新年第一天，大清早起来看见微博时间线上 AI 自媒体引用业内名人的观点，大意是，未来将会是 “定义问题的人 > agent >验收结果的人”，中间过程全部交给 agent。
这个 agent 制霸的未来，我现在完全没有体感。但 agent 作为单词在微博时间线上倒是越来越频繁出现。之前我在犬校发起过讨论，有什么大家印象深刻的 agent？一是 AI Coding，二是 manus，没有三。不编程的话，似乎压根接触不到 agent 这道未来之光。
按我的理解，agent 和 LLM 最大的区别是，agent 任务导向，LLM 回答导向。这意味着 agent 的设计目标是为人类完成具体任务，甚至是替代人类完成具体任务；而 LLM 更多的时候是人类完成任务的效率提升工具，是一个中间流程。
那么从商业上来讲，LLM 更接近千人千面的对个人提效，agent 更接近对 “有共性的任务” 提效。显然 agent 距离商业价值更近，因为对人力成本的缩减很容易量化评估。
agent 目前的定义是：
- 自主规划
- 长期记忆
- 调用工具
自主规划并非 agent 的专利。深度思考，Deep Research 都涉及自主规划。agent 的自主规划更多体现在 “根据每一步的执行反馈，实时重构下一步的计划”，在不确定性中自主寻找完成任务的路径。
由于 agent 多半被设计为长期执行，因此持久化的长期记忆成为了标配，区别于 LLM 上下文容易丢失的短期记忆。长期记忆也为 agent 保存了更多 “经验” 可调用，有可能 “交付质量越用越高”。
最后，执行任务的过程和结果都会调用更多工具，而不仅仅是在对话界面输出多模态，这样才能替代人类，端到端地完成任务。
这样看起来，agent 的确很棒，我的疑惑是，为什么我对 agent 的感知如此弱？agent 在微博时间线上的高频提及，并没有转化为 AI Coding 之外的广泛服务。那么 Notion 公司内部使用的 600 多个 agent 又是什么？
以上是我的信息渠道封闭，接触不到 agent？还是 agent 在落地过程中存在大量的卡点？
我抛出这些问题，跟 Gemini 聊了很长时间，总结如下：
一、C 端通常容错率很低，C 端 agent 目前主要是 AI Coding 和 Deep Research。AI Coding 的结果可验证，而 Deep Research 跑在了大模型的长板上。只有当验收成本显著低于执行成本时，agent 才有意义。由于 agent 在大多数 C 端场景下的验收成本过高，导致雷声大，雨点小。
二、目前最常被使用的 agent 主要在 B 端，和过去的 RPA 流程自动化相似，过去的脚本处理规则确定的结构化数据，现在的 Agent 处理语义模糊的非结构化意图。关键约束是 B 端存在大量重复的标准化任务，导致 AI 处理这些任务的收益极大，足够覆盖验收成本。与之相比，C 端 agent 在非标任务上出错一次用户就炸毛了——每天点一杯冰美式这点点事情我自己做就好！
目前的 Agent 能力处于尴尬的 “80分陷阱”——它能做对 80% 的事情，但为了防止 20% 的错误，人类需要花费 100% 的精力去检查，导致“雇佣”一个 Agent 还不如自己做来得快。
你提到：“未来将会是 ‘定义问题的人 > agent > 验收结果的人’，中间过程全部交给 agent。” 这个公式非常对，但目前的卡点在于 “验收结果” 这一步。现在的情况是：“定义问题的人 > Agent 做了一顿操作 > 验收的人累死了”。
直到 Agent 的稳定性从 80% 提升到 99%，人类敢于 “不验收” 或者 “抽检” 的时候，你对 Agent 的体感才会迎来爆发。
Gemini 的以上表达未必十分精准，意会就好。
我对此的观点是：agent 的确是未来，这个未来在 C 端还有多久到来，目前完全看不清楚，因为 C 端重复的标准化任务并不多。在大多数 C 端场景下：
- 达到用户能接受的容错率相当漫长。
- agent 的新体验替换旧体验，对于低频的非标任务，并没有带来足够的增量价值以克服使用惯性。
- agent 创造的收益无法覆盖验收成本。
犬校同学 Stove3 对此也有自己的看法。👇
从我在客服领域的感受来看，这里或许可以复用俞军老师的新旧体验差公式（VNOS）来解释：
Agent 相当于具体场景的综合解决方案，AI 在客服领域的替代率还很低，主要原因在于：售后诉求都是强目的性的（或者说，用户需求被规训得都很标准化了），很少需要什么自助规划甚至泛化。过去大量服务场景都已经被高度标准化、自助工具化了（什么商品、什么用户、什么问题，用什么方案/流程处理，需要用户提供什么，平台如何一步一步回应/升级），通过嵌入 AI 提升体验的空间很小。而那些非标长尾的场景，又往往触及业务流程边界（需要更高级的人工客服介入，case by case 协商/解决），AI 现阶段创造的价值极有限。
但这不是 AI 的问题，是过去一层一层基建叠得太扎实了，导致：a 用户的体验基线、b 业务的成本基线、c 各自的容错空间和替换成本，这三者都被压缩到了极致，如果不是 10 倍新体验，旧体验很难被替换。
犬校的一张帖子曾经聊到美国 AI 客服渗透率不高，我之前浅浅调研下来也是这样，各大电商的 AI 主要还是在意图识别和情绪安抚上尝试比较多。在垂直解决方案上，含 AI 量几乎都是 0。新一些的电商平台多是转到自助工具（类似国内电商），而老牌电商（亚马逊、沃尔玛）识别意图后甩给人工客服，就连自助化比例都很低。从这里也能看到历史的押韵——起家于纯人工时代（Web 甚至电话）的老牌电商，都还没跨过自助化、智能化，这和新平台嵌入不进 AI 多么相似。
那么，为什么意图识别和情绪安抚却可以用 AI 来替换呢？
因为相较过去基于关键词和语义训练的智障级体验，LLM 是碾压式的存在——就算一时没法用 agent 承接，也有了 10 倍的提升。
我对 Stove3 的以上观点完全赞同。
关于 Agent，首先要在人类能承受验收成本的基础上，接近或超过人类的交付质量。其次，考虑到 token 成本和替换成本，对人力的节约得创造显著的商业价值。同时满足这两点，很难是传统 C 端产品服务升级。因为传统 C 端产品里 “重复的标准化任务并不多”，非标任务的容错率很难达到用户预期。Agent 更适合拓展 C 端的新大陆，尤其是出于人力成本限制，过去「无法想象」的高价值场景，比如自动生成会议纪要，自动生成播客，自动筛选资讯。用好 AI 的长板：低成本完成大量重复的标准化任务。
如果死磕低频的非标任务，比如 “帮我点一杯冰美式”，则是传统范式下生搬硬套的路径依赖，一群老古董的死脑筋。
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