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作者丨李 娜
編輯丨馬曉寧
2026 年的 WAIC 真是太熱鬧了，人潮擁擠，在地鐵站排著隊進入 WAIC 場館的時候， 我看見地鐵站廣告牌上的百度智能體“百度搭子”的廣告，這場關于智能體沒有硝煙的戰爭，從入口處就拉開了帷幕。(雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)雷峰網)
WAIC 主場館世博中心附近地鐵站“百度搭子”的大屏廣告
進入 WAIC 大會的場館后，可以看到大廠的展臺上鋪滿了各種命名的智能體，H4 館的初創團隊扎堆在垂直 Agent 場景里，H3 館的具身智能機器人也被稱為物理世界里的 Agent，可以說，Agent 幾乎是無處不在。2026年，大模型明顯從 C 位退了下來，聚光燈打在了 Agent 上。
一個數據可以佐證我的感受：在 WAIC 2026 大會期間，IDC 發布的行業首份《DAA 研究報告》顯示全球活躍 Agent 數量預計從 2025年 的 2860萬個增長到 2026 年的 7940萬個，短短一年時間，接近三倍的 Agent 增長量。
生產門檻降低后，Agent 產品的供給自然先于需求爆發；但是另一邊確是用戶增長緩慢、付費意愿薄弱、商業模型脆弱的事實。
為什么會這樣? 一位從業者告訴筆者,“現在的 AI 其實更像制造業:它不像互聯網那樣用戶越多、成本就會被攤的越來越薄。AI 每被調用一次,就要實打實燒一次算力,任務越復雜，企業的成本就越高。”
零一萬物創始人接受媒體采訪
零一萬物創始人李開復在 WAIC 的演講里給了幾乎相同的判斷。他說過去兩年行業都在比誰的模型更強，而現在真正的命題已經變成誰的應用能落地、能創造實際價值；通用大模型這條賽道，是"頭部吃肉、中部喝湯、尾部沒有收益"，沒有巨頭背景的公司，不必再擠那條同質化的老路。
當做出一個 Agent 已經越來越容易，真正稀缺的就不再是產能，而是誰能掌握用戶入口、訂單和交付。
01
進入 WAIC 的大廠展區，很容易產生一種錯覺：每家公司都在做相似的事。
李開復在臺上講了一個觀察，“不少企業已經購買了大模型、服務器和開發工具，卻沒有產生實際業務價值。他認為，企業真正缺少的是三層能力：理解企業組織與業務關系的本體圖譜，能夠調用內部數據的數據激活能力，以及承接員工需求的統一入口。”
其中最難爭奪的，是最后一層。
對百度來說,這更像一場守土之戰。移動時代它沒能做出自己的超級 App,手里最值錢的資產始終是搜索，而搜索恰恰是 Agent 最容易搶走的東西，所以百度這次押注的是通用 Agent 入口，把百度搭子作為通用智能體推到展臺中央，它希望用戶不再分別打開搜索、文檔和數據分析工具，而是從同一個入口提出需求，再由 Agent 向后調用不同能力。它爭奪的是最前端的用戶意圖：當用戶不知道該使用哪個工具時，先把問題交給百度。
百度 WAIC 2026 展臺展出“百度搭子” 智能體產品
騰訊的展臺幾乎被人流淹沒。 大模型之戰騰訊已經落后不少，所以它把 Agent 盡可能密地鋪進自有的為微信、文檔、辦公生態，這次幾乎擺出了全場最多的 Agent 產品。 WAIC 密集展示了 WorkBuddy、CodeBuddy 和 Marvis。WorkBuddy進入辦公流程，CodeBuddy負責代碼生產，Marvis進一步嘗試控制電腦，并允許用戶從手機端遠程調度任務。混元 Hy3 又被接入這些產品。騰訊更現實的路線，是讓用戶的任務最終仍在騰訊生態中被拆解、流轉和完成。
騰訊 WAIC 2026 展臺人潮涌動
阿里的底牌是云，它做 Agent 的思路也天然是更強調讓用戶在云上自己造工具。阿里的展臺橫跨開發、應用生成和企業寫作三個維度。Qoder面向專業開發者，秒悟降低應用開發門檻；本屆大會發布的秒悟團隊版又補上統一賬號、權限、額度和團隊資產管理。阿里云同時推出智能體原生云，開始把多 Agent 的開發、編排和運行也納入自己的云平臺。
階躍星辰是這里面的新面孔，沒有存量業務的掣肘，它選擇把 Agent 直接做到手機和操作系統里，在 WAIC 展示 STEPX Neo、Step AOS 和個人智能體 Amoo，現場演示跨應用完成差旅規劃和本地生活任務。它爭奪的不只是某個功能，而是用戶未來使用手機的入口。
為什么這么急？因為大家心照不宣地把 Agent 當成了下一個平臺入口，像十年前的云一樣，誰占住了這一層，誰就拿到下個十年的入場券。可現在的問題是，沒人知道最終贏的形態到底是單個爆款 Agent、是多 Agent 編排、還是一個 Agent OS，于是最穩妥的做法就是每種都押一點。大廠因此普遍選擇多線布局。展臺上密集的產品矩陣，不只是能力展示，也是一種路線對沖：當終局尚未確定，先確保自己不會被排除在任何一層之外。
02
大廠的陰影底下，小廠其實更擁擠。與大廠爭奪下一代入口不同，H4 館里的小公司面對的是一個更現實的問題：誰愿意為 Agent 付錢?
