2026-05-24 18:50 UTC+8站內改寫12 分鐘閱讀更新: 2026-06-30 21:03 UTC+8

捲到今天，Agent的含金量還在提升丨AIGC2026圓桌論壇

大廠集體下場後，創業公司還有哪些機會？在2026中國AIGC產業峰會圓桌論壇上，三位Agent產品與創業一線的嘉賓圍繞Agent產品的不確定性與非共識機遇展開討論，分享了從產品形態、迭代邏輯、使用者信任到創業機會的深刻見解。

來源量子位作者: 梦瑶

捲到今天，Agent的含金量還在提升丨AIGC2026圓桌論壇 – 量子位

夢瑤 2026-05-24 18:50:44

來源：量子位

大廠集體下場後，創業公司還有哪些機會？

編輯部整理自 AIGC2026

量子位 | 公眾號 QbitAI

現在，討論AI產業，繞不開的最熱關鍵詞就是Agent。

從OpenClaw小龍蝦出圈，到Coding Agent、個人Agent、Agent OS、OPC工具密集出現，Agent產品已經從早期概念展示，進入真實產品爆發期。

而在產業一線，更多犀利觀點也正在實踐中激烈碰撞——

“未來一個人可能操縱數百個Agent大軍。”

“傳統網際網路的邏輯已經死掉了。”

“在Agent這個戰場，當一件事沒有標準答案時，誰先多邁一步，誰就可能拿到遠超那一步本身的關注和反饋。”

……

在量子位主辦的2026中國AIGC產業峰會圓桌論壇上，三位來自Agent產品與創業一線的嘉賓，圍繞“2026，Agent產品的不確定性與非共識機遇”展開討論。他們分別是：

趣丸科技副總裁兼首席戰略官、《屠龍之術》主理人莊明浩。

ColaOS&MarsWave CEO馮雷。

EvoMap創始人張昊陽。

本次圓桌從Agent產品形態、迭代邏輯、使用者信任、組織變化與創業機會等多個維度展開。

透過三位嘉賓的不同視角，我們或許可以更清晰地看到，Agent狂飆之後，產品世界正在發生怎樣的底層變化，以及2026年真正值得下注的機會，可能會在哪裡。

在不改變原意的基礎上，本文對圓桌內容進行了編輯整理，希望能夠給你帶來更多的啟發與思考。

中國AIGC產業峰會是由量子位主辦的行業峰會，近20位產業代表與會討論。線下參會觀眾超千人，線上直播觀眾近400萬，獲得了主流媒體的廣泛關注與報道。

話題要點

Agent產品這一年，真正發生了什麼變化？

傳統軟體的產品迭代邏輯，在Agent時代還適用嗎？

技術快速迭代之下，Agent產品該如何做決策？

從工具到託付，Agent產品怎麼建立信任？

AI時代，產品經理、設計師和創業者還要堅守什麼？

大廠集體下場後，創業公司還有哪些機會？

以下為圓桌對話全文：

圓桌實錄

量子位：

在圓桌正式開始之前，請三位嘉賓先做一個自我介紹。

莊明浩：

感謝量子位邀請。

我來自趣丸科技，這是一家做社交應用和人工智慧產品的公司。我們在AI時代也在嘗試一些業務，比如AI音樂、AI語音、數字人、AI語音模型等。此外，我個人也是《屠龍之術》播客的主理人。

馮雷：

大家好，我叫馮雷，來自MarsWave，我們公司目前有兩款產品。

去年那款叫ListenHub，是一款AI播客軟體；今年的產品叫ColaOS，我們管它叫“人類首個有靈魂的Agent作業系統”。今天很高興來這裡跟大家分享一些關於Agent的認知。

張昊陽：

大家好，我是EvoMap創始人張昊陽。

我們公司主要做Agent群體自進化網路，現在平臺上已經有22萬個Agent和150多萬資產；今年年初，我們的Evolver引擎登上OpenClaw的ClawHub榜首，並且持續了一週多。

