Personal Agent（PA）正在成為AI To C的新戰場，但這並不是一個全新的故事。
PA以「AI Native」之名，但圍繞它們展開的商業競爭，邏輯卻似曾相識，入口、增長與留存，再通過訂閱、廣告或交易傭金實現盈利。一個以減少用戶操作為目標的產品，為什麼還在沿用以爭奪用戶注意力為核心的商業邏輯？
至少在中國投資圈，PA還沒有成為一個令人信服的創業邏輯。金沙江創投主管合夥人朱嘯虎最近在一場活動中直言，自己不知道PA到底能幹什麼。
這個疑問很有代表性。讓AI幫忙訂一杯咖啡、買一張機票，聽起來很方便，但用戶真的需要為此購買一項獨立服務嗎？如果手機里的App已經足夠好用，為什麼還需要多一個Agent？
但也不排除還有另外一種可能，也許PA的真正意義，眼下根本還沒有通過這些產品的初始形態呈現出來。
它可能只是一個開始。
如果未來AI能夠代表個人提出需求、尋找供應商、比較價格、調用其他Agent並完成交易，那麼改變的就不只是人們使用軟體的方式，也可能出現新的分工，新的商業體系。
一個由Agent參與決策和交易的Agent Economy，或許正在形成。
只是今天，無論大廠還是創業公司，都傾向於沿着自己最熟悉的道路前進。大模型公司希望推動更多模型調用，創業公司需要儘快證明產品的增長與商業化能力。每一條路徑都有現實的商業理由，卻未必能充分釋放Agent的潛在價值。
10月22日，騰訊科技《AI未來指北》邀請Agent領域連續創業者Mingke、上海期智研究院PI、智羽慧科技創始人李彪，討論了PA的底層邏輯，以及一種新的Agent經濟究竟會如何長成。
2015年，Mingke就曾創辦一家PA公司，後來又親手關掉了它。這段經歷讓他遇到了一個至今仍未徹底解決的難題——「API困境」。
當時，AI已經能夠通過自然語言理解用戶需求，卻缺少完成真實交易所需的服務接口。航空公司、酒店和網路平台掌握着服務資源與客戶關係，為什麼要把這些能力開放給一個外部Agent？
這讓他開始追問一個更根本的問題：PA面臨的究竟是技術問題，還是商業營運問題？
十年過去，大語言模型已經解決了許多自然語言理解和推理問題，Computer Use也讓AI能夠操作瀏覽器和電腦，但服務供給與商業合作的問題仍然存在。
在Mingke看來，如果PA仍然主要依靠入口、廣告和交易傭金盈利，這種商業營運問題就幾乎不可能被接近。
更深一層的問題是，Agent究竟是一種新的智能，還是一種新的應用？如果它要代表用戶行動，當用戶利益與平台收入發生衝突時，它究竟應該忠於誰？
Mingke由此提出「主權Agent」（Sovereign Agent）的構想：真正的個人Agent應該代表用戶的意圖和利益，由用戶自己擁有和控制，而不是由商業平台提供的一項雲端訂閱服務。
李彪的觀察視角是，「我們為什麼總在討論Agent能不能幫人訂咖啡、買鮮花？」
他認為，衡量Agent的價值，應該看它能否讓人以更低的成本完成目標，能否擴展普通人的能力邊界，以及能否把人從大量消耗注意力的事務中解放出來。過去需要僱傭助理、掌握專業技能，甚至根本沒有想過要做的事情，未來都有可能變得觸手可及。
這也許才是Agent Economy最有想象力的部分：當獲取智能和執行任務的成本足夠低，社會可能出現一批過去從未被滿足、甚至從未被明確提出的需求。新的交易由此發生，新的市場也可能隨之形成。
但在此之前，行業還有一系列問題沒有解決：個人的記憶和數據究竟屬於誰？Agent應當擁有多大的權限？商業平台為什麼願意開放服務？如果Agent替用戶做出錯誤決定，誰來承擔責任？
圍繞這些問題，兩位嘉賓給出了並不完全相同的答案。
