Agent的浪潮，远比想象中来得更快。
从年初OpenClaw凭借“小龙虾”出圈，到如今Coding Agent、个人Agent、Agent OS、OPC工具密集涌现，整个赛道已经完成了从概念验证到产品落地的关键跨越。当大厂以海量资源加速布局，模型公司亲自下场，留给创业公司的窗口期，似乎正在收窄。但事实上，真正的变局才刚刚开始。
当“一个人操纵数百个Agent大军”不再是一句口号，当“传统互联网逻辑”被宣告失效，一个核心问题浮出水面：在Agent这个没有标准答案的战场，谁先多迈出一步，谁就有可能获得远超这一步的关注与反馈。
日前，在一场聚焦AIGC产业的峰会上，三位来自Agent产品与创业一线的嘉宾——趣丸科技副总裁兼首席战略官庄明浩、ColaOS&MarsWave CEO冯雷、EvoMap创始人张昊阳，围绕“2026，Agent产品的不确定性与非共识机遇”展开了一场深度圆桌。他们从产品形态、迭代逻辑、用户信任、组织变化及创业机会多个维度，梳理了Agent狂飙之后，产品世界正在发生的底层变化。
编辑部 整理自 AIGC2026
现在，讨论AI产业，绕不开的最热关键词就是Agent。
从OpenClaw小龙虾出圈，到Coding Agent、个人Agent、Agent OS、OPC工具密集出现，Agent产品已经从早期概念展示，进入真实产品爆发期。
而在产业一线，更多犀利观点也正在实践中激烈碰撞——
“未来一个人可能操纵数百个Agent大军。”
“传统互联网的逻辑已经死掉了。”
“在Agent这个战场，当一件事没有标准答案时，谁先多迈一步，谁就可能拿到远超那一步本身的关注和反馈。”
……
在由AI快讯网主办的2026中国AIGC产业峰会圆桌论坛上，三位来自Agent产品与创业一线的嘉宾，围绕“2026，Agent产品的不确定性与非共识机遇”展开讨论。他们分别是：
- 趣丸科技副总裁兼首席战略官、《屠龙之术》主理人庄明浩。
- ColaOS&MarsWave CEO冯雷。
- EvoMap创始人张昊阳。
本次圆桌从Agent产品形态、迭代逻辑、用户信任、组织变化与创业机会等多个维度展开。
透过三位嘉宾的不同视角，我们或许可以更清晰地看到，Agent狂飙之后，产品世界正在发生怎样的底层变化，以及2026年真正值得下注的机会，可能会在哪里。
在不改变原意的基础上，本文对圆桌内容进行了编辑整理，希望能够给你带来更多的启发与思考。
中国AIGC产业峰会是由AI快讯网主办的行业峰会，近20位产业代表与会讨论。线下参会观众超千人，线上直播观众近400万，获得了主流媒体的广泛关注与报道。
- Agent产品这一年，真正发生了什么变化？
- 传统软件的产品迭代逻辑，在Agent时代还适用吗？
- 技术快速迭代之下，Agent产品该如何做决策？
- 从工具到托付，Agent产品怎么建立信任？
- AI时代，产品经理、设计师和创业者还要坚守什么？
- 大厂集体下场后，创业公司还有哪些机会？
以下为圆桌对话全文：
AI快讯网：
在圆桌正式开始之前，请三位嘉宾先做一个自我介绍。
庄明浩：
感谢AI快讯网邀请。
我来自趣丸科技，这是一家做社交应用和人工智能产品的公司。我们在AI时代也在尝试一些业务，比如AI音乐、AI语音、数字人、AI语音模型等。此外，我个人也是《屠龙之术》播客的主理人。
冯雷：
大家好，我叫冯雷，来自MarsWave，我们公司目前有两款产品。
去年那款叫ListenHub，是一款AI播客软件；今年的产品叫ColaOS，我们管它叫“人类首个有灵魂的Agent操作系统”。今天很高兴来这里跟大家分享一些关于Agent的认知。
张昊阳：
大家好，我是EvoMap创始人张昊阳。
我们公司主要做Agent群体自进化网络，现在平台上已经有22万个Agent和150多万资产；今年年初，我们的Evolver引擎登上OpenClaw的ClawHub榜首，并且持续了一周多。
