在当前智能体行业中，一种现象正反复上演：

智能体创业公司凭借创新单一应用迅速获得市场关注，但短短数月后，拥有基座模型（以下简称“基模”）的大厂通过基模能力升级，有意或无意间便覆盖了这类曾被视为“明星产品”的功能。一时间，面对大厂的技术压制，原本风头正劲的智能体创业公司陷入茫然与困境。

没人能精准界定基模的能力边界——它们如同大航海时代的探索者，所到之处皆可纳入“领地”。

在这样的行业背景下，智能体创业公司该如何找到生存缝隙、实现持续发展，并最终构建起属于自己的护城河？

针对这一核心问题，本文根据澜舟科技四年多的创业实战经验，提炼出智能体创业公司发展的“四大法宝”，并结合澜舟科技实践案例进行说明解读，希望能为同在赛道上的创业者提供一些参考与启发。

这“四大法宝”，对应着澜舟科技创业历程中的四个关键阶段。每个阶段的实践沉淀，都转化为一个核心破局思路，因此也可将其理解为创业进阶的四个层级。

但从当前视角回望，这四个层级并非孤立存在，而是构成了一个相互赋能的循环链条——各环节之间能形成“能力增强回路”。若能推动这一链条持续迭代，便能帮助智能体创业公司逐步构筑起难以被复制的核心竞争力，真正建立起属于自己的护城河。

相较于基模大厂追求“大而全”的通用能力，智能体创业公司的核心优势恰恰在于“小而精”的产品落地实力。我们无需覆盖所有领域，而是聚焦特定行业、锁定特定人群的核心痛点，打造深度贴合细分场景需求的产品。这种精准性，正是大厂既不愿投入也难以做好的领域，最终能形成独特的差异化壁垒。

对创业起步阶段而言，这个法宝尤为关键。此时最忌讳贪多求广、盲目扩张，而应坚持“务小、务深”的策略：选准一个细分赛道扎根，把场景挖透、把产品做精，才能在大厂的“通用化包围”中打开生存缺口。

澜舟科技与众邦银行合作的企微智能助手项目，聚焦金融领域私域营销，专注解决如何在海量企微客群聊天信息中，精准快速提炼关键信息、及时响应客户需求的痛点，

在这个项目中，我们系统性地解决了三大关键问题：

• Who（定位关键角色）：在多轮对话中精准识别话题发起人与主要影响人。

• What（解析核心信息）：深度挖掘用户意图、情绪倾向和关键业务信息。

• How（制定适配话术）：基于金融合规要求，生成个性化响应话术。

  
  

基于澜舟科技的技术方案，实际运营成效显著。众邦银行公布的数据显示： 与人工沟通相比，AI智能营销助手在深刻洞察用户需求、高效解析复杂营销问题方面表现优异，推动运营效率平均提升近30%、响应速度提升20%、人力成本优化25%。

细分场景的深度打磨，正是创业公司从“可被替代的工具”走向“不可或缺的伙伴”的关键一步。当你的产品深度融入客户的业务流程，成为其运营效率的核心组成部分时，便构起了第一道护城河——这不是单纯的技术壁垒，而是“深度理解+精准解决”形成的场景化壁垒。

基模公司掌握的是通用数据和基础模型能力，但企业的核心价值往往藏在私有数据（如客户档案、销售记录、生产日志、供应链数据等）中。

智能体创业公司的第二大法宝，是对企业数据的理解-治理-应用的全流程能力，通过技术手段激活这些沉睡数据，完成企业AI转型的最后一公里。

这个法宝，对应创业公司的关键发展阶段——当团队已通过前期努力搭建起基础业务能力后，需要通过与企业开展深度共建来深化行业认知、建立垂直领域品牌影响力。

在此阶段，关键的技术核心在于通过强化学习（RL）、检索增强生成（RAG）、自然语言转 SQL（NL2SQL）、GraphRAG等技术与企业数据深度结合，解决实际业务问题。

对于企业而言，这种“数据+智能”的解决方案远比单纯的基座模型API更有价值，主要体现在以下方面：

• 数据治理：智能体创业公司会帮助企业梳理数据结构、清洗冗余数据，解决数据孤岛问题。很多企业缺乏专业的数据工程师，基模公司的 API 对他们而言只是无法使用的工具，而智能体创业公司能提供从数据整理到应用落地的全链路服务；

• 安全保障：智能体创业公司能保证数据安全。企业私有数据无需上传至基模公司的云端，而是在本地或专属服务器上处理，规避了数据泄露风险，这也是注重数据安全的金融、政务等行业选择智能体创业公司进行合作的原因。