十年後的大模型時代，在PA（這次）能不能成之上，還有一個值得繼續討論的問題：當Agent真正開始代表人參與經濟活動，Agent Economy能否在現有網路商業體系的基礎上，創造新的經濟增量，並發展出不同的商業邏輯？
以下為對話實錄，經編輯整理。
PA到底能做什麼？
騰訊科技：最近PA產品越來越多，從Muse、Dot到Cue，都在強調替人辦事。但回到真實需求，一個很簡單的問題反而很難回答：我們真的需要PA嗎？
圖：Meta Muse可以藉助專用雲端虛擬機執行網頁操作、預訂等任務，並在敏感操作前徵求用戶確認。
李彪：我認為不應該簡單地從某件事情出發，比如讓Agent幫我訂一杯咖啡，或者情人節幫我挑選一束花送給伴侶。我們需要從幾個更抽象的角度考慮。
第一個是，完成同樣的目標，能不能使用更少的資源？這些資源包括金錢、時間、精力和注意力。
第二個是，Agent能不能擴展我的能力邊界。
我身邊有不少研究人員，過去主要研究數學，現在也會嘗試考古、建模，以及各種原本不熟悉的領域。以前他們可能不會編程，也不懂專業軟體，現在藉助Agent就可以開始做。
第三個是擴展一個人的行動範圍。
我們每天都有大量事務沒有精力處理，比如郵件、項目溝通、回復別人對文章或者開源項目的詢問。現在，個人Agent或者自己創建的Agent，都有可能幫我們完成這些工作。
所以，我認為我們確實需要Agent。但它究竟能做什麼，沒有一個固定答案。很多時候取決於你的想象力。
騰訊科技：但這也帶來一個矛盾。成熟的網路產品，用戶通常很清楚它能做什麼，比如打開美團，就是點外賣、訂餐廳。PA似乎需要用戶自己去想象它的用途，這似乎不太符合「應用」的定義？
Mingke：我覺得需要先理解Agent是什麼。
Agent這個概念已經存在很多年了。過去我們做對話系統、個人助手，也會把它稱為Agent。後來Coding Agent發展起來，大家又重新開始討論它。
從本質上講，Agent很重要的特徵是能夠採取行動。
我們評價一個Agent，關鍵是看它能不能通過行動改變環境，實現目標。如果它做了一個動作，卻沒有產生任何實際影響，這個動作的價值就很有限。
這裡的環境可以是虛擬世界，也可以是現實世界。比如資訊收集、3D建模，是在數字環境中完成任務；訂機票、酒店，則涉及現實世界中的服務交付。
一個人能夠改變環境的範圍原本是有限的。Agent可以放大這種能力，讓每個人能夠做更多事情。
我認為PA還有一個很重要的價值，就是消除個人的認知負擔。你可以把大量瑣碎的事情交給它，讓自己更專注於真正重要的目標。
我們十年前做個人代理的時候，就有一個理念：生活中的麻煩交給代理，你去專注於自己認為重要的事情。當然，如果一個人本來就沒有什麼明確的目標，每天只是刷短影音，那麼Agent幫他刷短影音，也沒有太大意義。
騰訊科技：我們需要一個包辦所有事情的通用Agent，還是多個各有所長的專業Agent？
Mingke：我會把它分成兩類。
一類是供給端的服務Agent。比如一家航空公司，它能夠提供機票服務，那麼它的Agent就代表航空公司。我希望通過它使用航空公司的服務，但我不希望航空公司的Agent幫我點外賣，也不希望美團的Agent幫我訂機票。
另一類是消費者一側的PA。
我希望有一個Agent能夠真正代表我的利益，再由它去調用不同服務提供商的能力。
這兩種Agent所代表的主體是不一樣的。
李彪：對我來說，一個Agent、多個Agent，甚至無限多個Agent，其實沒有太大區別。
因為我自己會創建Agent，所以我不太關心具體使用哪個產品。它可以是Claude、Codex，也可以是我自己搭建的。
我真正關心的是Context，也就是上下文。
比如我經營一家公司，我不會說公司應該只有一個員工，還是需要十一個員工。關鍵是所有員工都能共享必要的資訊，圍繞同一個組織目標工作。