今年4月份，Evolver也登上GitHub趋势榜榜首，并且同样持续了一周多。
AI快讯网：
今年Agent毫无疑问是非常热门的爆点，尤其从年初OpenClaw小龙虾火了之后，各种各样的Agent都冒了出来。
但Agent这个概念其实并非今年才出现，早在AI 2.0时代，2023年前后的斯坦福小镇、AutoGPT，已经把Agent概念带到了行业里，尤其是今年以来，Agent产品变化非常快。
在这样的变化中，三位对Agent产品有哪些观察？哪些认知发生了变化？
张昊阳：
说到Agent，我还挺有发言权的。
因为我之前在腾讯和平精英项目负责和平精英的AI斯坦福小镇，也做了全球首款斯坦福小镇游戏，叫《伊甸岛》。
在腾讯的时候，我在2023年做了Coding智能体，后来创业也围绕Agent展开，几年跟下来，我的感觉是——
Anthropic对于整个行业的推动非常大，2023年我们还在用Function Calling的方式去做各种Agent tools，到2024年有了MCP之后，很多Agent的工作就围绕MCP展开了，再到去年年底，Agent Skill成为一个大趋势。
我自己观察下来，Agent未来会走向更偏商用和OPC的场景。
因为现在小龙虾从年初爆火到现在开始有点退火，Hermes Agent也火过一阵，现在好像也没有什么动静了，我们观察到的现象是，C端用户在慢慢流失。
这里的C指的是完全没有编程基础，也不指望Agent为他做什么的用户。比如一个四五十岁的大爷大妈，让他用小龙虾、用Opus 4.7，可能只问今天天气怎么样，这就属于算力浪费。
而什么样的用户在增多？
我们认为是Pro C、Developer和B端用户在增多，尤其像我自己就是Token大户，一个月大概能消耗五六万美金的Token。
我们明显感受到，用户在逐渐往B端和D端方向走，我们也希望未来把重心往这个方向引。
冯雷：
我觉得Agent从去年到今年的质变点，大概出现在今年年初1、2月份，背后最核心的关键词，就是Coding。
Coding让Agent具备了更通用的问题解决能力。
比如之前OpenClaw之所以能火，就是因为它已经不只是调用现成工具，而是可以自己创建闹钟、写声音读取控件，把原本散落的工具和功能重新组织起来，变成一套可执行的任务流程。
现在大家讨论的Agent自我进化，本质上也是基于Coding能力：Agent可以根据任务需要，自己补工具、写脚本、改流程，让自己的能力边界不断往外扩。
所以到了今年，尤其在ToB和ToD领域，Coding Agent和通用Agent之间的边界已经越来越模糊，它们真正的价值，也不在于帮用户查天气、问信息，而在于生产东西，交付一个可用、有ROI的结果。
在C端，我们也看到了类似的机会。
现在OPC、一人公司和内容创作者正在逐渐变成同一类人，很多人可以借助AI快速Build出一个产品、一个工具，甚至一套服务，但很快又会发现，Build变容易了，分发反而变难了。
因为要把东西推出去，每个OPC都要做自媒体，要懂内容创作、营销表达和用户触达，这个时候，他们需要的Agent就不能只会Build，还要能帮他们做内容、做传播、做增长。
所以未来ToC市场里，OPC、一人公司、内容创作者这类用户会带来很大增量。
庄明浩：
过去9个月，行业对Agent的理解已经明显往前推进了一步。
只看产品端，通用Agent的形态其实已经开始收敛：左边是项目，中间是对话框，右边是类似Runtime浏览器的成果展示区。
先抛开底层技术、模型能力和工程实现不谈，单从UI和产品结构来看，通用Agent的产品范式已经相对稳定下来。
当然，Agent并非今年才出现早在2023年上半年，我们统计YC投资公司时，就发现Agent已经是非常高频的关键词，在两三百家公司里大概能排到前六、前七。
