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
产业家-产业互联网第一媒体1小时前

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。