個人Agent也是如此。
我希望有一套屬於我自己的統一上下文體系，所有Agent都可以在授權範圍內使用它，服務於我的利益。
如果Dot有自己的上下文，Muse有自己的上下文，另一個Agent又擁有另一套，彼此無法連通，那對我來說就很麻煩。
所以，我認為關鍵不在於Agent的數量，而在於上下文由誰掌握。
個人Agent要「忠於」誰？
騰訊科技：我自己試用這些產品時，到了授權環節就會猶豫。兩位會怎麼選擇？
Mingke：這裡其實有兩個問題：它能不能做到，以及你要不要讓它做。
假設一個Agent能力非常強，你是否就願意把權限全部交給它？
這兩件事情需要分開考慮。
我自己不太願意把大量個人上下文都放在某一家雲端PA里。因為一旦長期使用，大量資訊就會積累在它的系統中。如果以後出現一個更強的Agent，我可能很難遷移過去。
但如果這些資訊保存在我的本地設備，我就可以讓Claude、Codex或者其他Agent訪問，不必被某個雲端平台綁定。
騰訊科技：如果是這樣，我們是不是應該有一個擁有最高權限的個人Agent，由它調用其他專業Agent？而且最好部署在用戶自己的設備上？
Mingke：這是我比較期待的一種形態。
未來也許會出現真正基於本地環境的PA。最開始成本可能比較高，就像早期個人電腦一樣。
比如你買一台Mac mini，部署模型、Agent框架和各種軟體，自己管理上下文。也可以有人幫你安裝和配置，最終形成一套比較容易使用的消費級產品。
這裡的關鍵，是這個Agent屬於你自己。我認為未來應該出現一種Sovereign Agent，也就是主權Agent。它只代表你的利益，而不代表某個平台的利益。
騰訊科技：普通消費者是不是很難擁有這樣的系統？
Mingke：所以需要有人把軟硬體組合起來，做成更容易使用的產品。
你購買硬體、購買模型或者軟體服務，也可以付費請人幫你部署和維護。這就像個人電腦的發展過程。
我並不是說PA應該免費。硬體、軟體、模型、安裝和維護都需要成本。
我質疑的是另外一種模式：一家雲端公司持續提供所謂的個人代理服務，通過訂閱、廣告或者交易傭金賺錢，但用戶無法真正決定這個Agent的最高目標。
這裡有一個經濟學上的問題，就是委託人與代理人的利益關係。
當你使用一個Agent時，它口頭上可以說你是它的主人。但如果你試圖修改它的某些最高目標，它又會告訴你，平台不允許這樣做。
那麼，究竟誰是它的主人？
Agent執行的具體任務可以由用戶決定，但它的Meta Goal，也就是最底層的目標（普通用戶根本感知不到，但作用於所有需求之上），可能仍然由平台定義。
從這個角度來說，我認為真正的個人Agent，應該能夠讓用戶決定它最終服務於誰。
騰訊科技： 所以你更在意的是控制權，而不只是隱私和數據安全？
Mingke：對，主權和隱私並不是完全相同的問題。
一個人可能願意用自己的隱私換取更方便、更便宜的服務。這是他的選擇。
Sovereign Agent不一定便宜，也不一定是所有人的選擇。
很多消費者可能根本不在意「Agent最終是不是服務自己的利益」這些問題，只要產品能滿足眼前的需求，價格能夠接受，就願意使用某個雲端超級Agent。
這是現實存在的市場需求。
但另一些用戶希望真正控制自己的數據、權限和Agent的目標，他們可能願意為此承擔更高的成本。我認為這樣的市場也應該存在。
李彪：對我來說，更重要的是我能否真正掌握自己的數據，以及是否有權決定哪些Agent可以使用這些數據。
騰訊科技：這是不是意味著，在未來的PA產業鏈中，用戶長期記憶和上下文管理可能成為一個獨立的機會？
李彪：這是我很感興趣的方向。
