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从通用 Agent 到垂直 Agent：AI 产品的生存法则


通用 Agent 垂直 Agent 商业化 AI产品

在 AI Agent 浪潮的推动下，我们看到了像 manus 这样的通用型智能体的诞生。它们的目标是提供一种端到端的万能体验，将深度研究与执行操作相结合，旨在像人类一样一站式解决复杂任务。然而，对于追求商业落地和高回报的AI产品而言，通用 Agent 这种追求广度的策略，往往意味着在成本、速度和可靠性上做出牺牲。通用性也带来了 C 端用户留存率低和 Token 消耗高的难题，因为许多工作流是”用一次就结束了”（没有重复性）。因此我们可能需要把目光转向垂直 Agent，通过在特定领域的深度优化，实现高准确率和可持续盈利的商业闭环。 通用 Agent 架构

一、通用 Agent 的架构困境：速度、成本与泛化性

通用 Agent 往往采用 “浏览器 + 沙盒” 的混合架构来支撑其功能，每一种架构都面临着巨大的挑战。

AI调用浏览器操作：万能性与高成本的冲突

AI调用操作浏览器的优势在于其理论上的万能性，能够通过网页浏览器与几乎所有互联网服务进行交互。但其在实际应用中却表现出明显的劣势：

• 高成本与低速： 浏览器 的运行速度很慢，且 Token 消耗极高，因为它需要解析整个 HTML 页面的组件和信息。为了导航页面，Agent 通常需要依赖其视觉模型（Vision Model）去看页面长什么样，然后选择点击哪个地方，再执行下一步。

• 泛化性差与任务受限： 在面对专业场景或训练时未见过的复杂网页时，它的泛化性较差。此外，由于平台方的反制措施，Agent 很难处理复杂的行为，例如登录 Facebook 或 Instagram、上传视频或发帖等，这会损害平台方的商业利益和造成损失。

沙盒 (Sandbox)：自由度与稳定性的权衡

沙盒是提供一个安全且隔离的虚拟机环境，供 Agent 执行代码（如 Python 脚本）来完成任务（如生成 PPT 文件）。沙盒的形态决定了 Agent 的灵活性和成本：

• 开放式沙盒（如 manus）： 允许 Agent 在运行时自主下载新的软件包并执行代码，提供了一个几乎开放的环境，这使得它能够应对更多复杂的任务。然而，这种开放性通常伴随着更高的运行成本。

• 受限式沙盒（如 GenSpark）： 环境被严格限制，例如只能运行三到四个预置的软件包，甚至没有。这种形态通过限制 Agent 的行动，使得其速度更快、成本更节省，但 Agent 的能力完全被预设的工具所限定。

二、垂直 Agent 的生存法则：精准、高效与商业化

相比通用 Agent 在架构上的取舍和商业上的不确定性，垂直 Agent 提供了一条更清晰、更可持续的商业化路径。 垂直 Agent 生存法则

垂直 Agent 的必要性：通用架构的边界

通用 Agent 架构的泛化性差，使其无法解决高度复杂的专业场景。例如，如果需要从 Posthog 这样一个复杂的分析网站上提取用户行为数据，并基于这些数据生成报告，通用 Agent 是不可能完成的。

在这种情况下，Agent 必须直接去访问工具 API，去得到那个最精确的数据，才能进行分析。这证明了在专业领域中，模型能力与工具的垂直整合才是解决问题的唯一途径。

核心目标——保证下限与落地

垂直 Agent 的产品哲学是：减少幻觉，并通过拆分细节和预置工具来保证交付结果的下限。在产品设计的哲学上，它是选择让产品先用起来和落地。

在模型能力本身存在不确定性和随机性的前提下，PM 不能依赖模型每次都能做出正确的自主决策。因此，垂直 Agent 通过高度的专业化来提高每一步骤的成功率，确保最终交付的结果是可靠、可控的，并且其准确率通常能达到 100%。

商业模式：高重复性与高留存

垂直 Agent 往往更容易实现 100% 的准确率和商业闭环，因为它们专注于解决 To B 端的痛点。

  • 高重复性： B 端任务通常是标准化、重复性高的。例如，销售线索生成、营销文案生成、或持续的代码检查。这种重复性确保了 Agent 的 高留存率，与 C 端”用一次就结束”的工作流形成鲜明对比。
  • 离钱很近： 它们解决的是高价值、离钱很近的专业问题（如 Coding Agent、Sales Agent），更容易说服企业为此付费，从而实现成本可控且可盈利的商业模式。

三、产品力与模型能力的平衡

即使技术路径选择正确，AI PM 也必须明白，最终决定产品成功与否的，是产品力。

1. 模型决定下限，产品力决定上限

在 Agent 时代，模型能力决定了产品的下限，即产品能做到什么程度。但是，产品细节的打磨（产品力）决定了用户体验的上限。

  • 不匹配的体验： 模型的强大能力和用户的糟糕体验之间可能存在巨大的脱节。例如，Agent 虽然成功地发布了视频，但却没有向用户提供发布成功的链接，导致用户不清楚产品到底做了什么。
  • 细节优化： AI PM 需要专注于用户体验的细节，例如将 Google Sheets 等工件直接嵌入到 Agent 的网页中，让用户可以直接在产品内修改，而不是跳转到另一个页面，这能极大地增强用户对产品的”掌控感”。 产品力与模型能力

2.用户体验与 Agent 透明化

成功的 Agent 产品需要解决用户对 “黑箱”操作的信任问题。这需要通过设计来增加 Agent 的透明度。

  • 活生生的智能体： 成功的 Agent 会通过暴露其内部 Thinking（思考）和 Planning（规划）过程，向用户展示其执行的步骤（例如 To-Do List），这增强了用户的信任感和安全感，让用户感觉到 Agent 是一个”活生生的智能体”。
  • 信任的建立： 用户之所以愿意信任 Agent，是因为他们能够看到 Agent 思考的过程，这比模型直接给出一个结果更让人感到舒适和可靠。 Know-how 外化

3.专业性壁垒：垂直领域的专业知识数据

垂直 Agent 真正的竞争优势是垂直领域的专业知识独家数据。这些人类的指导和经验必须被 PM 转化为模型能够理解的格式，从而构建起长期的壁垒：

  • System Prompt 与评估标准： 只有通过长期实践，才能将这些专业知识外化，转化为模型能理解的 System Prompt（预设指令）和评估标准（Benchmark）。例如，销售 Agent 对销售交互的理解，是通用模型公司难以复制的。
  • 复利效应： 垂直领域的深度整合，能够让产品进入复利效应的快车道，通过 工具、数据和智能 的相互激发，持续构建难以被通用模型或竞争对手”碾压”的护城河。

总结

垂直 Agent 的生存法则，是在通用模型能力日益强大的背景下，采取的聚焦策略和工程智慧。AI PM 必须放弃对”万能”的幻想，转而拥抱精准性、高效率和高可靠性。通过专注于垂直领域的专业知识独家数据和产品细节的打磨，PM 能够构建出既符合用户需求，又能实现可持续盈利的商业闭环。