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产业AI Agent大时代: 新入口的争夺战 小平台的改命史

作者:汤明磊 文章来源:亿邦动力

2026-01-07 11:27

作者:汤明磊 文章来源:亿邦动力

2026-01-07 11:27

邦小白快读

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文章重点介绍了AI Agent在产业中的应用、价值和实用建议。

1. AI Agent是AI时代的核心形式,类似互联网的APP,让大模型有了“手脚”,能收集数据反哺大脑,提升决策效率。

2. 未来AI格局包括前端超级Agent入口、中间Agent群组和底座通用大模型,将改变人类操作规则。

七条思考提供实操干货:

1. 团队构建需复合能力,产业Knowhow比AI能力更稀缺,需AI极客和产业老炮组合。

2. 加AI的五种方式:员工工具提升效率、数智员工替代岗位、业务Agent重构流程、自适应模型形成大脑、超级入口抢占生态位。

3. 风险分为AI+(缺乏产业Knowhow)和+AI(功能鸡肋),需针对场景定制。

4. 机会提示:AI时代生态位重洗,如变接口为入口,一站式接入服务。

案例包括国外Jasper、国内钉钉的三免四助力计划,助力创业。

文章探讨了AI如何影响品牌营销、产品研发和消费趋势。

1. 消费趋势变化:AI+时代到来,从通用场景如智能销售到垂直产业,用户行为转向决策效率提升,如采购Agent一站式接入,改变品牌渠道建设。

2. 产品研发启示:中国市场需解决方案而非工具,类似花园管家而非除草工具,品牌应注重提供结果导向服务而非单纯功能。

3. 品牌定价和竞争:模式创新如从CPT到CPS(按结果收费),离结果越近越适配中国市场,可优化定价策略。

风险提示:加AI可能食之无味,需避免功能鸡肋;机会在生态拥抱,如钉钉支持计划提供品牌助力。案例如钉钉的AI生态助力差异化战略。

文章分析了AI带来的增长机会、风险和最新商业模式。

1. 增长市场:AI Agent催生新机会,如产业超级入口抢占生态位,一站式采购替代多入口,打开新增长空间。

2. 风险提示:加AI有AI+(场景不定)和+AI(功能无用)风险,需规避无效投入;负面影响如平台壁垒脆弱化。

3. 最新商业模式:从订阅制到CPA(按行动收费)、CPS(按结果收费)和自营模式升级,如Manus的CPA模式启发。

可学习点:钉钉的三免四助力计划提供销售助力,助卖家接入生态;正面影响包括效率提升和供应链掌控。机会提示:2024是AI黄金十年起点。

文章强调了AI对产品生产、设计和数字化的商业机会。

1. 产品生产和设计需求:AI Agent能重构生产流程,如通过业务Agent替代岗位并优化设计,提升效率。

2. 商业机会:AI提供数字化启示,如形成产业大脑和自适应模型,推动工厂智能升级;机会在生态接入,一站式解决原材料采购等。

3. 推进电商启示:中国场景需解决方案,类似包工头整合资源,而非工具;差异部分提示离结果越近的商业价值。

风险提示:加AI可能失败,如缺乏技术理解;正面案例钉钉支持计划提供免费算力。

文章概述了行业趋势、新技术、客户痛点和解决方案。

1. 行业发展趋势:AI Agent时代来临,产业Agent成为数字化新入口,整合垂直小入口,覆盖全行业。

2. 新技术:AI Agent技术如数据反哺大脑和自适应模型,解决效率问题;客户痛点包括风险如AI+无场景定、+AI功能鸡肋。

3. 解决方案:提供生态接入服务,如钉钉三免四助力计划(免算力、佣金等),助客户规避风险、提升价值。

案例如Jasper、钉钉的成功实践,提供明确启示。

文章讨论了平台需求、最新做法和运营管理。

1. 商业对平台需求和问题:平台需应对生态位重洗,如入口变接口,采购Agent一站式需求;问题如原有壁垒脆弱化。

2. 平台最新做法:钉钉发布AIAgent三免四助力计划(免算力、保证金、佣金,提供销售、品牌、技术、投资助力),优化招商和运营。

3. 风向规避:避免隔靴搔痒式融合,全面拥抱AI;支持抱团时代,独立孵化艰难,需用好生态。

机会提示:平台可抢占新生态位,如卫哲观点提到B端入口减少。

文章揭示了产业新动向、问题、商业模式启示和政策思考。

1. 产业新动向:AI Agent时代引爆,从通用场景到垂直产业融合,产业互联网转向产业AI Agent,作为最后一公里新入口。

2. 新问题:风险如AI+缺乏Knowhow、+AI功能冗余;生态位重洗导致入口整合问题,需政策启示。

3. 商业模式启示:模式从订阅制升级到CPA、CPS和自营,适配中国场景;差异化研究显示中美需求对比。

政策建议:需支持生态接入如钉钉计划;案例和数据提供深层分析基础。

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

The article highlights the application, value, and practical advice for AI Agents in various industries.

1. AI Agents are the core form of the AI era, analogous to apps in the internet age. They give large models "hands and feet" to collect data, feed it back to the 'brain,' and enhance decision-making efficiency.

2. The future AI landscape will consist of front-end super-Agent portals, middle-tier Agent clusters, and foundational general-purpose large models, which will fundamentally alter human operational paradigms.

Seven practical insights are provided:

1. Team building requires diverse skills; industry know-how is scarcer than AI expertise, necessitating a combination of AI geeks and industry veterans.