我希望有一個可信的上下文系統，保存我的數據、記憶，以及我與不同Agent互動過程中積累的資訊。
這個系統可以由我自己管理，也可以交給值得信任的服務商管理，就像我們使用iCloud一樣。只要經過授權，任何Agent都能夠訪問必要的資訊。這樣我就不需要糾結究竟使用哪家公司的產品。
比如我每個月給某家服務商支付200元，如果這個月使用體驗不好，我就可以立刻換一家，因為我的上下文並沒有被鎖定在那裡。
我非常願意為這樣的服務付費。如果我去創業，也會對這種基礎設施很感興趣。
Mingke：但這件事沒有那麼容易。
首先，記憶本身就沒有得到很好的解決。
什麼資訊應該儲存？什麼時候儲存？哪些是短期記憶，哪些是長期記憶？什麼時候需要把這些資訊提取出來？
這些都和Agent框架有很大關係。
其次，不同Agent處理上下文的方法並不一樣。目前還不存在一套所有Agent都能使用的通用數據結構。
當然，未來可能出現協議和標準，但現在各家的框架還在快速發展，距離統一還很早。
另外，授權和記憶也要分開。
比如某個Agent擁有訪問你帳戶的權限，這屬於授權體系。它在與你互動的過程中積累的資訊，則屬於記憶體系。
二者不能簡單混為一談。
還有一個問題是，記憶本身就可能形成鎖定效應。
假設兩個Agent擁有相同的模型能力，但其中一個長期使用了你的上下文，了解你的工作、關係和偏好，另一個沒有。
你會覺得前者更聰明。實際上它們的智力可能相同，只是前者掌握了更多背景資訊。
你使用得越多，它越了解你，你就越難離開它。所以，建立獨立、可遷移的上下文系統很有價值，但技術和生態層面都還有不少問題。
PA的商業難題，十年前就存在
騰訊科技：現在很多PA希望成為AI時代的新入口。但如果未來人人都有自己的Agent，服務提供商也有自己的Agent，過去圍繞入口、流量和廣告形成的商業模式，會不會發生變化？
Mingke：我想講一段自己的經歷。
2015年，我創辦了一家PA公司。當時還沒有大語言模型，我們主要使用傳統NLP技術，進行意圖識別和Slot Filling，也就是把用戶的自然語言需求轉換成結構化參數。
比如用戶說，我想訂一家餐廳，系統需要理解時間、地點、人數等資訊。我們最開始做了一個類似Chatbot的系統，用戶可以通過自然語言查詢機票、酒店和餐廳。
我把產品演示給投資人看，他問我，這有什麼用？當時我有點不理解這個問題，因為它已經能夠幫用戶查這麼多東西了。
後來我們才發現，僅僅能夠查詢是不夠的。用戶想訂餐廳，你究竟能不能把餐廳訂下來？當時中國的API生態還不成熟，很多服務沒有開放接口。
我們甚至僱傭了一支人工團隊，由AI接收訂單，再由人打電話聯繫餐廳，最後把預訂結果返回給用戶。顯然，這種方式很難規模化。
後來我與一位投資人討論過這個問題，他問我：這究竟是技術問題，還是營運問題？
這個問題對我影響很大。
如果美團、大眾點評自己做同樣的產品，它們本來就擁有大量商家資源，能夠完成交易。而我即使擁有更好的自然語言理解技術，也不意味著商家就願意把自己的服務接口開放給我。
這就是我們當時遇到的API困境。
騰訊科技：但十年過去，技術條件已經完全不同。大語言模型解決了自然語言理解和推理問題，Computer Use可以操作瀏覽器，MCP也提供了新的工具調用方式。
這個問題現在是不是已經能夠解決了？
圖：MCP與A2A的分工圖
Mingke：技術確實發生了很大的變化。
我在2016年前後總結過，當時PA有三個主要障礙。
第一個是自然語言處理能力不足。現在大語言模型已經基本解決了這個問題。
第二個是邏輯推理能力不足。過去我們需要人工設計很多邏輯，現在模型可以完成大量推理。
第三個就是供給端的問題，也就是API困境。
這個問題至今仍然存在。
