别搞通用智能体，落地赚钱才是王道

AI资讯 19小时前 charles

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大家好，我是越山，专注于AI应用（智能体）和培训。

最近和朋友们聊到通用型Agent，大家都很好奇：“这些被自媒体吹得天花乱坠的通用Agent，真的有那么神吗？”其实，作为一名一线AI从业者，我也经常亲自上手测试各种智能体产品。今天就想和大家聊聊：通用型Agent到底有啥用？它们目前的真实水平如何？哪些应用场景才是真正值得关注的？

前段时间我写过一篇关于智能体的5种表现形态，主要从应用落地的角度分析。其实，智能体还可以从另一个维度来区分：公有还是私有？是否需要接入企业或个人的私有信息、私有工具？这也是我们判断Agent价值和落地潜力的关键。

现在市面上像Manus、扣子空间、GenSpark这些通用型Agent，基本都是基于公网信息来工作。而真正值得关注的，恰恰是那些能接入私有数据、私有工具的智能体——它们才是未来落地的主战场。

公开数据智能体：信息专家的现实与局限

只接入公开数据的智能体，本质上充当的是“信息专家”角色。它们的核心能力是搜索、整合公开信息，生成复杂或有深度的内容。比如市场竞调、行业趋势报告、自动行程规划、营销文案生成等。看似简单，但“深度调研”这个需求量大、场景宽，对Agent的能力要求其实很高。

我拿一个实际调研场景，测试了几家主流通用Agent，结果并不理想。比如：

测试需求：

写一份调研，作为大模型开发者，需要了解国内大模型API价格比较，按每百万（M) Token统计。包括大模型、语音、视频等API，并附各家模型官网定价链接。

测试结果简评：

• 360超级搜索 & GenSpark
报告做得图文并茂，美观清晰，但数据准确性有明显瑕疵。比如Qwen-Max定价，官网是输入2.4元、输出9.6元，他们的报告却都搞错了。对于调研来说，数据不准，再好看也白搭。
• 扣子空间
处理方式非常简陋，步骤简单，结果过于简化。可能是“怕出错”，但面对多数据场景，还是出错了，比如qwen-turbo的输入价格，官网是0.3元/Mtokens，它却给错了。
• 天工AI（skywork.ai）
相对来说最务实，步骤详实，结果也最靠谱。难怪人家敢自诩为“AI办公智能体先行者”。
• 其它如Manus、Minimax Agent、Flowith等
也能出报告，但要么数据有误，要么样式不出彩，而且基本都要收费。说白了，这类通用Agent目前更多是赚个吆喝。
• Perplexity
号称AI搜索一哥，列了一堆表，结果错得离谱。这种需要多步骤检索、分析、整合的任务，对Agent的思考和执行能力要求极高。AI搜索哪怕加了“深度思考”功能，还是容易出现幻觉。好在它最后列出了所有大模型的官网定价网址，Agent搞不定的时候，还是得靠人自己去查。

通用型Agent在公开信息整合、深度调研层面，离“什么都能做”还有很远。数据准确性、流程复杂度、执行能力，都是当前的短板。大部分产品还停留在“试试看”的阶段，真正能落地的场景有限。

相比之下，接入私有数据/工具的智能体，才是真正能解决实际问题的“数字员工”和“个人助理”。

接入企业私有信息，并能调用企业内部系统接口、操作软件界面的智能体，本质上就是数字员工。它们的目标很明确——替人干活！

• 智能客服
典型场景就是智能客服。接入知识库，设定应答流程，智能体就能自动化应答，处理政策解答、订单查询、工单生成等工作。不管大企业、小商家，甚至个人创业者，都能配备一个智能客服。
• 营销智能体
如果客服能更智能地引导用户下单，那就是营销智能体。虽然高阶销售还得靠人，但对于大量客户、低客单价场景，只需智能体做到70分就够了。这类智能体能直接为企业带来收入，非常受欢迎。
• 数据专家/自助式BI
通过自然语言查数据、看报表、洞察业务，这就是自助式BI。ChatBI一直是企业AI应用的高价值赛道。
• 流程自动化（AI+RPA）
企业中还有大量需要多步骤操作的流程。以前的自动化靠规则和模板，现在有大模型加持，可以灵活应对各种情况。像财务报销录入、审批、对账、病历填写、工单生成等重复性工作，完全可以交给AI来做。