2. Five ways to integrate AI: enhancing employee efficiency with tools, replacing roles with digital employees, restructuring processes with business Agents, forming adaptive models as a 'brain,' and capturing ecosystem niches with super-portals.

3. Risks are categorized as 'AI+' (lacking industry know-how) and '+AI' (offering trivial functionality); solutions must be tailored to specific scenarios.

4. Opportunity alert: The AI era reshuffles ecosystem positions, e.g., transforming interfaces into portals and offering one-stop access services.

Cases include international examples like Jasper and domestic initiatives like DingTalk's 'Three Waivers, Four Supports' plan to aid entrepreneurship.

The article explores AI's impact on brand marketing, product R&D, and consumer trends.

1. Shifting consumer trends: The AI+ era is emerging, moving from general applications like smart sales to vertical industries. User behavior is shifting towards improved decision-making efficiency, such as using procurement Agents for one-stop access, altering brand channel strategies.

2. Implications for product R&D: The Chinese market demands solutions, not just tools—akin to a garden manager versus a simple weeding tool. Brands should focus on providing result-oriented services over mere functionality.

3. Brand pricing and competition: Innovative models, such as shifting from CPT to CPS (charging for results), are better suited to the Chinese market the closer they are to the outcome, offering opportunities to optimize pricing strategies.

Risk warning: Simply adding AI can be ineffective; avoid trivial functionalities. Opportunities lie in embracing ecosystems, such as DingTalk's support plan offering brand assistance. Case in point: DingTalk's AI ecosystem aids differentiated strategies.

The article analyzes growth opportunities, risks, and new business models brought by AI.

1. Growth markets: AI Agents create new opportunities, such as capturing ecosystem niches with industrial super-portals. One-stop procurement replaces multiple entry points, opening new growth avenues.

2. Risk warning: Integrating AI carries risks: 'AI+' (lack of scenario specificity) and '+AI' (useless features). Avoid ineffective investments; negative impacts include the weakening of platform barriers.

3. Latest business models: Evolution from subscription-based to CPA (cost per action), CPS (cost per sale), and proprietary models, inspired by examples like Manus's CPA approach.

Actionable insights: DingTalk's 'Three Waivers, Four Supports' plan offers sales assistance, helping sellers integrate into the ecosystem. Positive impacts include efficiency gains and supply chain control. Opportunity alert: 2024 marks the start of AI's golden decade.

The article emphasizes AI's commercial opportunities for product production, design, and digitalization.

