然而，AI智能体兴起后，上述逻辑将朝不保夕。相较人类，智能体能以极低成本、极快速度检索市场消息并从动撮合买卖；若两边均利用智能体，买卖更可通过智能合约无缝完成，无需担心后续胶葛。正在此景象下，平台做为中介的价值骤减，其苦心运营的收集效应亦将得到意义。
无论是虚拟仍是具身的AI智能体，它们凡是由三大部门形成：传感器（Sensors）、节制核心（ControlCentre）和施行器（Actuators）。传感器用于从外部中收集消息；节制核心担任阐发数据并制定步履打算；施行器则按照打算采纳步履并对影响。区别正在于，虚拟智能体的这些构成部门都是数字化实现的，而具身智能体的传感器则需要从实正在世界读取数据。
第二种是由彭罗斯（EdithPen－rose）、巴尼（JayBarney）等人提出的资本根本理论（Resource-BasedView，这一理论从意从企业可操纵资本的角度理解贸易合作，认为企业合作劣势的次要来历是其内部资本的稀缺性、不成仿照性和不成替代性。
正在当今线上合作中，“留意力”是一种各家公司争相掠取的稀缺资本。很多贸易模式的设想，素质上都环绕“留意力”展开。
跟着AI智能体的兴起，“人”做为贸易生态中独一决策从体的场合排场将被打破，智能体将以新的参取者和决策者身份插手此中。过去阐发贸易生态时，我们凡是把参取从体分为小我、家庭、企业、等元素。但无论家庭、企业仍是，素质上都只是一种“拟制的人”它们并不具备自从思虑和决策能力，其一切决定究竟仍是由此中的小我完成。因而，正在AI智能体呈现之前，人类现实上是贸易生态中独一可以或许决策的从体；即便大模子问世后，这一点仍未改变，由于大模子只供给参考，并不间接做出决策。智能体的兴起，将改写这一款式。
更为环节的是，大量尺度智能体通信和谈的呈现，这不只使得AI智能体可以或许矫捷挪用各类外部东西，还使它们之间的协调取协做成为可能。
不外，Manus并未像DeepSeek那样住专业人士的。正在发布后不久，便有手艺人员敏捷阐发并成功复刻了其实现道理。
正在宏不雅层面，该当批改波特等学者创立的以财产布局为根本的阐发思，转而以AI智能体的收集性质为起点，建立新的阐发框架。例如，保守上我们察看企业市场力量时，凡是以市场份额做为主要目标。但正在AI智能体从导的贸易中，这一目标的主要性可能下降。取而代之的，能够考虑引入收集阐发中的中、连通度等目标，用以权衡智能体正在收集中的和影响力。基于这些新的目标，再来切磋以AI智能体为核心的财产沉构、价值链沉组，以及企业间的合作关系。
这种从体多样化看似寻常，影响却可能深远。过去的C2C、B2C、B2B、B2G等贸易形式，素质上都是人取人之间的买卖；所有贸易策略和法则皆环绕人类特征设想。跟着AI智能体这一全新从体的插手，现有模式、法则甚至整个贸易生态都可能随之改变。
具体而言，AI智能体的兴起正正在沉塑合做体例，本来清晰、自上而下的价值链正正在演变成一张复杂的价值收集。正在这种收集布局中，“上逛”“下逛”“供应商”“分销商”等概念的边界将变得恍惚，以至连“财产”和“企业”的定义也会变得越来越不清晰。我们将难以判断，人们通过AI智能体取他人进行的一次贸易合做，事实是发生正在企业内部，仍是逾越了企业鸿沟。正在如许的布景下，无论是基于财产布局阐发的“五力模子”，仍是基于企业内部资本阐发的资本根本理论，原有的注释力都将大大减弱。
保守上，合做大致有两条径：一是通过市场，二是正在组织内。市场型合做中，各方地位平等，按照市场法则互通有无；组织型合做则存正在分工取品级，处于带领的少数人向其他下达指令、工做。二者各有短板：组织合做可以或许集中安排人力物力，却难以扩大规模；市场所做笼盖面广，却因缺乏硬性束缚，协做深度无限。
然而，比起效率和收益的间接增加，更值得关心的是AI对整个贸易生态的沉塑。很多专家认为，跟着AI智能体兴起，现有以平台为焦点的贸易款式可能被打破，新的贸易形态、组织布局和贸易模式将随之出现。还有研究指出，AI智能体的普及将冲击当前“数据为王”的逻辑，将来的合作焦点或将转向“智能取毗连”。