• 业务逻辑：通过知识图谱和本体，可以更好地体现企业的业务逻辑，强化基座大模型的推理和决策能力。

在服务某头部券商的 AI 投研项目时，澜舟科技紧扣 “需求深度对齐、快速 POC 验证、技术场景打磨、全流程交付、长效运维” 五大阶段，以共建式创新的方式让智能体技术和投研业务深度融合，把企业各类数据的优势充分发挥出来，最终实现企业投研全链路的智能化升级。

在项目实施过程中，我们先梳理企业数据类型，分成结构化、非结构化、半结构化以及金融行业知识图谱这几类。然后借助澜舟智库产品的 RAG、GraphRAG、NL2SQL 等技术，实现检索增强。

针对该头部券商在投研业务中的核心难题，在深度对齐需求后，我们集中发力三个关键点：找数难、分析浅、整合慢。接着通过 POC 验证 “智能数据中枢”“纪要助手”“策略生成 Agent” 的技术适配性。进入实际场景后，结合客户的实际使用反馈，利用澜舟科技的“三智（澜舟智库、澜舟智会、澜舟智搭）”产品不断优化，确保方案更贴合投研业务实际。

在实际业务中，实现了研报搜索效率提升20 倍、业务流程耗时缩减 99%、知识利用率升 70%，综合效率提升 30% 以上的效果，推动了客户投研全链路智能化。

共建式创新的真正价值，在于将智能体创业公司的技术能力与企业的行业知识深入融合，形成“1+1>2”的倍增效应。这种深度合作不仅带来业务收入，更重要的是积累了宝贵的行业认知和数据洞察，这是大厂无法通过技术优势简单复制的“行业理解壁垒”。

在前述“聚焦细分场景”与“深度共建”两大法宝的实践基础上，创业公司已完成技术打磨与用户典型场景的深度洞察，可是我们千万不要止步，下一关键步骤便是将这些实践成果抽象、沉淀为标准化产品。

打造标准化产品的核心价值在于：

• 提升POC（概念验证）的转化效率与订单交付能力，降低重复开发成本；

• 为规模化销售铺路——未来既能通过软件平台直接触达客户，也可借助一体机厂商、算力合作伙伴的渠道进行搭载销售；

• 有效弥补小团队在销售与商务能力上的短板，帮助公司突破获客边界，触达更多潜在客户，最终实现营收的规模化增长。

在新质生产力背景下，知识已成为核心生产要素。尽管许多企业坐拥丰富的经验和方法论，但是陷于传统知识库“搜索不精准、应用不高效、生产速度慢”的困境，不仅导致企业知识资产浪费，更阻碍了生产力的持续提升。

在实践中，企业围绕知识库的应用场景可能涉及投研搜索问答、金融知识问答、监管合规政策解读、运维知识智能问答、多格式文档理解与处理、内容搜索与跨文档知识问答、法律法规问答、政策咨询等。

针对这些企业典型场景，澜舟科技综合了大语言模型、多模态大模型、RAG检索增强等技术，打造了澜舟智库，并在实际应用中与客户一起打磨，不断迭代，持续提升用户体验。

该产品提供的主要核心功能包括：

• 智能AI搜索

• 知识库问答

• AI辅助写作

• 复杂表格理解问答

• 图表复杂文档生成

• 企业全源知识深度整合

• 共享私有知识权限隔离

• 互联网知识维度扩展

• DeepSeek深度接入场景切换等

从项目制到标准化产品的转型，是智能体创业公司实现规模化突破的关键转折点。这不仅是商业模式的升级，更是能力体系的进化——将个性化解决方案中蕴含的行业洞察提炼为可复用的产品逻辑，从而实现对垂直行业的系统性赋能，构建起“产品化壁垒”。

当创业公司通过前述三大法宝，逐步构建起核心能力、形成解决方案、积累客户关系，甚至推出一款初具市场认可度的产品后，仍需面对多重现实挑战：现有产品尚未达到最优水准，既要应对基模大厂的降维碾压、同行创业公司的激烈竞争，还要直面大型企业内部AI团队的潜在威胁——他们同样具备开发同类产品的技术能力。