今年4月份，Evolver也登上GitHub趨勢榜榜首，並且同樣持續了一週多。

Agent產品這一年，真正發生了什麼變化？

量子位：

今年Agent毫無疑問是非常熱門的爆點，尤其從年初OpenClaw小龍蝦火了之後，各種各樣的Agent都冒了出來。

但Agent這個概念其實並非今年才出現，早在AI 2.0時代，2023年前後的斯坦福小鎮、AutoGPT，已經把Agent概念帶到了行業裡，尤其是今年以來，Agent產品變化非常快。

在這樣的變化中，三位對Agent產品有哪些觀察？哪些認知發生了變化？

張昊陽：

說到Agent，我還挺有發言權的。

因為我之前在騰訊和平精英專案負責和平精英的AI斯坦福小鎮，也做了全球首款斯坦福小鎮遊戲，叫《伊甸島》。

在騰訊的時候，我在2023年做了Coding智慧體，後來創業也圍繞Agent展開，幾年跟下來，我的感覺是——

Anthropic對於整個行業的推動非常大，2023年我們還在用Function Calling的方式去做各種Agent tools，到2024年有了MCP之後，很多Agent的工作就圍繞MCP展開了，再到去年年底，Agent Skill成為一個大趨勢。

我自己觀察下來，Agent未來會走向更偏商用和OPC的場景。

因為現在小龍蝦從年初爆火到現在開始有點退火，Hermes Agent也火過一陣，現在好像也沒有什麼動靜了，我們觀察到的現象是，C端使用者在慢慢流失。

這裡的C指的是完全沒有程式設計基礎，也不指望Agent為他做什麼的使用者。比如一個四五十歲的大爺大媽，讓他用小龍蝦、用Opus 4.7，可能只問今天天氣怎麼樣，這就屬於算力浪費。

而什麼樣的使用者在增多？

我們認為是Pro C、Developer和B端使用者在增多，尤其像我自己就是Token大戶，一個月大概能消耗五六萬美金的Token。

我們明顯感受到，使用者在逐漸往B端和D端方向走，我們也希望未來把重心往這個方向引。

馮雷：

我覺得Agent從去年到今年的質變點，大概出現在今年年初1、2月份，背後最核心的關鍵詞，就是Coding。

Coding讓Agent具備了更通用的問題解決能力。

比如之前OpenClaw之所以能火，就是因為它已經不只是呼叫現成工具，而是可以自己建立鬧鐘、寫聲音讀取控制元件，把原本散落的工具和功能重新組織起來，變成一套可執行的任務流程。

現在大家討論的Agent自我進化，本質上也是基於Coding能力：Agent可以根據任務需要，自己補工具、寫指令碼、改流程，讓自己的能力邊界不斷往外擴。

所以到了今年，尤其在ToB和ToD領域，Coding Agent和通用Agent之間的邊界已經越來越模糊，它們真正的價值，也不在於幫使用者查天氣、問資訊，而在於生產東西，交付一個可用、有ROI的結果。

在C端，我們也看到了類似的機會。

現在OPC、一人公司和內容創作者正在逐漸變成同一類人，很多人可以藉助AI快速Build出一個產品、一個工具，甚至一套服務，但很快又會發現，Build變容易了，分發反而變難了。

因為要把東西推出去，每個OPC都要做自媒體，要懂內容創作、營銷表達和使用者觸達，這個時候，他們需要的Agent就不能只會Build，還要能幫他們做內容、做傳播、做增長。

所以未來ToC市場裡，OPC、一人公司、內容創作者這類使用者會帶來很大增量。

莊明浩：

過去9個月，行業對Agent的理解已經明顯往前推進了一步。

只看產品端，通用Agent的形態其實已經開始收斂：左邊是專案，中間是對話方塊，右邊是類似Runtime瀏覽器的成果展示區。

先拋開底層技術、模型能力和工程實現不談，單從UI和產品結構來看，通用Agent的產品正規化已經相對穩定下來。

當然，Agent並非今年才出現早在2023年上半年，我們統計YC投資公司時，就發現Agent已經是非常高頻的關鍵詞，在兩三百家公司裡大概能排到前六、前七。

今年OpenClaw出現後，又用開源方式把這件事往前推了一步，過去幾個月，很多Agent產品都在這個基礎上繼續演化。

所以如果只看產品端，Agent已經從概念探索，進入了一個產品形態相對清晰的新階段。

傳統軟體的迭代邏輯，正在失效嗎？

量子位：

剛才莊總提到，Agent產品形態大概已經開始固定，接下來想聊一聊，Agent產品的迭代邏輯，和上一代傳統軟體迭代邏輯有什麼區別？到了Agent時代，產品迭代上會有什麼新的變化？

