原标题：智能体生死局：80%创业者都死在这一关！

最近后台有人留言希望我聊聊现在的智能体（Agent），我想起有朋友似乎也分享过一个百度的智能体给我体验，说是熬了大半年做出的"行业通用分析Agent"……

说实话，我用的时候，还得额外再去比对相关的数据和结论，生怕有错。

我抱着测评的心态连续用了2天，结果发现：这AI分析师既会画饼，也会喂屎。

80%的创业者，都倒在了验证需求真假这道鬼门关上，这句话的适用性还在增强。

很多人一腔热血，拿着酷炫的大模型技术，做出了让人眼前一亮的Demo，用户试用时也纷纷夸“有意思”、“挺酷”。结果呢？一旦收费或者深入应用，用户跑得比谁都快。为啥？因为做的往往是“伪智能”——要么是把简单问题复杂化，硬套个智能体外壳；要么是沉迷于解决“未来可能存在的需求”，却忽略了用户今天实实在在的痛点。免费数据漂亮得像朵花，一谈钱就蔫儿了，这需求是真是假，一目了然。

创业者常常低估了企业级应用的“硬骨头”：把智能体塞进客户那盘根错节的老旧系统（像CRM、ERP），难度堪比心脏搭桥手术，成本和时间远超预期。就算接进去了，智能体吭哧吭哧“吐”出个报告或建议，往往还得靠人最后把关修改，这“最后一公里”要是跑不通、跑得慢、跑得贵，价值立马大打折扣。

你跟企业客户说“提升效率”、“辅助决策”，精明的老板们只关心一件事：“能省几个人？省多少钱？误差降多少？拿数字说话！”价值算不清，生意就做不成。

那活下来的20%靠什么？

腾讯云最近在号称“全球最难NL2SQL考试”的BIRD-Bench上拿了个硬核成绩——全球第三、国内第一，给我们做了个绝佳示范。

这个考试有多变态？它把选手直接扔进金融、医疗等37个真实行业的“数据泥潭”——33GB混杂着各种残缺、矛盾的“脏数据”，上万道刁钻考题，要求智能体不仅能听懂人话（比如“找出未通过质检的订单”），还要在混乱的数据库里又快又准地把答案“捞”出来。

腾讯的智能体据说考了75.74分，其关键就在于它死死抓住了“真痛点”和“可量化价值”这根救命稻草，并且像打井一样，深深扎进了具体行业的场景里。它不做“万能助手”的梦，而是专注成为垂直领域的“专家”，在客户真实的业务流里，解决一个个看得见、摸得着、算得出回报的问题。

所以，我觉得现在去做智能体创业，别光看技术有多炫，关键得看它是不是在真场景里解决了真问题，创造了真价值。那些飘在天上的“通用幻想”，终归要在垂直深井里落地生根。

活下来的，不是最聪明的，而是最懂客户、最务实、最能算清账的。

智能体这碗饭，吃得香的，永远是那些把“价值”二字刻在骨头里的家伙。

技术可行性≠市场需求

据我找了一些也做过智能体的人来了解，他们普遍掉进了一个大坑：“技术自嗨，需求迷路”。

他出发的原点是“我能做什么”，而不是“用户此刻最痛、最需要花钱解决的是什么？”技术本身的先进性和可能性让他深深着迷，成了一种自我感动。他可能硬生生把一个用简单规则、清晰按钮或现成工具就能轻松高效搞定的问题（比如点个外卖、查个数据），非要套上“智能体”的华丽外衣。

结果用户发现这个所谓的“智能助手”，操作起来可能更麻烦、更复杂，回答的问题也可能似是而非，远不如直接打开某个成熟的APP点几下方便快捷。用户感觉不到真正的“智能”带来的便利和价值提升，自然不愿意买单。

根据我的了解，大多数创业者，尤其是对AI技术一知半解的小微创业者来说，常常被“未来人人都有智能体”这种宏大而遥远的故事吸引，把宝押在解决“想象中的、几年后可能存在的需求”上，却忽视了用户今天实实在在的、火烧眉毛的痛点。

为了教育市场、培育这个“未来需求”，他可以孤注一掷，烧掉海量的钱，但残酷的现实是，公司的现金流往往支撑不到“黎明”到来，就在黎明前的黑暗中倒下了。

“虚假繁荣，验证失灵”是另一个天坑，也是这类创业者普遍会精准地踩入的陷阱，那个让他和投资人热血沸腾的Demo/POC，如果说难听点，其实只是技术能力的表演罢了，它证明了“我们能做出来”，但它完全无法回答最关键的问题：“用户真的需要它吗？”“用户愿意为它持续付钱吗？”这些信息都完全未知。