H4 館是本屆 Agent 初創團隊最密集的區域之一——它從 1200 個報名項目里只選出 158 家集中亮相,近九成被擋在門外。走完一圈，幾乎每一種職業、興趣和工作環節，都有人嘗試做成 Agent 產品：法律、科研、招聘、公文寫作、編校、營銷、視頻創作，甚至還有靈蝦這樣的命理類智能體……
WAIC H4 展館
清程極智技術專家李浩瑞告訴筆者，法律是目前相對容易形成收入的 AI 場景之一，因此展會上做法律產品的團隊格外密集。星云衡律創始人楊家康也觀察到，資本對通用 Agent 已經趨于謹慎，更愿意關注擁有明確客戶和付費場景的垂直產品。
一位參展商的判斷更直接：“隨著頭部產品逐漸普及，小公司自己制定規則、建立獨立生態的窗口正在縮短。模型訓練、通用入口和操作系統都不是多數創業公司的戰場，它們只能進入更具體的工作流程，或者為 Agent 產業提供某項不可替代的底層能力。”
科研類垂直類 Agent 產品 Codar 展位
這種壓力之下，WAIC 上的小公司大致走出了三條路。一類直接面向具體行業和崗位。蜜度科技的模力通和校對通，分別處理公文寫作與編校審核；飛馳星辰的 Codar 面向科研工作；MulanAI、Oiiii 和萬興科技等產品則圍繞視頻、營銷和內容創作搭建工作流。
法律垂直類 Agent 產品星云衡律展位
第二類試圖降低 Agent 和應用的開發門檻，例如 AutoAgents.AI、AgentMa 等平臺，強調通過自然語言生成應用或組裝智能體。最終應用能否跑出來尚未確定，先出售開發工具，某種程度上也是一門更穩妥的“賣鏟子”生意。
還有一類主要充當 Agent 的基礎設施，這是可能最有長期價值的賽道，例如 SoMark 和 PPIO 這樣的產品，主要提供文檔解析、沙箱、托管和運行環境。
Chance AI 展位
小公司并非只能把通用模型包裝成行業助手。繞開大廠最擁擠的對話入口，在某個具體場景中更早獲得用戶意圖，也可能形成新的產品位置。
03
Agent 產品已經鋪滿展臺，但真正愿意持續付錢的用戶，并沒有以同樣的速度出現。
一位垂直行業 Agent 產品的創始人告訴筆者，“目前商業化路徑選擇優先聚焦 B 端客戶，C 端產品僅用于品牌展示，當前會員定價為 99 元/月，其中 80% 的收入用于覆蓋 Token 與文檔服務成本，幾乎賺不到錢。”這意味著，即便有付費用戶，產品本身也只是在替模型廠商打工——用戶付的錢，大部分流向了算力和接口。
這解釋了為什么展館里大量公司最終都把目光轉向企業。但 B 端也不是一條輕松的路。每進入一家企業，廠商往往都要重新處理數據、接入內部系統、適配權限和工作流程。訂單看起來增加了，交付成本也隨之增加。如果每個客戶都需要重新做一套方案，Agent賣的就不是標準產品，而是一項披著軟件外衣的定制服務。
李開復在現場把把當前 AI 企業的盈利困境概括為三類：模型廠商如果進不了頭部，收入很難覆蓋訓練與推理成本；To C 公司承擔高昂的獲客成本；To B公司則容易陷入項目制。三種困境在 WAIC 上都能找到對應的產品。
在筆者詢問的多家廠商中，多數愿意詳細展示產品能夠完成什么任務，卻很少正面回答三個數字：穩定付費客戶有多少，同一項任務是否被反復使用，以及扣除模型調用、人工審核和交付服務后，完成一次任務究竟能留下多少利潤。這些數字比展臺上的演示更能判斷一款 Agent 產品是否成立。
產品同質化進一步放大了這個問題。不少垂類 Agent 雖然掛著法律、招聘、科研、營銷等不同名稱，底層卻高度相似：調用通用大模型，接入向量數據庫和 RAG 知識庫，再用 Prompt 或預設工作流拆解任務，最后套上一層行業界面。一位今年參會的廠商直言，“這些層出不窮的 Agent 產品就是在重復造輪子。” 這不意味著垂直 Agent 沒有價值，而是“垂直”本身已經不能構成壁壘。
零一萬物展位圖
需求側也并非完全冷清。零一萬物在 WAIC 展示了老板 AI、銷冠 AI 和投資官 AI，瞄準的是企業里最舍得掏錢的決策場景，對標美國的 Palantir。據李開復說，公司內部用下來訂單額漲了 5 倍，目標 2027 年上市、做國內第一家盈利的 AI 2.0 公司，明年有望實現盈利。企業決策場景可能比通用C端助手更早形成收入。但訂單增長是否能夠擺脫項目制、轉化為可復制產品，仍是其盈利能否成立的關鍵。