莊明浩：

我會覺得，今天進入Agent年代之後，產品迭代節奏的加速程度遠超很多人想象。

無論是大的模型廠商，還是初創公司，在Agent這個戰場裡的產品迭代節奏，都和我過去熟悉的移動網際網路時代完全不同。

舉一個現例項子。我們本身是一家移動網際網路出身的公司，也在做AI音樂Agent，以及一些AI語音產品，剛開始做的時候，我們仍然會沿用原來的節奏：

先想一個場景，再想透過什麼樣的功能組合把它封住，然後研發、開發、測試、上線、運營，這個節奏聽起來可能要跨越六到九個月，甚至更長週期。

但現在的問題是，你今天計劃這麼做，你的想法、框架和技術假設，很可能在第二個月就被全部推翻，模型能力飛速變化之後，你會發現很多之前設計的東西突然沒有意義了。

所以對於組織來說，產品迭代節奏必須變得更加頻繁，無論是成熟業務公司，還是初創公司，只要在做Agent相關產品，產品迭代節奏就必須匹配這個浪潮。

馮雷：

和去年相比，我們今年研發和交付速度都提升了接近10倍，這說明在Coding乃至軟體工程領域，我們正在接近某種奇點。

這個階段，再用過去網際網路思維做產品，已經越來越難奏效。

今天看Agent產品，核心會走向通用式Agent，底層能力越來越強，Codex、Claude Code、Gemini等產品的Coding能力、工具能力和生產力都會持續提升，最終差異會逐漸縮小。

所以我們在想：既然Agent已經這麼強，為什麼不能讓Agent反過來教使用者用AI？像Cola這樣的Agent，如果能理解使用者、和使用者共鳴，就可以引導使用者使用更強大的工具。

AI發展很快，但人的頻寬有限，大多數人其實跟不上，我們希望AI能反過來理解人、接住人。

未來很多AI產品都會提供情緒價值，讓人也能參與進AGI的程序裡，而不會因為節奏太快，覺得自己學不會、跟不上。

張昊陽：

我用兩句話概括：一個是從專業到通用，另一個是從有形到無形，或者說從Somewhere到Everywhere。

第一從專業到通用比較好解釋，去年我看了很多智慧體，尤其是Block的Goose，還有OpenClaw背後的框架Pi-mono，都是非常不錯的Coding Agent框架。

但它們沒有真正破圈，一個重要原因就在於前面加了Coding幾個字，它們本身是很好的智慧體，但一旦寫了Coding，大眾就會誤以為它只面向developer。

今年，OpenClaw重新帶火了OPC的概念，中國也出現了很多OPC社群和個體，我認為未來developer的邊界會被拓寬，很多原本沒有Coding經驗的人，也會透過Coding Agent參與Build。

此外，關於什麼叫從Somewhere到Everywhere，我預測未來的趨勢是，Agent核心還是那些東西，但上層的互動介面不再僅限於TUI、Web UI、GUI這種方式。

未來可能會出現原生的Agent電腦和Agent手機，Agent可能會成為一個新的OS，會是最上層的東西，而不是現在的作業系統。

所以它會又進入到一個Everywhere，甚至是無形的狀態，因為你的系統會隨時伴有一個無形的智慧體。

準備好隨時為你服務，這個時候人格化的特質就非常重要了，這取決於你的使用者有多高的黏性，這是我對未來一個簡單的判斷。

技術瘋狂迭代，Agent產品怎麼做決策？

量子位：

剛才大家都提到一個問題：技術突破速度越來越快，而Agent產品和技術又是強繫結的。

一次底層技術更新，可能會讓整個產品邏輯發生變化，在這樣的時代裡，做Agent產品決策或規劃時，需要注意什麼？

張昊陽：

從我們自己的產品決策上，我覺得還是要回歸第一性原理。

而且我認為我們已經過了某一個起點，過了這個起點之後，我們不用太擔心後面再來新的產品把我們取代掉。

現在正規化已經在被定義，智慧性也在持續增強，所以先發優勢會比前兩年更明顯，現在每天的迭代速度可能是過去的十幾倍、幾十倍，以前你往前跑，別人可能還會趕超你，但現在不一定了。

