未来属于垂直领域 Agent - Digest

未来企业 Agent 不会沿着”一个大模型吃下所有工具”的路线长大,而会拆成一组更小、更专、更容易控制的 domain-specific agents——composition over inheritance。

8 节点速查表

# 节点 一句话
1 composition-over-inheritance 别给同一个 Agent 加说明书,拆 Figma/Gmail/Travel Agent 各管各的
2 80% token efficiency 任务边界后 token 效率 +80%+(StandardAgents 内部数据)
3 2027 编排年 2026 H2 framework 多,2027 multi-agent orchestration 主流化
4 4 大原语 文件系统 / 沙盒执行 / hooks / rules 是企业 Agent 必备
5 递归子 Agent coordinator→4 子 Agent→法务下再拆 GDPR/OSHA(销售 4 层)
6 集成先卡 能跑 demo 离生产还差 durable execution / 验证 / 停止条件
7 工具堆叠反噬 5 个 skills 还能忍,50+ 后延迟/费用/误调用/权限一起涨
8 2026 token 价格反转 IQ 调整后 +29% / 不调整 +76%(intelligence cost 不再降)

关键数字

5 句金句 + 3 个反直觉点

5 句核心金句:”2027 年,基本上会是多 Agent 编排之年。”/ “Token 已经不再变便宜了。”/ “Agent 是确定性软件,它把模型产生的非确定性结果,用在某个目标上。”/ “我们不是靠给一个人一堆工具,把送上月球的。”/ “组合是继承的替代方案。”

3 个反直觉点:集成是生产环境第一关不是模型智商 / Skills 越多 Agent 越差(50+ 后模型在不相干规则间切换)/ 小 Agent 不是只暴露工具的服务器——是完整 Agent,有自己的消息历史和循环

6 个对 Seetong 借鉴动作

  1. Seetong AI 助手按 domain-specific 拆:5 个小 Agent(设备分诊/反馈分诊/远程操作/添加设备/报警处理)而非 1 个 Mega Agent
  2. 递归子 Agent 用在报警处理:报警 Agent 下再拆 禽类/畜类/车/人 4 个小子 Agent(对照 7-02 1007107 BUG 修复)
  3. 客服 SOP 拆 Skill + Agentic Workflow:每条 SOP 独立成小 Agent,CoAgent 自然语言分发
  4. hooks + rules 4 大原语落地:高风险操作(设备解绑/远程开门)→ hard-gate 人工 Approve
  5. Token 成本预警:按”明年涨 1.5x”准备预算,不要按”降”准备
  6. MCP 标准化:内部系统(设备/反馈/工单/Logan/神策/友盟)按 MCP 接入,每个子 Agent 只挂需要的

备注