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近期，ArkStream Capital 发表了一篇关于 AI Agent 的赛道研究报告。在阅读完之后，觉得还是蛮中肯的，很多观点我也认同。这次也顺着文章提及的一些点进行延伸，讲讲我的看法和观点，也欢迎大家一起交流。
声明：本文带有强烈的个人主观意识，文中提及的观点不存在任何投资建议，仅做交流与分享。同时本文是基于个人已有认知和现有数据来做推断，未来随时都会更新
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AI Agent 赛道为何能占据这么大的市场份额
从报告中我们可以看到目前 AI Agent 占据整个 AI 赛道近四分之一的市场份额。之所以可以占据如此大的份额，个人认为有以下两点原因：
- Agent 的适用场景广泛，门槛比较低，产品周期短
目前 AI 赛道主要由数据、存储、计算、算法、通信五方面组成，在数据方面需要有足够的资源积累且易受地缘政治的影响，存储和计算在当前都是非常卷非常吃资源的方向，算法和通信则具有很高的技术门槛。
Agent 赛道处于一种“什么都刚刚好”的位置，它无需像通用大模型需要海量数据、存储和算力作为支撑，也不用像挤牙膏似的在算法和通信方面有重大提升，只要能够满足产品本身的开发需求即可。因此，Agent 产品相比于其他 AI 产品并没有很高的门槛，使用场景广泛且整体开发周期相对较短，项目起势快，俗称“小而美”。
- Agent 更贴近普通大众的需求，更好落地，且满足 Mass Adoption 的叙事
Agent 产品的叙事其实与链抽象赛道很像，都是为了让用户只关注自身需求本身，无需考虑中间的实现路径以及各个参与方。Agent 在帮助 Web2 用户进入 Web3 无疑起到了巨大的作用，用户不再需要从头学习钱包、签名等基础知识，而是通过自然语言的方式直接表达自身需求，即可自动实现相关操作。如用户想要把 BTC 全部换成 ETH，那么 Agent 将会自动规划好相关的交互流程并自动执行跨链、交易等操作，而用户只需要等待 Agent 操作完成即可得到自己想要的结果。因此 Agent 可以归为能够真正实现 Mass Adoption 的方向之一。
内容生成类 Agent 的生存困境
报告中还将 Agent 产品划分为基础建设类和内容生成类，且目前大多数产品都属于基础建设类，为什么内容生成类的发展相对缓慢，换言之就是内容生成类 Agent 的生存困境是什么？个人认为主要有以下两点：
- 内容生成类更多是一种满足情感需求的方式，而情感需求不好定价
简明扼要就是商业模式难以闭环。对于基础设施类产品来说，只需提供相关服务或资源，如为 AI 开发者提供相关的算力或模型服务等，在这个过程中产品的价格是容易衡量的，即用户使用了什么型号的显卡算力，用了多长时间，通过小学算术即可得出相关价格，且这些价格波动幅度小。
对于内容生成类产品来说，想要满足用户的情感需求并可持续是一件非常困难的事情。这是用户自身的情感需求并不稳定，可能今天很开心，明天就突然变得很颓废，用户想要参与产品交互的意愿也有所不同，且不同的用户在不同的阶段的情感需求不同，其付费意愿和程度也不尽相同，因此价格波动幅度大。
- 如何判定 Agent 的内容是否满足用户的需求是一大难题
在内容生成类产品中，人的主观意识占据产品的很大一部分。如图片生成的效果是否满意，并没有一个标准可以衡量，更多的是靠用户的个人感觉，不像算力市场有明确的标准和市场价格。因此这类产品的用户留存和转化会更加困难。
个人对 AI Agent 的一些判断
对于 AI Agent 赛道未来的发展，个人认为有以下四点需要注意：
- 纯 Agent 的叙事难以在市场上占据有利竞争地位，需要有差异化竞争。在当前环境下，越来越多的 AI 项目都会把 Agent 作为其叙事之一，纯 Agent 的项目想要跑出来很难。试想一下，在几百上千个 AI 项目中，只讲 Agent 的叙事难以吸引到用户的注意力，毕竟现在是酒香真怕巷子深。
- AI Agent 会从各自独立逐步转变为相互连结的 AgentFi。当前 Agent 赛道的产品都是相互独立，各自的数据或服务等并不互通，用户在使用不同的 Agent 产品都需要从头提供相关的个人数据等等。倘若不同产品之间能够有一个合理的方式打通，即用户在 A 产品使用训练的 Agent 也可以在 B 产品上用，其想象空间和使用体验将会更好。
- 卖水逻辑的项目会率先跑出来并占领赛道市场的大头。简单来说就是大家都在开发 Agent 产品，那我就做个能够高效开发 Agent 的工具，这类产品能跑出来的基本都是稳赚的金铲子项目。
- Agent 产品的收益主要来源于 toB，toC 更多是一种积攒口碑的策略。这应该算是 AI 赛道的普遍现象，C 端用户的付费意愿和能力都远不如 B 端用户，因此产品想要真正盈利，更多是看 B 端合作伙伴的质量，但 C 端用户的宣传推广能力也不容小觑，有足够的用户来使用产品对于产品之后的宣传与推广能够有不错的帮助。
最后附上最近看到的一张不错的 AI Agent 框架汇总图
- 作者:Howe
- 链接:https://blog.0xhowe.top/article/AI_Agent_Thinking
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。