技術迭代很快，不代表今天做的東西明天就廢掉，智慧性越往上走，Agent能做的事情反而會更多、更通用，之前大家老爭Model和Harness之爭，但我不站任何一邊，因為這兩者會長期共存。

就像一輛車需要引擎，但你不可能開著一個引擎去上班；一個人需要大腦，但也不可能只有一個大腦就理解世界。所以我覺得Agent的形態其實已經相對定型了，未來關鍵是怎麼讓它更好地Harness Model。

我認為接下來可能會百花齊放，每隔幾個月都有新的Agent出來，但最終會沉澱下來，每個智慧體吃下自己的高黏性使用者群。

馮雷：

我覺得現在這個行業大機率沒有人真正能預測未來，大家只是押注了不同的方向，這個時代和移動網際網路時代很不一樣。

移動網際網路是贏家通吃的時代，最終贏家就那麼幾家，很多沒有網路效應的產品，最後都會被擠壓，但今天這個時代，網路效應會弱很多，行業會進入一個百花齊放的階段。

今天真正要拼的，已經逐漸變成誰能給使用者提供更大價值，隨著模型能力越來越強，AGI從Coding領域擴散到白領工作，再到未來的生物醫藥、奈米機器人、太空領域，空間會變得非常大。

所以每家創業公司只要全力往前衝，一定能找到自己的位置。

我有一個比較反共識的觀點：如果你做的事情未來完全無法被模型公司覆蓋，可能反而不值得做，因為那說明它享受不到模型進步帶來的紅利。

莊明浩：

從投資和戰略視角看，當下這個時間點，對早期投資人尤其是看AI應用、AI Agent的投資人而言，是一個痛苦又興奮的階段。

興奮在於百花齊放，各種業務都在出現，痛苦在於，用原來移動網際網路產品邏輯已經很難評判這輪AI Agent爆發。

過去我們投資一家公司，會看這筆錢能支撐它做到哪個階段，做到什麼里程碑之後再融下一輪錢，但現在的問題是，很多公司一開始做的業務，和最後爆掉的業務可能沒有直接關係。

所以今天真的要評判一個Agent產品，非常難，連最強的模型公司，也未必知道下一個版本會給大家帶來什麼功能。

因此大家只能回到所謂第一性原理、使用者需求，以及對創始人的判斷。

從工具到託付，Agent產品怎麼建立信任？

量子位：

我們回到產品體驗上，現在使用Agent的人群大致可以分為兩類：

一類本身懂程式碼，對Agent接受程度高，也更會駕馭Agent；另一類是普通使用者，本身沒有很深的技術背景，但也在體驗Agent產品。

這時就會出現一個問題：當Agent獲得許可權後，它可能做很多使用者預料之外的事情。

到了今天，Agent產品要如何設計，才能讓使用者和產品之間建立更深信任，同時給使用者更多安全感？

莊明浩：

從我的觀察看，2026年這一波AI，在很多板塊上都勢不可擋，很多能力已經越過可用線。用水位比喻，可能已經到了很多人脖子的這個水位。

如果越來越多成熟產品開始開放更高許可權，且沒有出現太大問題，這個浪就會繼續往前推進。浪已經來了，大家就滾滾向前吧。

張昊陽：

我比較相信未來一個事情是Agent會進入到一個自主執行、自主交付、自主驗收、自主審計的過程。

其實我們自己做產品時，也會思考：哪些許可權可以跳過稽核，哪些邊界絕對不能省，必須由人確認。我自己最後抽象出來的未來人也好、AI也好一定會分成三種不同的角色：Planner、Builder 和Reviewer。

Agent現在幾乎可以承擔軟體工程裡大部分Builder的工作，也能做一部分Planner和Reviewer，比如寫PRD、做web testing，甚至完成部分審計。