1. Product production and design needs: AI Agents can restructure production processes, e.g., replacing roles with business Agents and optimizing design to boost efficiency.

2. Commercial opportunities: AI offers digitalization insights, such as forming an 'industrial brain' and adaptive models to drive smart upgrades. Opportunities lie in ecosystem integration for one-stop solutions like raw material procurement.

3. E-commerce implications: The Chinese market requires integrated solutions, similar to a general contractor, rather than standalone tools. The closer a solution is to the result, the higher its commercial value.

Risk warning: AI integration can fail due to a lack of technical understanding. Positive examples include DingTalk's support plan offering free computing power.

The article outlines industry trends, new technologies, client pain points, and solutions.

1. Industry development trends: The AI Agent era is here. Industrial Agents are becoming new digital entry points, consolidating vertical niches and covering entire sectors.

2. New technologies: AI Agent capabilities, like data feedback loops and adaptive models, address efficiency issues. Client pain points include risks such as 'AI+' lacking scenario focus and '+AI' offering trivial functions.

3. Solutions: Provide ecosystem integration services, like DingTalk's 'Three Waivers, Four Supports' plan (waiving computing costs, commissions, etc.), helping clients mitigate risks and enhance value.

Cases like Jasper and DingTalk offer clear, actionable insights.

The article discusses platform demands, latest practices, and operational management.

1. Business demands and challenges for platforms: Platforms must adapt to reshuffled ecosystem positions, e.g., portals becoming interfaces and the demand for one-stop procurement Agents. Challenges include the fragility of existing barriers.

2. Latest platform initiatives: DingTalk launched the AI Agent 'Three Waivers, Four Supports' plan (waiving computing power, deposits, commissions; providing sales, brand, technical, and investment support) to optimize merchant acquisition and operations.

3. Pitfalls to avoid: Steer clear of superficial AI integration; fully embrace AI. The era favors collaboration—independent incubation is difficult; leverage ecosystems effectively.

Opportunity alert: Platforms can capture new ecosystem positions, as highlighted by views suggesting a reduction in B2B entry points.

The article reveals new industry movements, challenges, business model insights, and policy considerations.

1. New industry dynamics: The AI Agent era is accelerating, transitioning from general applications to vertical industry integration. Industrial internet is evolving into industrial AI Agents, serving as the 'last mile' new entry point.

2. Emerging challenges: Risks include 'AI+' lacking know-how and '+AI' featuring functional redundancy. Ecosystem reshuffling raises entry point consolidation issues, requiring policy consideration.

3. Business model insights: Models are evolving from subscriptions to CPA, CPS, and proprietary models, tailored to the Chinese context. Comparative studies highlight differences between U.S. and Chinese demands.

Policy suggestions: Support ecosystem access, such as through DingTalk's plan. Cases and data provide a basis for in-depth analysis.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

试想一下,你现在身处《2012》的场景之中,地面如脆弱玻璃般四下崩裂,巨浪如排山倒海般冲向陆地,面对超自然的伟力,渺小的你会选择驾车狂奔,步步躲避退守,还是选择纵身一跃,跳向诺亚船头?

2025年的AI,技术日新月异,变化接踵而至,既像地壳位移,也像巨浪汹涌。

AI+时代肉眼可见地到来了,从23年春节的GPT,到24年春节的Sora,再到25年春节的DeepSeek,AI在人们心中激起的涟漪越来越大;从硬件+AI的全新体验,到企业+AI的数智员工,再到产业+AI的垂直模型,AI在物理世界完成的融合越来越多;从算力设施的基建式普及,到推理性能的指数级提升,再到模型成本的革命性下降,AI应用爆发的拐点似乎已经越来越近。十年前的互联网+浪潮似乎还历历在目,十年后的AI+浪潮已经滚滚而来。两者的不同之处在于,互联网处理的是海量数据,解决的是信息流转与匹配,核心价值是改善生产关系;AI处理的是海量知识,解决的是决策效率与成本,核心价值是创造全新供给。两者的相同之处在于,这种革命性变革的覆盖程度都是全地域全行业全场景,所有行业都值得用互联网/AI重新做一遍,而AI时代的Agent恰如互联网时代的APP,是实现这一目标的核心形式。

