十年前互聯網變革時《浪潮之巔》《必然》《個體崛起》的啟示還記憶猶新，今天，網紅搭子、直播帶貨、短視頻，就已經切切實實地在生活中常態化了。可以看到，這些新興產業形態背后，是一個個為了同一目標，動態組隊的個體。這也剛好印證了《個體崛起》一書的預言：互聯網時代，個人正在從組織中分裂出來，未來社會經濟的基本單元不再是企業，而是個體。

在AI技術持續突破的浪潮中，AI Agent作為一種能夠感知環境、理解任務、做出決策并執行操作的自主軟件系統，成為當下產業變革的核心驅動因素。以大模型和Agent為核心的產業生態正以前所未有的速度重構，產業變革再次被推向了浪潮之巔。相比上一次互聯網變革對產業和行業的沖擊，當下正在經歷的AI技術變革帶來顛覆感還是更猛烈些。盡管變革的驅動因素、時間和環境各有不同。但也發現一個不變量——每次生產力變革解放的都是“個體”。

如果說互聯網是“消除信息差，讓世界扁平化（平臺化）”，那么AI是“消除個體經驗差，AI賦能正在替代經驗決策”。它不再滿足于優化現有流程，而是直接重寫產業規則：從“人指揮機器”到“機器輔助人決策”，再到“機器自主創造價值”。這種變革之所以更猛烈，是因為它觸及了人類社會最核心的能力——“思考與創造”，并以指數級的速度滲透到每一個角落。

• 正如馬斯克所言：“AI的風險比核彈更大，但回報也可能超越人類想象。”

• 微軟4月23日發布的《2025: The Year the Frontier Firm Is Born》報告中，將2025年視為“前沿企業”誕生之年。認為：“前沿企業”才是AI和Agent變革的核心，它們將通過“按需智能”和“人機協作”的方式，實現組織的敏捷性和高效性。

• 麥肯錫5月3日的調研報告《The State of AI》進一步顯示：各組織正著手構建能帶來生成式人工智能實質性價值的結構與流程。盡管仍處早期階段，但企業已開始重新設計工作流程、提升治理水平并降低更多風險。

• 知道創宇——技術VP李偉辰智能化對崗位與組織結構的影響：UI設計、客服、研發、測試等崗位正逐步被Agent替代，專職人員數量在大幅減少。未來關鍵人才是“懂業務+懂技術”的綜合型人才，能夠指揮AI協同工作。企業可能向小型團隊或“超級個體”演變，傳統的大型公司結構面臨解體風險。

Agent的廣泛應用將會促使更集中的平臺化和個體解放，人工智能的影響已遠遠超越了“技術工具”的范疇，商業模式、產業結構、組織范式甚至整個人類世界的格局都會被重塑。

“AI搭子”是否會替代傳統組織形式，AI原生是否會成為企業新的存在的方式？帶著以上問題，本文從技術、產業變革的視角對AI Agent企業崛起進行分析。

一、 AI Agent技術躍遷

AI的發展始終伴隨著技術范式的深刻變革，在生成式大語言模型（如 GPT系列）出現之前，AI已經經歷了多次技術范式的迭代。結合AI過去的發展，在可預見的未來圖景中，我們認為AI技術將呈現以下幾個具有代表性的典型范式：

圖1AI技術范式演進

符號主義范式（1950s～1980s）是當前能檢索到的最早的人工智能的范式，也稱為規則編碼的邏輯智能。認為智能源于符號表征與邏輯推理，通過人工構建規則知識庫，讓機器模擬人類的理性思考過程。該范式缺乏學習能力，依賴專家手動編碼規則。典型能力是邏輯推理、定理證明，應用場景如，特定領域的邏輯推理、工程計算。

統計學習范式（1990s～2010s）是一種數據驅動的概率建模，它放棄了符號規則，通過統計方法從數據中學習概率分布，用“模式識別”替代“邏輯推理”。該范式依賴人工標注數據特征。典型能力是分類、預測，應用場景如，手寫識別、垃圾郵件過濾、語言識別。這一時期，Agent以“智能代理”的含義在這一階段人工智能領域的研究中開始初現。相關研究表示，1995年出版的《人工智能：現代研究方法》一書中，作者認為：Agent是任何可以通過傳感器感知其環境并通過執行器作用于該環境的東西，能夠在這個環境中自主行動，以實現其設計目標，并賦予Agent自主性、反應性、社會能力及主動性等基本屬性。為Agent原生的演進奠定了理論基礎。