Personal Agent不擁有飛機，因此不擁有航空公司的交付能力。如果航空公司不願意給你提供服務的接口，你能怎麼做？你可能用computer use去打開航空公司的網站。這就回到了web時代就有的經典博弈：「爬蟲和反扒」的對抗，只是從web變成了agent，從資訊變成了action。本質上，這是博弈，而不是合作，就很難撐起大規模的經濟。
更關鍵的是，為什麼它要把自己的客戶交給你，讓你來控制這個用戶關係？你必須給服務提供商一個非常有說服力的答案。
這個問題與十年前相比，並沒有因為模型能力提高就自動消失。
騰訊科技：這也是當年Siri、Alexa、智能音箱遇到的問題嗎？
Mingke：對。
過去無論是Siri、Alexa、小愛同學、Bixby還是其他智能助手，都面臨第三方服務接入的問題。
很多品牌不願意變成另一個平台背後的API。因為它們原本擁有自己的用戶、品牌和服務溢價。
如果用戶只通過一個統一Agent來使用所有服務，服務提供商可能失去直接觸達用戶的機會，最後只能通過價格競爭。
所以如果沒有更好的市場機制，今天的PA仍然可能面對上一代智能助手遇到的商業難題。
騰訊科技：那有沒有可能通過Agent與Agent之間的協作來解決？過去平台之間需要開放API，未來我的Agent可以直接與你的Agent溝通，雙方協商並完成交易。
Mingke：我認為這非常有可能，而且是少數真正值得期待的方向之一。
但仍然需要回答：為什麼航空公司要把服務封裝成Agent，而不是直接提供API或者MCP服務？
這裡面始終存在商業博弈。
可以參考航空公司與OTA的合作。航空公司願意通過OTA獲取新客戶，因此開放一定的查詢和預訂接口。但獲得用戶之後，航空公司仍然希望消費者回到自己的App。
未來Agent之間可能形成類似的合作關係。關鍵是設計一種機制，讓消費者和服務提供商都能夠獲得收益，而不是某一個平台把所有用戶關係都拿走。
圖：Google發布的Agent2Agent（A2A）協議旨在支持不同廠商、不同框架的Agent之間進行通信和任務協作。但協議互通並不能直接解決服務商開放接口與客戶關係的商業問題。
騰訊科技：現在PA的商業模式其實已經形成了差異化。像Muse這樣的產品可能延續網路平台的免費服務模式，再探索交易傭金；Dot、Claude相關產品與模型訂閱和使用額度聯繫更緊密。創業公司也在探索獨立訂閱。
這些公司是否還在按照自己原本熟悉的商業邏輯做Agent？
Mingke：我認為這是一個演進過程。
在真正的新模式出現之前，現有方式可能就是當下最容易採用、也最合理的選擇。
從消費者角度來說，很多人其實不會關心那麼多。只要你的服務足夠好用，價格也能接受，即使它不是完全屬於我的Agent，我也可能願意使用。比如每月20美元，就能獲得一個很不錯的個人助手。對於絕大多數消費者，這可能已經足夠有吸引力。
至於未來會不會出現更先進的模式，我認為是有可能的。
但現在還很早。
就像行動網路剛出現的時候，很多產品最初仍然沿用Web時代的設計理念，後來才逐漸發展出行動端原生的產品形態和商業模式。
今天Agent的發展可能也處於類似階段。從商業模式、產品形態、用戶關繫到估值方法，很多東西都還在延續過去的經驗。新的模式究竟是什麼，能不能被市場接受，還需要探索。
李彪：我認為這也取決於不同公司的利益結構。
在市場經濟中，一個很基本的問題是誰付費，以及服務最終為誰創造收益。
模型公司推出Agent，有一個直接的商業邏輯，就是讓更多用戶使用模型和Token。
網路平台原本擁有廣告、推薦和交易體系，自然也可能圍繞這些能力來探索Agent的商業模式。
這不奇怪，因為不同公司會從自己已經具備的能力出發。
