2025年，AI Agent火了。但争议也来了。
有人说它没啥用，有人觉得它无所不能。
这很正常，毕竟每个人的使用场景不同。
我就很喜欢coze、n8n Agent，它确实能解决实际问题。
但主观感受说服力不够。我们更需要数据说话。
这玩意儿，在真实的企业里，真的用起来了吗？
MMC最近发布了一份重磅报告：《Agentic AI现状：创始人版》。原文地址：https：//mmc.vc/research/state-of-agentic-ai-founders-edition/
他们深入访谈了30多家AI Agent创业公司的创始人，还有40多位企业里的实际用户。
这份报告的结论，颠覆了很多人的认知。
技术不是问题，关键在人和流程
你猜，企业部署AI Agent时，最大的困难是什么？
AI不够聪明？幻觉太严重？难以集成？
都不是，根据调查，真正的三大难题是：
- 无法嵌入原有工作流(60%)
一个AI Agent再厉害，如果它需要单独打开一个APP，让员工在钉钉、飞书之外再打开新窗口，使用率注定上不去。
成功的集成，是把AI嵌入到现有工作流里。
比如，销售在CRM里更新客户状态时，AI自动跳出来说：我帮你把刚才的会议纪要总结好了。
选用AI Agent，企业得先想清楚：要用这个AI，我原有的流程该怎么调整？
这比买一套软件难多了。
- 员工抵触(50%)
在企业里，人和AI的合作，目前大多不太愉快。
有两种极端：
- • 过度依赖：员工把活儿全丢给AI，自己不检查。结果AI给客户报了个错误的价格，酿成大祸。
- • 过度怀疑：员工根本不信AI，AI做的每一步都要自己再核查一遍。效率没提高，工作量反而增加了。
更深层的，是对被取代的恐惧。这让员工要么束手束脚，要么阳奉阴违。
- 数据隐私与安全(50%)
这在金融、医疗行业尤其严重。
企业担心：我把财务报表、客户病历交给AI分析，这些数据会不会泄露？会不会被拿去训练别的模型？
有些企业是真实的合规需求，有些企业纯粹是心理上的不安全感。
但无论哪种，都会让企业在部署时畏手畏脚。
所以，最大的障碍，其实是人和流程，而不是技术。
优秀的 Agent 具备哪些特征？
既然困难这么多，那做得好的AI Agent，到底是什么样的？
报告给出了一个很科学的评估框架，用两个维度来量化：
- • 准确率(Accuracy)：AI干的活儿，多大比例是对的。
- • 自主性(Autonomy)：AI干活时，多大程度不需要人插手。
理想状态当然是高准确+高自主。
而且，超过90%的Agent创业公司都声称自己达到了70%以上的准确率。
但事实真的是这样吗？
所以，MMC把Agent分成了三类：
第一类：中准确、高自主
适合低风险、高重复、易验证的场景。
比如自动给海量营销邮件打标签。
就算AI标错了30%，但它帮你自动处理了1000封邮件，你只需要纠错那些明显不对的。
总体效率还是远超人工。
第二类：高准确、低自主
适合高风险、高价值领域，比如医疗。
比如AI帮你起草临床试验报告。
准确率必须在90%以上，但每一步都需要人类专家严格审核。
它是超级助手，不是决策者。
第三类：高准确+高自主
这是最理想的区域。
适用于AI部署成熟、规则边界清晰的领域，比如客户服务、网络安全、金融合规。
在这些场景下，AI Agent已经足够可靠，准确率和自主性都达到80%-90%。
它可以端到端地处理任务。
报告提到，建议是把会幻觉的大语言模型与确定性的AI方法结合，既提高准确性，又提高自主性。
成功落地的三大秘籍
既然AI Agent落地这么难，那些成功的公司是怎么做到的？
MMC总结出了一套非常实用的策略：
秘籍一：从小事着手
忘掉那些彻底颠覆行业、全自动替换人类的宏大目标。
成功的AI Agent，往往从一个非常小、非常具体的切口进入。
选一个低风险、中等收益的任务。
选一个员工最讨厌干的活儿。比如销售最烦的手动录客户数据，财务最烦的核对发票。
永远不要说你是替代品，要说你是帮手。
你的目标不是让老板开除员工，而是把员工从重复、枯燥的破事儿里解放出来。
当员工发现AI真的帮他们每周省下5小时填表时间，信任才算种下。
秘籍二：陪跑式服务
现在的AI Agent还远没到即插即用的程度。
企业买的不仅是软件，更是一整套陪跑服务。
成功的创业公司都在用前线交付工程师模式。
这些人既是程序员，又是咨询顾问。
他们会直接扎到客户办公室里，手把手帮客户梳理流程、清理数据、调整AI。
秘籍三：定位决定生死
你怎么说你是谁，可能比你是谁更重要。
1、一定要把姿态放低
你的产品是副驾驶，是来增强员工能力的，不是来替换他们的。
哪怕你的技术真的能替换掉80%的人，也千万别这么说。
2、看人下菜碟
在医疗这种保守行业，你最好少提AI，多谈自动化、效率提升。
在金融这种激进行业，你就得猛吹Agentic AI，显得你很前沿。
3、ROI要具体
对于成熟流程，就说节省了XX小时或降低了XX%成本。
对于AI创造的新能力(比如千人千面的网页)，就把它和现有工具挂钩，比如：能让你的谷歌广告转化率提升20%。
写在最后
决定AI Agent落地成败的，最重要的因素已经不是模型能力够不够强。
而是它怎么和企业内部的流程整合，怎么取得员工的信任，怎么证明它的价值。
另外，从准确率和自主性两个维度来量化评估AI Agent，是挺科学的。
现在很多AI Agent，自主性高了准确率不够，准确率上去了自主性又不行。
要做好Agent，最终还是要做到像一个情商高的真人那样。
在你还没开口时，就洞察到你的需求，默默帮你把事情搞定。
这才是AI Agent的终极形态。
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