Agent元年小厂快跑反超指南

2025年被业内视为“Agent元年”，AI正从简单的助手转变为具备目标理解、路径规划和执行能力的数字员工。在科技巨头主导的AI竞赛中，小厂如何突围？飞猪推出的AI旅行管家“问一问”就是一个范例，它能根据用户需求提供个性化的旅行方案，甚至细致到航班时间。尽管存在一些不足，但其可靠性和可用性显著提升，备受市场关注。文章指出，AI产品的“先发红利”效应更强，谁能率先推出可落地、用户能感受到价值的AI Agent产品，谁就有机会建立长期竞争优势。小厂的机会在于找到合适的场景，理清任务链路，快速落地测试，而非盲目追求模型参数和训练集。像Kimi、Notion AI等成功案例表明，聚焦用户痛点、打磨良好体验、依靠口碑拓展市场是关键。

过去三年，大模型从生成走向理解，从多模态走向执行，使 AI 首次具备了处理复杂任务链的能力。到了 2024 年，Agent 概念迅速兴起，成为 AI 应用落地的新焦点。因此，进入 2025 年，越来越多业内人士认为——这就是 Agent 元年。

如今的 AI 不再仅仅是“能聊天写稿”的助手，而是真正拥有目标理解、路径规划和执行交付能力的数字员工，能够接受任务、完成工作、反馈结果，甚至还能协作。那些过去需要人反复比较价格、操作整合的数据密集型流程，现在 AI 也能高效完成。

在由科技巨头主导的 AI 竞赛中，微软、谷歌、OpenAI 掌握着底层模型的核心技术，国内的百度、阿里、腾讯也在大力投入，表面上看，小厂似乎没有参与的机会。但实际上，随着基础模型日益成熟，真正发生变化的是：许多小厂开始认真思考一个问题——是不是可以下场做产品了？

举例来说。今年 4 月，飞猪推出了 AI 产品“问一问”，这款产品本质上是一个“AI 旅行管家”，但与以往只能回答“云南好玩吗”的机器人不同，它更像一个专业的旅行团队。当你提出需求时，它背后立即有一组 AI 角色协同工作，有人负责规划路线，有人查找机票，有人预订酒店，有人控制预算，分工明确，共同为你制定出一套完整的旅行方案，而且不是用固定的模板套用，而是根据你的描述灵活组合。

例如，当你告诉它“暑假想去昆明玩七天”，它能识别你当前所在位置，并迅速启动一系列流程，为你提供包含航班、酒店、景点在内的七天行程计划，总价 3831 元。重点是，它推荐的不仅仅是“昆明有哪些景点”这样的浅层次信息，而是按时间顺序帮你安排每天要去哪里玩、住哪里、怎么走，甚至连航班的起飞时间都考虑在内了。

这个产品从概念上看并没有什么特别之处，但在基础模型性能和通用 Agent 竞争激烈的背景下，却意外地获得了关注。刚上线时，“问一问”的邀请码一码难求。实际测试显示，虽然存在一些不足，比如预算估算不够精确、多人方案中的酒店安排不够智能等，但总体而言，这是一款可靠性与可用性显著提升的旅行 AI 产品，是当前市场上极少数从概念层面有所突破的产品之一。

据飞猪当时的介绍，这得益于其真实供给数据的支持：接入实时航班和酒店库存，结合真实出行记录和多年定制游经验。用他们的话说，“不是数据越多越好，而是数据对不对、准不准”。

数据是一方面，功能的实用性和用户体验是另一方面。实际上，我们了解到“问一问”仍在不断改进和完善中。5月26日，飞猪表示最新版本的“问一问”增强了特价机酒查询能力，新增了匹配权益的“会员助手”角色，手绘地图和 SUG 功能也已启用。整体体验下来，流畅度有明显提升。

从模型角度来看，这是全球范围内不到十家大厂才有资格参与的竞争；从技术层面看，有积淀有人才的企业百花齐放；即使仅看旅游业，更大、更有资金实力、更多用户的竞争者也不少。所以，当“弟弟辈”的飞猪推出“问一问”后，关于如何打造 AI agent 的大小厂讨论变得有趣起来。

谁先实现闭环，谁就是默认选项

2025 年被称为“Agent 元年”，并非空穴来风。

从文本生成到多模态，从问答助手到可行动的智能体，AI 的发展轨迹已经到达了一个新的临界点。这一年，最关键的变化是 AI 已经开始“动手”了：过去只能让它写写文案、查查资料，现在可以订酒店、找航班、规划日程、跑数据，甚至在企业内部推动自动化流程管理。AI 从“助手”转变为“员工”的转变，使其具备了真正的商业落地潜力。

2025 年也是 AI 产品从“功能型工具”升级为“任务型执行者”的重要时间节点。谁能在这个窗口期内率先推出一款可落地、用户能感受到价值的 AI Agent 产品，谁就有机会建立长期竞争优势。

