## 572｜周日荐书：《财经》第15期，AI智能体时代的生存法则

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本周的周日荐书给大家推荐一组专题文章，因为昨天我刚写完了那篇巨长的GPT-5的更新，今天我们读点儿轻松的。

这组专题文章刊登在《财经》杂志2025年第15期，讲得是今年最火爆的赛道——“智能体”。这期杂志封面上的大标题也是“AI智能体涌现”。

我平时看杂志还挺多的，原因比较简单，因为这是一个介于微信公众号长文和出版书籍之间的一种过渡形态。

杂志的专题文章，虽然时效性不如每天及时发布的公众号，但是内容更加扎实可信。特别是对于一个大选题，往往能从多个视角进行解读。有时杂志里的短短两段话，背后可能需要编辑记者付出大量心血去采访。

而跟书籍相比，杂志在一些深度解析上面确实稍逊一筹，但是时效性却更强，讨论的都是一段时间内的热门话题。我个人基本上每期都看的杂志有《哈佛商业评论》《第一财经周刊》《财经》。

此外还有一点，看杂志毫无阅读压力。如果你有三分钟空闲，可以随便打开一篇看一下；如果你有一个小时时间，也可以从头到尾看完整本杂志。

今天这期杂志，除了这组智能体专题报道之外，前面其实有一篇2001年诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞的专栏文章。这篇文章在翻阅的时候很容易漏过去，但其中有个观点很有意思。

由于他观察的是美国就业市场，因此他表示，AI能不能有效落地，取决于两个领域的发展状况：一个是人工智能工具包的发展，另一个就是就业市场的变化。

现在所有的AI工具都可以划分到人工智能工具包的范畴，但是目前大部分AI新增功能都集中在复制人类能力，然后取代人类工人上。就连现在机器学习的技术基准，也有很大一部分都是偏向于自动化，并不会将人类纳入评估体系。

我再补充一个细节，大家如果仔细留意GPT-5发布会，就会发现每一个演示的案例里，都没有出现那种“一句话做一个某某某”的简单指令，而是会把需求详细描述出来，这其实正是对人类能力的考验。

因此斯宾塞提出，为了防止AI开发变成一场单纯的“模仿人类游戏”，应当建议开发者社区接受“半人马评估”。

没错，就是这个词让我眼前一亮，于是特意去找了找出处。原来这一名词借鉴了国际象棋领域里的“半人马棋手”的概念，指的是人类棋手和AI一起下棋的混合团队。

这里迁移到AI领域，“半人马评估”指的是评估既不是单独测试AI的表现，也不是单独测试人类的表现，而是测试人类在AI辅助下所能达到的综合水平。

我们回到这组智能体的专题报道。

开篇的编者按，有一个细节值得关注。文中描述了一个变化，他们在近期密集的专业调研中发现，AI正快速取代程序员的部分工作。

很多接受调研的大型公司都表示，在最近一年内，他们有20%到80%的程序正在由专业的AI工具来写。

这里我要补充一个个人视角：直接说AI取代程序员的工作，其实有点不准确。很多人可能会误以为程序员一天到晚都在写代码，但实际上，大部分技术人员的日常工作还包括需求讨论、沟通对接、架构设计等等多个任务，编程只是其中一个重要部分。

所以，现在AI编程软件所取代的，往往是那些机械化的、重复性的代码编写过程。也正因为AI能力的提升，程序员的工作边界正在发生变化：过去可能只要接需求和写出功能就可以了，但是现在需要拓宽自己的能力范畴，和AI讨论产品需求、讨论设计，甚至讨论运营文案都很正常。

因此，前面提到的“20%到80%的程序由AI编程工具来写”的说法，严格意义来说，不算错，但不准确。此外，就我观察，目前也没有哪家公司因此大比例裁掉了程序员。

我从这组文章中选取了几个片段，来跟大家分享。

第一条笔记，关于智能体时代的生存法则。

对企业来说，未来的竞争力将取决于一个公式“智能体渗透率乘以数据资产厚度”。这意味着，各个环节都要全面用上AI智能体，各个环节都要积累自己的数据，才能发挥出AI在企业中的价值。

而对个人来说，AI将负责提升世界的运行效率，而人类则需要更加专注于“定义意义”，以适应技术的进化。

第二条笔记，文章中提到，2025年，智能体（Agent）只能实现初步落地，目前正处于一个让人难以看懂的尴尬阶段。

一方面，许多人认为它是下一代具有革命性的应用，有可能颠覆现有的软件逻辑和互联网发展模式；但另一方面，关于它具体会是什么样子、会带来怎样的颠覆、实际威力有多大，绝大多数人其实都一无所知。理想很丰满，现实很骨感，其落地情况充满不确定性。