翻阅近期报道不难发觉，无论是微软、谷歌、亚马逊、OpenAI等海外巨头，仍是阿里、腾讯、字节、百度等国内企业，都把AI智能体视为沉点营业标的目的鼎力推进。诸多专业征询机构和科技也对AI智能体的成长前景十分看好：市场研究机构Forrester将其列为2025年环节新兴手艺之一，而出名科技征询公司Gartner更将其评为2025年十大手艺趋向之首。业内大佬同样寄予厚望。微软创始人比尔盖茨正在一档播客中预测，不久的未来，AI智能体将“人手一个”，并对人们的日常糊口发生深远影响；OpenAI首席施行官山姆奥特曼则暗示：“建立超大模子的时代已告一段落，AI智能体才是下一阶段实正的挑和。”？。
正在中不雅层面，应聚焦AI智能体激发的对现有贸易模式（包罗平台模式）的冲击取变化。应沉点关心AI智能体采用点对点合做模式所带来的价值创制取分派过程，并亲近关心平台企业正在面临AI智能体挑和时的应对策略及其激发的连锁变化。
通过以上会商，跟着AI智能体的兴起，整个贸易系统将发生庞大的变化。无论是贸易生态的参取者、贸易合作的形式、合作中的环节资本，仍是贸易合做的组织体例，都将取现有模式发生很大分歧。正在如许的布景下，我们察看贸易和贸易合作行为的视角，也必需随之进行响应的调整。
平台模式的兴起被视为对上述缺陷的一次改良。平台既充任“市场”，为海量潜正在合做者供给机遇，又充任“次序”者，规范各方行为，提拔协做深度。然而这一模式成本昂扬：平台做为中介抽取大量费用，显著压缩合做收益，进而冲击合做志愿。
保举算法是另一个典型案例。现在，浩繁内容分发App借帮算法不竭向用户推送“可能感乐趣”的消息，以持续占领用户留意力，将其锁正在自家生态内，再通过告白、电商等体例变现。
不少业界人士对AI智能体的快速普及及其经济效益持乐不雅立场。按照Gartner测算，2024年仅约1%的企业软件内置AI智能体功能，但到2028年，这一比例无望飙升至33%，届时约15%的日常营业决策将可由AI从动完成。高盛预测，到2030年，AI智能体将创制约7万亿美元的经济效益，此中相当一部门来历于效率提拔。
正在当下的互联网合作中，数据是各家企业抢夺的焦点资本。为了正在数据获取取阐发上取得劣势，企业不只投入了巨额资金，还取合作敌手迸发了无数纷争。之所以如斯看沉数据，是由于企业可以或许借帮数据洞察用户消息，进而制定精准策略并获取更高利润。
第三种是由梯斯（DavidTeece）提出的动态能力理论。该理论认为，决定市场所作胜负的环节正在于企业外部、获取环节资本、进行转型再制的能力。这种动态能力，是企业持续合作取永续运营的焦点。
正在微不雅层面，则需阐发AI智能体做为决策者所激发的贸易行为和贸易策略变化。举例来说，正在保守平台经济阐发中，我们高度注沉间领受集效应，即一侧用户规模对另一侧用户吸引力的影响。而跟着AI智能体的普及，这种间领受集效应的主要性将下降，取而代之的是取手艺、根本设备完美度慎密相关的间接收集效应，可能成为决定合作成败的环节。此外，正在阐发互联网合作时，保守上我们注沉留意力抢夺，但正在AI智能体时代，合作的核心可能转向智能体间的合做和谈和协做机制。
取人比拟，AI智能体的决策体例判然不同。做为人类的制物，智能体天然以“最优解”为方针。例如，若让智能体网购最廉价的牛排，它会霎时遍历所有购物平台的商品消息，从当选出价钱最低的一款。而人类决策时并不如斯较实，大大都环境下只逃求“对劲解”。同样的使命交给人，他大要只是打开某个平台，搜刮“牛排”，再畴前几页成果里挑一款看起来性价比不错的商品下单；至于像智能体那样遍历全网，他既力，也缺乏乐趣。正因如斯，一些行为经济学家正在比力人类取AI的决策模式后，将人类戏称为“不的AI”。
第四种是当前很是风行的贸易生态系统理论。该理论认为，彼此依存的市场参取者会环绕特定的价值从意，构成一个互补、协同的收集状生态系统。正在这一系统中，所有参取者通过协调取共同配合创制并分享价值。正如天然生态系统中每个生物都有其奇特生态位一样，贸易生态系统中的参取者也各司其职。此中，“基石企业”（keystone）做为生态系统中的环节脚色，需要制定法则、协调参取者，以确保生态系统的健康运做。
若是大师对AI范畴的旧事有所关心，可能还记得本年3月初，一款名为Manus的AI智能体一度激发普遍关心。按照其时的报道，这款由国内草创公司开辟的智能体被称为全球首款通用AI智能体，它能够按照用户指令，正在无需人工干涉的环境下，挪用外部东西，完成求职简历筛选、房产研究、股票阐发等复杂使命，并正在权势巨子的GAIA基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art，即当前最佳）的评级，表示超越了包罗OpenAI正在内的多家出名企业的同类产物。不少人以至奖饰Manus是继DeepSeek之后，中国AI范畴又一个里程碑式的。
