銷全流程實現零人工介入，合規風險下降 95%；用友智能税務 Agent 能根據税務局新規自動調整申報口徑，全税種覆蓋、申報節奏即時同步；金蝶“蒼穹合同 Agent”，被多個大型律所接入，核心能力是從合同中抽取關鍵風險條款並進行“參考修改建議”比對。

表面上，它們很像一個標準的“AI 文檔處理器”。但在實際落地中，問題遠比技術複雜。

比如，Agent 可以識別出一份合同中“仲裁條款不合理”，也能給出行業標準範例；但它不知道這家公司的老闆願不願妥協、這個客户值不值得讓步、這份協議是否涉及更大的戰略安排。法務人員真正要做的，是權衡風險、組織內部協商、站在公司立場判斷，這些判斷，Agent 目前無法介入。

再比如税務處理。Agent 可以核對發票抬頭、報銷金額、重複記錄，但這張發票是否應該報，往往不只是表格上的對或錯，而是內部預算制度、項目歸屬、流程補錄等一串人類操作鏈條。AI 看得出異常，卻不知道你要不要睜一隻眼閉一隻眼。

2025 年的關鍵變量，是更多企業開始嘗試將 Agent 從“文檔掃描器”變成“規則執行官”。

説白了它不再僅僅識別問題，還能基於企業預設規則給出初步決策建議，並同步進審批流。

比如 e籤寶合規 Agent 已實現廣告文案自動合規判斷 + 攔截建議；法大大契約鎖 Agent 則開始引入案例比對推薦系統，為訴訟部門提供相似判例 + 最優回覆路徑組合建議。

成熟度方面，財税法務 Agent 並不高，部署門檻高、迭代週期長，當前多以私有化部署或大客户定製為主。卡點不在模型，而在組織信任機制、規則體系標準化、以及責任歸屬設計。

八、行業垂類 Agent：

AI 想進車間、進醫院、進港口，但得先成為“內行人”

在所有智能體賽道里，行業垂類 Agent 是最難“標準化”、卻最有想象力的一類。

這類 Agent 不像辦公助手、客服對話那樣能通用，而是必須和特定業務流程、系統接口、專業知識庫深度融合。

所以，這類 Agent 很少拿來即用，更多是企業自己養出來的。

比如在製造業，美的的工業 Agent 已部署於自有工廠，通過接入 MES 系統（生產執行）、SCADA 系統（設備監控）和 ERP（資源計劃），實現對產線質檢、排產調度、設備故障預測的多任務協同。

在醫療行業，中科大的 MasterAgent 醫療版已在多家三甲醫院試點，可對住院病歷進行摘要、質控、分診建議，還能基於歷史診療方案做相似病種推薦。

從邏輯上看，這類 Agent 成功的關鍵不是模型大小，而是有沒有數據閉環。它不僅要接得進業務，還要吃得下反饋。能讓它知道這次操作有沒有成功、模型判斷是否被採納、誤判帶來什麼後果。這個迴路一旦打通，Agent 的自我優化能力才能真正被釋放。

2025 年新的變化是，軟硬協同能力成為新門檻。

一些企業開始將 Agent 與物聯網、邊緣節點、圖像採集、穿戴設備打通，實現“看得見 + 説得清 + 做得動”的AI現場協作。

比如：菜鳥供應鏈 Agent 用於倉配路徑優化，每次排布都有成本回溯機制；極飛科技的農事 Agent 能基於衞星圖像識別蟲害、自動生成施藥方案並調度無人機；雲知聲工業 AR Agent 已應用在部分電力企業，配合維修人員通過AR眼鏡進行指令引導與識別反饋，響應時間低於3秒。

這一類 Agent 的成熟度完全取決於行業深度與企業數字化基礎。目前仍以項目制交付 + 本地部署為主，難以快速規模化。

九、多模態交互 Agent：

長得像人，不代表真的“好用”

當 AI 擁有人臉、有聲音、有表情，甚至會眨眼、陪聊、講故事，我們開始對它提出不一樣的期待，即不只是做事，還要像個人。

這類 Agent 被稱為“多模態交互 Agent”，它們集語言模型、語音合成、動作生成、TTS、虛擬形象於一體，是目前距離擬人化最近的一批智能體。

但也因此，它們往往是最容易吸睛、最難落地的。

在泛娛樂領域，許多廠商試圖讓 AI 變成虛擬朋友。豆包AI推出“AI夥伴”，可以設定人格特質、對話風格與長期記憶功能；Character.AI、Glow 等海外產品支持用户定製二次元角色、名人分身，甚至構建一套虛擬情感關係。

但很多用户反饋相似，這些“AI 朋友”一開始驚豔，久聊卻發現它説的話太像劇本、太容易情緒越界、又太容易前後矛盾。

原因在於能生成表情，但還沒建好情感邏輯。換句話説，就是看起來像人和思考方式像人之間，還隔着幾個關鍵技術台階，比如長期記憶、情緒調節、行為一致性、價值觀內核。

不過，多模態 Agent 真正落地的機會，其實在 B 端。

比如影譜科技在多平台部署的虛擬主播矩陣，支持 7x24 小時直播帶貨，講解商品、回答評論、自動生成口播腳本；百度靈境推出的虛擬客服培訓系統，在運營商、金融行業落地，通過動作捕捉+語音反饋模擬真實場景，提升實習坐席上崗速度；科大訊飛“星火”醫療助手 試點將影像講解擬人化，醫生可邊看 CT、邊聽 Agent 自動用自然語調講解病灶變化。

這些場景裏，虛擬人不需要像朋友那樣對味兒，只需穩定、準時、不出錯。

2025 年的關鍵變量，是虛擬 Agent 是否能從“視覺吸引”跨入“真實工作”。現在的評估標準，不再是像不像真人，而是能不能完成任務。

在成熟度方面，多模態 Agent 目前整體不高，廣泛落地尚需一年以上。但那些聚焦垂直角色，如導購、講解員、客服分流者、醫療輔助播報者，正以驚人的速度被引入一線場景。

寫在最後：

從自動生成日報的辦公助手，到精準觸達的營銷拍檔，從批量剪視頻的創作搭子，到能看病、製藥、播報的虛擬同事，過去一年，我們見證了 AI Agent 在各個領域裏像風一樣地冒出來。

它們的形態五花八門。有的像工具、有的像同事、有的甚至像朋友。但回頭看，這一輪 Agent 爆發的真正底層動力，並不是某個模型參數的提升，也不是單點場景突破的堆疊，而是一個更本質的變量在變化：企業開始接受AI 是流程一部分，而不是流程之外的外掛。

這意味着好用的 Agent，不在於它能生成多少文案、寫多少代碼，而在於它是否能理解我現在做的事；成熟的 Agent，不是能多輪對話，而是能穿透組織壁壘，與人協作、與系統聯動；真正的智能體，不靠幻覺式聰明，而靠流程級判斷帶來的信任。

2025 年以後，AI Agent 不會是一個個更強的工具，而是一個個正在形成協同能力的智能單元。

它們將不再孤立存在，而是在企業的任務鏈條中、消費者的決策路徑裏、組織的工作流上，慢慢變成不可或缺的節點。

Agent 的戰爭，最終是協作能力的戰爭。誰能率先建立“感知-判斷-執行-反饋”的閉環系統，誰就能讓智能體真正跑起來。