但對於用戶而言，我希望Agent能夠真正幫我節省時間、金錢和注意力。
如果一個Agent通過交易傭金賺錢，它可能希望完成更多交易，也可能希望交易金額更高。
但這不一定符合我的利益。
比如我買東西，一個Agent幫我找到最合適的商品，和一個Agent努力促成傭金更高的交易，背後的目標可能不同。
我比較期待未來出現按結果、按效果付費的模式。假設一家Agent公司承諾替我完成某項任務，或者實現某種效果，如果沒有達到預期，就退還費用。
我認為這種模式值得探索。
騰訊科技：這是否意味著，PA當下不是創業公司的機會？
Mingke：如果創業公司只是做一個與大廠相似的通用PA，我會比較謹慎。
現在創建一個Agent已經沒有那麼困難了。
模型、框架、運行環境都有相對成熟的選擇。很多Agent創業公司所做的事情，有點像2023年出現的大量模型包裝層產品。
真正困難的是商業模式。你有多少流量？怎麼與供給側合作？如何完成交易？誰來付費？
網路大廠在這些方面已經擁有完整的基礎設施，包括用戶、流量、廣告、商業化系統和BD能力。
對於創業公司來說，很多東西都需要重新建立。所以，如果做的事情與大廠一樣，競爭會非常困難。
但這並不意味著創業公司沒有機會。
大廠的優勢是可以沿着現有業務體系做產品，能夠很自然地利用已有的生態和資源。但如果出現一種完全不同的產品形態或者商業機制，這也可能成為創業公司的機會。
關鍵是它有沒有真正的差異化，以及消費者能不能感受到這種差異，願不願意為此付費。比如我強調主權Agent，但如果普通用戶並不在意主權問題，那這個差異就未必能夠形成市場。
李彪：我可能不會與大廠直接競爭，做一個完整的通用PA。
Agent實際上是一套分層系統，包括模型、Agent框架、運行環境、上下文管理等。創業公司沒有必要把所有部分都自己做一遍。
比如剛才談到的可信上下文系統，就是我很感興趣的方向。
另外，如果一家創業公司能夠做到真正代表用戶利益，或者能夠對任務的最終效果做出承諾，這也可能成為很好的差異化。
假設你告訴用戶，我能夠保證達到某種效果，否則退款。這可能會吸引一部分願意為此付費的用戶。
它未必需要數十億用戶。即使只有百萬級別的客戶，只要能夠形成持續的付費關係，也可能是一家有價值的公司。
所以，我認為創業機會仍然存在，但需要找到自己真正有優勢的環節。
Agent Economy的增量
騰訊科技：我們再往前討論一步。如果未來Agent能夠自主尋找服務、調用其他Agent並完成交易，它究竟是存量博弈，還是能夠創造出增量？
Mingke：我認為PA本身一定能夠帶來增量，因為它擴展了人的行動範圍。
但這裡需要區分兩個問題：有沒有價值增量，以及這個增量最終由誰獲得。
對於企業來說，可能是原有服務能力被進一步放大；對於消費者來說，可能是獲得了過去無法獲得的服務。
至於新的市場有沒有可能出現，我認為有很大的空間。
我們可以從人類社會中已經存在的各種仲介和服務機構來理解。比如房產仲介，幫助買方和賣方建立聯繫，解決資訊不對稱的問題。還有律師、專業服務機構，以及各種負責撮合交易的人。
這些機構存在的原因，是人與人之間的資訊交流和服務協作存在成本。
一個很重要的限制就是溝通帶寬。
你可能有一個需求，但不願意花很多時間去尋找服務提供商、了解條件、談價格。有些交易並不是沒有需求，而是因為完成交易太麻煩，最後根本沒有發生。
如果Agent可以代表你去溝通，這些過去沒有發生的交易，就可能發生。
騰訊科技：也就是說，它有可能讓一部分原本不存在的市場需求變得真實？
Mingke：對。
過去人和人之間有很多溝通成本。你可能不想跟某個服務提供商打交道，但如果有人能夠替你完成溝通，這筆交易就可能發生。
我們可以參考過去網路平台的發展。
