垂直 Agent 的核心壁垒

1. 先问一个问题
可能很多人想造自己的AI Agent,说自己要做医疗 Agent、法律 Agent、电商Agent,还有教育、金融、人力资源。
这里有个简单的问题:如果我们今天做出来了,明天其他人也做同样的,我们的用户凭什么留着?
大多数人说不上来。
有人说我们更懂行业,有人说我们的提示词调得更好,有人说我们的体验做得更棒。
但这些,其他人就没有吗?或许其他人更有钱、有人、有数据、有算力,我们凭什么觉得能在这些方面赢过它?
这就是问题所在。很多人想做Agent,但没想清楚一件事:我们到底在靠什么建立壁垒。
2. Agent到底是什么
先把话说清楚,别被名词吓到。
Agent说白了就三件事:
第一,给LLM一个目标不是让它回答问题,是让它完成任务。
第二,给LLM工具,能搜索网页 、能写文件、能调用API、能执行代码。
第三,让它自己循环,思考到行动到观察到再思考,直到把事做完。
这就是 Simon Willison 给的定义:为实现某个目标,循环调用工具的大语言模型。
Anthropic也做过类似的区分:工作流是人写好剧本让AI照着演,Agent是人给个目标让AI自己想办法。
所以核心就一句:Agent不是什么高深技术,它就是个能干事的LLM。
我们用GPT-4能做,用 Claude能做,用 DeepSeek也能做。架构也没什么秘密,怎么设计工具链、怎么做规划、怎么做反思,这些方案早就被写烂了、讲透了。
技术这层,对所有人都是透明的。
3. 做垂直Agent 并没有什么意义
明白了 Agent是什么,就能看懂为什么说做垂直 Agent并没有多少意义。
现在很多人想:我做一个垂直领域的 Agent,是不是就有壁垒了?
不是。
为什么?因为 Agent 这层技术,对所有人都是透明的。
我们用 GPT-4,别人也能用;我们用Claude,别人也能用;我们用DeepSeek开源,别人照样能用。
打个比方:Agent就像操作系统。我们做一个 Windows 医疗版还是Windows 金融版,操作系统本身能有多大差异?
真正的差异,从来不在操作系统,而在上面跑的应用。
同理,Agent技术本身护不了城。真正的壁垒在别的地方。