商业模式难变、MCP失灵，万亿企业级AI Agent市场真是好生意吗？｜甲子光年

主要观点总结

本文介绍了企业级Agent正在成为整个toB市场的共识，分析了企业级Agent的核心价值和技术架构，讨论了其在实际应用中的挑战和机会，包括确定、垂直、落地等标签的重要性，以及不要迷信MCP的原因。文章还探讨了企业级Agent的商业模式和如何衡量结果的价值，指出这是一个充满机会但也充满挑战的新兴领域。

关键观点总结

关键观点1: 企业级Agent正在成为整个toB市场的共识。

随着AI技术的发展，企业级Agent在帮助企业实现数字化转型和重构生产关系方面发挥着越来越重要的作用。

关键观点2: 企业级Agent的核心价值在于大模型调度能力与全链路自动化闭环。

企业级Agent不仅是一个工具，而是能够独立完成任务的“数字员工”，具有环境感知、决策引擎、记忆系统和执行工具等核心模块。

关键观点3: 企业级Agent在实际应用中面临挑战，需要确定、垂直、落地等标签的支撑。

企业需要确保Agent在业务场景中的可靠性和高效性，以解决确定性、通用性与垂直整合以及业务场景落地等问题。

关键观点4: 不要迷信MCP，企业需要结合自身的业务情况探索。

虽然MCP在集成工具方面提供了一种解决方案，但在复杂的企业级场景中，它并非万能，需要企业结合自身的业务情况和需求进行深度定制和探索。

关键观点5: 企业级Agent的商业模式正在从交付工具向交付结果演变。

随着SaaS模式的局限性逐渐显现，企业级Agent正在改变这一现状，将交付物从软件功能转变为实实在在的工作成果，但这需要解决如何衡量结果价值的问题。

关键观点6: 企业级Agent的市场潜力巨大，但竞争也非常激烈。

这是一个充满机会但也充满挑战的新兴领域，需要从业者有长期投入的准备，深度理解企业需求，有技术深度和商业耐心。

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