今年OpenClaw出现后，又用开源方式把这件事往前推了一步，过去几个月，很多Agent产品都在这个基础上继续演化。
所以如果只看产品端，Agent已经从概念探索，进入了一个产品形态相对清晰的新阶段。
AI快讯网：
刚才庄总提到，Agent产品形态大概已经开始固定，接下来想聊一聊，Agent产品的迭代逻辑，和上一代传统软件迭代逻辑有什么区别？到了Agent时代，产品迭代上会有什么新的变化？
庄明浩：
我会觉得，今天进入Agent年代之后，产品迭代节奏的加速程度远超很多人想象。
无论是大的模型厂商，还是初创公司，在Agent这个战场里的产品迭代节奏，都和我过去熟悉的移动互联网时代完全不同。
举一个现实例子。我们本身是一家移动互联网出身的公司，也在做AI音乐Agent，以及一些AI语音产品，刚开始做的时候，我们仍然会沿用原来的节奏：
先想一个场景，再想通过什么样的功能组合把它封住，然后研发、开发、测试、上线、运营，这个节奏听起来可能要跨越六到九个月，甚至更长周期。
但现在的问题是，你今天计划这么做，你的想法、框架和技术假设，很可能在第二个月就被全部推翻，模型能力飞速变化之后，你会发现很多之前设计的东西突然没有意义了。
所以对于组织来说，产品迭代节奏必须变得更加频繁，无论是成熟业务公司，还是初创公司，只要在做Agent相关产品，产品迭代节奏就必须匹配这个浪潮。
冯雷：
和去年相比，我们今年研发和交付速度都提升了接近10倍，这说明在Coding乃至软件工程领域，我们正在接近某种奇点。
这个阶段，再用过去互联网思维做产品，已经越来越难奏效。
今天看Agent产品，核心会走向通用式Agent，底层能力越来越强，Codex、Claude Code、Gemini等产品的Coding能力、工具能力和生产力都会持续提升，最终差异会逐渐缩小。
所以我们在想：既然Agent已经这么强，为什么不能让Agent反过来教用户用AI？像Cola这样的Agent，如果能理解用户、和用户共鸣，就可以引导用户使用更强大的工具。
AI发展很快，但人的带宽有限，大多数人其实跟不上，我们希望AI能反过来理解人、接住人。
未来很多AI产品都会提供情绪价值，让人也能参与进AGI的进程里，而不会因为节奏太快，觉得自己学不会、跟不上。
张昊阳：
我用两句话概括：一个是从专业到通用，另一个是从有形到无形，或者说从Somewhere到Everywhere。
第一从专业到通用比较好解释，去年我看了很多智能体，尤其是Block的Goose，还有OpenClaw背后的框架Pi-mono，都是非常不错的Coding Agent框架。
但它们没有真正破圈，一个重要原因就在于前面加了Coding几个字，它们本身是很好的智能体，但一旦写了Coding，大众就会误以为它只面向developer。
今年，OpenClaw重新带火了OPC的概念，中国也出现了很多OPC社区和个体，我认为未来developer的边界会被拓宽，很多原本没有Coding经验的人，也会通过Coding Agent参与Build。
此外，关于什么叫从Somewhere到Everywhere，我预测未来的趋势是，Agent核心还是那些东西，但上层的交互界面不再仅限于TUI、Web UI、GUI这种方式。
未来可能会出现原生的Agent电脑和Agent手机，Agent可能会成为一个新的OS，会是最上层的东西，而不是现在的操作系统。
所以它会又进入到一个Everywhere，甚至是无形的状态，因为你的系统会随时伴有一个无形的智能体。
准备好随时为你服务，这个时候人格化的特质就非常重要了，这取决于你的用户有多高的黏性，这是我对未来一个简单的判断。
AI快讯网：
刚才大家都提到一个问题：技术突破速度越来越快，而Agent产品和技术又是强绑定的。