滴滴讓司機與乘客之間更容易建立聯繫，淘寶、亞馬遜也讓大量原本難以連接的買方和賣方形成交易。
未來Agent可能創造更多類似的機會。這些機會不一定都發生在商品買賣中，也可能是專業服務、資訊服務，或者新型的市場組織方式。
我認為未來可能存在無數個不同的市場。這些市場擁有不同的交易規則，而同一個Agent能夠代表個人或企業進入其中，與其他主體互動和交易。
這才是我所理解的Agent Economy很有意思的地方。
騰訊科技：但現在網路平台本身已經在做大量撮合工作。Agent Economy的新增量，會不會只是原有平台效率的進一步提升？
Mingke：有可能一部分是效率提升，但也可能出現以前沒有形成的交易。
核心是Agent能否降低需求和供給之間的連接成本。
我比較關注一個概念，可以理解為意圖的流動性。
一個用戶可能並沒有非常清楚地表達需求。Agent可以先幫助他理解和完善需求，再去尋找服務提供商，與對方溝通、協商，最後完成交付。
這就讓原本沒有明確表達、沒有進入市場的需求，有機會成為真實交易。不過，要實現這一點，需要供給端也發生變化。
個人Agent代表消費者，而服務Agent代表服務提供商。雙方可以通過市場機制進行協作。這可能是一個更完整的經濟體系。
騰訊科技：但如果Agent只是讓消費更便宜、交易效率更高，是否一定能創造社會整體的經濟增量？
李彪：不一定，需要區分個人收益和整體經濟增量。
比如我的Agent發現，我每個月訂閱一個10美元的服務，但其實不怎麼使用。於是它建議我取消訂閱。
對我來說，我每個月節省了10美元，這是收益。但對提供服務的公司來說，它少了一筆收入。
從單筆交易看，這未必意味著社會整體的經濟活動增加了。不過，如果用戶能夠把錢和時間用於更有價值的事情，那麼資源配置可能變得更加有效。
所以，我更關注Agent能否讓服務對象獲得實際收益。一個人能夠做更多事情，或者用更少的資源完成原來的目標，都可能帶來新的價值。
騰訊科技：那麼理想的Agent Economy，今天還缺少什麼？我們已經有MCP、A2A，還有各種Agent支付和商業協議，但距離真正的Agent之間協作、交易，似乎還有很遠。
Mingke：我認為還缺少好幾個部分。
首先是個人Agent的主權和權限體系。
它必須能夠真正代表用戶，知道自己可以做什麼、不可以做什麼，以及如何獲得用戶授權。
第二是供給端的Agent化。
很多企業已經擁有服務能力，但今天大部分業務系統仍然是圍繞人類操作設計的。如果只是讓它們開放API，並不能完全解決問題，因為企業不願意失去用戶關係。它們可能需要自己的服務Agent，既能夠提供服務，又能代表企業的利益。
這就需要適合企業使用的Agent框架，能夠與現有業務系統結合，滿足安全、審計、權限等要求。
第三是Agent之間的交互，以及能夠支持它們交易的市場基礎設施。
現在有一些通信協議、工具調用方式，但這些還不等於完整的經濟體系。我們可能還需要新的市場設計，讓不同Agent能夠發現服務、溝通需求、協商條件、完成交易。
這裡真正困難的，仍然是商業機制。如何讓供給方願意參與，而不是擔心自己的客戶被別人搶走？有沒有可能把原本的零和博弈，變成大家都能夠從中獲得增量的正和博弈？
這是我認為Agent Economy很重要的問題。
騰訊科技：從技術角度看，模型能力是不是仍然是制約Agent發展的主要因素？還是說，對大量日常需求而言，今天的前沿模型已經足夠強了？
Mingke：我認為模型能力已經經過了一個重要的轉折點。
過去兩年，模型之間的差異很明顯。使用不同模型，Agent的表現可能相差很大。但現在，像Opus 5.5這樣的模型已經非常強了。
