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56分钟
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发布：
3周前
简介...
【本期课题】
AI agent半年回顾。
【栏目介绍】
在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。
【免责声明】
本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。
【本期嘉宾】
刘鹏琦，峰瑞资本执行董事。
颜黔杭，峰瑞资本副总裁。
【内容索引】
01:55 从年初DeepSeek的爆火到如今AI智能体（AI Agent）的涌现，这半年AI领域有哪些超预期的热点事件？
07:43 在模型领域，大厂的介入将竞争推向“全民军备竞赛”，国内“六小龙”与大厂间的竞争也愈发白热化。在应用侧，部分垂直场景已初步实现产品市场匹配（Product Market Fit，PMF），但通用场景的长期商业化前景仍需观察。
10:48 AI Agent概念怎么理解？这个赛道有哪些共识和分歧？
11:23 自2022年底OpenAI推出ChatGPT以来，AI应用已从基于提示词（prompt）的直接对话交互模式，发展到AI 工作流（Workflow），再到今天的AI agent阶段。与前两者不同，AI agent的特点在于能够自主感知环境、做出决策并执行任务。
14:05 Tool use（工具使用）和强化学习，如何赋能AI Agent？
17:41 为什么AI编程能率先实现PMF？
20:40 基于强化学习迭代的Agent，是AI应用迈向“终极智能”的路径吗？
26:13 目前，Agent的技术路径大致分为两种：第一种是完全端到端、基于强化学习（RL）的agent，以OpenAI的Deep Research、Kimi近期发布的Researcher为代表；第二种是在工程框架下，将Agent按照不同的能力类型拆分，然后分别提升单点能力。
33:03 听说“The Bitter Lesson”是OpenAI工程师必背的经典，它对AI Agent来说意味着什么？
39:24 具身智能的垂直小模型与通用大模型之争。
43:48 未来的AI agent会是什么样？大家的壁垒是什么？商业模式会如何演化？
50:27 AI Agent赛道有哪些创业和投资机会？
53:45 从一些C端智能硬件的发展来看，大多是从某一垂直场景切入并逐步成长，很少有人一开始就尝试在C端打造高度通用化的产品。毕竟，C端市场体量庞大，只要在垂直场景中把新品类做好、做深，就有机会把“蛋糕”做大，就像大疆、Insta360等。
【相关文章】
文字版内容，可在峰瑞资本公众号查看。
【本期相关】
本期提到的AI相关模型和产品：OpenAI的o3-pro、Anthropic的Claude 4系列、Google的Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1-0528、Qwen3、豆包1.6、OpenAI的Operator与Deep Research、Cursor、Windsurf、Lovable、Replit、Bolt、Manus、Genspark、Grok-3、Fellou、Dify、Coze、LangFlow。
“AI六小龙”公司：智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物。
21:16 Reinforcement Learning: An Introduction
33:03 The Bitter Lesson
【往期链接】
Vol.156 产业观察27｜关于DeepSeek的七个核心问题和DeepSeek关键技术拆解
【制作团队】
主理人：李翔 、李丰
制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（[email protected]）
如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。
AI agent半年回顾。
【栏目介绍】
在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。
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【本期嘉宾】
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【内容索引】
01:55 从年初DeepSeek的爆火到如今AI智能体（AI Agent）的涌现，这半年AI领域有哪些超预期的热点事件？
