WAIC 2026深度观察：Agent从供给繁荣到制造业困境的破局之路
从技术狂欢到制造逻辑：2026年Agent产业的冷思考
2026年的世界人工智能大会（WAIC）呈现出一种极具张力的反差。在世博中心地铁站，百度智能体“百度搭子”的广告牌赫然在目，预示着这场关于智能体的战争已从线上蔓延至线下每一个角落。进入场馆后，H4馆初创团队扎堆垂直场景，H3馆具身智能机器人被定义为物理世界的Agent，大模型的光环逐渐褪去，聚光灯完全聚焦在Agent身上。
数据佐证了这一趋势的爆发力。IDC发布的《DAA研究报告》显示，全球活跃Agent数量预计从2025年的2860万个激增至2026年的7940万个，短短一年内增长近三倍。然而，在这份繁荣背后，隐藏着深刻的结构性矛盾：生产门槛的降低使得供给端率先爆发，但用户增长缓慢、付费意愿薄弱、商业模型脆弱等现实问题依然严峻。正如零一万物创始人李开复所言，AI正在变成一门制造业，每调用一次就要实打实地消耗算力，任务越复杂，成本越高。当做出一个Agent变得容易，真正稀缺的不再是产能，而是用户入口、订单获取能力以及稳定的交付体系。
大厂博弈：入口之争与生态闭环
在WAIC的大厂展区，一种“同质化焦虑”弥漫其中。李开复指出，许多企业虽已购买大模型和服务器，却缺乏理解业务关系的本体图谱、数据激活能力以及承接员工需求的统一入口。其中，统一入口的争夺最为激烈，因为它决定了谁掌握下一个十年的入场券。
百度的策略被定义为“守土之战”。在移动时代错失超级App机会后，百度将希望寄托于搜索这一核心资产。通过推出“百度搭子”，百度试图将搜索、文档、数据分析等能力整合到一个通用入口中，让用户在提出需求时，首先将意图交给百度，再由Agent向后调用不同能力。这种策略旨在抢占最前端的用户意图，防止搜索入口被Agent分流。
腾讯则采取了“生态渗透”路线。由于在大模型底层竞争中略显滞后，腾讯选择将Agent密集植入微信、文档、办公等自有生态中。WorkBuddy、CodeBuddy和Marvis等产品分别切入办公流程、代码生产和电脑控制，通过混元Hy3模型支撑，形成闭环。腾讯的逻辑是务实的：让用户的任务在腾讯生态内部被拆解、流转和完成，从而巩固其生态壁垒。
阿里的底牌在于云计算。其Agent策略强调“云上造工具”，通过Qoder面向开发者，秒悟降低应用开发门槛，并推出智能体原生云，将多Agent的开发、编排和运行纳入云平台。这种策略旨在通过基础设施优势，吸引企业在云上构建自己的Agent应用。
阶跃星辰作为新面孔，选择了“操作系统级”的切入点。通过STEPX Neo、Step AOS和个人智能体Amoo，阶跃星辰试图将Agent直接嵌入手机和操作系统，争夺跨应用的任务调度权。这种策略跳出了单一功能竞争的层面，直接指向用户未来的交互入口。
大厂的多线布局并非盲目，而是一种路线对冲。在终局形态尚未确定的背景下，确保自己不被排除在任何一层之外，成为最稳妥的策略。
小厂突围：垂直深耕与基础设施
在大厂的阴影下，H4馆的初创团队面临着更现实的生存问题：谁愿意为Agent付费？
近九成报名项目被挡在门外，留下的158家初创公司几乎覆盖了所有职业和兴趣领域。法律、科研、招聘、公文写作、视频创作，甚至命理类智能体，无一不在尝试产品化。清程极智技术专家李浩瑞指出，法律场景因容易形成收入而成为红海，星云衡律创始人杨家康也观察到，资本对通用Agent趋于谨慎，更青睐拥有明确客户和付费场景的垂直产品。
面对头部产品的普及和窗口期的缩短，小厂大致走出了三条路径：
第一，直接面向具体行业和岗位。蜜度科技的模力通和校对通、飞驰星辰的Codar、万兴科技的内容创作工具等，都在试图通过深耕具体工作流来建立壁垒。这些产品不再追求通用性，而是追求在特定场景下的深度和效率。
第二，降低开发门槛。AutoAgents.AI、AgentMa等平台通过自然语言生成应用或组装智能体，出售开发工具。这种“卖铲子”的生意虽然应用前景未定，但在当前阶段更为稳妥。