更可怕的是那些早期试用者的“浅层反馈”，例如“挺酷”、“有意思”这种评价，让创业者很容易就被这种表面的兴趣和礼貌性的赞赏所迷惑，误以为这就是真实的市场需求，是用户发出的购买信号。

当创业者依赖“免费”模式来吸引用户时，数据报表会呈现出一种诱人的“繁荣假象”。

注册用户数、日活跃用户数（DAU）这些指标可能很漂亮，图表一路飘红，团队欢欣鼓舞，而一旦你尝试收费，或者把核心功能锁住要求付费解锁，残酷的真相就暴露无遗：绝大多数用户会立刻转身离开，消失得无影无踪。

这些漂亮的免费数据，恰恰掩盖了“伪需求”的本质——用户只是来占便宜的，并非真正认可你产品的核心价值。

同时，创业者常常忽略了追踪最核心的“关键行为”，用户注册了、打开了APP，这都不算数。真正重要的是用户是否真的用你的智能体完成了他们想做的核心任务（比如用智能体写报告是否真的写出了能用的初稿，而不是需要大改）？用户是否因为这个智能体，实实在在节省了可观的时间或金钱成本？用户是否喜欢到愿意主动推荐给朋友或同事？用户是否愿意为更高级、更强大的功能掏腰包？

如果这些体现产品真正价值的“关键动作”没有发生或数据惨淡，那么再高的活跃度也是虚假繁荣，是沙滩上的城堡，经不起市场的风浪。

严重低估最后一公里

我见过太多怀揣颠覆性技术梦想的创业者，却在现实的礁石上撞得粉碎了。现在火热的智能体创业大潮中，除伪需求外，另一对致命的“隐形杀手”同样在这个赛道上反复出现。

一个智能体交流群里的人吐槽说，历经千辛万苦，终于验证了一个看似真实的需求，他的智能体原型也跑通了，技术Demo赢得满堂彩，但结果真正愿意买单的寥寥无几。

他满脑子想的是自己精巧的智能体模型和算法，但企业客户的后台，往往是盘根错节、历经多年甚至数十年搭建起来的IT“丛林”：老旧的ERP系统像生锈的管道，复杂的CRM数据库如同迷宫，各个部门私藏的知识库像散落的孤岛，还有各种自研的、定制的、半死不活的内部系统……

之前他想的是：“不就是接几个API吗？，接入就可以了。”但事实是，要让他那“未来感十足”的智能体真正嵌入企业现有的工作流，并流畅地获取所需数据、触发正确动作，这无异于一场浩大的“心脏搭桥手术”。

数据格式不兼容？系统接口老旧没文档？权限申请流程漫长？安全合规审查严苛？部门之间踢皮球？

这些意想不到的“坑”一个接一个冒出来，实施周期从预期的三个月拖到一年，成本像雪球一样越滚越大。他这才惊觉，自己严重低估了企业IT环境的复杂性和内部推行变革的巨大阻力。

客户那边负责对接的IT经理，可能已经从最初的热情支持，变成了眉头紧锁、满腹怨言，很多项目，光是在这“打通经脉”的阶段，就已经耗尽了资金和客户的耐心，无声无息地胎死腹中。

假如他的智能体最后可能千辛万苦接入了系统，开始“吐”出结果——比如一份市场分析报告、一个潜在客户名单、或是一份故障诊断建议——但也往往会遭遇更揪心的“最后一公里”困境。

这个困境在于：智能体的输出，极少能直接变成客户可用的“最终成品”。

那份报告，可能逻辑框架不错，但关键数据需要人工核对修正；那份客户名单，需要销售老手凭经验判断哪些是“真金”；那份故障建议，最终拍板执行前还得经验丰富的工程师点头。

这关键的“最后一棒”——人工审核、修改、决策——的效率、成本和可靠性，才真正决定了智能体给客户带来的净价值！

如果客户发现，用了智能体后，虽然报告初稿生成快了，但后续人工修改纠错花的时间比原来自己从头写还多；或者智能体推荐的客户线索质量参差不齐，销售还得花大量时间筛选，那这个智能体就非但不是帮手，反而成了累赘。