但是人類的Spark是沒有辦法暫時被AI取代的，最後的Responsibility也仍然要由人承擔，所以說未來模型會逐漸侵蝕Planner前半段部分和reviewer後半段部分，所有Agent設計要瞄準這個方向。

最終我覺得一定會走到OPC階段：一個人操縱數百個Agent大軍，這些Agent之間大部分協作不需要反覆Permission，只在極少數關鍵許可權環節需要人類參與，大部分時間，Agent都會自主交付。

馮雷：

今天Agent的核心是Coding。

大家說大模型是未來的水電煤，其實Coding也是未來的水電煤，它會滲透到生活的方方面面。

真正困難的地方，是讓使用者願意把自己的一切交給模型，當使用者願意把電腦許可權交給模型時，模型能夠發揮的價值最大。

但人天然不願意輸入Context，也天然有門檻，你讓他確認時，他就會猶豫，就會思考這件事，所以從終局來看，真正的難題是怎麼讓每一個普通人願意把自己的一切交給模型。

我們的判斷是，只有當使用者和Agent之間形成一種relationship，形成類似Her或者Jarvis那樣的人格化信任，使用者才會願意把更多東西交給它。

AI時代，產品經理、設計師和創業者還要堅守什麼？

量子位：

前段時間黃仁勳在CMU接受榮譽博士時說了一句話，傳播度很高：未來AI不會取代你，取代你的是會用AI的人。

現在程式設計師已經很深度地使用Agent，尤其是Coding Agent。

在這種情況下，產品經理、設計師這樣的角色，應該在哪些地方借勢而為，又有哪些東西需要堅守？

馮雷：

當生產力逐漸不再是問題之後，我們真的需要思考：什麼是人。

我認為真正區分人與工具的東西，可能並不在生產力上，生產力這件事，本質上會把很多人能幹的活都奪走，過去從藍領工作到白領工作，很多都是人類進化中的一段彎路。

拋開這些東西之後，人真正剩下的是什麼？

AI是無限生產力工具，是生產力機器，未來我們不需要總想著“我要做什麼工作”，更應該想的是，我到底有什麼意志、有什麼東西一定想做出來。

AI之後，我們能想到的很多東西基本都能做出來，工作職責本身可能會越來越不重要，更關鍵的是自己真正想要什麼。

張昊陽：

我們公司現在有一個很殘酷的標準：產品經理如果不能交付接近80%的前端工作，基本就是不合格。

以前產品經理講UI/UX、講使用者洞察；現在這些還不夠，你還得能把大部分前端交付做出來，再讓設計老師review，最後交給後端。

我有一個判斷：大廠未來會慢慢縮減，甚至部分解體，社會上會出現越來越多OPC公司，越來越原子化，未來真正值得培養的人是通才，產品、設計、交付、Coding都懂一些，才能向AI提出好問題，也有能力review結果。

而且我認為，現在剛入行的年輕人未必PK得過Agent，反而是35歲以上、心態年輕、願意擁抱AI的人，會重新變得有價值，因為他們積累了技術審美、產品品位和判斷力。

22歲、25歲的年輕人怎麼辦呢？要麼投身創業，要麼學著做OPC，未來一個企業不再需要養那麼多內部中臺，而是會把很多能力包給一堆OPC，這個OPC可能是一個人，也可能是一個小公司。

很簡單的道理，一個人和一個Agent互動可能放大一百倍產能；十個人和Agent互動可能只能放大幾倍產能。

人多不再一定是加分項，反而可能變成負資產，年輕人要學會在未來生產環節裡，成為一種外部化的生產要素。

莊明浩：

所有關於AI的討論，最後都會走向一個很現實的問題：人到底該怎麼面對這種變化？

過去幾個月，AI 能力提升太快，很多人的焦慮被放大了，今天大家討論Coding，還在關心Coding Agent會生成多少程式碼、程式設計師會受到什麼影響、未來會不會出現新的工作需求。

但更早被影響的，其實是翻譯。

語言模型本身就天然擅長處理語言，過去會議字幕需要速記員，同聲傳譯也是門檻很高、價格很貴的專業能力。現在，這些工作已經被AI大幅改寫。

所以問題不只發生在Coding領域，任何高度依賴資訊處理、語言理解和知識生產的工作，都會被重新評估，而最難的是，這個階段沒人能準確預測未來。

無論是企業家、科學家，還是學者，大家都只能基於有限樣本做判斷，所以對個人和組織來說，最重要的不是給未來一個確定答案，而是先承認：不確定性本身，已經成為這個階段最大的現實。