为什么这么说？其实所有软件产品都有“先发红利”，但 AI 产品的红利放大效应更强。因为 AI 的使用会持续反馈——你用得越多，数据越准，语料越多，模型效果越好，体验也越顺。这种体验上的“滚雪球”效应一旦启动，后来者就难以追赶。

特别是 Agent 类产品，不仅要调整模型、连接接口，还需要优化调度逻辑、运行任务链路、构建行为反馈闭环。这不是靠复制代码能赶上的，而是通过长期在真实场景中打磨出来的。

我们正处于一个非常微妙的临界状态：技术已经基本成熟，但市场认知还未固定。这意味着，每一个新产品都在用户“记不清谁是谁”的阶段竞争，只要体验足够好、节奏够快，就有机会占据“默认选项”的位置。

未来一年，谁能占据用户认知，谁就可能成为 AI Agent 竞赛中的“平台型赢家”。

我们看到，今年春节过后，Manus 仅凭一段发布视频和少量供专业人士体验的内测邀请码，就足以确立“全球首款通用 Agent ”的地位。同样地，如果你现在问 DeepSeek “推荐一个国内旅行 AI 产品，只推荐一个”，它会提到飞猪的“问一问”。

这足以证明，在一个尚未成熟的市场领域，谁先迈出一步，谁就可能优先享有新领域的定义权。就像 Manus，飞猪“问一问”某种程度上已经抢占了用户对旅行类 AI 应该是什么样子的第一印象。这种印象随着产品使用量的增长会被进一步强化。

令人惊讶的是，这家公司做的不只是“我也要做 AI”，而是直接尝试切入“AI 帮你搞定一整套行程”，走在了市场的前列。这不仅体现了飞猪的勇气，也展示了其内部的执行力。在更大的公司还在调研、观望、评估时，它已经将第一个版本推向了用户。

这就像是你在百米赛跑中提前出发了半秒。而在 AI 这个迅速指数级发展的赛道上，这样的领先可能就是未来三年整个商业版图中的战略差异。

第一批实践者已登场

然而，提到 Agent，许多人会不由自主地将其与“高门槛”“技术壁垒”“大厂才能涉足”等印象联系起来。但实际情况并非如此。AI Agent 的落地门槛正在快速降低。

过去要打造一个“能执行任务”的 AI，可能需要组建一个几十人的研发团队，训练自己的模型，对接各种接口、控制外部系统。但现在，开源模型生态快速发展，像 OpenAI、Claude、DeepSeek 等提供了功能丰富的通用大模型，还有 LangChain、AutoGen、OpenDevin 等工具链，几乎可以用拼积木的方式搭建一个多智能体系统，此外还有 Zapier、Make.com 这些低代码自动化平台，可以帮助完成大量接口集成工作。

归根结底，现在想开发一个 Agent 产品，关键不在于你有没有上千张 GPU 卡，而在于你能否找到合适的场景，理清任务链路，做好调度逻辑，然后快速落地测试。

这就是小厂的机会所在。

看看近几年跑出来的 AI 产品，有多少是由大厂推出的？Kimi 是创业团队，Notion AI 是一个十几人的团队开发的插件，Draw Things 是一位独立开发者的作品，甚至像 Rewind、Quivr、Mistral 这样的模型级创业公司，初期规模也不过十几人。

它们为什么能脱颖而出？主要原因有以下几点：

首先，它们都有一个明确的、真实的用户痛点，而不是为了使用 AI 而使用 AI。

其次，它们都没有过分强调 AI 的强大，而是将 AI 隐藏在幕后，解决前台的问题，让用户感觉这个产品确实对他们有所帮助。

再次，它们没有在模型参数和训练集上过度竞争，而是利用现有的成熟能力，做出了打磨到位的良好体验。

最后，它们依靠产品赢得用户，依靠口碑拓展市场，而不是依赖 PPT 和融资讲故事。

再看 Manus 和飞猪的“问一问”，其实也是遵循同样的逻辑。Manus 背后的公司 Monica 是一家典型的连续创业型小厂，他们对自己的定位——在大厂生态内分一杯“他们不愿亲自做但放弃又可惜”的市场——足够清晰，对外界的质疑并不纠结，对可用性非常敏感，这才有了以用户为中心的 Agent 产品大火。

飞猪虽然不是创业公司，挂着“阿里系”的标签，但在旅游行业中并非头号玩家，反而因其轻装上阵、决策灵活、敢于尝试，尤其是在单点投入上力度巨大，所以在其他旅游公司早已宣布打造旅游大模型时，飞猪能够更快做出判断、更快推进具体产品的落地。

此外，垂直领域的公司相较于大型平台更具优势，因为它们的场景更加聚焦，或者在特定领域足够专业。例如，飞猪在旅游业的优势在于机酒实时库存数据、不同目的地的经典玩法，以及多年来积累的真实用户反馈，在 Agent 的训练和优化中具有不可替代的价值。

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