“AI搭子”是否会替代传统组织形式，AI Agent原生是否会成为企业新的存在的方式？

十年前互联网变革时《浪潮之巅》《必然》《个体崛起》的AI搭子启示还记忆犹新，今天，替代网红搭子、传统直播带货 、组织短视频 ，形式就已经切切实实地在生活中常态化了。原业新可以看到 ，生否式这些新兴产业形态背后
，为企是存的方一个个为了同一目标，动态组队的AI搭子个体。这也刚好印证了《个体崛起》一书的替代预言 ：互联网时代 ，个人正在从组织中分裂出来 ，服务器租用传统未来社会经济的组织基本单元不再是企业，而是形式个体。

在AI技术持续突破的原业新浪潮中，AI Agent作为一种能够感知环境、理解任务、做出决策并执行操作的自主软件系统，成为当下产业变革的核心驱动因素。以大模型和Agent为核心的产业生态正以前所未有的速度重构，源码下载产业变革再次被推向了浪潮之巅
。相比上一次互联网变革对产业和行业的冲击 ，当下正在经历的AI技术变革带来颠覆感还是更猛烈些。尽管变革的驱动因素 、时间和环境各有不同。但也发现一个不变量——每次生产力变革解放的都是“个体”。

如果说互联网是“消除信息差，让世界扁平化（平台化）”，那么AI是云计算“消除个体经验差 ，AI赋能正在替代经验决策”。它不再满足于优化现有流程 ，而是直接重写产业规则 ：从“人指挥机器”到“机器辅助人决策” ，再到“机器自主创造价值” 。这种变革之所以更猛烈 ，是因为它触及了人类社会最核心的能力——“思考与创造”，并以指数级的速度渗透到每一个角落。

正如马斯克所言
：“AI的风险比核弹更大 
，但回报也可能超越人类想象。”微软4月23日发布的源码库《2025: The Year the Frontier Firm Is Born》报告中 ，将2025年视为“前沿企业”诞生之年 。认为：“前沿企业”才是AI和Agent变革的核心 ，它们将通过“按需智能”和“人机协作”的方式 ，实现组织的敏捷性和高效性 。麦肯锡5月3日的调研报告《The State of AI》进一步显示
：各组织正着手构建能带来生成式人工智能实质性价值的结构与流程。尽管仍处早期阶段
，但企业已开始重新设计工作流程 、提升治理水平并降低更多风险。知道创宇——技术VP李伟辰智能化对岗位与组织结构的免费模板影响 ：UI设计、客服
、研发 、测试等岗位正逐步被Agent替代，专职人员数量在大幅减少。未来关键人才是“懂业务+懂技术”的综合型人才
，能够指挥AI协同工作 。企业可能向小型团队或“超级个体”演变，传统的大型公司结构面临解体风险 。

Agent的广泛应用将会促使更集中的平台化和个体解放 ，人工智能的建站模板影响已远远超越了“技术工具”的范畴，商业模式、产业结构 、组织范式甚至整个人类世界的格局都会被重塑 。

“AI搭子”是否会替代传统组织形式 ，AI原生是否会成为企业新的存在的方式？带着以上问题，本文从技术、产业变革的视角对AI Agent企业崛起进行分析 。

一 、 AI Agent技术跃迁

AI的发展始终伴随着技术范式的深刻变革 ，在生成式大语言模型（如 GPT系列）出现之前 ，AI已经经历了多次技术范式的迭代。结合AI过去的发展，在可预见的未来图景中，我们认为AI技术将呈现以下几个具有代表性的典型范式：

图1AI技术范式演进

符号主义范式（1950s～1980s）是当前能检索到的最早的人工智能的范式 ，也称为规则编码的逻辑智能 。认为智能源于符号表征与逻辑推理，通过人工构建规则知识库 ，让机器模拟人类的理性思考过程
。该范式缺乏学习能力，依赖专家手动编码规则。典型能力是逻辑推理 、定理证明 ，应用场景如，特定领域的逻辑推理 、工程计算。