深度學習范式（2010s～2020s），是通過多層神經網絡自動提取數據特征，實現“特征學習”與“任務建模”的端到端整合。典型能力是圖像識別，主要應用于計算機視覺、自然語言處理、自動駕駛的研究。但模型深度有限，計算資源需求高，訓練一個模型僅能解決單一問題，遷移能力弱。這一階段基于Agent的落地應用也有了進一步發展，其應用價值在自動駕駛、語音助手（Siri、Alexa）、智能推薦系統等領域得到體現，并開始成為主流應用。

大語言模型（2020s至今）核心思想是通過“海量數據+千億參數”的規模化訓練，讓模型具備跨領域理解與生成能力，實現從“專用工具”到“通用智能”的躍遷。技術特征表現為：支持預訓練微調模式、工具調用與自主決策能力，典型應用是內容生成。

大語言模型徹底實現了模型從“定制開發”到“通用適配”從“人工標注”到“自我學習”的變革。在大模型范式下，AI技術商業化應用和服務模式有了進一步創新和突破，傳統Agent完成了AI Agent的蝶變，2025年被業界認定為人工智能代理（AI Agent）商用元年。

AI技術范式迭代，本質是人類對“智能”理解的不斷深化。每一次范式轉換，都伴隨著“問題定義－技術突破－應用落地”的閉環。尤其是，大模型技術在從專用智能到通用能力的跨越的同時，也實現了Agent從被動執行到主動決策的蛻變。

二、 產業深層變革

在AI技術持續突破的浪潮中，每個人都或多或少地感受到了AI帶來的一些環境變化。

以大模型和AI Agent為核心的產業生態正以前所未有的速度重構，技術迭代的加速度不僅催生了全新的商業形態，更讓產業格局陷入持續的動態調整。從技術底層的范式革命到應用場景的規模化落地，這場變革正深刻影響著全球科技產業的競爭格局。

圖2產業變革

（一）生產范式：從標準化批量生產到動態柔性化制造

• 傳統產業長期依賴標準化、規模化生產模式以降低成本，但AI Agent技術推動的智能生產系統正打破這一固有范式。

• 柔性制造體系成型：工業Agent通過傳感器網絡、邊緣計算與數字孿生技術，實現生產線的實時重構與自適應調整。例如，汽車制造中，智能Agent可根據訂單需求動態調整沖壓、焊接、涂裝等環節的參數，在同一條生產線上同時處理多車型、多配置的定制化生產，使傳統車企的 “規模化” 與 “個性化” 矛盾得以化解。

• 全流程自主優化：生產Agent通過強化學習算法持續優化生產參數，如化工行業中反應釜的溫度、壓力控制，鋼鐵冶煉中的爐溫調節等，實現能耗降低10%～30%、廢品率下降50%以上的突破。德國西門子的Digital Twin Agent已實現對燃氣輪機全生命周期的預測性維護，將設備故障率降低40%，運維成本減少30%。

• 分布式生產網絡崛起：邊緣計算Agent推動生產單元去中心化，如3D打印Agent可在本地按需生產零部件，結合區塊鏈技術實現分布式供應鏈協同。美國Local Motors 利用分布式制造Agent網絡，將汽車研發周期從傳統的48個月縮短至18個月，顛覆了整車廠集中式生產的傳統模式。

（二）商業模式：從產品銷售到“產品+服務”生態化轉型

AI Agent 技術打破了傳統產業“一次性交易”的商業模式，推動價值創造向“持續服務化”“生態化”演進：

• 從“賣產品”到“賣服務”：制造業企業通過嵌入Agent的智能產品（如聯網設備、智能機床）實現遠程監控與預測性維護，轉型為服務提供商。例如，通用電氣（GE）的Predix平臺通過Agent實時采集航空發動機數據，為航空公司提供“按小時付費” 的運維服務，其服務收入占比已從2010年的30%提升至2024年的65%。

• 生態化價值網絡構建：Agent作為連接節點，打通產業邊界，形成跨界融合的生態系統。在醫療領域，診斷Agent可整合影像分析、電子病歷、藥物研發數據，與保險公司、康養機構的Agent協同，構建 “預防－診斷－治療－康復” 的全鏈條服務生態。美國IBM Watson Health 的腫瘤治療Agent已與200余家醫院、藥企合作，形成覆蓋癌癥全周期的服務網絡。

