等，均从“工具”或“入口”切入，解决用户最基础或最迫切需求，形成用户黏性，再发展壮大。
虽然成长路径可参考，但目前多元的Agent产品生态尚未有哪一款产品，能够在用户群中构建起牢固的黏性壁垒。Demo产品引发一波讨论与测试后，一旦开启收费，用户流失严重，形成热闹Agent浪潮下的伪需求陷阱。也因此，朱啸虎认为，如果产品不具备用户黏性，未来大模型能够“吃”掉90%的Agent产品。
这并非夸大其词，此前Gartner预测，到2027年底，40%的代理型人工智能 项目将被取消，原因在于成本高昂、商业价值有限及风险控制不足。当下大多数项目都处于早期试点或概念验证阶段，许多组织低估了扩展Agentic AI系统的复杂性。
Gartner高级总监兼分析师阿努什里·维尔马表示，部分Agent项目“受炒作驱动，且常常被误用”，“这可能会让组织忽视大规模部署AI Agent的真正成本和复杂性，导致项目无法推进到生产阶段”。
另外，Gartner认为，当下“智能体包装”现象兴起，即供应商将机器人流程自动化工具、聊天机器人和AI助手等技术重新包装成Agent产品，但名不副实。在Gartner的调研数据中，仅有19%的受访者表示所在公司已在Agentic AI方面进行了大量投资，42%的受访者称投资较为保守，超过30%的受访者持有不确定或持“观望”态度。核心原因仍类似于AI1.0时代的问题——数据格式不兼容、系统接口老旧、权限申请流程漫长、内外部系统不匹配等。
头部厂商下场虽然带来更明确的方向，但也带领行业加速迈入关键性十字路口。专用模型的迭代将较多模型拼凑的“工程化组合”更具优势，成为技术门槛的核心；平台化能力会倒逼中小创业者向垂直场景深耕，早期互联网时代“工具-入口-生态”的成长逻辑；商业化层面，单纯依赖工具收费的路径将面临营收压力。预计未来三至五年，Agent行业将正式从“概念炒作”迈入“实用主义”。