近期，OpenAI 创始人山姆 · 阿尔特曼表示，2025 年将是 AI Agent 大规模应用之年。"Agent 作为‘数字员工’，将为各行业显著节省时间，提升效率，创造可观的商业价值。" 他说。
简单而言，AI Agent 可替人执行查资料、订机票、做 PPT、写代码等任务，是能自主思考，替人干活的 " 数字管家 "。
今年，OpenAI 一口气推出两款 AI Agent 产品：Operator 可自主操作浏览器完成复杂任务，例如在线订餐、购物和订票；Deep Research 能在半小时之内输出金融、科学、政策等领域的 调研报告。它还花 30 亿美元收购了编程 AI Agent 公司 Windsurf。
AI Agent 也在国内火热。Manus 内测码曾被黄牛炒至上千元，而后它又获得硅谷 VC 领投的 7500 万美元投资。字节跳动、阿里巴巴等互联网大厂纷纷下场，Flowith、Lovart 等 AI Agent 创业项目也纷纷涌现。
华经产业研究院显示，中国 AI Agent 市场规模将于 2028 年超过 8500 亿元，年复合增长 73%。
在这疯狂增长的蓝海市场，有投资人认为创业机会在于垂直细分领域的 AI Agent，而非定位于宽泛 toC 场景的通用 AI Agent，矛头直指定位于通用 AI Agent 的 Manus。
金沙江 创始合伙人朱啸虎在谈及谷歌 AI 大模型正把产品全面 AI Agent 化时表示：" 许多通用 AI Agent 的创业项目会被打穿，创业一定要远离‘通用’概念，聚焦于垂直。"
01 大厂入局通用 Agent 创业项目打不过
今年以来，AI Agent 之风同时在国外和国内刮起。
5 月，微软、谷歌相继召开大会，AI Agent 均成为两家公司的重点。微软 CEO 纳德拉在大会上表示：" 会让 Agent 驱动更多微软的应用程序。" 谷歌 CEO 皮查伊则表示，Chrome 浏览器、搜索及旗下 AI 大模型 Gemini 将推出 AI Agent 模式。
在国内，AI Agent 也是被追逐的业界热点。
首先推出 AI Agent 产品的是国内创业公司，这些项目聚焦于泛 C 通用领域。Manus 于 3 月火爆全网，之后其母公司蝴蝶效应获得了新一轮融资，由硅谷 VC benchmark 领投 7500 万美元。睿兽分析显示，公司投后估值为 5 亿美元。
图源：Manus
另一款通用 Agent 产品—— Genspark，近期也获得资本关注。该产品由前小度科技 CEO 景鲲和 CTO 朱凯华联合制作，公司已于去年 6 月获得蓝驰 6000 万美元种子轮投资，今年 2 月又获得 1 亿美元 A 轮投资，蓝驰 也是投资方之一，据称公司投后估值涨到 5.3 亿美元。
图源：Genspark
在此之后，多家更大型的公司在 4 月、5 月密集发布了通用 Agent 产品：
字节跳动推出扣子空间，可接入飞书云文档、电子表格、高德地图等；百度推出通用 Agent 产品 " 心响 "，可支持简历制作、行程规划、数据分析等 200 多种任务；昆仑万维推出 Skywork 超级智能体，可按照要求，生成专业文档、Excel 表格和 PPT。
随着国内大公司纷纷涌入通用 Agent 赛道，通用类 AI Agent 的创业项目，被国内投资人看衰。
金沙江 创始合伙人朱啸虎曾发多条朋友圈，看衰通用场景的 AI Agent 项目，看好垂直场景的 AI Agent 商业化潜力。明势资本合伙人夏令就在播客中表示，距离 AI 大模型主航道太近的通用 Agent 创业有较大的失败风险，相较而言，服务于精准人群的垂直 Agent 才是创业机会。
创业邦从多方了解到，在大厂纷纷入局的情况下，通用 Agent 创业项目的成功概率不被看好。
InAI Capital 创始人窦玉梅解释道：" 通用 Agent 会面向规模庞大的普通消费群体，需要更多资源支持，更适合已有算力资源和 AI 大模型底座的大公司。以昆仑万维为例，它既是算力基础设施公司，也是最早一批自研大模型的公司，进入通用类 Agent 应用赛道可能会具有竞争力。"
随着国内大厂纷纷入局，通用 Agent 的创业机会将愈发缩小。并且，已有相对成熟通用 Agent 的创业项目，如蝴蝶效应的 Manus，在没有足够算力储备，也未自研大模型的情况下，若没有持续密集的融资支持，难以在国内市场取得业务突破。
目前，Manus 和 Genspark 都把业务拓展重心放到海外市场。欧美用户有较强的付费意愿，对订阅制接受度较高，可以验证商业化潜力。Manus 就宣称最新融资的款项将用于拓展服务至美国、日本和中东在内的其它市场。蝴蝶效应和阿里巴巴合作的中文版 Manus 至今处于开发阶段而未公布。
不过，通用 Agent 领域并非毫无机会。原圈科技 CEO 韩剑认为，使用频度低的通用 Agent 产品，大厂做得更好。但是，如果创业者能找到使用频度很高的通用场景，产品形成高用户粘性，依旧有机会。
" 类似于 Plaud Note 这一创业产品的思路可供参考。它可吸附于手机背面，具备拾音功能，搭载多种 AI 大模型，可面向会议、医疗、教学等各类场景，进行转录、纪要、脑图生成等功能。由于用户体验很好，累计出货量已超 10 万台。" 韩剑说。
