文章核心观点 - AI技术正经历从通用大模型到可执行智能体的拐点，其底层动力是推理能力提升和长思维链成熟后，“过程”开始被批量学习与调用 [1][3] - 智能体（Agent）的本质并非通用人工智能（AGI），而是一种可验证过程的自动化系统，擅长将已被人类验证过的流程规模化复制，但不擅长创造新范式 [2][12][16] - 智能体将最先落地于流程稳定、结果可验证的AI Office场景，并最终重塑公司组织，使人类从重复执行者转变为过程的架构者 [5][12][28] 昆仑万维公司介绍与业务 - 公司成立于2008年，2015年上市，业务覆盖全球100多个国家和地区，全球月活用户近4亿 [8] - 2024年前三季度公司营收58亿，其中海外收入占比高达93% [8] - 公司自2020年开始AI业务，2022年12月发布中国首个开源的13B中文预训练大模型，2024年5月推出Skywork Super Agents产品 [8] - 公司AI音乐Mureka、Skywork Super Agents、AI社交Linky在海外已产生实际收入并高速成长 [11] Skywork Super Agents产品特性 - 产品形态为从通用到专业的智能体，包括五个专家Agent和一个通用Agent [11][12] - 其PPT模式可在5分钟内生成30页PPT，该模式占当前日活跃用户（DAU）的40%，是用户使用量和好评量双排名第一的功能 [11][12] - 产品具备强大的多模态输出能力，可一键生成Word、PPT、Excel、播客、视频、小程序等内容，并支持上传多种格式文件、录音、网址进行内容生成 [13] - 产品所有内容附带清晰可追溯的参考文献，旨在彻底解决AI幻觉问题 [13] - 自2024年5月22日发布后，产品在下半年进行了紧密迭代，不断增加智能体种类并升级功能 [15] 对智能体（Agent）的行业认知 - 技术拐点出现：大模型完成了从“背答案”到“背过程”的关键跃迁，以ChatGPT为起点，到DeepSeek等模型通过更高效、更长推理的方式，实现了过程的泛化 [5][18] - 智能体大行其道的根本逻辑在于“过程可学习”实现了大规模的工业化和产业化 [20] - 智能体擅长数学、代码和结构化决策，但不擅长创新、范式突破和新框架 [12][16][19] 智能体的落地场景与挑战 - **首要落地场景**：AI Office，因其流程稳定、跨行业使用、结果可验证 [12][21] - **垂类场景挑战**：医疗、金融、建筑、法律、制造等行业缺乏高质量的过程数据集，这是阻碍智能体在这些领域应用的关键问题 [21][24] - **类比历史**：智能体的发展类似PC操作系统，通用智能体可能是一个伪命题，而像AI Office这样的通用产品以及各行业的专业软件将共存 [25] 通用智能体的渠道竞争格局 - **操作系统与硬件**：对于手机上的通用智能体，只有硬件手机厂商才能决定其设备上可以安装什么，其他智能体厂商不具备此能力 [12][26] - **浏览器**：被视为相对公平的渠道，因为全球主要浏览器（如Chrome、Firefox、Edge、Opera）数量有限且开放插件生态 [26] - **办公软件**：如飞书、钉钉、WPS、Office是重要入口，但办公软件需求是长尾市场，仍为第三方软件留有空间 [26] - **即时通讯**：由于社交网络效应，垄断性更强，作为通用智能体入口，其他厂商难以介入 [27] - **搜索引擎**：大模型聊天机器人（如ChatGPT、豆包、千问）本质上是分食传统搜索引擎市场，而搜索引擎在每个国家通常只会有1到2个胜利者 [27] 智能体时代对组织与人类角色的影响 - **组织重塑**：公司内部的流程属于过程数据，只要可验证就可以被智能体自动化，每个岗位将变成智能体的执行上下文 [12][28] - **角色转变**：重复操作的岗位将消失，人类员工将转变为“过程架构师”或“过程设计者”，负责维护旧流程和创造新流程 [12][28][31] - **类比黑灯工厂**：如同黑灯工厂的员工负责制造流程的维护与迭代，未来人类将成为智能体流程的维护者和创造者 [28][29]