最近后臺有人留言希望我聊聊現在的智能體（Agent），我想起有朋友似乎也分享過一個百度的智能體給我體驗，說是熬了大半年做出的"行業通用分析Agent"，說實話，我用的時候，還得額外再去比對相關的數據和結論，生怕有錯。

80%的創業者，都倒在了驗證需求真假這道鬼門關上，這句話的適用性還在增強。

很多人一腔熱血，拿著酷炫的大模型技術，做出了讓人眼前一亮的Demo，用戶試用時也紛紛夸“有意思”、“挺酷”。結果呢？一旦收費或者深入應用，用戶跑得比誰都快。為啥？因為做的往往是“偽智能”——要么是把簡單問題復雜化，硬套個智能體外殼；要么是沉迷于解決“未來可能存在的需求”，卻忽略了用戶今天實實在在的痛點。免費數據漂亮得像朵花，一談錢就蔫兒了，這需求是真是假，一目了然。

創業者常常低估了企業級應用的“硬骨頭”：把智能體塞進客戶那盤根錯節的老舊系統（像CRM、ERP），難度堪比心臟搭橋手術，成本和時間遠超預期。就算接進去了，智能體吭哧吭哧“吐”出個報告或建議，往往還得靠人最后把關修改，這“最后一公里”要是跑不通、跑得慢、跑得貴，價值立馬大打折扣。

你跟企業客戶說“提升效率”、“輔助決策”，精明的老板們只關心一件事：“能省幾個人？省多少錢？誤差降多少？拿數字說話！”價值算不清，生意就做不成。

那活下來的20%靠什么？

騰訊云最近在號稱“全球最難NL2SQL考試”的BIRD-Bench上拿了個硬核成績——全球第三、國內第一，給我們做了個絕佳示范。

這個考試有多變態？它把選手直接扔進金融、醫療等37個真實行業的“數據泥潭”——33GB混雜著各種殘缺、矛盾的“臟數據”，上萬道刁鉆考題，要求智能體不僅能聽懂人話（比如“找出未通過質檢的訂單”），還要在混亂的數據庫里又快又準地把答案“撈”出來。

騰訊的智能體據說考了75.74分，其關鍵就在于它死死抓住了“真痛點”和“可量化價值”這根救命稻草，并且像打井一樣，深深扎進了具體行業的場景里。它不做“萬能助手”的夢，而是專注成為垂直領域的“專家”，在客戶真實的業務流里，解決一個個看得見、摸得著、算得出回報的問題。

所以，我覺得現在去做智能體創業，別光看技術有多炫，關鍵得看它是不是在真場景里解決了真問題，創造了真價值。那些飄在天上的“通用幻想”，終歸要在垂直深井里落地生根。

活下來的，不是最聰明的，而是最懂客戶、最務實、最能算清賬的。

智能體這碗飯，吃得香的，永遠是那些把“價值”二字刻在骨頭里的家伙。

技術可行性≠市場需求

據我找了一些也做過智能體的人來了解，他們普遍掉進了一個大坑：“技術自嗨，需求迷路”。

他出發的原點是“我能做什么”，而不是“用戶此刻最痛、最需要花錢解決的是什么？”技術本身的先進性和可能性讓他深深著迷，成了一種自我感動。他可能硬生生把一個用簡單規則、清晰按鈕或現成工具就能輕松高效搞定的問題（比如點個外賣、查個數據），非要套上“智能體”的華麗外衣。

結果用戶發現這個所謂的“智能助手”，操作起來可能更麻煩、更復雜，回答的問題也可能似是而非，遠不如直接打開某個成熟的APP點幾下方便快捷。用戶感覺不到真正的“智能”帶來的便利和價值提升，自然不愿意買單。

根據我的了解，大多數創業者，尤其是對AI技術一知半解的小微創業者來說，常常被“未來人人都有智能體”這種宏大而遙遠的故事吸引，把寶押在解決“想象中的、幾年后可能存在的需求”上，卻忽視了用戶今天實實在在的、火燒眉毛的痛點。

為了教育市場、培育這個“未來需求”，他可以孤注一擲，燒掉海量的錢，但殘酷的現實是，公司的現金流往往支撐不到“黎明”到來，就在黎明前的黑暗中倒下了。

“虛假繁榮，驗證失靈”是另一個天坑，也是這類創業者普遍會精準地踩入的陷阱，那個讓他和投資人熱血沸騰的Demo/POC，如果說難聽點，其實只是技術能力的表演罷了，它證明了“我們能做出來”，但它完全無法回答最關鍵的問題：“用戶真的需要它嗎？”“用戶愿意為它持續付錢嗎？”這些信息都完全未知。