需要强调的是，这并不料味着数据正在AI智能体时代会变得可有可无，而是其感化体例和需求布局将发生深刻变化。为了确保AI智能体的大脑根本模子连结高程度智能，仍然离不开大量高质量数据的锻炼。但此时，对数据有强烈需求的不再是所有企业，而是少数专注于模子开辟的公司；最具价值的也不再是小我行为数据，而是包含丰硕学问取消息、可以或许显著提拔模子机能的专业数据。由此，市场所作款式很可能送来新的沉塑。
正在展开正式会商之前，让我们先花一点时间领会一下“AI智能体”这一概念。AI智能体是英文AIAgent或AgenticAI的汉译。因为Agent正在英文中有“代办署理人”的意义，因而正在某些语境下，它也被翻译为“AI代办署理人”或“代办署理式AI”。此外，正在一些较早的文献中，也曾呈现过“艾实体”的音译版本。
AI智能体的呈现无望缓解深度取广度的矛盾。取人类分歧，智能体能够几乎零成当地正在全网敏捷婚配潜正在伙伴；借帮MCP、ANP、A2A等和谈，它们无需报酬干涉即可相互协做，完成复杂使命。合做范畴和深度都无望大幅提拔。
取此同时，跟着AI智能体正在贸易合作中智能程度的主要性不竭提拔，相较于人的动态能力，其本身的进修取顺应性将占领从导地位，动态能力理论的合用性也将遭到挑和。此外，正在AI智能体时代，企业的鸿沟取本能机能可能进一步恍惚，企业不再容易归属于某一特定的生态位。再加上，合做取买卖更可能以去核心化的体例实现，因而“基石企业”的地位和感化也将被大幅减弱。正在这种环境下，贸易生态系统理论的注释力也会遭到显著影响。
总体来看，上述理论从分歧角度对贸易及合作过程进行了深切察看，得出了很多有价值的结论。因而，无论正在学术研究仍是贸易实践中，这些理论都被普遍援用并阐扬着主要感化。然而，跟着AI智能体的兴起，并逐步成为取人类并列的市场参取从体，这些理论的局限性也将日益。
那么，Manus实现“通用”的窍门事实是什么？谜底正在于一个叫做MCP的通信和谈。MCP（ModelContextProto－col，模子上下文和谈）是由Anthropic于2024年11月推出的和谈，旨正在同一大型言语模子取外部数据源和东西的通信接口，使大模子可以或许矫捷挪用外部东西。Manus的开辟者恰是通过利用MCP和谈，使大模子可以或许轻松拆解使命、分派步调，并按照需要一一挪用东西完成各环节。因而，“打假者”们也能操纵不异的和谈，正在短短一天内复刻出雷同。由此可见，正在有了MCP和谈之后，基于大模子建立通用AI智能体变得非常简单。
虽然相关研究起步很早，但AI智能体实正实现机能飞跃并出产糊口范畴，倒是比来几年的事。这一改变背后有多方面的要素：一方面，AI手艺，特别是天然言语处置、视觉识别等范畴的快速前进，使AI正在、理解、决策等方面的能力大幅提拔，付与智能体更伶俐的“脑子”和更灵敏的“眼睛”；另一方面，算力资本的极大丰硕，使大规模智能体的锻炼取摆设成为可能，研发成本因规模效应敏捷下降，机能却不竭提拔。
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细究其素质，平台模式是环绕人类“不”设想的。小我若自行寻找买卖对象，不只要承担昂扬的搜索成本，还需处置买卖中及买卖后的诸多事务。为节流这些成本，人们乐于领取必然佣金，让平台代为撮合。平台的收集效应之所以主要，也恰是由于用户相信：正在用户更多的平台上更容易找到抱负买卖对象，而规模更大的平台往往能供给更完美的办事。平台成功的底层逻辑，归根结底是操纵并放大用户的弱点，使其难以分开。
然而，当AI智能体代替人成为决策从体后，数据的保守价值将被减弱。届时，企业的“客户”大概是极端的AI智能体，它们难以被保守贸易策略摆布，企业也无需再花费心力收集和阐发此类“用户”的行为数据。
早正在人工智能降生之初，很多研究者就已测验考试制制智能体。但正在晚期实践中，人们建立的次要是“确定式”（deterministic）智能体：其对外部的反映体例均由法式预设，一旦碰到不曾意料的新环境，智能体便无法应对。跟着AI手艺的成长，这种确定式智能体逐步被“非确定式”（non-determinis－tic）智能体代替。后者不预设具体步履法则，而是设定了能够按照使命完成环境动态调整的效用函数，从而使智能体能正在不竭变化的中，通过进修不竭优化本身行为，实现进化。
