海外Agent落地有哪些新趋势？听听OpenAI第5号员工创办的公司这么看

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文章摘要

进入2025年，AI Agent领域迎来了快速发展的新阶段，OpenAI、Google DeepMind等巨头纷纷布局，开源社区也涌现出多个明星项目。Convergence AI作为一家专注于Agent领域的创业公司，其产品Proxy在短时间内取得了显著的市场成绩。Convergence AI的工程负责人郑浅在分享中详细探讨了AI Agent的开发、落地、竞争壁垒及未来发展方向。

基础设施成本和扩展性是AI Agent落地的主要瓶颈。现有云服务难以兼容短时高并发与长时大规模需求，多平台严格的身份验证也制约了Agent的自主性和跨场景协同能力。为了解决这些问题，优化方法包括本地部署浏览器与虚拟机、使用体量更小的模型以及采用并行执行的方式。此外，身份认证是影响Agent产品流畅度的关键难点，许多平台的身份验证机制过于严格，导致用户需要频繁介入，影响了Agent的自主性。

Agent Orchestrator是创业公司的核心壁垒，决定了Agent的任务规划、并行处理和多Agent协作能力。垂直型Agent聚焦特定领域，而通用型Agent则整合多个功能，一站式满足用户需求。长期来看，通用型Agent将更具优势，未来可以考虑将垂直Agent整合进通用Agent平台中。并行Agent的引入显著提高了执行效率和处理复杂任务的能力，未来产品将朝这个方向发展。

在市场竞争方面，OpenAI的Operator、Convergence AI的Proxy等产品已经落地，而谷歌的Project Magi、H Company等仍在开发中。创业公司的核心竞争力在于其Agent Orchestrator，如何构建有效的Agent Orchestrator将是未来一两年内的重要竞争点。通用型Agent的核心在于任务规划与执行能力，通过Agent Orchestrator实现任务分配、重新规划与纠正，以及并行处理，能够显著提升效率。

AI Agent的商业化应用场景正在逐步明确。从每日AI新闻总结、房产信息搜索到QA工程师的自动化测试，AI Agent已经展现出其实际价值。未来，通用型Agent将逐渐占据主导地位，垂直型Agent可能会失去原有的竞争优势。通用型Agent与垂直型Agent的边界逐渐模糊，通过Agent Orchestrator的协调，不同领域的Agent可以相互补充，为用户提供更全面的服务体验。

在商业化方面，目前多数Agent公司仍处于烧钱阶段，收费模式仍在探索中。用户教育也是关键问题，许多用户对Agent的理解仍停留在聊天机器人阶段，未能充分利用其执行任务和提升生产力的功能。通过直观的UI设计和任务管理面板，可以帮助用户更好地理解Agent的能力范围。

Convergence AI的Proxy产品在市场上表现出色，短短一个月内积累了10万用户，每天处理1万个独立任务。其Deepwork模型突破了以往AI Agent难以完成的任务，为用户提供了更广泛的应用场景。Proxy的优势在于其真正可用的Agent功能，能够为用户创造实际价值。

总体来看，AI Agent领域的技术迭代和市场竞争正在加速，基础设施、身份认证、任务规划等关键问题仍需解决。随着通用型Agent的进一步发展，未来AI Agent将在多个领域发挥重要作用，为用户提供更高效、更智能的服务。