而錢其實也不缺,只是不在展臺的免費體驗區里。據大會披露,WAIC CONNECT 平臺累計沉淀了超過 200 億元的 AI 采購需求,光世博會場就設了百億級的專屬采購池。
因此，當前 Agent 市場并不是完全沒有需求，而是需求高度集中。企業愿意為能夠縮短決策鏈路、進入核心業務流程并產生明確結果的產品付錢；大量只提供通用生成能力或一次性演示的產品，則很難獲得持續訂單。產能已經形成，訂單開始出現，但能否穩定交付、控制錯誤并證明結果可靠，仍然是下一道門檻
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解決入口，只是Agent產業的第一步。
本次參展的企業中，專注于 Agent 產品驗收和質檢這一側的公司并不多。幾乎所有人都在演示 Agent 能做多少事，很少有人講怎么確認它做對了。
而模型能獨立完成的任務正越變越長（METR 的測量顯示，這個時長大約每 7 個月翻一倍）。任務越長、步驟越多，人檢查結果的成本反而越高。一項 2026 年對 12 家企業的訪談研究說得更直接：其中四家已經做出更強的 Agent，卻因為沒有可靠的驗證機制，遲遲不敢接進正式生產。研究者把這道坎叫作"能力與部署之間的驗證缺口"。
在 WAIC 上，專門補這道缺口的公司并不多。布蘭矩陣把 Agent 的行動安全做成了一份可提交監管的量化報告，它關注模型調用了什么工具、訪問了什么數據、執行了什么操作，用"盲盒 + 黑盒"的攻擊測出越權調用和數據泄露的概率，最后給出 ASR 攻擊率這樣的分數。方寸躍遷則發布了一份前沿安全治理評估白皮書，把網絡安全、失控風險、模型欺騙和智能體行為風險拉進同一套紅隊測試流程。
不過要留意，它們補的主要是安全合規這一角；而"任務到底做得對不對"這類功能性驗收，展臺上依然少見。海外則把這一層鋪得更早更寬：微軟把 Agent 365 定義成治理企業 Agent 的"控制平面"，OpenAI Frontier 把身份和權限邊界列成部署地基。國內的質檢線才剛露出一角，大部分競爭，仍然擠在"搶入口、做垂類"的前兩層。
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創業公司最多的 H4 展館觀眾留下的便利貼
走完WAIC 2026，Agent 產業所處的階段已經變得清楚：制造一個 Agent 正在變得越來越容易，穩定交付一項工作仍然很難。下一輪競爭大致會沿著三個方向展開。
第一，通用任務入口會進一步向擁有模型、流量和產品生態的大廠集中。
擁有模型能力、用戶流量和生態閉環的大廠，會逐漸壟斷通用 Agent 的入口。誰掌握了用戶進入Agent世界的第一道門，誰就掌握了定價權和數據流。缺少模型、流量和生態的小公司，很難在這一層正面競爭。
第二，小公司必須掌握真實行業流程和交付標準。
垂直場景很可能是小廠唯一的出路。掌握一套行業認可的交付標準，比做出十個泛泛的“行業 Agent”更有價值。
一位參展商告訴筆者，當前 Agent 落地的瓶頸不完全是模型能力不足。企業內部數據口徑不統一，用戶自己也很難完整說清需求。模型能夠處理大量顯性工作，但剩下的部分往往是行業中的例外情況、經驗判斷和驗收規則。真正的產品壁壘，就藏在這些“最后 20% ”里。
第三，測試、監測、權限、審計和沙箱將形成獨立的基礎設施層。
當 Agent 數量從千萬級漲到億級，企業最需要的將不再是更多 Agent ，而是“能管住 Agent 的工具”。Agent 數量越多，企業越需要知道哪些Agent正在運行、調用了什么數據、做出了什么修改，以及出現錯誤后如何追責和恢復。
Agent 的門檻正在迅速下降，做出一個產品會越來越容易，證明它值得存在卻會越來越難。下一輪競爭不會再看誰先搭出一個Agent，而要看誰能把它變成一套穩定、可控、有人付錢的生產系統。
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