Agent正成为继大模型之后明确的技术路线。预计2025年将成为AI Agent商业化应用的元年。企业竞争焦点已从通用能力转向场景深耕与生态整合。

全球Agent产业的融资与市场估值

国际市场对AI Agent初创公司的投资热度持续高涨。

• n8n融资事件： 德国AI Agent初创公司n8n近期成功完成一轮融资，筹集了1.8亿美元。此轮融资由风险投资公司Accel领投，英伟达投资部门NVentures亦参与其中。

• 市场估值： 这轮融资使n8n的估值达到了25亿美元。

开源框架与技术生态的竞争

开源框架对于降低AI Agent的开发门槛至关重要。

主流开源Agent框架

构建AI Agent的基础工具包括强大的LLM API、向量数据库和所需的工具API。开发者通常使用专业框架来构建和定制Agent。

• Agent框架列表： 热门标签中列出的Agent框架和工具包括：LangChain、LlamaIndex、RAGFlow、Coze、Dify、Fastgpt、Bisheng、Qanything、MaxKB。

• RAGFlow v0.20.X： 该版本全面解析了双向MCP和Agentic智能体等功能。

记忆模块的开源与商业解决方案

记忆机制是Agent成功的关键。开源框架如Mem0，专为AI Agent设计，支持多种记忆类型（工作、事实、情景、语义），并提供LLM提取、过滤和衰减机制，可使用托管服务或自建部署。在商业侧，亚马逊云科技提供Agent构建托管服务Bedrock AgentCore的记忆模块。

市场格局的竞争焦点：用户体验与独立解决率

当前的AI产品护城河主要由“模型+算力、数据、用户体验”构成。新锐产品如Manus、Perplexity和Cursor通过沉淀用户数据，在用户体验方面构建了优势。

Manus的生态位与数据飞轮

Manus在交互和用户体验上有重大突破。它抢占了企业自动化中枢生态位，通过沉淀用户场景数据形成“数据飞轮”：“越多人用→越懂需求→体验越精准”。

• 任务执行特性： Manus的核心优势在于自动化执行复杂任务，支持多领域任务融合处理和迭代式成果优化。它可以在后台自主运行（委托-交付模式），支持中途干预调整策略。

• 学习进化： Manus通过用户反馈持续优化工作模式。

独立解决率的提升

Agent的商业价值体现之一是提升在复杂场景中的独立解决率。例如，DeepSeek在零售电商、金融保险等复杂场景中的独立解决率得到提升，从而减少了人工干预的需求。

AI Agent时代的成本与未来

AI Agent的应用成本目前相对较高，降低推理成本是当前产业界的核心攻关方向。DeepSeek通过其低成本部署能力，推动了AI的普惠化。

企业可以通过使用开源框架或商业平台（如53AI Studio、53AI KM），结合大模型咨询和定制开发，实现Agent在垂直场景的落地。Agent的竞争已从模型的通用能力转向在垂直场景中的极致性价比，以及如何在实际工作流中提供可验证的、持续优化的价值。