AI Agent是AI时代最大的创业机会和投资赛道,AI Agent的到来,是一场属于全行业各工种创业者的集体狂欢,无论你是AI极客,抑或你是产业老炮,都将迎来自己人生中为数不多的逆天改命时刻,AI Agent的第一重显性价值,是让大模型的“大脑”长出了“手脚”,它的第二重隐性价值,则是让手脚收集到的数据,更强地反哺给大脑。

下一个十年,我们将看到前端超级Agent入口、中间Agent群组和垂直模型、底座通用大模型的新格局,目之所及,可以想像的是,未来零代码的Agent工厂、企业级的Agent市场、个人级的Agent商店,从手机到眼镜到头显再到机器人,各类生长其中的Agent将接管人类世界的绝大部分规则性操作。

变革已经在通用场景中开始引爆,国外的Jasper、SIERRA、deel、CURSOR、HeyGen,国内的AIPPT、LibLibAI、硅基智能、幂律智能、海纳AI、驯鹿AI,已经在智能销售、智能编程、智能面试、智能创作、智能设计等通用企业服务场景开始攻城掠地,而各大产业的垂直场景的AI变革也变得箭在弦上迫在眉睫。大模型如同轰隆作响的碾路机,每一次的升级都在强势且漫不经心地碾压着路上的通用Agent小蚂蚁,只有千米深的产业才容得下更大的产业Agent新物种。

谁能扛起产业+AI的大旗,谁能挑起产业智能化改造的重任?是产业互联网和企服SaaS平台们吗?产业互联网,作为产业数字化时代引领数字化变革的旗手,在日新月异的AI浪潮前,是选择视而不见、按兵不动,还是隔靴搔痒、有限融合,或是手持利刃、全面改造,如今也到了需要重新审视和战略选择的时刻。

产业互联网是依靠互联网信息壁垒建立起来的数字经济平台,在信息线索、集采分销、获客转化、物流仓储、供应链金融等产业场景为产业b端做了深度场景教育,也为各产业的中小企业数字转型、信息平权、资源普惠和能力加成做出了巨大贡献。

我一直把产业互联网平台定位成,产业链链长企业,生产性服务业的集成调度平台,但这不代表所有产业互联网都是“真”平台,它们有的是吃着微弱信息差的互联网批发商,有的是打着干掉一切中间商最后自己成了最大中间商的产业自营者,有的是披着科技外衣的IT外包装修队,有的是做成垂直消费互联网的越大越亏钱的GMV气氛组。即使它们有的已经完成了交易、物流、金融三板斧的业务建设,很多时候它们也不过是倚靠互联网吃着集采规模差、物流运输差、金融周转差,通过求差模式建立器自己的平台壁垒,这样的壁垒在越来越透明的环境下也变得越来越脆弱。

AI大时代,从产业互联网到产业AI Agent,这是一次上新局、开新桌、换新菜的机会,也是一次现有平台生态位重新洗牌的机会,产业AI Agent是大模型和产业融合的最后一公里,有机会成为产业数字化新入口,而且对原有产业互联网形成的垂直小入口是颠覆、覆盖和整合的关系。产业互联网究竟要不要加AI,怎么加AI,加的过程中需要注意什么问题,我总结了七条思考分享给大家。

第一,关于团队,产业Agent一定需要有复合能力的团队组织,产业Agent的成功与否,不在生成模型的强大,一定在于产业切口场景的选择,可产品化的产业Knowhow比AI能力更稀缺,产业Agent项目需要有有AI思维的产业老炮和有商业手感的AI学霸的完美组合。

第二,关于姿势,到底应该怎么加,五种方式对应不同的投入成本和融合价值,第一种是员工+AI生产力工具,可以提高员工效率,不改变岗位也不改变流程;点二种是流程+AI数智员工,替代某些低效岗位,但不改变流程;第三种是业务数据+产业Agent,替代岗位重构流程;第四种是数据训练自适应+AI垂直模型,形成产业大脑;第五种是形成产业AI超级入口,抢占行业生态位。