很多人满腔热血开发出“智能大脑”，却倒在了如何让它的“思考成果”顺畅地融入并优化客户现有“手脚”这个看似简单、实则致命的“最后一公里”上。

让创业者头疼的是，当他们试图向精明的企业买家证明智能体的价值时，常常陷入“价值模糊”的窘况。

模糊的形容词、宏大的愿景，在真金白银的企业采购决策面前苍白无力，创业者如果无法用可量化、可验证的具体指标来锚定智能体创造的真实商业价值，那么无论技术多炫酷，也很难打动那些看惯了各种“科技噱头”的企业买家。价值无法被清晰丈量，就无法被有效定价和销售。

而压垮骆驼的最后一根稻草，往往源于创业者心中那个挥之不去的“通用幻想”，尤其是那些技术出身的创始人，最容易被打造一个“无所不能”的通用智能助手的宏伟蓝图所吸引。

他们梦想着做出一个能理解一切、处理一切任务的“超级大脑”，通吃所有行业和场景。

于是，产品功能越加越多，试图满足所有人的所有需求，结果却成了一个什么都懂一点、但什么都不精的“万金油”。

但真正能在企业里落地生根、创造显著价值并让客户愿意持续付费的智能体，几乎无一例外，都是那些深深扎根在极其垂直、具体甚至狭窄的业务场景“深井”里的“专家”。

比如一个专门为特定行业（比如跨境医疗设备贸易）打造的、深谙该领域复杂法规和报关流程的合规审核智能体；一个只处理某一类高频、标准化工单（比如某品牌家电的安装预约改期）的自动处理智能体；一个只擅长生成特定类型报告（比如满足某金融监管机构固定模板要求的反洗钱报告）的生成智能体。

这些“垂直深井”里的专家，价值清晰可见，效果立竿见影。为什么？因为它们解决了某个具体人群在某个具体环节上火烧眉毛的痛点。而要做成这样的“专家”，创业者必须拥有或深度融入该垂直领域的行业Know-How——理解独特的业务流程、晦涩的专业术语、不成文的潜规则以及最核心的痛点在哪里。

一个不懂法律术语和判例逻辑的智能体去审合同，会闹笑话；一个不熟悉工厂车间设备运行数据和维修历史的智能体去做故障诊断，可能给出荒谬的建议。缺乏这种深度的行业知识，做出来的智能体只能是隔靴搔痒，无法真正理解业务语境，更谈不上无缝嵌入核心工作流，为客户创造不可替代的价值。

如何成为幸存的20%？

理智一点看，“智能体创业”在今年，还是属于雷区，多数人都已触雷倒下。

你要做的，不是闭眼狂奔祈祷好运，而是手持探雷器，一寸寸地扫描，找到一条极其狭窄却真实存在的安全通道。

这条通道的基石，我叫它做“极致聚焦”。

其实无论哪个行当，创业生存的第一铁律是：死死咬住“真痛点”和“可量化价值”不放。

去哪里找？去找那些此刻正被某个具体问题折磨得夜不能寐、愿意为解决方案提前掏钱或者白纸黑字签意向书的“铁杆用户”！他们的痛点，因为深到出血，所以真实无比；他们掏出的真金白银或签下的名字，是市场投下的最硬核信任票，比一万句“挺酷”都值钱。

我建议你在思考做智能体之前，狠狠地解剖你的想法：如果剥掉“智能体”这个华丽标签，用户的核心需求还在不在？是否依然强烈到让他们坐立不安？你的解决方案，相比用户现在用的土办法、笨工具或者竞争对手的产品，有没有带来十倍级的效率提升、成本削减或体验飞跃？这个提升，能不能用清晰的数字（比如每周省下8小时，错误率从5%降到0.5%，转化率提升20%）像钉钉子一样砸在客户面前？

从创业第一天起，就必须像守护生命线一样，定义并死磕几个“关键价值指标”——用户是不是真的用你的Agent完成了核心任务（任务完成率）？完成速度是不是肉眼可见地变快了（平均处理时间下降%）？是不是大幅减少了人工擦屁股的次数（人工干预率）？最终替客户省了多少钱或赚了多少钱（客户成本节约额/新增收入）？