大廠下場後，創業公司還有什麼機會？

量子位：

最後一個問題，也很適合作為圓桌結尾。

在技術動盪、產品動盪的時代，很多人都想創業。但大廠也在做很多Agent產品，模型公司也在下場。Agent能力趨同時，大廠和創業公司爭搶的地盤看起來越來越接近。

這種情況下，創業公司還能關注哪些機會？還有哪些微小但值得探索的方向？

馮雷：

AI這件事和過去很多內容產品的市場邏輯不太一樣，它沒有那麼強的通殺能力，機會一定會分佈在很多地方。

首先，創業者一定要找到自己和別人的不同點。

AI本質上是一個放大器，只有你有不同的地方，它才能放大你，如果你只是一個螺絲釘，大學四年上的課和別人一樣，沒有實習經歷，沒有愛好，其實很難做出獨特產品。

你要有自己的Bet，敢下自己的Bet，圍繞這個Bet，一定能找到需要你的人，今天不用怕小，也不用怕競爭，人類有一千個行業、一千個領域，大家不用每天只盯著大廠。

我看一些大廠釋出會時，前半場會覺得它很強，什麼都做；看到後半場又會發現，很多事情做了很多遍，但案例未必有想象力，也未必容易分發。

今天分發非常重要，創業公司應該找到自己的愛好，找到自己的獨特地方，再找到和自己匹配的那幾個獨特的人。

張昊陽：

我想到一句糙理不糙的話：撐死膽大的，餓死膽小的。

現在就是這樣，我並不認為現在大廠還有多大優勢，所謂資金體量、研發人力，很多時候都只是理論值。

大廠裡的內耗、賽馬，以前很常見，賽馬不一定是壞事，但放到今天這個時代，它未必還有過去那種競爭力。

大廠也不一定真想得清楚。很多時候，真正做產品的團隊也就十幾個人到幾十個人，整個組織看起來聲勢很大，但真正投入到單個產品上的資源，未必比創業公司想象中多多少。

我現在也越來越認可一個判斷：需求是無窮無盡的，每一輪工業革命，都會帶來新的理論、新的排列組合，也會誕生新的需求。

一百年來的技術變遷沒有讓人變得更閒，反而讓人變得更忙，過去大家幻想技術進步之後人類就躺平不用幹活，但現實完全相反。

所以接下來也是一樣。日光之下並無新事，但會不斷出現更多新的小排列組合，只要你能抓住其中一個持續works的迴圈，又有無限交付的產能，你的優勢其實會比大廠更高。

未來可能還會有新的創業公司成長為新的大廠，但這個大廠的定義會變：幾十人到幾百人的團隊，撐起千億市值，也完全有可能。

莊明浩：

在Agent戰場上，當一件事情沒有標準答案時，但凡有人多踏出一步，哪怕事後證明那一步有些浪費，他得到的關注、反饋和Buff，也會遠超那一步本身。

過去兩三年，我們已經見過很多這樣的案例。

大家都不知道怎麼辦，所以誰多邁一步，哪怕那個創新有一定偶然性，他在過程中積累的東西，可能遠遠大於那一步本身。

所以今天對小的初創公司來說，反而是很好的年代，但凡多做了一點東西，它得到的傳播、關注、投融資、使用者理解、同行欽佩，加在一起，可能會遠比那一步踏出來的東西大得多。

所以大家不用一直想大廠會怎麼樣、豆包會怎麼樣。更重要的是，在不確定性裡找到自己的位置，然後先往前邁一步。

量子位：

謝謝三位，今天這場圓桌聊下來，Agent賽道確實處在一個劇烈變化的階段。

它殘酷，也充滿不確定性；但正因為有這樣的不確定性，才給創業者、產品人和Builder留下了巨大的想象空間，未來依然浩瀚，也依然值得繼續去闖。

再次感謝三位嘉賓，也謝謝現場和線上的觀眾。

AIGC產業峰會

夢瑤

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