文 | 沈素明

我最近參加了幾場關于“AI落地”的閉門會，發現一個有趣的現象。

技術專家在說Agent、產品經理在說Agent、咨詢顧問也在說Agent。然而，他們口中的Agent，可能完全是三件不同的東西。越聽越困惑，越想越糊涂。當一個詞匯在所有場合都能出現，但指向的卻是完全不同的事物時，它就已經失去了作為專業概念的資格。

這讓我意識到，問題根本不在于聽眾的理解力，而在于這個詞本身。

AI Agent已經不再是一個精確的技術定義，它已經淪為了AI行業的“黑話”。它在商業世界里泛濫成災，只為滿足三個目的：拉高估值、制造焦慮、抬升收費。

我的觀點簡單粗暴：當一個詞什么都能指代時，它就什么都不是。

一. Agent的十八般武藝與概念的崩塌

我們來看看今天市場上被冠以“Agent”之名的，都有些什么。

掃地機器人在躲避障礙物，有人叫它“環境感知Agent”；企業客服機器人自動回答了FAQ，也被稱為“客服Agent”；一個能定時執行腳本、從數據庫取數的自動化程序，也被賦予了“數據Agent”的名頭。

甚至，一個能聯網搜索的ChatGPT，它的能力被描述為“信息搜索Agent”；游戲里的NPC，因為能做出預設的交互行為，也被劃進了“自主行為Agent”的范疇。

你細品。一個能自主規劃路徑的物理實體，一個簡單的聊天匹配系統，一個老舊的自動化腳本，它們之間的技術鴻溝如此巨大，但在今天的營銷語境里，它們卻共用一個高貴的稱謂：Agent。

這種混亂帶來的后果是，所有人都在談論Agent，卻沒有人知道它的能力邊界和價值底線在哪里。

Agent到底是什么？

沒人說得清楚。因為當一個詞可以指代一切，它的專業價值就完全歸零了。它已經成了一個技術界用來裝點門面的“萬能詞”。

二. 從學術概念到營銷黑話的墮落史

任何黑話的誕生，都遵循一套固定的墮落史，Agent也不例外。這是一個經典的商業策略將學術概念徹底污染的過程。

它始于學術界的嚴謹，卻終結于商業世界的浮躁。

Agent誕生在AI實驗室里，有著相對清晰的定義：具備感知、決策、執行能力的程序。它強調的是“自主性”，即在接收到高級指令后，能自行規劃步驟、調用工具、完成任務，而不是每一步都需要人類干預。

在實驗室里，大家都懂。這是技術代差。

當AI技術出圈，從實驗室走向商業應用時，創業公司、大廠都需要一個詞來區隔自己與傳統的“自動化腳本”或“聊天機器人”。

Agent完美符合需求：它聽起來前沿、神秘、技術感強。它能帶來“技術代差”的錯覺，讓產品和解決方案顯得更有價值。這是一個高級的包裝品。

在商業世界里，利益永遠是概念傳播的第一驅動力。

廠商發現，說“我們有Agent能力”比說“我們是聊天機器人”更能抬高估值和客單價；媒體發現，寫“Agent是下一個風口”比寫“自動化工具”更能吸引點擊和流量；咨詢公司發現，跟客戶談“Agent戰略規劃”比談“流程自動化”更能收取高額的評估和實施費用。

關鍵在這里：一旦概念的邊界被故意模糊，它就擁有了最大的解釋權，人人都可以根據自己的產品優勢來“重新解釋”Agent。

這種模糊性，正是黑話最肥沃的土壤。

三. 三類“黑話傳播者”的共謀

這場黑話的狂歡，三類角色貢獻了主要的推波助瀾的力量。他們各取所需，共同將這個詞推向混亂。

他們是黑話的生產者。

他們將一個簡單的FAQ匹配系統，包裝成“智能Agent客服”，估值就可以翻倍。他們將一個只能從數據庫取數的程序，說成“數據分析Agent”，就能讓企業決策者心動。

