AI Agent 创业到底值不值?-FTP与AI大咖深度访谈实录(建议收藏)
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本文节选自 FTP 访谈栏目《行走的大模型》，原始对谈嘉宾为前 Google Brain 架构师、Spark Agents 创始人 “老严”。我们保留了问答节奏，对口播实录做了精炼和补充，在案例、数据、踩坑复盘等细节上进一步丰满。
朋友们，要说目前大模型产品最火的赛道，一定是AI Agent ，为啥这么说？先摆两组硬核数据：今年种子轮投向 Agent 的钱 7 亿美元，是去年 2.3 倍；144 家初创里有 46 % 做 AI Agent，可见“孵化器风向”已经倾斜，这样的投资热堪比当年的区块链和元宇宙，AI Agnet到底是未来趋势还是昙花一现？这样的今天请来老严——跑过 20 多个 Agent 项目的顾问，一口气拆 6 个灵魂拷问来深度回答这个问题。
Q
严老师，在全球经济放缓、企业普遍“勒紧裤腰带”的 2025 年，AI Agent 却越烧越旺，的原因是什么？
A
回答这个问题前，我再给你补充一条数据：调研了 100 位 CIO：今年企业 LLM 预算平均增 75 %，而且首次写进了常规 IT 列支，说明客户愿意为成熟 Agent 付费，而不再只是“试水”。背后是：IMF 预计 2025 年全球增长持续低于 3.5% 的“疲软区间” ，企业被逼把效率榨到极致。
去年，我认识的江浙老板老邱差点关掉他的车灯工厂——出口订单腰斩、人工成本飞涨。结果他脑袋一热，上了个『质检 Agent』。三个月后次品率直接腰斩，还省下两条夜班。——他感叹：‘经济越冷，能省就省，AI 这钱花得值！
Q
除了大环境萧条，倒逼出了企业需求，是否还有其他原因？
A
是的，还有资本市场急缺新的叙事，之前的SaaS、加密货币、新消费、元宇宙的故事已经烂尾了，而资本是靠讲故事存货的，Agent 给足了想象空间，而且VC 手里 8 000 亿美元干粉没处花，“下一个平台”谁不想赌？
此外，大模型的技术成本越来越低，Agent MVP 从“几百万美金” 跌到 “几万美元团队也能做。因为推理成本3年跌了近百倍。
最后就是，劳动力缺口持续在放大，美国、日韩、欧洲普遍进入老龄化高峰；70% 制造企业自称“严重缺人手”，49% 计划两年内上 AI 自动化。所以，老龄化 + 招工贵，让“把重复脏活交给 Agent”成了最便宜的补位方案。
Q
所以，您也非常看好AI Agent赛道吧？
A
别误会，上面说的只是市场分析，和落地到商业化实战道路上，远远要比做个宏观数据分析要复杂、困难的多。你知道吗？CB Insights 的后续统计里，AI 类创业失败案里 34 % 是“做了没人要”！也就是客户不愿意花钱买Agent。资本押注的是‘下一个办公革命’，但企业采购只认 ROI。要活下来，产品必须跑赢“补贴烧完就凉”的死亡曲线。
Q
您说的 ROI，那什么数字能够打动企业老板愿意花钱？
A
举俩案例：
1️⃣ 美国某车灯工厂上视觉质检 Agent，缺陷率砍 65%，一年省 500 万美元。
2️⃣ 印尼一家 3 千人呼叫中心接入语音 Agent，通话时长降 40%，坐席负荷降 30%。
老板 只看三行：节省的人工 / 减少的废品 / 回本周期。回本 <18 个月 基本能拍板。”
所以，AI项目的底层逻辑，不是“能做什么”，而是“为什么要做”。
再分享个失败的案例：
比如一个“AI导购机器人”的项目。客户是零售行业TOP级别的连锁品牌，提出想打造一个具备商品推荐和话术能力的智能机器人，部署在线下门店。
听起来很好：客户主动提的需求、场景明确、有预期价值。
但花了1个月时间做开发和POC、软硬件集成调试半天，最后客户不买单，项目搁浅。