面对这样的竞争格局，创业公司的破局关键唯有比拼迭代速度。而支撑这一核心优势，需要三大核心支柱：

• 优秀的企业文化：塑造敢于直面挑战、追求极致的团队氛围，让“精益求精”成为内在共识；

• 顶尖的团队实力：凝聚能力过硬、协作紧密的员工，打造既能吃苦攻坚、又能互帮互助的战斗型团队；

• 高效的技术机制：建立支持快速迭代的技术体系，确保能快速响应需求、高效具备开发新产品的能力。

这三大支柱共同作用，最终将转化为更强的可复制创新能力，形成创业公司持续进取、难以被超越的核心护城河。

智能体作为打通技术能力与业务需求的核心载体，其价值落地需以系统性强化核心技术能力为根基。围绕无代码搭建平台、任务规划、自主执行、长效记忆、检索增强生成（RAG）、强化学习等关键技术模块深耕，而非单一技术的零散升级。

然而当面临日新月异的基模升级与企业业务的经常性调整，智能体如何做到快速适配？

智能体的核心是对当前环境（数据与工具）以及用户意图的深刻理解，并在此基础上具备完成特定任务的能力。在这一过程中，数据与工具的质量和规模决定了智能体的能力边界，而智能体大脑对领域知识的掌握与对工作模式的适配，则决定了其完成任务的效果与质量。

澜舟智搭正是围绕这些关键要素，系统性地推进智能体核心能力的建设与演进。

我们构建了完善的数据能力，以保障智能体的知识深度与信息广度：

• 开放接入：支持结构化与非结构化数据的多源接入，覆盖企业内部数据与外部数据源。

• 数据治理：提供清洗、标准化、增强、去噪等处理能力，确保数据的高质量。

• 智能检索：结合语义检索与知识增强，显著提升数据的可用性与上下文理解能力。

  
  

工具是智能体落地执行的关键环节。我们面向企业的实际需求，构建并沉淀了多类高价值工具：

• 定制化工具库：针对业务场景提供专用工具，满足企业核心流程的自动化需求。

• 开放协议接入：全面支持 MCP 协议与 OpenAPI 接入，使企业现有工具与系统能够快速接入智能体生态。

  
  

在「大脑」层面，我们提供了强大的模型与能力框架：

• LLM开放接入：支持不同类型与规模的 LLM 接入，兼容企业自有大模型或第三方模型。

• 场景化增强训练：针对确定的业务场景，提供定制化微调与知识增强，提升智能体的专业性与可靠性。

• 自学习能力框架：智能体可在不同业务环境中持续学习与优化，形成长期适配能力。

  
  

为满足不同应用需求，我们设计了两类工作模式，并提供相应的最佳实践：

• Workflow 模式：适合流程化、链式的任务场景，帮助企业快速构建标准化工作流。

• Agent 模式：适合交互性、探索性更强的任务场景，支持更灵活的任务执行与决策。

• 开箱即用模版：围绕常见业务场景，预置了丰富的应用模版，助力企业快速落地。

  
  

在智能体构建与优化过程中，我们还提供了全方位的工程化能力：

• Prompt 智能优化：结合自动化评估与调优，提升智能体对指令的理解与执行效果。

• 端到端调试能力：覆盖从数据、工具到大脑的全链路调试，显著降低企业的开发与部署成本。

• 支撑快速迭代的 “基模更换 + 自动适配” 能力，灵活应对市场变化。

技术平台的积累最终构成智能体创业公司最坚固的护城河。这不仅是功能的堆砌，更是工程化能力、架构设计和技术前瞻性的综合体现。当你的技术平台能够以“周”甚至“天”为单位快速响应基模升级和业务变化时，就构建起了令对手望尘莫及的“速度壁垒”。

面对基模公司持续升级基模能力所带来的竞争压力，智能体创业公司的护城河并非单一的技术壁垒，而是一套综合能力体系：聚焦垂直场景、深度绑定企业需求、完成完整的数据治理、最大化激活企业数据价值、持续提升产品力、精准适配一体机、智能硬件和算力，并能快速适配基模迭代与企业业务变化，实现快速迭代。

这套能力体系被定义为智能体全栈能力，其本质是“以用户为中心”的实践落地，核心可概括为四点：

• 专注：聚焦于垂直场景

• 数据：针对业务场景，获得、加工、使用数据的能力

• 深度：打磨产品至极致

• 速度：响应需求快速迭代

唯有做到这四点，智能体创业公司才能持续保持用户粘性，真正构建起难以被复制的护城河。

展望未来，随着大模型技术的持续进步与技术门槛的降低，基模公司的通用能力将逐渐成为行业基础设施。而智能体创业公司的核心价值，将聚焦于在垂直领域的深耕——成为连接基座模型与企业实际需求的关键桥梁。

依托“专注、数据、深度、速度”的核心特长，智能体公司可实现以最低成本、最快速度、最佳体验，为企业提供精准的产品与服务。这不仅是智能体企业核心竞争力的体现，更是在未来行业格局中占据关键位置的根本保障。

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