中美 Agent 创业者闭门：一线创业者的教训、抉择与机会

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通用Agent的灵魂拷问

随着大模型公司纷纷推出Agent产品，"Agent是否会被大模型淹没"再次成为萦绕在创业者心头最大的疑问。一个具有代表性的对照案例，便是 Coding Agent 赛道中的 Cursor 与 Claude Code。

• Claude Code代表了“大模型上探”的产品路径：把“规划—执行—复盘”内生到模型，强化长程规划与连续Tool Use的能力，尽可能以一次对话承载更多自治工作。依托模型厂商的数据闭环与算力优势，强调“模型即Agent”的一体化体验。

• Cursor代表了“Agent下沉到环境”的路径：通过IDE这一真实执行环境，提供高质量的上下文供给、工具与权限治理、成本与合规控制，强调把智能稳定落在生产一线。

短期内，两种路线会并行发展，但长期来看，真正的护城河在于几个核心能力：深度的环境理解与操作能力、持续的学习记忆闭环、针对特定场景的模型优化，以及多Agent间的协作标准。

创业者要提前关注模型哪些能力的提升？

面对大模型公司可能的降维打击，Agent创业者需要提前布局/关注那些可能改变游戏规则的技术拐点。我们认为，大模型在如下四个领域的能力进展尤其值得创业者关注：

• 长期规划与连续行动能力提升：以Claude Code为代表的一方Agent产品（大模型公司推出的Agent产品），能够积累许多真实场景下的高质量人机协作数据，而一旦下一代的大模型训练从这些数据中学会长任务策略，可能就意味着“模型即Agent”时代的到来，也意味着那些以复杂工作流编排为核心竞争力的Agent产品可能会遭遇降维打击。

• 多模态深度融合：如果图像、语音、自然语言深度整合到同一个模型中，AI能真正像人一样同时"看、听、说"时，交互方式将发生根本性变化。特别是在老人、儿童和跨语言场景中，这种突破意味着技术普惠的真正实现，创造出巨大机会。谁能率先在这些细分场景做出差异化产品，就能建立先发优势。

• 界面自动生成：随着模型意图理解和视觉生成能力的提升，未来可能不再有标准化的界面设计。甚至可以想象，AI可以根据用户当下的任务、心情甚至时间，实时生成最适合的界面布局。这将彻底改变人们对软件产品的认知，也是重新定义软件产品的机会。创业者可以围绕动态界面的设计理念和实现方案建立新的产品品类。

• 更成熟的Context Engineering与记忆机制：围绕企业知识、规则与偏好，构建可持续沉淀与演进的上下文体系。企业级的上下文管理将成为新的竞争高地，这是大模型公司难以直接切入的专业化领域。

未来会是一个还是多个模型？

在实践中，创业者们越来越清晰地感受到：不同模型在能力侧重、风格取向与行为倾向上存在系统性差异，且这些差异并非简单的“强弱”维度，而是“偏好-能力”的多轴分布。

嘉宾们分享的经验：

• 不同大模型的能力侧重不同。ChatGPT在战略思考与架构抽象上，更凝练、结构清晰、思考更深；Gemini覆盖面广但偏铺陈、信息密度一般，更适合承接架构做详细设计；Claude规划能力最强，通用Agent的自主规划基本都用它做，它的代码能力也最强。

• 做成Agent后，各模型的“行动冲动”也有所不同：有的模型遇到模糊意图时会立刻尝试执行，容易越权或忽视成本约束；有的则倾向先追问、再确认。

基于此，比起追求一个“无所不包、可瞬时切换人格”的超级模型，现阶段更务实的做法是多模型分工与编排。利用这些大模型间的差异，把它们纳入产品的不同流程，让Agent在真实场景中更高效、可控且成本更低。

从人与Agent的交互到多Agent协作，核心挑战都指向了同一个方向：AI的学习能力。Agent需要在与用户的交互过程中不断学习用户的偏好、工作习惯、决策模式，更要掌握业务流程中那些没有明文规定的隐性规则。

这种学习远不是简单的参数微调，而是对特定场景下上下文的深度理解和长期记忆。就好像一个优秀秘书的价值在于比老板更懂老板的需求——知道什么时候该打断会议，什么邮件需要优先处理，哪些"紧急"任务其实可以缓一缓。Agent要达到这个水平，必须建立起基于场景的记忆和学习机制。

然而，当我们深入探讨这种学习机制的具体实现时，会发现Agent的学习困难不仅仅是技术实现问题，要真正解决Agent的学习能力问题，我们需要回到最基础的认知科学层面，重新审视记忆的本质结构。

记忆的底层瓶颈

从认知科学角度看，人脑的记忆分为三种类型：Semantic Memory（概念记忆，存放“是什么”的知识与概念关系）、Episodic Memory（情景/场景记忆，按时间线记录“在什么情境下、经历了哪些步骤、做过哪些尝试、得到了什么反馈”的具体经历），以及 Procedural Memory（程序记忆，类似“肌肉记忆”，用于稳定复现已掌握的技能动作，需要从情景记忆中反复提炼才能形成）。

当前AI系统在Semantic Memory方面已经做得不错，但在Episodic Memory方面几乎是空白。这也解释了为什么AI在编程领域表现突出、但在多数行业落地困难：代码本身记录了完整的"如何做"的过程，包括版本控制、失败案例、调试过程等，为AI提供了丰富的Episodic Memory。而在其他领域，这种过程性数据极度稀缺，web语料说的是"什么“，是结果。企业很少公开分享失败经验，即便分享也往往经过美化。销售如何失败？项目为何延期？决策如何出错？这些宝贵的学习素材很难在公开语料中找到。没有持续学习与情景记忆，Agent很难快速适应复杂上下文，仅靠抽象规则难以维持稳定表现。

Procedural Memory类似人的肌肉记忆。一个网球运动员在球打过来的时候，他的动作不是经过思考的，是他在长期训练过程中提炼的。所以他能够重复低成本、可靠地复制。AI如何将知识沉淀下来、如何把经验真正变成程序记忆，目前还很遥远。

情景记忆的探索方向

很遗憾，大模型在记忆和学习方面一直进展缓慢。情景记忆是提升学习能力很好的切入点，可能需要几个方向的探索。

首先是过程数据的主动收集。传统AI系统往往只关注最终结果，但情景记忆的核心在于记录完整的决策链条。这意味着Agent在执行任务时，需要详细记录每一步的决策逻辑、遇到的障碍、尝试的解决方案，以及用户的实时反馈。比如Cursor记录的用户行为（对Agent的建议是接受、修改还是拒绝等具体场景）对它的产品持续优化就很有价值。

其次是人机协作轨迹的深度学习。最有价值的学习往往来自高质量的人机协作案例。当用户纠正Agent的错误、调整执行策略或提供关键补充信息时，这些互动轨迹蕴含着丰富的隐性知识。Agent需要从这些协作模式中提取可复用的决策框架，而不是简单地记住表面的操作步骤。

第三个方向是场景化学习机制的建立。不同情境下的最优策略往往截然不同，Agent需要具备根据当前场景快速调用相关经验的能力。这要求系统能够识别场景的关键特征，并建立场景与策略之间的动态映射关系。

最后是可持续的上下文演进能力。记忆不应该是静态的存储，而应该是一个随着使用而不断优化的动态系统。Agent需要能够识别哪些经验在新情境下仍然适用，哪些需要调整，哪些已经过时需要淘汰。