一次底层技术更新，可能会让整个产品逻辑发生变化，在这样的时代里，做Agent产品决策或规划时，需要注意什么？
张昊阳：
从我们自己的产品决策上，我觉得还是要回归第一性原理。
而且我认为我们已经过了某一个起点，过了这个起点之后，我们不用太担心后面再来新的产品把我们取代掉。
现在范式已经在被定义，智能性也在持续增强，所以先发优势会比前两年更明显，现在每天的迭代速度可能是过去的十几倍、几十倍，以前你往前跑，别人可能还会赶超你，但现在不一定了。
技术迭代很快，不代表今天做的东西明天就废掉，智能性越往上走，Agent能做的事情反而会更多、更通用，之前大家老争Model和Harness之争，但我不站任何一边，因为这两者会长期共存。
就像一辆车需要引擎，但你不可能开着一个引擎去上班；一个人需要大脑，但也不可能只有一个大脑就理解世界。所以我觉得Agent的形态其实已经相对定型了，未来关键是怎么让它更好地Harness Model。
我认为接下来可能会百花齐放，每隔几个月都有新的Agent出来，但最终会沉淀下来，每个智能体吃下自己的高黏性用户群。
冯雷：
我觉得现在这个行业大概率没有人真正能预测未来，大家只是押注了不同的方向，这个时代和移动互联网时代很不一样。
移动互联网是赢家通吃的时代，最终赢家就那么几家，很多没有网络效应的产品，最后都会被挤压，但今天这个时代，网络效应会弱很多，行业会进入一个百花齐放的阶段。
今天真正要拼的，已经逐渐变成谁能给用户提供更大价值，随着模型能力越来越强，AGI从Coding领域扩散到白领工作，再到未来的生物医药、纳米机器人、太空领域，空间会变得非常大。
所以每家创业公司只要全力往前冲，一定能找到自己的位置。
庄明浩：
从投资和战略视角看，当下这个时间点，对早期投资人尤其是看AI应用、AI Agent的投资人而言，是一个痛苦又兴奋的阶段。
兴奋在于百花齐放，各种业务都在出现，痛苦在于，用原来移动互联网产品逻辑已经很难评判这轮AI Agent爆发。
过去我们投资一家公司，会看这笔钱能支撑它做到哪个阶段，做到什么里程碑之后再融下一轮钱，但现在的问题是，很多公司一开始做的业务，和最后爆掉的业务可能没有直接关系。
所以今天真的要评判一个Agent产品，非常难，连最强的模型公司，也未必知道下一个版本会给大家带来什么功能。
因此大家只能回到所谓第一性原理、用户需求，以及对创始人的判断。
AI快讯网：
我们回到产品体验上，现在使用Agent的人群大致可以分为两类：
一类本身懂代码，对Agent接受程度高，也更会驾驭Agent；另一类是普通用户，本身没有很深的技术背景，但也在体验Agent产品。
这时就会出现一个问题：当Agent获得权限后，它可能做很多用户预料之外的事情。
到了今天，Agent产品要如何设计，才能让用户和产品之间建立更深信任，同时给用户更多安全感？
庄明浩：
从我的观察看，2026年这一波AI，在很多板块上都势不可挡，很多能力已经越过可用线。用水位比喻，可能已经到了很多人脖子的这个水位。
如果越来越多成熟产品开始开放更高权限，且没有出现太大问题，这个浪就会继续往前推进。浪已经来了，大家就滚滚向前吧。
张昊阳：
我比较相信未来一个事情是Agent会进入到一个自主运行、自主交付、自主验收、自主审计的过程。
其实我们自己做产品时，也会思考：哪些权限可以跳过审核，哪些边界绝对不能省，必须由人确认。我自己最后抽象出来的未来人也好、AI也好一定会分成三种不同的角色：Planner、Builder 和Reviewer。
Agent现在几乎可以承担软件工程里大部分Builder的工作，也能做一部分Planner和Reviewer，比如写PRD、做web testing，甚至完成部分审计。
