龍蝦這么火，為什么企業市場還沒買單?

養100只龍蝦≠企業級Agent？

文｜徐鑫

編｜任曉漁

年初以來“龍蝦”兇猛，這股熱潮不可避免在企業級Agent市場里掀起了不小的波瀾。

龍蝦讓大量的企業決策者第一次直觀看到了Agent端到端完成復雜任務的真實可能性。IDC中國研究經理孫振亞認為，這對企業落地AI Agent，包括建設企業級AI數智員工都有極大的推動。

這股熱潮帶動了模型廠商的token調用的巨幅增長，“鯨吞了全球超六分之一的算力”，傳聞讓一些協同平臺的銷售業績200%～300%的完成。但業界人士告訴數智前線，它在直接映射的企業級生產力市場尚未轉化成規模化采購訂單。

“個人級小龍蝦，跟企業客戶需要的企業級小龍蝦不是一回事，現在的‘小龍蝦’是不能在企業內部真正穩定、安全可追責地去交付崗位級工作。”制造業場景垂類Agent廠商靈核數智首席商業官華璐坷提到，企業級數智員工，需要在企業流程里，還要有崗位職責和權限、知道任務和產出，要跟企業的各種信息化系統打通，有最終的結果校驗。除此之外，企業客戶非常看重提供AI公司的服務能力，關心后續能不能持續幫企業挖掘出更多有價值可轉化的場景。

但不可否認，龍蝦讓企業級Agent產品的產品迭代在加速。從大廠到RPA廠商再到Agent創業團隊，最近新品發布的消息不斷。IDC此前預計，到2030年，活躍Agent的數量將從2025年的約2860萬快速攀升至22.16億，平均每年活躍Agent數量將以超過一倍的速度增長。

而圍繞著這波浪潮，整個企業級生產力市場也將迎來一場重構。

01

“沒有轉化成企業級規模化采購

靈核數智華璐坷春節前后接到了不少制造業客戶咨詢，來詢問龍蝦的絕大多數都是制造企業的二代接班人。“中國的制造業發展到現在，但凡上一些規模的企業絕大多數都已經發展了三四十年了，基本都面臨二代接班的問題 。這波二代接班人多數有留學背景，對新事物有好奇心，他們非常希望基于好的AI工具去輔助做業務，幫助接班。”

客戶群體覆蓋運營商、電商、能源行業等行業的企業級Agent廠商實在智能過去幾個月也接到客戶中不少人關于龍蝦部署的咨詢。

這些都是Openclaw火了之后，企業級Agent市場泛起的漣漪。

OpenClaw定位為24/7全職數字員工，養一只“龍蝦”相當于獲得了可隨時隨地托管電腦工作的員工。這讓此前專門做"企業級數智員工"，強調AI生產力價值的各類企業級Agent公司繃緊了一根弦。

在客戶反應過來之前，這些公司內部先動起來了。實在智能算法負責人歐陽告訴數智前線，他們在Openclaw還叫Clawdbot的時候就看到了它的價值，公司技術團隊馬上開了專門的分析會議。

“它的端到端自動化執行效果突出，填補了Manus在云端無法操縱調用本地系統功能的空白，并且與IM工具打通是很大亮點”，歐陽提到。實在智能借鑒了Openclaw的形態，產研團隊加緊在已有的自動執行機器人的基礎上內測推出“實在Agent 無界版”。這個新的版本可支持嵌入釘釘等IM軟件，像Openclaw一樣能實現跨設備喚醒和操控。

聚焦于制造業垂域數智員工平臺靈核數智，也在海外Moltbook上線不久后推出了自己的類moltbook社區Linkclaw。靈核數智華璐坷告訴數智前線，龍蝦剛出來他們就關注到了它陡峭的增長曲線。

由于靈核數智一直在做制造業的AI數智員工平臺，海外的龍蝦社區里Agent之間交流互動給了他們做制造業靈核工廠的新思路。“類似斯坦福小鎮，把不同崗位的Agent丟在工廠里面，這些Agent 能夠相互協作理解，有可能會產出更多的創新。”

一些深耕行業的AI系統集成商也在借助Openclaw的能力，實現產品能力升級。如中關村科金推出OpenClaw企業級解決方案PowerClaw、楓清科技Fabarta都推出了類龍蝦產品。

企業自己動起來之后，C端市場也在同步火爆。有報告顯示，全球每日新增部署實例從5000躍升至9萬，增長高達18倍。消費者市場的熱情也感染傳遞到了企業級Agent所輻射的客群，多家Agent廠商表示已經接到了客戶咨詢，尋求龍蝦部署建議。

