近期，OpenAI 創始人山姆 · 阿爾特曼表示，2025 年將是 AI Agent 大規模應用之年。"Agent 作為‘數字員工’，將為各行業顯著節省時間，提升效率，創造可觀的商業價值。" 他說。

簡單而言，AI Agent 可替人執行查資料、訂機票、做 PPT、寫代碼等任務，是能自主思考，替人干活的 " 數字管家 "。

今年，OpenAI 一口氣推出兩款 AI Agent 產品：Operator 可自主操作瀏覽器完成復雜任務，例如在線訂餐、購物和訂票；Deep Research 能在半小時之內輸出金融、科學、政策等領域的深度調研報告。它還花 30 億美元收購了編程 AI Agent 公司 Windsurf。

AI Agent 也在國內火熱。Manus 內測碼曾被黃牛炒至上千元，而后它又獲得硅谷 VC 領投的 7500 萬美元投資。字節跳動、阿里巴巴等互聯網大廠紛紛下場，Flowith、Lovart 等 AI Agent 創業項目也紛紛涌現。

華經產業研究院顯示，中國 AI Agent 市場規模將于 2028 年超過 8500 億元，年復合增長 73%。

在這瘋狂增長的藍海市場，有投資人認為創業機會在于垂直細分領域的 AI Agent，而非定位于寬泛 toC 場景的通用 AI Agent，矛頭直指定位于通用 AI Agent 的 Manus。

金沙江創投創始合伙人朱嘯虎在談及谷歌 AI 大模型正把產品全面 AI Agent 化時表示：" 許多通用 AI Agent 的創業項目會被打穿，創業一定要遠離‘通用’概念，聚焦于垂直。"

01 大廠入局通用 Agent 創業項目打不過

今年以來，AI Agent 之風同時在國外和國內刮起。

5 月，微軟、谷歌相繼召開大會，AI Agent 均成為兩家公司的重點。微軟 CEO 納德拉在大會上表示：" 會讓 Agent 驅動更多微軟的應用程序。" 谷歌 CEO 皮查伊則表示，Chrome 瀏覽器、搜索及旗下 AI 大模型 Gemini 將推出 AI Agent 模式。

在國內，AI Agent 也是被追逐的業界熱點。

首先推出 AI Agent 產品的是國內創業公司，這些項目聚焦于泛 C 通用領域。Manus 于 3 月火爆全網，之后其母公司蝴蝶效應獲得了新一輪融資，由硅谷 VC benchmark 領投 7500 萬美元。睿獸分析顯示，公司投后估值為 5 億美元。

圖源：Manus

另一款通用 Agent 產品—— Genspark，近期也獲得資本關注。該產品由前小度科技 CEO 景鯤和 CTO 朱凱華聯合制作，公司已于去年 6 月獲得藍馳創投 6000 萬美元種子輪投資，今年 2 月又獲得 1 億美元 A 輪投資，藍馳創投也是投資方之一，據稱公司投后估值漲到 5.3 億美元。

圖源：Genspark

在此之后，多家更大型的公司在 4 月、5 月密集發布了通用 Agent 產品：

字節跳動推出扣子空間，可接入飛書云文檔、電子表格、高德地圖等；百度推出通用 Agent 產品 " 心響 "，可支持簡歷制作、行程規劃、數據分析等 200 多種任務；昆侖萬維推出 Skywork 超級智能體，可按照要求，生成專業文檔、Excel 表格和 PPT。

隨著國內大公司紛紛涌入通用 Agent 賽道，通用類 AI Agent 的創業項目，被國內投資人看衰。

金沙江創投創始合伙人朱嘯虎曾發多條朋友圈，看衰通用場景的 AI Agent 項目，看好垂直場景的 AI Agent 商業化潛力。明勢資本合伙人夏令就在播客中表示，距離 AI 大模型主航道太近的通用 Agent 創業有較大的失敗風險，相較而言，服務于精準人群的垂直 Agent 才是創業機會。

創業邦從多方了解到，在大廠紛紛入局的情況下，通用 Agent 創業項目的成功概率不被看好。

InAI Capital 創始人竇玉梅解釋道：" 通用 Agent 會面向規模龐大的普通消費群體，需要更多資源支持，更適合已有算力資源和 AI 大模型底座的大公司。以昆侖萬維為例，它既是算力基礎設施公司，也是最早一批自研大模型的公司，進入通用類 Agent 應用賽道可能會具有競爭力。"

隨著國內大廠紛紛入局，通用 Agent 的創業機會將愈發縮小。并且，已有相對成熟通用 Agent 的創業項目，如蝴蝶效應的 Manus，在沒有足夠算力儲備，也未自研大模型的情況下，若沒有持續密集的融資支持，難以在國內市場取得業務突破。

目前，Manus 和 Genspark 都把業務拓展重心放到海外市場。歐美用戶有較強的付費意愿，對訂閱制接受度較高，可以驗證商業化潛力。Manus 就宣稱最新融資的款項將用于拓展服務至美國、日本和中東在內的其它市場。蝴蝶效應和阿里巴巴合作的中文版 Manus 至今處于開發階段而未公布。

不過，通用 Agent 領域并非毫無機會。原圈科技 CEO 韓劍認為，使用頻度低的通用 Agent 產品，大廠做得更好。但是，如果創業者能找到使用頻度很高的通用場景，產品形成高用戶粘性，依舊有機會。

" 類似于 Plaud Note 這一創業產品的思路可供參考。它可吸附于手機背面，具備拾音功能，搭載多種 AI 大模型，可面向會議、醫療、教學等各類場景，進行轉錄、紀要、腦圖生成等功能。由于用戶體驗很好，累計出貨量已超 10 萬臺。" 韓劍說。