但是人类的Spark是没有办法暂时被AI取代的，最后的Responsibility也仍然要由人承担，所以说未来模型会逐渐侵蚀Planner前半段部分和reviewer后半段部分，所有Agent设计要瞄准这个方向。
最终我觉得一定会走到OPC阶段：一个人操纵数百个Agent大军，这些Agent之间大部分协作不需要反复Permission，只在极少数关键权限环节需要人类参与，大部分时间，Agent都会自主交付。
冯雷：
今天Agent的核心是Coding。
大家说大模型是未来的水电煤，其实Coding也是未来的水电煤，它会渗透到生活的方方面面。
真正困难的地方，是让用户愿意把自己的一切交给模型，当用户愿意把电脑权限交给模型时，模型能够发挥的价值最大。
但人天然不愿意输入Context，也天然有门槛，你让他确认时，他就会犹豫，就会思考这件事，所以从终局来看，真正的难题是怎么让每一个普通人愿意把自己的一切交给模型。
我们的判断是，只有当用户和Agent之间形成一种relationship，形成类似Her或者Jarvis那样的人格化信任，用户才会愿意把更多东西交给它。
AI快讯网：
前段时间黄仁勋在CMU接受荣誉博士时说了一句话，传播度很高：未来AI不会取代你，取代你的是会用AI的人。
现在程序员已经很深度地使用Agent，尤其是Coding Agent。
在这种情况下，产品经理、设计师这样的角色，应该在哪些地方借势而为，又有哪些东西需要坚守？
冯雷：
当生产力逐渐不再是问题之后，我们真的需要思考：什么是人。
我认为真正区分人与工具的东西，可能并不在生产力上，生产力这件事，本质上会把很多人能干的活都夺走，过去从蓝领工作到白领工作，很多都是人类进化中的一段弯路。
抛开这些东西之后，人真正剩下的是什么？
AI是无限生产力工具，是生产力机器，未来我们不需要总想着“我要做什么工作”，更应该想的是，我到底有什么意志、有什么东西一定想做出来。
AI之后，我们能想到的很多东西基本都能做出来，工作职责本身可能会越来越不重要，更关键的是自己真正想要什么。
张昊阳：
我们公司现在有一个很残酷的标准：产品经理如果不能交付接近80%的前端工作，基本就是不合格。
以前产品经理讲UI/UX、讲用户洞察；现在这些还不够，你还得能把大部分前端交付做出来，再让设计老师review，最后交给后端。
我有一个判断：大厂未来会慢慢缩减，甚至部分解体，社会上会出现越来越多OPC公司，越来越原子化，未来真正值得培养的人是通才，产品、设计、交付、Coding都懂一些，才能向AI提出好问题，也有能力review结果。
而且我认为，现在刚入行的年轻人未必PK得过Agent，反而是35岁以上、心态年轻、愿意拥抱AI的人，会重新变得有价值，因为他们积累了技术审美、产品品位和判断力。
22岁、25岁的年轻人怎么办呢？要么投身创业，要么学着做OPC，未来一个企业不再需要养那么多内部中台，而是会把很多能力包给一堆OPC，这个OPC可能是一个人，也可能是一个小公司。
很简单的道理，一个人和一个Agent交互可能放大一百倍产能；十个人和Agent交互可能只能放大几倍产能。
人多不再一定是加分项，反而可能变成负资产，年轻人要学会在未来生产环节里，成为一种外部化的生产要素。
庄明浩：
所有关于AI的讨论，最后都会走向一个很现实的问题：人到底该怎么面对这种变化？
过去几个月，AI 能力提升太快，很多人的焦虑被放大了，今天大家讨论Coding，还在关心Coding Agent会生成多少代码、程序员会受到什么影响、未来会不会出现新的工作需求。
但更早被影响的，其实是翻译。
语言模型本身就天然擅长处理语言，过去会议字幕需要速记员，同声传译也是门槛很高、价格很贵的专业能力。现在，这些工作已经被AI大幅改写。
所以问题不只发生在Coding领域，任何高度依赖信息处理、语言理解和知识生产的工作，都会被重新评估，而最难的是，这个阶段没人能准确预测未来。