合做体例的改变势必沉塑企业形态取鸿沟。当下以固定人员、固定资产、层级办理为特征的企业，素质上是一种降低协做成本的组织形式。跟着AI智能体的普及，小我的合做半径被空前扩展，不再必需附属于某家企业。企业鸿沟逐步恍惚，“人人取人人世接协做”的气象不再遥远。
除了MCP和谈之外，还有两个环节通信和谈对AI智能体的成长至关主要。其一是“智能体收集和谈”（AgentNetworkProtocol，简称ANP），它支撑AI智能体正在互联网上自觉发觉、毗连并交互，从而成立协做收集；其二是谷歌开辟的Agent2Agent（A2A）和谈，特地用于推进多智能体间的通信和使命办理，充任协做中枢。
跟着AI智能体的普及，这一模式同样面对挑和。智能体可做为小我帮手：用户只需提出需求，它便能跨App、跨平台快速检索并整合所需内容。由此，消息获取逻辑将从“你推给我看”转向“AI找给我看”。用户不再被局限正在单一App的“消息茧房”，而依赖保举算法攫取留意力并进行贸易化“收割”的模式，也可能终结。
家喻户晓，正在过去二十年里成长最兴旺的企业形态是平台型企业。取保守“管道型”企业分歧，平台的次要盈利体例并非低买高卖赔取差价，而是撮合分歧从体的买卖以收取办事费。要正在合作中取胜，平台凡是要做到：使用策略圈定商家取客户、提拔黏性；通过价钱补助等手段敏捷做大至多一侧用户规模，放大神经收集效应并启动“滚雪球”；设想合理的收费系统，将用户无效为付费群体并最大化利润。
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竞价排名告白即是一例。对不少电商平台而言，首页及搜刮成果中的黄金告白位拍卖，是主要收入来历。第三方商家为了让自家产物获得更夺目的展现，不得不高价竞拍。显著之所以如斯环节，底子缘由正在于人的留意力无限：购物者凡是不会花费太多精神浏览全数商品。若商品被排正在不起眼的，成交概率便微乎其微。从这个角度看，竞价排名就是“花钱买留意力”。
针对上述环境，若是我们要理解AI智能体时代的贸易合作，就需要正在认知长进行一次“哥白尼式的”，将察看贸易的切入点从人、企业和财产，转移到AI智能体上。具体来说。
然而，一旦用户把购物使命交给AI智能体，这一模式便可能。AI的检索取筛选能力远超人类商档次于搜刮成果第一页仍是最初一页，对它来说差别不大。届时，商家再也无需为夺目领取溢价，拍卖式告白位的价值将大幅缩水。
第一种是迈克尔波特（MichaelPorter）提出的“五力模子”。这一理论强调从宏不雅财产布局的角度审视贸易合作，认为企业所处的财产布局对其合作地位至关主要。按照该模子，财产内现有合作者的合作强度、潜正在进入者的、替代品的、买方议价能力，以及供应商议价能力这五种力量，将配合决定企业的合作劣势，从而影响其计谋行为和利润程度。
那么，这个被推崇备至的AI智能体事实是什么？它为何具备如斯庞大的潜力？当AI智能体逐步普及，现有贸易生态和贸易逻辑将若何演变？我们又该当若何察看并阐发这种全新的贸易形态？关于这些问题，且听下文逐个道来。
总而言之，整个贸易正送来一场深刻的变化。对应地，我们也必需及时改变察看视角，将关心的沉心转移到AI智能体及其收集关系之上。唯有如斯，才能正在这场巨变中看得更清晰，把握将来的自动权。
自生成式AI以来，AI范畴热点屡见不鲜，相关新名词也是接踵而至。若说当下最炙手可热的概念，生怕非“AI智能体”（AI Agent）莫属。
有了MCP、ANP、A2A这三大和谈，AI智能体不只控制了利用外部东西的能力，还能实现取其他AI智能体之间的交互取协做。由此，AI智能体从公用型帮手，正式迈向通用型从体，从人类帮手进化为能够自从承担复杂使命的智能代办署理。
AI智能体既能够是虚拟的，也能够是“具身”（embodied）的。所谓虚拟AI智能体，是指那些仅存正在于计较机模仿中、没有物理形态的智能体。例如，正在GPT爆火后，斯坦福的研究人员曾基于GPT能力，建立了一个由数十个虚拟AI人构成的小镇，这些“虚拟”即是典型的虚拟AI智能体。取之对应，具身AI智能体则具有现实物理形态，好比现有的无人驾驶汽车、人形机械人等。