02 多家垂直 Agent 今年已获亿元级融资
今年以来，国内已有多起关于垂直 Agent 的千万元级和亿元级融资事件。
2025 年 2 月，Liblib AI 获得来自渶策资本和顺为资本共同领投的数亿元 A+ 轮投资。它的海外团队制作的产品 Lovart 一度爆火。该产品专门面向设计师的工作场景，可一句话生成 logo、海报、音乐、动画、品牌套件等全套品牌视觉体系，质量被认为是专业级。
在此之前，明势资本曾在 2024 年独家投资了数亿元 A 轮，天使轮由源码资本和高榕
投资。
用户只需手动输入一个简单提示词，Lovart 就能在几分钟内生成一整套设计方案，而此前设计师需花一周时间。并且，和通用 Agent 相比，Lovart 生成质量更高，所需时间更短。
2025 年 3 月，Shulex 获得盛大资本和北极光 投资的亿元级 A 轮投资。该公司发布一款面向跨境电商的客服 Agent，Solvea。Solvea 可替代人工客服，为跨境电商顾客处理退换货、物流追踪、投诉管理等。这是该公司的首次公开融资。
根据公司描述，公司已服务百家跨境品牌，并且 Solvea 在客户意图识别和客服问题解决等方面表现较好，且能满足跨境数据合规要求。
除上亿元级别的融资外，还有多起数千万元级融资。这些 Agent 创业公司主要面向面试招聘、医疗问诊、市场营销等垂类领域。例如，面向制造业场景 Agent 项目的智用开物在天使轮阶段就获数千万元投资。
" 即使大公司具备算力、资本等资源优势，做通用 Agent 项目更易成功，但是通用 Agent 无法获取众多垂直场景的工作流和数据资源。一旦某一创业团队在某垂类领域积累深厚，他们创造出的垂类 Agent 产品，在相同垂类场景下会更加好用。" 未尽研究创始人周健工表示。
垂类资源赋能垂类 Agent 产品，这使得许多深耕垂类领域的 SaaS 公司，找到了新业务增长契机。"SaaS 公司已有客户基础，懂客户需求，在此基础上研发垂类 Agent，它的成功概率会比创立于 AIGC 时代的垂类 Agent 公司，要高。" 周健工认为。
不过，也有业内人士认为过往的 SaaS 经验会成为研发垂类 Agent 的绊脚石。
原圈科技是一家垂直于营销领域的 Agent 创业公司。创始人韩剑于 2017 年开始聚焦于数字化营销的创业，多年以来，公司一直专注于营销 SaaS 领域，获得靖亚资本、海纳亚洲、常春藤资本的投资。
2024 年，韩剑重新构建了一套 AI Agent 的软件架构，并计划用这套架构 " 吃掉 " 此前研发多年的营销 SaaS 软件，使得原本的 SaaS 软件成为该 Agent 的工具集。目前公司过半的年营收，就来自于垂类 Agent 产品的销售。
图源：原圈科技
" 今天要做好垂类 Agent，最好的选择是把过去甩在一边。如果过多思考过去，会让我犹豫，而这种犹豫在彻底变革的 AI 时代是有害的。" 韩剑说：" 客户案例、客户数据等过往积累的优势，都抵不过改变的态度来得关键。"
03 垂直 Agent 终究会被通用 Agent 打败？
生成式 AI 融入人们的工作生活越来越深。
2025 年第一季度，微软旗下的 AI 平台的使用量（Token 数量）同比增长 5 倍，总额超过了 100 万亿。在国内，字节跳动旗下 AI 平台的使用量（Token 数量）从 2024 年 5 月日均 1200 亿，增长至 2025 年 3 月日均 12.7 万亿，一年不到增长 100 倍。
AI 不仅持续融入日常生活，而且计算成本也正快速下降。"AI 计算成本每年下降到原来的五分之二左右，并且 Agent 能力会随大模型迭代和智能体框架创新而不断变好。成本下降和性能提升叠加起来，再加上 Agent 在 token 消耗上的指数提升，未来 Agent 赛道的想象空间非常大。" 一支烟花创始人皮皮认为。皮皮是一位 AI 虚拟人创业者。
在如此富有想象空间的市场中，垂类 Agent 所构筑的 " 护城河 "，可能在长期会受到通用 Agent 不断增强的 AI 泛化能力的威胁。
东吴证券研报认为，虽然垂直 Agent 凭借其
领域知识和定制化能力在短期内具有发展空间，但是通用 Agent 的泛化浪潮对垂直 Agent 构成了长期且显著的威胁。
不过，韩剑认为未来并非一定会如此演变。"AI 强化学习已是如今 AI 应用的主流技术范式，通用 Agent 难以做好某一垂直领域的强化学习，所以它的生成结果比不上垂类 Agent。就像目前 AI 大模型无论通过何种方式训练，在围棋领域也无法打败 Alpha Zero，因为 Alpha Zero 是运用全球顶尖围棋选手数据，并迭代出一套专门用于围棋领域的算法而成的。"
周健工则认为，不论通用 Agent 攻入垂直领域，还是垂直 Agent 进入通用范畴，都有机会。" 通用和垂直的边界是不断动态变化的。正如红杉资本所言，现在用户需要的是结果，而非工具。但凡能提供最好结果，用户不会在意这一结果是通用 Agent 或是垂直 Agent 做的。"
来源：创业邦