07:43 在模型领域，大厂的介入将竞争推向“全民军备竞赛”，国内“六小龙”与大厂间的竞争也愈发白热化。在应用侧，部分垂直场景已初步实现产品市场匹配（Product Market Fit，PMF），但通用场景的长期商业化前景仍需观察。
10:48 AI Agent概念怎么理解？这个赛道有哪些共识和分歧？
11:23 自2022年底OpenAI推出ChatGPT以来，AI应用已从基于提示词（prompt）的直接对话交互模式，发展到AI 工作流（Workflow），再到今天的AI agent阶段。与前两者不同，AI agent的特点在于能够自主感知环境、做出决策并执行任务。
14:05 Tool use（工具使用）和强化学习，如何赋能AI Agent？
17:41 为什么AI编程能率先实现PMF？
20:40 基于强化学习迭代的Agent，是AI应用迈向“终极智能”的路径吗？
26:13 目前，Agent的技术路径大致分为两种：第一种是完全端到端、基于强化学习（RL）的agent，以OpenAI的Deep Research、Kimi近期发布的Researcher为代表；第二种是在工程框架下，将Agent按照不同的能力类型拆分，然后分别提升单点能力。
33:03 听说“The Bitter Lesson”是OpenAI工程师必背的经典，它对AI Agent来说意味着什么？
39:24 具身智能的垂直小模型与通用大模型之争。
43:48 未来的AI agent会是什么样？大家的壁垒是什么？商业模式会如何演化？
50:27 AI Agent赛道有哪些创业和投资机会？
53:45 从一些C端智能硬件的发展来看，大多是从某一垂直场景切入并逐步成长，很少有人一开始就尝试在C端打造高度通用化的产品。毕竟，C端市场体量庞大，只要在垂直场景中把新品类做好、做深，就有机会把“蛋糕”做大，就像大疆、Insta360等。
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【本期相关】
本期提到的AI相关模型和产品：OpenAI的o3-pro、Anthropic的Claude 4系列、Google的Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1-0528、Qwen3、豆包1.6、OpenAI的Operator与Deep Research、Cursor、Windsurf、Lovable、Replit、Bolt、Manus、Genspark、Grok-3、Fellou、Dify、Coze、LangFlow。
“AI六小龙”公司：智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物。
21:16 Reinforcement Learning: An Introduction
33:03 The Bitter Lesson
【往期链接】
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【制作团队】
主理人：李翔 、李丰
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评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
哄哄_q4uo
3周前
广东
10
提一个小建议吧 两位投资人还是比较懂agent的 但是作为一个播客 受众其实更想听到一些更加深入浅出的看法、判断 现在有点自己讲着讲着就进去了 各种技术词语的堆叠 太过抽象化导致信息量过渡被压缩 因为有了技术A所以更好实现 因为选了技术B所以更有挑战 这个约等于没有信息量 现在的效果更像是在跟做agent的创始人聊天 大家互相试探对方懂不懂行
M73-阿拉
3周前
广东
9
作为后端开发工程师，目前已经习惯了边写代码边跟AI交流，AI写代码能力进步还是挺明显的，个人最喜欢的是阿里的插件。AI类agent数量越多，我们把任务转向“自动化”的可能路径就越多。期待未来会有更多便捷的agent出现。
峰小瑞
3周前
北京
4
本期内容已在峰瑞资本公众号同步上线，欢迎点击链接关注文字版本～
https://mp.weixin.qq.com/s/Vi6jtGVzXAZGEN0oClTTVg
欧老板
3周前
浙江
4
从投资人角度已经很专业分析。专业名词都是比较基础的，毕竟不是科普的总结。还是有自己判断的。从我个人使用来说，cursor今年进步非常大，现在写非业务逻辑代码很强了
立善
3周前
上海
2
哇这期干货满满😯
🔥 AI Agent元年：从技术狂欢到产业落地
2025年上半年，AI领域上演了一场惊心动魄的"军备竞赛"！从DeepSeek横空出世引爆推理模型热潮，到OpenAI发布Operator正式开启Agent赛道，整个行业以前所未有的速度迭代进化。这不再是实验室里的概念游戏，而是真真切切的产业变革——AI终于从"能说会道"的语言模型，进化成了"动手做事"的智能体！