第三，充当基础设施。SoMark、PPIO等产品提供文档解析、沙箱、托管和运行环境。这一赛道虽不显眼，但可能具有最高的长期价值，因为随着Agent数量激增，底层支撑能力将成为刚需。
小厂的出路在于绕开大厂的正面战场，在具体的场景中更早获得用户意图，形成新的产品位置。垂直本身已不再是壁垒，真正的壁垒在于对行业流程和交付标准的掌握。
需求侧困境：高成本与低利润的悖论
尽管展台热闹非凡，但需求侧的冷清不容忽视。一位垂直行业Agent创始人透露，其C端产品会员定价99元/月，但80%的收入用于覆盖Token与文档服务成本，几乎无利可图。这意味着，即便有付费用户，产品本身也像是在替模型厂商打工。
这种困境在B端同样存在。每进入一家企业，厂商都需要重新处理数据、接入内部系统、适配权限和工作流程。订单看似增加，但交付成本也随之飙升。如果每个客户都需要定制方案，Agent卖的就不是标准产品，而是披着软件外衣的定制服务。
李开复将当前AI企业的盈利困境概括为三类：模型厂商难以覆盖训练与推理成本；To C公司承担高昂获客成本；To B公司陷入项目制泥潭。在WAIC上，多数厂商不愿透露稳定付费客户数量、任务复用率及单次任务利润等关键数据，因为这些数字比演示更能反映产品的真实生命力。
产品同质化进一步加剧了这一问题。许多垂类Agent底层逻辑高度相似：调用通用大模型，接入向量数据库和RAG知识库，再用Prompt或工作流拆解任务，最后套上行业界面。正如一位厂商所言，这些产品是在“重复造轮子”。垂直标签已无法构成壁垒，真正的价值在于解决行业中的例外情况、经验判断和验收规则，即所谓的“最后20%”。
然而，需求并非完全缺失。零一万物展示的老板AI、销冠AI等决策场景产品，对标美国Palantir，内部订单额增长5倍，目标2027年上市并实现盈利。这表明，企业决策场景可能比通用C端助手更早形成收入。WAIC CONNECT平台沉淀的200亿元AI采购需求也证明，需求高度集中在能缩短决策链路、进入核心业务流程并产生明确结果的产品上。
缺失的质检线：从能力到部署的鸿沟
解决入口只是第一步，稳定交付才是关键。本次参展企业中，专注于Agent产品验收和质检的公司寥寥无几。几乎所有人都在演示Agent能做什么，却很少有人讲如何确认它做对了。
随着模型能独立完成的任务时长每7个月翻一倍，任务越长，人检查的成本越高。一项2026年的研究显示，四家做出更强Agent的企业因缺乏可靠验证机制，迟迟不敢将其接入正式生产。研究者将这一现象称为“能力与部署之间的验证缺口”。
在WAIC上，布兰矩阵和方寸跃迁等公司试图填补这一缺口，但主要聚焦于安全合规。布兰矩阵通过“盲盒+黑盒”攻击测试越权调用和数据泄露概率，方寸跃迁则发布红队测试流程评估网络安全和失控风险。然而，这些措施主要解决的是“是否安全”，而非“是否准确”。
相比之下，海外已将这一层铺得更早更宽。微软将Agent 365定义为企业Agent的“控制平面”，OpenAI Frontier将身份和权限边界列为部署地基。国内在功能性验收方面仍显滞后，大部分竞争仍挤在“抢入口、做垂类”的前两层。
下一轮竞争：稳定、可控与可复制
走完WAIC 2026，Agent产业的阶段已清晰可见：制造Agent越来越容易，稳定交付一项工作仍然很难。下一轮竞争将沿三个方向展开。
首先，通用任务入口将进一步向拥有模型、流量和产品生态的大厂集中。掌握用户进入Agent世界的第一道门，即掌握定价权和数据流。小公司难以在这一层正面竞争。
其次，小公司必须掌握真实行业流程和交付标准。垂直场景是唯一的出路，但真正的壁垒在于解决行业中的例外情况和验收规则。掌握一套行业认可的交付标准，比做出十个泛泛的“行业Agent”更有价值。
最后，测试、监测、权限、审计和沙箱将形成独立的基础设施层。当Agent数量从千万级涨到亿级，企业最需要的不再是更多Agent，而是“能管住Agent的工具”。谁能提供稳定、可控、有人付钱的生产系统，谁就能赢得下一轮竞争。
Agent的门槛正在迅速下降，但证明其值得存在的难度却在增加。从演示到生产，从供给繁荣到需求落地，Agent产业正经历一场从技术驱动到价值驱动的深刻转型。