引言
红杉资本最新举办的2025年AI峰会，再次将全球目光聚焦于人工智能领域最前沿的动态。如果说去年“Agent”只是一个热词，那么今年，“Agent经济”已然成为不可逆转的新潮流。这不仅仅是技术的一次升级，更预示着商业模式、工作范式乃至整个产业生态的深刻变革。
Agent即服务：重塑软件与服务的价值逻辑
峰会的核心观点之一，是AI正在同时颠覆传统软件（Software）与专业服务（Services）这两个庞大的利润池。未来商业模式正从“软件即服务”（SaaS）自然演化为“Agent即服务”（AaaS）。企业不再只是售卖工具或软件许可，而是通过AI Agent直接交付“成果”，完成特定“工作”——预算重心从IT工具转向劳动力和生产力。
想象一下，你不再为提升律师效率购买工具，而是直接买到一份高质量的反垄断审查报告。Sierra等公司践行的“按成果付费”模式，只有AI Agent成功独立解决客户问题时才计费。这种模式更直接、与客户目标高度一致，要求企业对结果负责，正颠覆着以往“交付工具、结果自理”的传统软件范式。对于初创公司而言，这是巨大的机会窗口，因为它们无需被旧有商业模式所束缚，可以大胆创新。
从聊天到环境：Agent形态进化与人机协作新范式
未来的AI Agent绝不仅仅是今天的聊天机器人。它们正向“环境智能体”（Ambient Agents）演化：能自主监听数据流、响应后台事件并执行任务。由于无需实时交互，它们可以完成更复杂的操作——多工具协同、深层规划、自动化决策等等。
但“环境智能”并不意味着完全脱离人类。要让Agent真正可靠、值得信任并持续进化，必须将“人在回路中”（Human-in-the-Loop）有效集成。例如“Agent收件箱（Agent Inbox）”等新用户体验模式，允许用户随时查看Agent活动、审批关键任务，实现高效人机协作。支撑这种持久状态与交互体验的基础设施（如Langchain的LangGraph）将成为Agent经济的关键底座。
垂直领域爆发与Agent经济的技术基石
AI Agent正成为未来数字交互的主流形态。企业正在将AI能力“封装”成Agent，客户购买AI，就是在购买一个能独立完成任务的虚拟员工。尤其在垂直行业，专注于特定流程和业务场景的Agent，将通过合成数据、强化学习（RL）等技术实现端到端训练，甚至在某些任务上超越人类专家。安全（渗透测试）、运维（故障排除）、网络安全等领域，已经涌现出早期的成功案例。
要构建庞大的Agent经济体，还需攻克一系列技术难题：
- Agent的持久身份与记忆：Agent需记住用户和历史交互，提供一致、可信赖的体验。
- Agent间无缝通信协议：实现Agent之间的信息、资源顺畅协作与交换。
- 安全与信任机制：当Agent代表用户或企业交互、交易时，如何保障安全、管理权限、实现大规模可审计性，成为亟待解决的核心问题。
物理世界的Agent化：具身智能与“物理API”
Agent的疆界正在从数字世界延展到物理空间。打造能执行真实物理任务的“具身智能”（Embodied AI）Agent，面临数据稀缺与高昂成本。幸运的是，虚拟仿真（如NVIDIA的域随机化、神经世界模型）正在为具身智能提供大规模、低成本的训练数据和迁移能力。
最终目标，是通过**“物理API”**让软件Agent直接控制现实世界的执行器。这将催生全新的“技能经济”——比如米其林大厨训练的机器人厨师服务，以及“物理应用商店”。未来，每一个运动中的物体都可能成为自主的物理世界Agent，重塑人类与物理世界的交互方式。
基础设施巨变与基础模型的演进
Agent的普及与能力提升，对算力和基础设施提出了前所未有的挑战。现代AI数据中心建设已成为高度工业化的流程，涉及巨量能源、钢铁、服务器和复杂供应链。这些“AI工厂”不仅推动了能源与数据中心产业的创新，还因为高功率密度需求催生了液冷等先进技术。
在基础模型层面，未来或将出现类似云计算的“寡头格局”，少数玩家以低利润率、超大规模“抽税”。但基础模型也在向应用层渗透，通过测试时计算、推理能力、工具联动、Agent通信等技术，直接参与应用竞争，使应用层成为新一轮激烈战场。
人才与思维方式的转型：拥抱不确定性
AI的普及不仅需要技术升级，更要求人类思维方式的根本转型。未来经济需要“随机性思维”（stochastic mindset），理解并管理AI Agent输出中的不确定性，摒弃对确定性的执念。同时，管理者也要具备新的“Agent管理心态”，学会理解和驾驭Agent的能力边界，做出更复杂的决策。
这种转型将带来史无前例的杠杆效应，让个人和组织以极高效率扩展自身影响力。但也带来更多不确定性和风险管理挑战。消除AI的“污名化”，积极拥抱其带来的效率革命，是适应新时代的关键。
强化学习：驱动Agent迈向原创性发现
技术路线图上，强化学习（RL）的规模化被认为是Agent进化的下一个关键突破口。尽管基础模型的预训练规模扩展可能放缓，但RL在推理、合成数据、工具调度、Agent协作等方面持续突破。通过大规模RL训练，目标是让Agent不仅能复现知识，更能像人类专家一样，进行原创性发现。OpenAI的Deep Research产品，正以RL为核心，赋能Agent在线研究和数据分析能力，未来甚至希望Agent能自主发现如广义相对论般的基础理论。
结语：Agent经济的未来已来
红杉资本2025 AI峰会勾勒出Agent经济蓬勃发展的未来蓝图。Agent正从工具变为伙伴，从简单执行者进化为自主创新者。它们将重塑软件交付和消费方式，颠覆企业价值获取模式，并深入物理世界，带来前所未有的自动化与新商业机会。虽然技术挑战与基础设施升级压力巨大，人类也需适应全新思维范式，但Agent经济所蕴含的变革力量，毫无疑问是未来数年AI领域最值得关注的主旋律。这场转型已经启动，现在正是投身其中、创造未来的最佳时机。