第三,关于风险,加有两种形式,一种是AI+,意为技术改造产业,一种是+AI,意为产业拥抱技术,两种形式各有失败的风险。AI+的风险在于,没有产业knowhow,想改的场景定不下来,拿着锤子都是钉子,而+AI的风险在于,没有技术理解,想加的功能太鸡肋,食之无味画蛇添足。

第四,关于位置,AI时代给了大家一次重新洗牌的机会,给了所有创业者一次重新争夺生态位的机会,所以在创业之前,你就要想明白的是,你究竟想当入口、接口还是配套,卫哲总说AI时代C端APP将在三年内减少一半,B端其实情况会更甚。哪个餐厅老板都不愿意同时接入团购外卖、酒水饮料、肉类、冻品、海鲜、水果、蔬菜、预制菜、包材、消毒回收十几个B2B小入口,只希望用一个采购Agent一站式接入,到那时,原来的入口就会变成接口,完成交易履约,AI时代,你敢不敢纵身一跃,变接口为入口?

第五,关于差异,在美国,一切产业围绕技术展开,在中国,一切技术都是服务产业的手段,在企业端,我们需要一批生产力工具,在产业端,我们需要一批解决方案。AI时代,美国企业需要一辆工程车,中国产业需要一个包工头,企业端需要一台除草工具,产业端需要一个花园管家。在中国,在中国产业场景里,大家更需要一套解决方案和一个明确结果,而不需要一个工具和一套教程。

第六,关于模式,SaaS时代,软件工具类收入多通过订阅制收费,但到了AI时代,Agent有机会完成CPT到CPA到CPS到自营的模式升级。Manus的大火成功地让大家关注到CPA模式的价值。如果是射击游戏,CPT是按射击时间收费,CPA是按射出的子弹数收费,CPS是按射中的猎物收费,自营是自己组织了猎人团上山去打猎。提供工具,不如提供子弹,提供子弹不如直接提供服务,提供服务不如掌握供应链,离结果越近,越适配中国。

第七,关于支持,未来一定不是一个单打独斗的时代,一定是一个抱团携手的时代,未来,独立孵化的Agent一定比接入生态的Agent要艰难得多,怎么找好生态、接好生态、用好生态是每一个AI+创业者都需要思考的问题,在国内,三年3800亿阿里All in AI的战略下,钉钉已经成长为AI+创业者的最佳创业平台,3.20的创新生态大会上,钉钉发布了AIAgent三免四助力计划,免算力免保证金免佣金,销售助力品牌助力技术助力投资助力,为AI应用创新伙伴提供全方位支持。

2024是过去十年最难的一年,但我相信,2024也将是未来十年最难的一年,我们将迎来人工智能+的黄金十年,产业互联网人应该携起手来,全面拥抱AI,积极抢占生态位,纵情一跃,勇立潮头,让AI流淌进产业的每一根毛细血管!

作者简介:

汤明磊,钉钉生态投资总经理、钉钉产业AI生态总经理,前知名百亿创投基金合伙人,数字经济畅销书《协同网络》作者

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FAQ回顾

什么是产业AI Agent?

产业AI Agent是大模型与产业融合的最后一公里解决方案,让大模型具备执行产业场景任务的能力,可替代岗位、重构流程,并有机会成为产业数字化的新入口。

产业互联网平台实施AI Agent有哪些关键策略?

关键策略包括组建复合能力团队、选择五种融合姿势(从工具到入口)、评估AI+与+AI风险、重新定位生态位、聚焦解决方案而非工具、探索CPA/CPS等收费模式、接入生态平台获取支持。

钉钉为AI Agent创业者提供了哪些支持政策?

钉钉推出AIAgent三免四助力计划:免算力、免保证金、免佣金,并提供销售、品牌、技术、投资四方面助力,为创新伙伴提供全方位支持。

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