多家全球咨询机构也将AI智能体的发展列为2025年重要技术趋势。例如，Gartner预测，到2028年，33%的企业软件都将内置智能体，并且15%的日常工作将由智能体自主完成。这意味着，未来不需要每天都手动下达指令让AI去做某件事，而是智能体就能够自主感知、决策并完成任务，比如自动运行摄像头进行识别等。

第三条笔记，我们可以对比目前常见的两类智能体应用，第一类是单智能体，第二类是多智能体。

单智能体就是我们现在每天都在用的豆包助手、Kimi、元宝等工具，它们主要用于一次性帮助我们完成某些任务。虽然“用户提问、模型解答”这种简单的交互方式也可以被称为智能体，但这类工具还不具备自主决策的复杂能力。

多智能体任务则更为复杂，最典型的例子就是今年非常火的Manus，它能够独立制定市场计划，并执行许多复杂的任务。

单智能体和多智能体最核心的区别，其实并不在于表面形式，而是在于是否具备自主决策能力。

这是什么意思呢？就是智能体能否自主规划任务、调用各种接口，独立完成你指定的目标。就像领导给你派任务：是列出一堆待办事项，让你不打折扣地逐条完成？还是只给你一个模糊的任务目标，具体分几步、需要找谁，全由你自己来决策？这就是复杂AI智能体和普通AI助手之间的本质区别。

当然，智能体能力的差异，主要还是取决于其背后的底层AI模型。目前我们看到的一些智能体，其实还不够成熟。原因很简单，就是通用大模型的准确率、逻辑推理能力，尤其是对复杂任务的理解能力还不够强。

不过，昨天GPT-5新发布，我相信接下来这一批通用大模型肯定会继续“卷”起来。预计到今年年底，随着通用大模型能力的提升，智能体在处理复杂任务方面也会有大幅度的进步。我的预测是，届时智能体至少能在工作中帮助我们完成一些具体事务，而不再像现在这样，更像一个尝鲜的玩具。

第四条笔记，关于智能体在To C和To B场景的应用。

在To C场景，也就是面向普通消费者的应用中，智能体的成熟度还不高。但在To B场景，也就是面向企业的应用中，尤其是在有专业场景或专业数据的领域，智能体能够显著提升企业的业务效率。

为什么To B场景的落地更容易？

其核心原因就在于很多大型公司的基础设施非常完善，此前使用过很多SaaS工具，他们的数字化能力很强，内部对数字化工具的接受度也非常高。因此，智能体可以访问到他们大量结构化的专业数据。另一方面，MCP协议让智能体能够与其他应用进行互动，用自主、简单、标准化的方式访问企业内部数据和调用工具，这减少了很多阻碍。

第五条笔记，关于智能体的收费问题。

AI产品推出后，采用什么样的收费方式也是大家比较关心的问题。尽管AI工具使用广泛，但付出的成本也相当高。

很多工具通过“订阅+使用量”的方式收费，类似于生成图片或视频的软件，它们的收费逻辑并不考虑最终生成的东西是否符合用户需求，而是只要生成了，就要收费。因此，现在有很多人在研究AI产品是否有可能采用“按结果付费”的新模式。

例如，文章中介绍了一个AI网红营销的智能体，它采用的就是按结果付费的模式。

具体场景是怎么样的呢？

以中小型跨境电商为例，他们以往需要依赖人工联系海外网红进行带货推广，过去一周内最多只能对接30位网红，效率十分有限。但随着AI技术的引入，系统能够自动匹配合适的网红，并通过算法生成个性化沟通话术，实现邮件自动建联与合作洽谈。

整个过程基本由AI主导，仅在报价、寄送样品等关键环节需要人工审核，如此一来，一个人就能顺畅跑通整个流程。

目前，这家公司正在尝试两种收费策略：一种是从平台营销最终达成的商品交易总额中抽取分成；另一种是按每次成功建联网红并发布推广内容后收取固定费用。当然，这种创新模式能否持续奏效，还需要进一步观察。

第六条笔记，随着AI智能体的发展，以往流行的一人公司或一人独角兽模式正在发生变化，创业变得更加简单。

文章中采访了几位投资人和智能体初创公司，这些公司普遍具有一个明显特点：团队规模小，少则四五人，多则十几二十人；即便在融资后，他们也不会快速扩张团队规模。

例如，文章中有一位名叫朱哲清的AI创业者。他表示，作为这个时代的原生创业者，团队规模大反而会相互掣肘。在他看来，人的能力完全可以通过AI得到最大化发挥，因此没有必要组建庞大的团队。所以他现在公司只有6个人，未来哪怕扩张也在10个人左右。

这类智能体初创公司，很可能成为第一批AI原生组织。

那么，什么是AI原生组织呢？它指的是由少数人类员工负责指导和监督，而大量AI智能体承担复杂任务的组织形式。

最后，这组关于智能体的文章，还提到了不少其他内容，包括相关公司的案例和排行榜。对此感兴趣的同学，可以扫描下方的电子书二维码进行深入了解。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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