對於大量普通用戶的日常場景來說，進一步提高模型智能水平，未必能帶來非常明顯的效果變化。這意味著在不少場景中，模型能力已經超過了當前的實際需求。
當然，對於前沿科研、AI for Science等領域，仍然需要更強的模型。但普通用戶和企業的大量應用，可能已經具備了開始落地的技術條件。
李彪：我對此有不同的看法。我認為模型能力還有很大的提升空間。Coding Agent之所以率先取得進展，一個重要原因是編程任務比較容易驗證。
代碼能不能編譯，測試能不能通過，這些都有相對明確的判斷標準。現實世界有太多不同的任務，模型如何泛化到這些場景，仍然是一個很大的問題。
所以我認為，無論模型架構、訓練方法還是數據，都還有大量工作要做。
騰訊科技：近期資本市場對AI投資回報的質疑明顯增多，部分投資者開始擔心AI泡沫。但與此同時，也有企業發現，真正的推理需求可能才剛剛開始。
兩位怎麼看這種預期與現實之間的差異？
Mingke：從我個人的判斷來說，英偉達的股票，我還是會繼續買。
因為我認為真正的企業級Agent需求還沒有完全開始釋放。
我接觸到的一些B端業務，已經開始把Agent引入生產環境，用它處理日常營運、客戶服務以及完整業務流程。
我們談的是有相當規模的企業，並不只是小型商戶或者一個人經營的公司。
但實際上，這類企業對Agent的部署還處於很早的階段。未來如果更多企業真正把這些系統用起來，推理需求可能會非常大。
從個人用戶角度來說，現在能夠每個月花200美元、並且把大量Token額度用完的人，仍然只占很小一部分。
這讓我想到個人電腦發展的早期。最初只有少數專業人士購買電腦，後來電腦進入普通家庭，越來越多普通人開始使用。
今天Claude Code、Codex這些工具的用戶，可能還處在類似的早期階段。如果未來個人Agent能夠讓更多普通人使用智能能力，需求的規模可能完全不同。
但另一方面，我覺得中美AI產業短期內都可能遇到一個小低谷。
過去一段時間，模型突破、AI提升生產率、替代部分工作崗位的消息不斷出現，整個社會對AI的期待已經很高了。可當大家真正開始要求AI在經濟上交卷的時候，可能發現成果還沒有及時出現。
這也是為什麼我現在特別關注Agent Economy。
我們最終需要看AI在真實經濟活動中產生了什麼影響，而不能一直停留在科研突破或者模型排行榜上。
企業從嘗試Agent，到真正把它部署到生產環境，並持續創造經濟價值，是需要時間的。如果這個過程沒能及時接住市場的期待，熱情和信心就可能下降。
有些人因此認為AI只是泡沫，但我不這麼看。它確實有巨大的價值，關鍵在於下一波實際應用能不能在合適的時間發展起來。
騰訊科技：最後再回到Agent Economy。兩位最期待它創造的增量，分別會在哪裡？
Mingke： 我最期待的是它能夠創造新的交易機會和市場機制。
過去人和人打交道，受到時間、資訊和溝通能力的限制，有很多需求沒有真正形成交易。
如果未來Agent能夠代表不同主體行動，消費者有自己的Agent，服務提供商也有自己的Agent，它們可以在不同的市場中協作，就可能出現更多新的經濟活動。
但需要有一套市場機制，讓參與者都願意合作，而不是互相爭奪已有的收益。
我認為這裡有非常多值得探索的機會。
李彪： 我關注的還是Agent如何拓展人的能力。
無論是個人Agent還是工作Agent，只要能夠提高服務對象的能力，讓人以更少的時間、精力和金錢完成目標，就能夠創造價值。
很多今天沒有發生的事情，可能會因為Agent降低了執行成本而成為現實。當更多人能夠做過去做不到的事情，這本身就可能創造新的經濟增量。
來源：金色財經
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