更可怕的是那些早期試用者的“淺層反饋”，例如“挺酷”、“有意思”這種評價，讓創業者很容易就被這種表面的興趣和禮貌性的贊賞所迷惑，誤以為這就是真實的市場需求，是用戶發出的購買信號。

當創業者依賴“免費”模式來吸引用戶時，數據報表會呈現出一種誘人的“繁榮假象”。

注冊用戶數、日活躍用戶數（DAU）這些指標可能很漂亮，圖表一路飄紅，團隊歡欣鼓舞，而一旦你嘗試收費，或者把核心功能鎖住要求付費解鎖，殘酷的真相就暴露無遺：絕大多數用戶會立刻轉身離開，消失得無影無蹤。

這些漂亮的免費數據，恰恰掩蓋了“偽需求”的本質——用戶只是來占便宜的，并非真正認可你產品的核心價值。

同時，創業者常常忽略了追蹤最核心的“關鍵行為”，用戶注冊了、打開了APP，這都不算數。真正重要的是用戶是否真的用你的智能體完成了他們想做的核心任務（比如用智能體寫報告是否真的寫出了能用的初稿，而不是需要大改）？用戶是否因為這個智能體，實實在在節省了可觀的時間或金錢成本？用戶是否喜歡到愿意主動推薦給朋友或同事？用戶是否愿意為更高級、更強大的功能掏腰包？

如果這些體現產品真正價值的“關鍵動作”沒有發生或數據慘淡，那么再高的活躍度也是虛假繁榮，是沙灘上的城堡，經不起市場的風浪。

嚴重低估最后一公里

我見過太多懷揣顛覆性技術夢想的創業者，卻在現實的礁石上撞得粉碎了?，F在火熱的智能體創業大潮中，除偽需求外，另一對致命的“隱形殺手”同樣在這個賽道上反復出現。

一個智能體交流群里的人吐槽說，歷經千辛萬苦，終于驗證了一個看似真實的需求，他的智能體原型也跑通了，技術Demo贏得滿堂彩，但結果真正愿意買單的寥寥無幾。

他滿腦子想的是自己精巧的智能體模型和算法，但企業客戶的后臺，往往是盤根錯節、歷經多年甚至數十年搭建起來的IT“叢林”：老舊的ERP系統像生銹的管道，復雜的CRM數據庫如同迷宮，各個部門私藏的知識庫像散落的孤島，還有各種自研的、定制的、半死不活的內部系統……

之前他想的是：“不就是接幾個API嗎？，接入就可以了?！钡聦嵤?，要讓他那“未來感十足”的智能體真正嵌入企業現有的工作流，并流暢地獲取所需數據、觸發正確動作，這無異于一場浩大的“心臟搭橋手術”。

數據格式不兼容？系統接口老舊沒文檔？權限申請流程漫長？安全合規審查嚴苛？部門之間踢皮球？這些意想不到的“坑”一個接一個冒出來，實施周期從預期的三個月拖到一年，成本像雪球一樣越滾越大。他這才驚覺，自己嚴重低估了企業IT環境的復雜性和內部推行變革的巨大阻力。

客戶那邊負責對接的IT經理，可能已經從最初的熱情支持，變成了眉頭緊鎖、滿腹怨言，很多項目，光是在這“打通經脈”的階段，就已經耗盡了資金和客戶的耐心，無聲無息地胎死腹中。

假如他的智能體最后可能千辛萬苦接入了系統，開始“吐”出結果——比如一份市場分析報告、一個潛在客戶名單、或是一份故障診斷建議——但也往往會遭遇更揪心的“最后一公里”困境。

這個困境在于：智能體的輸出，極少能直接變成客戶可用的“最終成品”。

那份報告，可能邏輯框架不錯，但關鍵數據需要人工核對修正；那份客戶名單，需要銷售老手憑經驗判斷哪些是“真金”；那份故障建議，最終拍板執行前還得經驗豐富的工程師點頭。

這關鍵的“最后一棒”——人工審核、修改、決策——的效率、成本和可靠性，才真正決定了智能體給客戶帶來的凈價值！

如果客戶發現，用了智能體后，雖然報告初稿生成快了，但后續人工修改糾錯花的時間比原來自己從頭寫還多；或者智能體推薦的客戶線索質量參差不齊，銷售還得花大量時間篩選，那這個智能體就非但不是幫手，反而成了累贅。