无论是企业家、科学家，还是学者，大家都只能基于有限样本做判断，所以对个人和组织来说，最重要的不是给未来一个确定答案，而是先承认：不确定性本身，已经成为这个阶段最大的现实。
AI快讯网：
最后一个问题，也很适合作为圆桌结尾。
在技术动荡、产品动荡的时代，很多人都想创业。但大厂也在做很多Agent产品，模型公司也在下场。Agent能力趋同时，大厂和创业公司争抢的地盘看起来越来越接近。
这种情况下，创业公司还能关注哪些机会？还有哪些微小但值得探索的方向？
冯雷：
AI这件事和过去很多内容产品的市场逻辑不太一样，它没有那么强的通杀能力，机会一定会分布在很多地方。
首先，创业者一定要找到自己和别人的不同点。
你要有自己的Bet，敢下自己的Bet，围绕这个Bet，一定能找到需要你的人，今天不用怕小，也不用怕竞争，人类有一千个行业、一千个领域，大家不用每天只盯着大厂。
我看一些大厂发布会时，前半场会觉得它很强，什么都做；看到后半场又会发现，很多事情做了很多遍，但案例未必有想象力，也未必容易分发。
今天分发非常重要，创业公司应该找到自己的爱好，找到自己的独特地方，再找到和自己匹配的那几个独特的人。
张昊阳：
我想到一句糙理不糙的话：撑死胆大的，饿死胆小的。
现在就是这样，我并不认为现在大厂还有多大优势，所谓资金体量、研发人力，很多时候都只是理论值。
大厂里的内耗、赛马，以前很常见，赛马不一定是坏事，但放到今天这个时代，它未必还有过去那种竞争力。
大厂也不一定真想得清楚。很多时候，真正做产品的团队也就十几个人到几十个人，整个组织看起来声势很大，但真正投入到单个产品上的资源，未必比创业公司想象中多多少。
我现在也越来越认可一个判断：需求是无穷无尽的，每一轮工业革命，都会带来新的理论、新的排列组合，也会诞生新的需求。
一百年来的技术变迁没有让人变得更闲，反而让人变得更忙，过去大家幻想技术进步之后人类就躺平不用干活，但现实完全相反。
所以接下来也是一样。日光之下并无新事，但会不断出现更多新的小排列组合，只要你能抓住其中一个持续works的循环，又有无限交付的产能，你的优势其实会比大厂更高。
未来可能还会有新的创业公司成长为新的大厂，但这个大厂的定义会变：几十人到几百人的团队，撑起千亿市值，也完全有可能。
庄明浩：
在Agent战场上，当一件事情没有标准答案时，但凡有人多踏出一步，哪怕事后证明那一步有些浪费，他得到的关注、反馈和Buff，也会远超那一步本身。
过去两三年，我们已经见过很多这样的案例。
大家都不知道怎么办，所以谁多迈一步，哪怕那个创新有一定偶然性，他在过程中积累的东西，可能远远大于那一步本身。
所以今天对小的初创公司来说，反而是很好的年代，但凡多做了一点东西，它得到的传播、关注、投融资、用户理解、同行钦佩，加在一起，可能会远比那一步踏出来的东西大得多。
所以大家不用一直想大厂会怎么样、豆包会怎么样。更重要的是，在不确定性里找到自己的位置，然后先往前迈一步。
AI快讯网：
谢谢三位，今天这场圆桌聊下来，Agent赛道确实处在一个剧烈变化的阶段。
它残酷，也充满不确定性；但正因为有这样的不确定性，才给创业者、产品人和Builder留下了巨大的想象空间，未来依然浩瀚，也依然值得继续去闯。
再次感谢三位嘉宾，也谢谢现场和线上的观众。
纵观整场讨论，一个清晰的共识正在浮现：Agent产品的竞争，已经不再是单纯的技术赛跑，而是对用户需求理解、产品信任构建和组织灵活性的综合考验。大厂的资源固然雄厚，但创业公司的敏捷性和非共识认知，反而可能成为破局的关键。未来一年，我们将看到更多垂直领域的Agent产品涌现，它们未必需要成为“通用操作系统”，但只要能在一个细分场景中建立起稳固的用户关系和信任闭环，就能在巨头林立的夹缝中，长出自己的生态位。这或许才是2026年最值得关注的“非共识机会”。