不過，“這些沒有轉化成企業級采購”。歐陽坦言，咨詢多停留在個體探討層面，目前沒有企業真正有預算，且明確提出要采購類似系統。

華璐坷也認為，龍蝦熱潮更多是在教育市場、抬升預期。“一個新產品要滲透進制造企業以往是需要很長的時間和很大教育成本的，龍蝦潮來了之后，很多企業主第一次知道了Agent， Skill，Workflow這樣的名詞。他們是企業級龍蝦最優質的種子用戶，雖然他們很焦慮，當下更多的還是在外面看，因為中國制造業使用AI的滲透率不足5%，但馬上他們就會關注Agent怎么在企業里真正創造價值”。

各種龍蝦局上依托于龍蝦創業的創業者們也坦言，目前即使有跑得快的企業在企業用龍蝦，往往也是偏向拉出來一兩個創新業務場景，企業級場景很少有老板敢敞開核心業務流程給龍蝦跑。多家企業級數智員工平臺都提到，它更適合沒有復雜業務邏輯的一人公司。

02

落地幾道坎：安全、認知分歧、Skills匱乏、ROI

龍蝦在C端快速統一了認知，形成部署熱潮。為什么在企業級市場未能快速推進？

外界認為，這與安全合規要求、企業級采購決策鏈條、認知不統一以及ROI測算等諸多因素有關。

安全與可控性當然是核心顧慮。歐陽所在的實在智能服務了不少國企，這部分客戶十分關心數據是否外傳、模型是否可控、操作是否安全。龍蝦的開源屬性和對公網大模型的依賴，使得許多企業心有疑慮。

同時，龍蝦被認為和真正的企業級數智員工之間還有一定的距離。IDC孫振亞告訴數智前線，核心在于它是否能接管一個崗位的完整閉環流程，成為可閉環完成任務且ROI可行的數字勞動力，這需要有業務場景知識，需要企業自身系統、數據、流程的深度打通，也需要權限邊界、行為審計、成本治理。

另外，從采購決策鏈條看，雖然C端龍蝦此前很火，但目前行業對智能體上沒有形成“企業級Agent=龍蝦”的共識。“去年大量客戶采購了編排類智能體，目前仍在落地消化中。”歐陽認為，這也影響了企業端的采購決策。

尤其是國央企客戶群體，對智能體的認知有政策導向的一面。企業會關注智能體的覆蓋率指標，同時，這個客群并不一定認為智能體都要像Openclaw基于大模型的自主規劃能力，調用工具來完成任務，通過編排工具和工作流形成的配置型Agent，對他們來說可能有更強的確定性。

“對這些企業來說，編排類智能體能看到一個特別確定的流程。中間某一環節出錯后，能發現是哪個節點出錯，可以修正。但龍蝦形態下有可能出現每次調用結果都不一樣。”歐陽認為這可能使得龍蝦這類Agent短期內并不會成為政企類客戶的首選。

年初IDC在一份報告中對企業級Agent市場也有類似判斷。IDC將全球企業側Agent分為四類，目前大熱的龍蝦是它分類的獨立Agent，隨著生態標準與商業模式的成熟，獨立Agent將逐步成長為承擔復雜任務、跨系統協同的主流形態之一。但當下，報告中認為，配置型Agent是目前企業快速構建Agent能力的主流方式。并且中長期看，配置型Agent有望成為企業側部署數量最多的類型，為企業提供長尾能力補位。

目前看，獨立類Agent依然有不短的路要走。“Skills市場最熱的是找skills的skills，然后是各種web搜索Skills”，這個經典的調侃，反映出在目前的開源生態下，真正企業應用場景的skills的匱乏，各類企業級場景和能力以及生態尚有待進一步打通。

孫振亞認為，當下的龍蝦的熱潮證明了Agent的能力天花板比大多數人預期的高，但也暴露出市場的準備度比大多數人預期的低。“中間這個差距，是未來企業級Agent市場最大的商業機會。”

同時，有行業人士認為，當下企業級智能體落地的另一個天問是成本及ROI測算。

在個人龍蝦部署熱潮里，有不少人提到Token的巨幅消耗，一個任務可能就燒完了一個月的Token額度。可以想見Agent部署到生產場景，企業必然也會關注運行成本，確保實現業務價值的同時，維持可持續的投入產出比。

不過，相比消費級市場在意Token消耗量指標，企業級市場更關注的其實是基于Agent產出的業務價值。“把模型和token轉化成真正企業需要的崗位級交付，可以不完全跟token消耗量掛鉤，而是跟產出掛鉤。”靈核數智華璐坷提到，如果只按token消耗，低頻高價值場景可能在商業化時被低估，但是如果跟崗位級產出掛鉤，低頻高價值場景也可以形成很好的商業化路徑。

而針對ROI測算和規模化價值，行業普遍認為當下企業級AI仍然處于價值兌現早期。目前能落地的企業級AI也多偏向高價值、好測算ROI的場景先行，比如在客服、軟件開發、財務流程、供應鏈優化等場景。