🧠 模型技术突破：推理能力的革命
今年最震撼的变化，是整个行业从追求"大"转向追求"聪明"。R1为代表的推理模型横空出世，把强化学习推理能力推到台前。OpenAI的O3 Pro、Claude 4、Google的Gemini 2.5 Pro轮番打榜，模型迭代速度不仅没放缓，反而更快了！国内玩家同样不甘示弱。DeepSeek的R1在5月发布的0528版本编程能力大幅提升，要知道这还只是基于上一代V3模型！Qwen3、豆包1.6以及"六小龙"公司都在持续演进。最戏剧性的是Meta，被开源浪潮冲击后宣布重组AI部门，并豪掷150亿美元投资Skill AI，巨头的每一个动作都牵动着整个行业的神经。
🤖 AI Agent是什么？为什么现在火了？
简单说，AI Agent就是能自己感知环境、做决策、执行任务的智能体。它经历了三个进化阶段：Prompt阶段：直接对话，问啥答啥（现在80%应用还停在这）Workflow阶段：预设流程，按步骤执行（商业化最好的阶段）
Agent阶段：自主决策，灵活应变（今年爆发的新阶段）最大的突破在于工具使用能力！就像人类学会使用工具是进化的里程碑，AI掌握工具后能力提升不止一个数量级。它能调用浏览器、编程环境、API接口，甚至操作电脑——这已经不是"纸上谈兵"，而是真真切切的"动手能力"！
💻 编程赛道率先破局：AI Agent的试验田
为什么编程成了第一个验证PMF（产品市场匹配）的赛道？因为编程有完美的闭环：代码生成→验证→编译→结果反馈，这套流程在虚拟环境里就能完成。Cursor火得出圈，Windsurf被OpenAI收购又被Cloud断供API，还有Loveable、Replit、Bolt...整个赛道热闹非凡！但这只是开始。现在连大模型厂商都亲自下场做Agent产品，MiniMax和Kimi相继发布Agent产品，OpenAI更是被业内戏称"披着语言模型外衣的Agent公司"。边界越来越模糊，竞争也越来越激烈！
🔄 强化学习：AI Agent的终极进化路径？
强化学习可不是什么新技术，但今年它和Agent的结合产生了奇妙的化学反应。《Reinforcement Learning: An Introduction》这本经典教科书的作者刚拿了2024年图灵奖，而OpenAI的研究员每天开工前都要朗读"The Bitter Lesson"这篇论文——这篇被奉为AI圣经的文章告诉我们：人工智能的长期进步应当依赖于算力和通用方法的进步，而不是人类知识的直接嵌入。现在Agent有两条技术路线：端到端RL：OpenAI和Kimi代表，一个模型搞定推理、记忆、工具调用模块化组合：拆分能力模块，分别优化再工程整合（如Manna）短期内Workflow Agent因为可视化、可解释、可控性强，可能更适合商业化；但长期来看，能自我迭代的RL Agent才可能达到"终极智能"。
🤔 产业思考：通用vs垂直，泡沫vs未来现在的AI Agent领域有点"万物皆可Agent"的味道，各种"全球第一"层出不穷。但冷静下来看：垂直场景已看到曙光：编程就是最好例子，金融服务也有突破
通用Agent仍需观察：长期商业化路径和交付标准尚不清晰具身智能（机器人）更是早期中的早期，连基础模型的scaling law都还没找到。有人认为会是垂直小模型的天下，也有人坚信通用大模型会胜出——这场争论，像极了当年大模型爆发前的景象！
💼 商业模式：AI时代的"钱"景何在
？现在大家都在摸着石头过河：
订阅制：每月20刀，但用户会为每个Agent付费吗？
Token计费：智能的Agent用更少Token完成任务，该收更少钱吗？
结果付费：价值如何衡量？主观任务怎么定价？
更复杂的是未来多Agent协同工作时，它们之间如何结算？这不仅是技术问题，更是生产关系的重构！
🚀 投资机遇：垂直深耕者胜早期投资机构更看好这些方向：
垂直领域Agent：结合行业Know-how，离用户更近垂直个性化To C：不一定要平台化，小众需求也能撑起
大市场AI+硬件：像大疆、Insta360那样从垂直场景切入的智能硬件创业者不必一步到位做纯Agent，从Prompt到Workflow再到Agent的演进路径更现实。关键是发挥原有经验积累，把服务链条做长！
momomai
3周前
北京
2
完全不了解的小白竟然也听懂了现在到处是热点的agent 是什么 感谢主播科普！
alphabetyz
3周前
北京
2
挺有意思的分享，感觉今年agent行业很热闹，但其实共识不太多～
HD265852w
3周前
广东
1
LLM 和 Agent 的 RL基础概念和框架可以看看这篇公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/7Mj7nNunWErgKsDJZV_-Jw
无敌炸酱面
3周前
广东
1
朗读论文并祈祷？真的吗？
星辰大海在哪里
3周前
上海
0
主播说话的腔调和丰叔很像，不愧是峰瑞的