很多人滿腔熱血開發出“智能大腦”，卻倒在了如何讓它的“思考成果”順暢地融入并優化客戶現有“手腳”這個看似簡單、實則致命的“最后一公里”上。

讓創業者頭疼的是，當他們試圖向精明的企業買家證明智能體的價值時，常常陷入“價值模糊”的窘況。

模糊的形容詞、宏大的愿景，在真金白銀的企業采購決策面前蒼白無力，創業者如果無法用可量化、可驗證的具體指標來錨定智能體創造的真實商業價值，那么無論技術多炫酷，也很難打動那些看慣了各種“科技噱頭”的企業買家。價值無法被清晰丈量，就無法被有效定價和銷售。

而壓垮駱駝的最后一根稻草，往往源于創業者心中那個揮之不去的“通用幻想”，尤其是那些技術出身的創始人，最容易被打造一個“無所不能”的通用智能助手的宏偉藍圖所吸引。

他們夢想著做出一個能理解一切、處理一切任務的“超級大腦”，通吃所有行業和場景。

于是，產品功能越加越多，試圖滿足所有人的所有需求，結果卻成了一個什么都懂一點、但什么都不精的“萬金油”。

但真正能在企業里落地生根、創造顯著價值并讓客戶愿意持續付費的智能體，幾乎無一例外，都是那些深深扎根在極其垂直、具體甚至狹窄的業務場景“深井”里的“專家”。

比如一個專門為特定行業（比如跨境醫療設備貿易）打造的、深諳該領域復雜法規和報關流程的合規審核智能體；一個只處理某一類高頻、標準化工單（比如某品牌家電的安裝預約改期）的自動處理智能體；一個只擅長生成特定類型報告（比如滿足某金融監管機構固定模板要求的反洗錢報告）的生成智能體。

這些“垂直深井”里的專家，價值清晰可見，效果立竿見影。為什么？因為它們解決了某個具體人群在某個具體環節上火燒眉毛的痛點。而要做成這樣的“專家”，創業者必須擁有或深度融入該垂直領域的行業Know-How——理解獨特的業務流程、晦澀的專業術語、不成文的潛規則以及最核心的痛點在哪里。

一個不懂法律術語和判例邏輯的智能體去審合同，會鬧笑話；一個不熟悉工廠車間設備運行數據和維修歷史的智能體去做故障診斷，可能給出荒謬的建議。缺乏這種深度的行業知識，做出來的智能體只能是隔靴搔癢，無法真正理解業務語境，更談不上無縫嵌入核心工作流，為客戶創造不可替代的價值。

如何成為幸存的20%？

理智一點看，“智能體創業”在今年，還是屬于雷區，多數人都已觸雷倒下。

你要做的，不是閉眼狂奔祈禱好運，而是手持探雷器，一寸寸地掃描，找到一條極其狹窄卻真實存在的安全通道。

這條通道的基石，我叫它做“極致聚焦”。

其實無論哪個行當，創業生存的第一鐵律是：死死咬住“真痛點”和“可量化價值”不放。

去哪里找？去找那些此刻正被某個具體問題折磨得夜不能寐、愿意為解決方案提前掏錢或者白紙黑字簽意向書的“鐵桿用戶”！他們的痛點，因為深到出血，所以真實無比；他們掏出的真金白銀或簽下的名字，是市場投下的最硬核信任票，比一萬句“挺酷”都值錢。

我建議你在思考做智能體之前，狠狠地解剖你的想法：如果剝掉“智能體”這個華麗標簽，用戶的核心需求還在不在？是否依然強烈到讓他們坐立不安？你的解決方案，相比用戶現在用的土辦法、笨工具或者競爭對手的產品，有沒有帶來十倍級的效率提升、成本削減或體驗飛躍？這個提升，能不能用清晰的數字（比如每周省下8小時，錯誤率從5%降到0.5%，轉化率提升20%）像釘釘子一樣砸在客戶面前？

從創業第一天起，就必須像守護生命線一樣，定義并死磕幾個“關鍵價值指標”——用戶是不是真的用你的Agent完成了核心任務（任務完成率）？完成速度是不是肉眼可見地變快了（平均處理時間下降%）？是不是大幅減少了人工擦屁股的次數（人工干預率）？最終替客戶省了多少錢或賺了多少錢（客戶成本節約額/新增收入）？

這些硬邦邦的數據改善，是你活下去的唯一糧票。

有了聚焦的方向，接下來就是徹底革新你驗證價值的方法，一定要忘掉那些只能感動自己和投資人的華麗Demo，它們就像櫥窗里的精美蛋糕，看得見卻吃不著，無法驗證是否有人真的愿意花錢買來吃。

生存之道在于構建“價值閉環”，最狠、最有效的一招，就是盡早推出一個“收費的MVP”。別怕簡陋！它只需要有一個功能，像錐子一樣鋒利，能狠狠扎進你鎖定的那個最核心痛點。哪怕是打五折、三折的Beta版，也要收費！這是撕開“偽需求”畫皮、檢驗用戶真實支付意愿的終極試金石。