这些硬邦邦的数据改善，是你活下去的唯一粮票。

有了聚焦的方向，接下来就是彻底革新你验证价值的方法，一定要忘掉那些只能感动自己和投资人的华丽Demo，它们就像橱窗里的精美蛋糕，看得见却吃不着，无法验证是否有人真的愿意花钱买来吃。

生存之道在于构建“价值闭环”，最狠、最有效的一招，就是尽早推出一个“收费的MVP”。别怕简陋！它只需要有一个功能，像锥子一样锋利，能狠狠扎进你锁定的那个最核心痛点。哪怕是打五折、三折的Beta版，也要收费！这是撕开“伪需求”画皮、检验用户真实支付意愿的终极试金石。

没人愿意为半成品付钱？那很可能说明痛点不够痛，或者你的解决方案价值不够硬。在落地上，要像高超的外科医生一样精准。别妄想一口吃成胖子，用Agent去替代客户整个复杂流程。

相反，要像植入一颗微小的智能芯片，找到客户现有工作流中那个重复性高、让人抓狂、又相对独立的环节（比如每天要手动处理上百封格式混乱的咨询邮件，或者从几十份PDF里人工提取关键数据）。

用Agent在这个“点”上实现突破，让它先成为一个客户离不开的“超级小工具”，证明你实实在在的价值。

你不能只盯着Agent的“输出”就沾沾自喜，一份Agent生成的报告躺在系统里，不等于价值实现了。

追踪这个闭环，你才知道Agent是帮了大忙，还是添了新乱。

当你通过聚焦和验证，在一个点上站稳了脚跟，接下来要做的不是膨胀去征服星辰大海，而是像打井一样，在这个狭窄的领域垂直向下，深挖一万米，成为一口“场景深井”里的绝对专家。

智能体创业最大的生存误区，就是沉迷于打造“万能钥匙”的通用幻想。

要知道，最有生命力、最能卖出好价钱的智能体，都是扎根在极其垂直、具体、甚至“冷门”的业务场景深井里的“专精特新”选手。

为什么这样的智能体可以活得很好？因为它们钻得够深，解决的痛点够具体、够高频、够要命！要挖这样的深井，光有技术远远不够。你和你的团队必须成为，或者必须深度绑定该垂直领域的“活字典”——彻底吃透行业的业务流程、黑话术语、心照不宣的潜规则，以及最核心的痛点究竟卡在哪里。

一个不懂医疗行业合规雷区的Agent去做病历分析，分分钟踩红线；一个不熟悉化工厂设备运行参数的Agent去做安全预警，可能漏掉真正的危险信号。当你在这个狭窄的深井里积累了独有的行业数据、打磨出最优的工作流、完成了深度的模型微调、并像了解自己手掌纹路一样了解客户的业务时，你就构筑了一道竞争对手难以逾越的“场景护城河”。通用大模型再厉害，也复制不了你这口井里独一无二的“知识淤泥”和业务理解。

最后，贯穿整个生存之战的核心脉络，是“极致的务实”——对技术边界和成本算盘的清醒认知。

你必须彻底抛弃“纯AI自动化”的浪漫幻想，在可预见的未来，“混合智能”才是王道和常态。聪明的做法是明确分工：让Agent发挥它的强项——处理模糊语言、理解非结构化信息、在大量数据中寻找关联；同时，毫不避讳地结合规则引擎处理确定性逻辑，并引入人工审核来确保关键结果的准确性、合规性和最终决策的质量。

智能体创造出来，其目标不是追求100%的机器替代，而是优化整个流程的整体ROI（投资回报率）——在效率、成本和可靠性之间找到最佳平衡点。

对于之前让你栽跟头的“集成复杂性”，这次要主动出击、坦诚透明。

在项目规划和客户沟通伊始，就把系统对接、数据清洗、流程改造这些“脏活累活”的预期时间、成本和潜在挑战，清清楚楚地摆在桌面上。提供专业的实施服务包，或者极其清晰、分步骤的集成指南，管理好客户的期望值，别让惊喜变惊吓。

另外，成本意识必须刻进骨子里，大模型API调用是按token（文本单位）收费的，每一次交互都在烧钱！必须像老会计一样精算每一次Agent响应的成本，持续优化提示词（prompt）的效率，减少无效的“废话”，积极探索在特定场景下用更轻量、更便宜的本地化小模型方案，确保你的单位经济模型（UnitEconomics）是健康、可持续的——即服务一个客户所获得的收入，必须远大于获取和服务这个客户的成本，否则，规模越大，死得越快。