• 動態定價與實時交易：零售、能源等行業的Agent通過分析實時供需數據、用戶行為與市場趨勢，實現動態定價與自動化交易。如電力市場中，智能Agent可根據天氣預測、用戶用電習慣自動調整電價，并協調分布式能源（如家庭太陽能）參與電網調度，推動傳統電力行業向“實時交易市場”轉型。2024年，歐洲某能源公司通過Agent系統使可再生能源消納率提升25%，用戶用電成本降低15%。

（三）競爭維度：從成本規模競爭到數據與算法主權爭奪

傳統產業的競爭核心正從“土地、資本、勞動力”等要素轉向“數據、算法、Agent生態” 的新維度：

• 數據成為核心生產要素：Agent的決策能力依賴于數據規模與質量，擁有海量數據的企業將占據競爭制高點。例如，在農業領域，掌握土壤、氣象、作物生長數據的Agent可精準指導種植規劃，使畝產提升20%以上，數據壁壘成為農業企業的核心競爭力。美國John Deere公司通過農業大數據Agent系統，已構建起覆蓋全球5000萬英畝農田的數據網絡，形成難以復制的競爭優勢。

• 算法效率決定競爭壁壘：Agent的學習與優化能力取決于算法先進性，領先的算法可帶來指數級效率提升。金融領域中，量化交易Agent的算法響應速度從毫秒級提升至微秒級，可在市場波動中捕捉轉瞬即逝的套利機會，頭部金融機構每年在算法研發上的投入超過10億美元，以維持算法優勢。

• Agent生態構建競爭護城河：單一Agent的價值有限，而構建覆蓋產業鏈各環節的 Agent生態將形成壟斷性優勢。如亞馬遜的AWS IoT Agent生態，整合了設備管理、數據分析、應用開發等數百個Agent組件，為制造業、醫療等行業提供端到端解決方案，截至2024年已吸引超過100萬家企業接入，形成難以挑戰的生態壁壘。

（四）產業邊界：從固化分工到跨界融合的無界化

Agent技術打破了傳統產業間的壁壘，推動“制造業服務化”“服務業數字化”“農業智能化”的跨界融合：

• 制造業與服務業深度融合：工業Agent與服務Agent的協同，催生“制造即服務”（MaaS）模式。如特斯拉通過車載Agent收集車輛運行數據，反向優化生產設計，并為用戶提供自動駕駛訂閱服務，實現制造與服務的無縫銜接，其服務收入占比已從2020年的5%提升至2024年的20%。

• 金融業與實體產業的跨界滲透：金融Agent通過實時風控與智能投顧，深度嵌入實體企業的生產經營。螞蟻集團的供應鏈金融Agent可根據核心企業的訂單數據，自動為上下游中小企業提供融資服務，放款周期從傳統的7天縮短至3分鐘，推動金融資源精準滴灌實體產業。

• 農業與科技產業的跨界重構：農業Agent整合生物技術、物聯網與AI，重塑農業生產模式。美國Bowery Farming利用垂直農業Agent系統，在室內通過LED光照、智能灌溉與氣候控制Agent，實現全年無休的蔬菜種植，用水量較傳統農業減少95%，畝產提升30倍，徹底改變了農業對自然條件的依賴。

（五）核心挑戰：傳統企業“三重脫鉤”風險

在AI Agent驅動生產范式、商業模式、競爭維度及跨界融合深度變革的同時，產業發展也面臨數據安全隱患、倫理風險挑戰與人才技能斷層等多重考驗。而傳統企業以層級化管理和人工決策為內核的經營模型，依托經驗或靜態數據的資源配置邏輯，以及圍繞“產品”構建的價值創造體系，在Agent技術與產業變革的浪潮中正遭遇更為嚴峻的沖擊，尤其在技術架構適配性、業務流程協同度與組織架構靈活性方面，已顯現“三重脫鉤”的風險。

• 技術架構與智能需求脫鉤：剛性系統無法支撐Agent的實時性、協同性要求，導致效率低下；

• 業務流程與市場變化脫鉤：固化流程難以應對個性化、動態化需求，用戶體驗落后于競爭對手；

• 組織架構與人機協作脫鉤：科層制與技能體系阻礙Agent價值釋放，形成“技術引入但無法落地”的困境。

這種脫鉤本質上反映了工業經濟時代的企業運作范式與數字智能時代生產要素重構之間的深層矛盾，亟須從技術架構云原生改造、業務流程中臺化重構、組織架構敏捷化轉型三個維度推進系統性變革。