以制造業為例，靈核數智華璐坷提到，他們選擇從制造業降本緊密相關的質量管理、排程排產、供應鏈管理等成本大頭場景來率先推動Agent落地。“龍蝦到來除了市場教育層面，技術上我們也會汲取用好市面上已經有的技術，而不用什么都全部自己搭”，華璐坷認為，這將加速他們的研發流程，今年他們希望將制造業Agent場景從當下的十幾個做到100個。

03

企業內生產力大重構，多智能體如何整合

短期內龍蝦這樣的獨立Agent落地仍需時日，但龍蝦展現出的能力——跨系統調用、自主規劃、工具整合，教育了市場后，也讓市場看到了企業內工作形態根本性轉變的可能。

這里面一個巨大的不同是企業內多智能體的出現。靈核數智華璐坷用蜂群來比喻企業的需求，單只蜜蜂智能程度一般，但蜂群就有一套協作系統。目前“養100只蝦，不等于就有了群體智能”，企業需要管理智能體，讓智能體能上下協同，管控權限和目標，能更長期使用。

這使得企業內各類智能體之上還要有一個管控協調平臺。新的角色正在出現。

硅谷頂級風投a16z最近也研判，企業級多Agent編排層（Enterprise Multi-Agent Orchestration Layer）將是2026年企業AI市場的核心趨勢之一。企業將需要一個新的"協調系統"，用于管理多Agent交互、仲裁上下文、并確保自主工作流的可靠性。企業內會出現新角色。這將帶來大型組織內部工作流運轉方式的全新形態。

它也意味著圍繞著企業內Agent使用，各種廠商需要重新尋找和確立自己的位置，是提供垂直場景或職業的生產力能力，還是成為企業內的調度和協調層。這將是企業內生產力的一場大重構。

飛書、釘釘等協同平臺正在向企業級AI原生工作平臺轉變。它們由于占據了企業的日常工作場景，擁有組織架構、權限體系、數據接口等基礎設施，要進一步扮演幾千萬企業內的Agent協調中樞，長處和局限都很明顯——擁有強大的流量優勢，同時在行業縱深能力上有欠缺。

一眾選手里目前釘釘的動作表現得更激進。一周前，阿里推出了悟空，作為阿里在企業工作場景AI能力的統一出口，它會直接內置到釘釘之中，支持連接用戶在企業中的釘釘賬號、安全訪問權限和應用系統。同時它還有AI能力市場，未來支持第三方skill交易，這有助于它服務更多的行業企業。

垂直行業Agent玩家則切入了有復雜業務邏輯的業務生產力場景。這里面既有做垂直數智生產力一攬子解決方案的，也有企業聚焦單一垂類生產力的。

提供垂直行業一攬子數智員工解決方案的廠商，強調的是多Agent協作平臺和企業對智能體的管理能力。以靈核數智為例，其數智員工平臺既有讓企業按需調用垂直場景AI員工的人才市場，也有沉淀業務經驗和組織知識的可信空間，以及企業內人機協作入口。大型企業可以基于這套平臺構建自己的私有skill，沉淀企業內獨有知識及經驗。龍蝦對這類解決方案商而言，正與其自身的垂類崗位級Agent形成補充——偏通用個人向的產出由龍蝦完成，圍繞公司核心目標則交給崗位級Agent。

一些此前聚焦垂類工種Agent的廠商，在探索融入龍蝦開放生態。

有廠商告訴數智前線，隨著skill付費變完善，未來他們不排除將自身的沉淀和能力以Skill方式上架。數智前線也了解到，目前已有行動迅速的企業正將自身的數據能力形成API可對openclaw生態開放，用戶能用個人龍蝦來調出數據，不過需要有其他基建才有業務的閉環。

這些探索，是在提前適應市場從人用產品轉向智能體用產品的轉變。當然企業也在觀察后續影響。分析認為，新的生態有可能沖擊原來基于產品界面的商業模式，非常考驗垂類廠商對場景的理解和數據壁壘。

這波浪潮里，壓力最大的可能是一些偏通用能力的工具類廠商。就像Jasper被OpenAI自身的產品沖擊一樣，在營銷類場景，已經有從業者直接在龍蝦上自搭輿情監測和品牌洞察的工作流，這會繞過原來的營銷AI員工產品。

并且，協同類廠商攜巨大的用戶體量也在通用工種推出場景類解決方案。例如阿里悟空在電商、跨境電商、知識類博主、開發、門店、設計、制造、法律、財稅、獵頭等十大OPT場景發布了解決方案。那些缺乏垂直縱深的玩家可能需要重新思考自身的位置和護城河。

更長遠的問題也缺乏答案。隨著各類崗位級Agent的進一步進化，多智能體體系的逐漸建立，各類為人使用而設計的產品是否還有存在的必要性？未來，到底是垂類廠商成為協同類廠商生態中的一部分，還是隨著Agent智能提升，中間層消失，Agent直接對接后臺API和數據庫？

復雜競合態勢里，存在諸多不確定性。這將是一場混沌重構，更多變化仍有待觀察。