我看到项目后的第一反应就是，这项目根本不应该开始：
客户现阶段更关注会员运营和供应链效率，导购环节的提升并不是核心痛点；
“商品推荐”这一功能，若不能实时接入库存系统和营销系统，意义不大；
门店部署硬件设备，涉及费用、布线、培训，改造成本高；
核心痛点并非“没有导购”，而是“商品结构老化，引流困难”。
这不是技术失败，而是客户业务优先级判断和产品判断之间的错配。
因此，我们做了一份客户付费意愿判断切入点的灵魂三问，大家可以看大屏幕：
这个AI场景能否明显改善客户的核心业务指标？（营收、成本、效率）
客户是否愿意为此调整组织流程、分配资源？
如果不给AI解决，有没有现成替代方案？成本效果如何？
Q
明白了，客户要的是结果，假如客户说：愿意花钱，但提出：数据我们后面再补’——靠谱吗？
A
千万别信！Fivetran 调研显示，数据质量差每年让企业亏 4.06 亿美元。
我的原则：先签 Data SLA，协议里把字段格式、负样本占比、更新频次都写死。数据不到位，算法就是玄学。” 数据问题的本质不是技术壁垒，而是客户能不能提供数据的基础设施、组织能力和持续性。
如果这些条件不具备，再好的模型也做不出稳定的AI能力。
Q
上线后，员工觉得Agnet不好用，不用怎么办？
A
AI场景要分为「诊断型」（判断问题）、「处置型」（建议动作）还是「改进型」（提升效率）。任务的类型决定了容错率，B端场景几乎没有“一上来就能替代人”的，都需要漫长的信任建立过程，前期还得是人来确认或使用。
“Pega 研究：57% 员工想用 Agent，又怕它不靠谱。我这里给大家三个解决办法：
可逆操作：错了能撤回；
置信度阈值：<70% 强制人工复核；
即时激励：节省 10 分钟就能早下班 10 分钟。
让一线看到‘Agent可以少背锅＋真福利’，使用率才能大幅提升。”
我们可以在项目开始前做一轮调研，大家请看屏幕：
1. 上线初期的效果感知
【是否可控】在初期，用户更容易接受“帮我判断”或“帮我省事”，而不是“代替我决策”。是否有“可逆操作”，降低使用风险成本？
【是否靠谱】如果第一周用了两次都没用对，用户就永远不再点它。
2. 流程嵌入与组织保障
是否嵌入业务主流程，而不是“另开一个系统”？
有没有机制鼓励使用？有没有反馈机制促成优化？
Q
明白了，用户愿意使用才是硬道理。金融、医疗客户最怕监管铁拳，Agent 怎么过审？
A
去年的全球合规罚款 高达 193 亿美元，银行业占大头。所以实施Agent有两个
两个关键词：留痕＝活命，写回＝续命。
决策链要可追溯，给审计看；
结果要能回写核心系统，IT 才肯接。
做不到这俩，商务谈判桌上就被法务一票否决。
Q
听下来门槛不少，作为想入局AIAgent的创业公司，那哪些方向你真看好？您有什么想对大家说的？
A
AI Agent 赛道“既热又卷”。如果你只是想做一款“万能 AI 助手”，前景非常有限；但若能扎进某个高门槛垂直场景，解决真痛点、跑出可量化 ROI，这条路依旧值得赌一把。
“我拉了张 ‘3+1 生死打分卡’：
① 商业价值② 数据成熟③ 用户黏性④ 合规集成——每项 5 分。
≥17 分再冲。 目前高分段集中在：
高监管行业风控/合规 Agent（银行、保险）；
专业 Copilot（律师、医生）；
端到端 AI 业务外包（招投标室、ESG 报告工厂）。
共通点就一句：痛点硬、数据独、ROI 摸得着。”
结束语
谢谢严老师又精彩、又有深度的AI Agent的分享，给了FTP团队很大的启发，相信各位FTP的粉丝读者也一样能够通过这次的访谈对AI Agent有了更深的认识。
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