三、 組織重構之路

企業組織架構作為承載業務流程的“骨骼系統”，在技術與產業變革的浪潮中面臨了嚴峻的挑戰，面向“AI Agent原生（AI Agent-Native）”的發展模式開始成為企業在新競爭格局中占據先機的關鍵。

圖3Agent原生企業重構之路

為順應 Agent 技術驅動的產業生態迭代與生產范式、商業模式革新，通過創新應對市場競爭，并能在其中占據競爭高地，企業在管理模型、資產配置方式以及生產工具上必須做出改變——科學技術為第一生產力，通過技術架構、業務流程與組織形態的深度變革，向Agent原生企業演進。

（一） 技術架構：構建分布式Agent智能體網絡

• 多Agent系統（MAS）架構：將業務拆分為多個功能化Agent（如生產Agent、庫存Agent、物流Agent），通過智能合約與共識機制實現自動協作。例如，制造業中訂單Agent接收到客戶需求后，自動觸發生產Agent排產、庫存Agent調配原料、物流Agent規劃運輸，全過程無需人工干預。

• 邊緣－云端協同決策：邊緣端部署輕量化Agent處理實時數據（如傳感器數據、設備狀態），云端Agent負責全局優化與策略迭代，形成“本地快速響應+云端智能進化” 的混合架構。例如，智能電網中邊緣Agent實時調節分布式能源設備，云端Agent根據全網負荷預測優化能源分配策略。

（二） 業務流程：從線性流程到Agent驅動的自動化閉環

• 流程自動化重構：傳統業務流程中的審批、決策、執行環節被Agent網絡取代，形成“數據輸入－Agent決策－自動執行－反饋優化”的閉環。如，電商行業的智能供應鏈中，采購Agent根據銷售數據與庫存水平自動生成采購訂單，財務Agent審核預算并觸發支付，物流Agent安排配送，全流程耗時從傳統的3天縮短至2小時，整體倉儲效率提升50%以上。

• 動態資源調度：Agent根據實時需求與資源狀態動態調整配置，實現“需求－資源－能力”的精準匹配。如，共享出行平臺的車輛調度Agent可根據訂單密度、司機位置、交通狀況實時分配任務，使車輛空置率降低30%，乘客等待時間縮短40%。

（三） 組織形態：從科層制管理到去中心化自治

Agent技術推動傳統企業的組織架構與管理模式發生根本性變革：

• 智能決策網絡替代層級審批：企業內部Agent通過知識圖譜與決策算法，實現流程自動化與自主決策。如，美國Capital One銀行采用Agent原生組織模式，信貸審批Agent自主評估客戶信用并決定額度，風險管理Agent實時監控貸后風險，人類團隊負責算法優化與合規監管，信貸審批效率提升80%，不良貸款率下降25%。

• 分布式自治組織結構與液態化團隊協作：跨部門、跨企業的Agent根據智能合約或任務需求動態組隊，形成臨時協作網絡，任務完成后自動解散。如某汽車制造商的新品研發中，設計Agent、工藝Agent、供應鏈Agent與供應商的質量Agent 自動組建虛擬團隊，同步推進設計、制造可行性分析與原料采購，研發周期從傳統的48個月縮短至24個月。

• 人機協作新范式：Agent承擔重復性、邏輯性任務，人類聚焦創新與情感交互，形成“機器智能+人類智慧”的協同模式。如法律行業中，合同審查Agent 可在10分鐘內完成數萬頁合同的合規性檢查，律師則專注于復雜條款談判與策略制定，工作效率提升10倍以上。

在AI產業迅猛發展的浪潮下，Agent已經成為企業數字化轉型的核心變量，面向Agent原生的重構已非選擇題，而是生存題。企業需要從技術架構、業務流程、組織形態與商業模式四個維度進行根本性變革，將Agent的智能基因注入產業全鏈條，形成“自主決策、動態進化、生態協同”的新競爭優勢。盡管挑戰重重，但那些率先實現Agent原生轉型的企業，將在未來的智能經濟時代占據產業價值鏈的頂端，成為新商業文明的引領者。