沒人愿意為半成品付錢？那很可能說明痛點不夠痛，或者你的解決方案價值不夠硬。在落地上，要像高超的外科醫生一樣精準。別妄想一口吃成胖子，用Agent去替代客戶整個復雜流程。

相反，要像植入一顆微小的智能芯片，找到客戶現有工作流中那個重復性高、讓人抓狂、又相對獨立的環節（比如每天要手動處理上百封格式混亂的咨詢郵件，或者從幾十份PDF里人工提取關鍵數據）。

用Agent在這個“點”上實現突破，讓它先成為一個客戶離不開的“超級小工具”，證明你實實在在的價值。

你不能只盯著Agent的“輸出”就沾沾自喜，一份Agent生成的報告躺在系統里，不等于價值實現了。

你必須像偵探一樣，深度追蹤它的“價值實現路徑”：這份報告有沒有被業務部門直接采用，省去了他們重新起草的時間？Agent處理的工單，是不是真的減少了客服后續跟進的次數？它篩選的銷售線索，最終成交率有沒有提升？解決“最后一公里”——讓Agent的輸出無縫、高效、可靠地變成客戶可用的成果——這本身就是你產品最核心的價值！

追蹤這個閉環，你才知道Agent是幫了大忙，還是添了新亂。

當你通過聚焦和驗證，在一個點上站穩了腳跟，接下來要做的不是膨脹去征服星辰大海，而是像打井一樣，在這個狹窄的領域垂直向下，深挖一萬米，成為一口“場景深井”里的絕對專家。

智能體創業最大的生存誤區，就是沉迷于打造“萬能鑰匙”的通用幻想。

要知道，最有生命力、最能賣出好價錢的智能體，都是扎根在極其垂直、具體、甚至“冷門”的業務場景深井里的“專精特新”選手。

為什么這樣的智能體可以活得很好？因為它們鉆得夠深，解決的痛點夠具體、夠高頻、夠要命！要挖這樣的深井，光有技術遠遠不夠。你和你的團隊必須成為，或者必須深度綁定該垂直領域的“活字典”——徹底吃透行業的業務流程、黑話術語、心照不宣的潛規則，以及最核心的痛點究竟卡在哪里。

一個不懂醫療行業合規雷區的Agent去做病歷分析，分分鐘踩紅線；一個不熟悉化工廠設備運行參數的Agent去做安全預警，可能漏掉真正的危險信號。當你在這個狹窄的深井里積累了獨有的行業數據、打磨出最優的工作流、完成了深度的模型微調、并像了解自己手掌紋路一樣了解客戶的業務時，你就構筑了一道競爭對手難以逾越的“場景護城河”。通用大模型再厲害，也復制不了你這口井里獨一無二的“知識淤泥”和業務理解。

最后，貫穿整個生存之戰的核心脈絡，是“極致的務實”——對技術邊界和成本算盤的清醒認知。

你必須徹底拋棄“純AI自動化”的浪漫幻想，在可預見的未來，“混合智能”才是王道和常態。聰明的做法是明確分工：讓Agent發揮它的強項——處理模糊語言、理解非結構化信息、在大量數據中尋找關聯；同時，毫不避諱地結合規則引擎處理確定性邏輯，并引入人工審核來確保關鍵結果的準確性、合規性和最終決策的質量。

智能體創造出來，其目標不是追求100%的機器替代，而是優化整個流程的整體ROI（投資回報率）——在效率、成本和可靠性之間找到最佳平衡點。

對于之前讓你栽跟頭的“集成復雜性”，這次要主動出擊、坦誠透明。

在項目規劃和客戶溝通伊始，就把系統對接、數據清洗、流程改造這些“臟活累活”的預期時間、成本和潛在挑戰，清清楚楚地擺在桌面上。提供專業的實施服務包，或者極其清晰、分步驟的集成指南，管理好客戶的期望值，別讓驚喜變驚嚇。

另外，成本意識必須刻進骨子里，大模型API調用是按token（文本單位）收費的，每一次交互都在燒錢！必須像老會計一樣精算每一次Agent響應的成本，持續優化提示詞（Prompt）的效率，減少無效的“廢話”，積極探索在特定場景下用更輕量、更便宜的本地化小模型方案，確保你的單位經濟模型（UnitEconomics）是健康、可持續的——即服務一個客戶所獲得的收入，必須遠大于獲取和服務這個客戶的成本，否則，規模越大，死得越快。

本文作者 | 東叔

審校 | 童任

配圖/封面來源 | 網絡

編輯/出品 | 東針-知識頻道（未經允許，禁止轉載）