02 多家垂直 Agent 今年已獲億元級融資

今年以來，國內已有多起關于垂直 Agent 的千萬元級和億元級融資事件。

2025 年 2 月，Liblib AI 獲得來自渶策資本和順為資本共同領投的數億元 A+ 輪投資。它的海外團隊制作的產品 Lovart 一度爆火。該產品專門面向設計師的工作場景，可一句話生成 logo、海報、音樂、動畫、品牌套件等全套品牌視覺體系，質量被認為是專業級。

在此之前，明勢資本曾在 2024 年獨家投資了數億元 A 輪，天使輪由源碼資本和高榕創投投資。

用戶只需手動輸入一個簡單提示詞，Lovart 就能在幾分鐘內生成一整套設計方案，而此前設計師需花一周時間。并且，和通用 Agent 相比，Lovart 生成質量更高，所需時間更短。

2025 年 3 月，Shulex 獲得盛大資本和北極光創投投資的億元級 A 輪投資。該公司發布一款面向跨境電商的客服 Agent，Solvea。Solvea 可替代人工客服，為跨境電商顧客處理退換貨、物流追蹤、投訴管理等。這是該公司的首次公開融資。

根據公司描述，公司已服務百家跨境品牌，并且 Solvea 在客戶意圖識別和客服問題解決等方面表現較好，且能滿足跨境數據合規要求。

除上億元級別的融資外，還有多起數千萬元級融資。這些 Agent 創業公司主要面向面試招聘、醫療問診、市場營銷等垂類領域。例如，面向制造業場景 Agent 項目的智用開物在天使輪階段就獲數千萬元投資。

" 即使大公司具備算力、資本等資源優勢，做通用 Agent 項目更易成功，但是通用 Agent 無法獲取眾多垂直場景的工作流和數據資源。一旦某一創業團隊在某垂類領域積累深厚，他們創造出的垂類 Agent 產品，在相同垂類場景下會更加好用。" 未盡研究創始人周健工表示。

垂類資源賦能垂類 Agent 產品，這使得許多深耕垂類領域的 SaaS 公司，找到了新業務增長契機。"SaaS 公司已有客戶基礎，懂客戶需求，在此基礎上研發垂類 Agent，它的成功概率會比創立于 AIGC 時代的垂類 Agent 公司，要高。" 周健工認為。

不過，也有業內人士認為過往的 SaaS 經驗會成為研發垂類 Agent 的絆腳石。

原圈科技是一家垂直于營銷領域的 Agent 創業公司。創始人韓劍于 2017 年開始聚焦于數字化營銷的創業，多年以來，公司一直專注于營銷 SaaS 領域，獲得靖亞資本、海納亞洲、常春藤資本的投資。

2024 年，韓劍重新構建了一套 AI Agent 的軟件架構，并計劃用這套架構 " 吃掉 " 此前研發多年的營銷 SaaS 軟件，使得原本的 SaaS 軟件成為該 Agent 的工具集。目前公司過半的年營收，就來自于垂類 Agent 產品的銷售。

圖源：原圈科技

" 今天要做好垂類 Agent，最好的選擇是把過去甩在一邊。如果過多思考過去，會讓我猶豫，而這種猶豫在徹底變革的 AI 時代是有害的。" 韓劍說：" 客戶案例、客戶數據等過往積累的優勢，都抵不過改變的態度來得關鍵。"

03 垂直 Agent 終究會被通用 Agent 打敗？

生成式 AI 融入人們的工作生活越來越深。

2025 年第一季度，微軟旗下的 AI 平臺的使用量（Token 數量）同比增長 5 倍，總額超過了 100 萬億。在國內，字節跳動旗下 AI 平臺的使用量（Token 數量）從 2024 年 5 月日均 1200 億，增長至 2025 年 3 月日均 12.7 萬億，一年不到增長 100 倍。

AI 不僅持續融入日常生活，而且計算成本也正快速下降。"AI 計算成本每年下降到原來的五分之二左右，并且 Agent 能力會隨大模型迭代和智能體框架創新而不斷變好。成本下降和性能提升疊加起來，再加上 Agent 在 token 消耗上的指數提升，未來 Agent 賽道的想象空間非常大。" 一支煙花創始人皮皮認為。皮皮是一位 AI 虛擬人創業者。

在如此富有想象空間的市場中，垂類 Agent 所構筑的 " 護城河 "，可能在長期會受到通用 Agent 不斷增強的 AI 泛化能力的威脅。

東吳證券研報認為，雖然垂直 Agent 憑借其深度領域知識和定制化能力在短期內具有發展空間，但是通用 Agent 的泛化浪潮對垂直 Agent 構成了長期且顯著的威脅。

不過，韓劍認為未來并非一定會如此演變。"AI 強化學習已是如今 AI 應用的主流技術范式，通用 Agent 難以做好某一垂直領域的強化學習，所以它的生成結果比不上垂類 Agent。就像目前 AI 大模型無論通過何種方式訓練，在圍棋領域也無法打敗 Alpha Zero，因為 Alpha Zero 是運用全球頂尖圍棋選手數據，并迭代出一套專門用于圍棋領域的算法而成的。"

周健工則認為，不論通用 Agent 攻入垂直領域，還是垂直 Agent 進入通用范疇，都有機會。" 通用和垂直的邊界是不斷動態變化的。正如紅杉資本所言，現在用戶需要的是結果，而非工具。但凡能提供最好結果，用戶不會在意這一結果是通用 Agent 或是垂直 Agent 做的。"

來源：創業邦