他們賣的不是Agent的技術實現，而是你對技術落后的焦慮。通過創造一個高不可攀的概念，他們有效屏蔽了客戶對產品功能、價格和投入產出比（ROI）的質詢。

他們是黑話的放大器。

“不懂Agent就要被淘汰”、“Agent是AI的下一個風口”，這種標題是媒體的流量密碼。它們只負責制造恐慌、販賣焦慮，但不負責提供清晰的定義和可落地的方案。

讀完一篇標題光鮮的“Agent時代來臨”的文章，你依然不知道Agent具體是什么，但你已經焦慮了，這就是媒體的目的。焦慮帶來了點擊，點擊帶來了廣告。

他們是黑話的收割者。

他們跟客戶談“Agent戰略”比談“優化工作流”更具有專業性和復雜性，從而獲得更高的收費權。

一份“企業Agent成熟度模型，從0到5級”的厚厚方案，評估費可能高達五十萬。客戶沒搞懂Agent是什么，但方案很厚、看起來很專業，錢花得“值”。他們將概念的復雜性轉化為收費的合理性。

四. 企業為什么被黑話所傷

企業不是傻，只是在概念迷霧中喪失了判斷力，最終付出了昂貴的學費。

當一家企業的決策者在行業峰會、媒體報道和咨詢方案中被“Agent”這個詞轟炸時，他們會自然地產生一種技術焦慮：我們不能落后于時代。

你想想看，當三家廠商對“Agent”給出三個完全不同的定義時，決策者徹底被搞暈了。最終的決策往往基于“誰說的最酷炫”、“誰的PPT最厚”，而不是“誰的方案投入產出比最高”。

最終的結果往往是：老板花大價錢買回一個“Agent平臺”，上線后發現，它只是一個功能略強的聊天機器人，但廠商振振有詞：“這就是Agent啊。”

這種混亂帶來的損害是雙重的：它不僅浪費了企業的真金白銀，更消耗了組織對AI變革的寶貴信心和耐心。企業買單不是因為Agent這個詞多高級，而是因為他們有一個自動化任務的真需求，卻被黑話引導了錯誤的購買方向。

五. 撕掉黑話的外衣

那么，企業管理者到底該如何應對這場黑話的狂歡？很簡單：撕掉外衣，看清本質。

要明白：AI Agent不是一個精確的科技定義，它只是一個描述“自動執行任務”能力的概念標簽。它的核心價值是：給AI一個復雜的任務，它能自主規劃步驟、調用工具、自動完成，從而替代重復的人力。

所以，企業管理者在評估任何“Agent”產品時，應該完全停止對這個概念的糾結。

問：“這能為我的銷售部門，每年節省多少人力投入？”

問：“這套系統能把我們的財務流程錯誤率降低到什么程度？”

問：“投入五十萬，我的項目周期能縮短幾個月？”

我們再深入一點。一切評估，只看它能解決什么業務問題，以及它的投入產出比（ROI）。

不要被廠商牽著鼻子走，要用自己的語言，用業務結果來倒逼需求。

不要對廠商說：“我要部署Agent戰略”，而要說：“我要讓AI自動完成銷售日報的生成、發送和數據異常預警這三個重復任務。”

不要說：“我們需要一個營銷Agent”，而要說：“我們要讓AI自動針對過去六個月內有過咨詢但未成交的客戶，生成個性化二次觸達文案。”

只有用大白話描述需求，才能有效規避黑話的干擾，將廠商的注意力拉回到解決問題本身。

六. 黑話的循環與價值的篩選

AI行業太喜歡造詞了。

從云計算、大數據到區塊鏈、元宇宙，再到今天的Agent，每一個詞都經歷了從技術概念到營銷黑話、最終被用爛的過程。這似乎是技術出圈、商業狂熱的必然循環。

我們也要承認，AI帶來的自動化任務確實是提升效率的真需求。Agent這個詞是黑話沒錯，但它所代表的讓AI自動執行復雜任務的方向，是正確的。

所以，請將我對“Agent黑話”的批判，視為一種價值的篩選。

企業要想真正用好AI，唯一的路徑就是：別被概念嚇住，別被黑話忽悠。看清楚它實際能為你解決什么問題，然后，算清楚投入產出比。剩下的那些概念和黑話，都讓它們留在朋友圈和投資人的PPT里吧。