统计学习范式（1990s～2010s）是一种数据驱动的概率建模，它放弃了符号规则，通过统计方法从数据中学习概率分布，用“模式识别”替代“逻辑推理”。该范式依赖人工标注数据特征。典型能力是分类 、预测 ，应用场景如，手写识别
、垃圾邮件过滤、语言识别。这一时期 ，Agent以“智能代理”的含义在这一阶段人工智能领域的研究中开始初现。相关研究表示，1995年出版的《人工智能
：现代研究方法》一书中，作者认为：Agent是任何可以通过传感器感知其环境并通过执行器作用于该环境的东西
，能够在这个环境中自主行动 ，以实现其设计目标 ，并赋予Agent自主性 、反应性、社会能力及主动性等基本属性。为Agent原生的演进奠定了理论基础 。

深度学习范式（2010s～2020s），是通过多层神经网络自动提取数据特征，实现“特征学习”与“任务建模”的端到端整合。典型能力是图像识别，主要应用于计算机视觉、自然语言处理 、自动驾驶的研究。但模型深度有限 ，计算资源需求高 ，训练一个模型仅能解决单一问题
，迁移能力弱 。这一阶段基于Agent的落地应用也有了进一步发展，其应用价值在自动驾驶、语音助手（Siri
、Alexa）、智能推荐系统等领域得到体现 ，并开始成为主流应用 。

大语言模型（2020s至今）核心思想是通过“海量数据+千亿参数”的规模化训练，让模型具备跨领域理解与生成能力，实现从“专用工具”到“通用智能”的跃迁
。技术特征表现为：支持预训练微调模式、工具调用与自主决策能力，典型应用是内容生成。

大语言模型彻底实现了模型从“定制开发”到“通用适配”从“人工标注”到“自我学习”的变革 。在大模型范式下
，AI技术商业化应用和服务模式有了进一步创新和突破 ，传统Agent完成了AI Agent的蝶变
，2025年被业界认定为人工智能代理（AI Agent）商用元年。

AI技术范式迭代，本质是人类对“智能”理解的不断深化  。每一次范式转换 ，都伴随着“问题定义－技术突破－应用落地”的闭环。尤其是，大模型技术在从专用智能到通用能力的跨越的同时 ，也实现了Agent从被动执行到主动决策的蜕变。

二、 产业深层变革

在AI技术持续突破的浪潮中，每个人都或多或少地感受到了AI带来的一些环境变化。

以大模型和AI Agent为核心的产业生态正以前所未有的速度重构，技术迭代的加速度不仅催生了全新的商业形态  ，更让产业格局陷入持续的动态调整。从技术底层的范式革命到应用场景的规模化落地 ，这场变革正深刻影响着全球科技产业的竞争格局。

图2产业变革

（一）生产范式 ：从标准化批量生产到动态柔性化制造传统产业长期依赖标准化 、规模化生产模式以降低成本 ，但AI Agent技术推动的智能生产系统正打破这一固有范式。柔性制造体系成型
：工业Agent通过传感器网络 、边缘计算与数字孪生技术，实现生产线的实时重构与自适应调整
。例如  ，汽车制造中 ，智能Agent可根据订单需求动态调整冲压、焊接 、涂装等环节的参数，在同一条生产线上同时处理多车型、多配置的定制化生产，使传统车企的 “规模化” 与 “个性化” 矛盾得以化解。全流程自主优化：生产Agent通过强化学习算法持续优化生产参数，如化工行业中反应釜的温度、压力控制
，钢铁冶炼中的炉温调节等，实现能耗降低10%～30% 、废品率下降50%以上的突破 。德国西门子的Digital Twin Agent已实现对燃气轮机全生命周期的预测性维护，将设备故障率降低40%，运维成本减少30%
。分布式生产网络崛起：边缘计算Agent推动生产单元去中心化 ，如3D打印Agent可在本地按需生产零部件，结合区块链技术实现分布式供应链协同。美国Local Motors 利用分布式制造Agent网络
，将汽车研发周期从传统的48个月缩短至18个月，颠覆了整车厂集中式生产的传统模式 。（二）商业模式：从产品销售到“产品+服务”生态化转型

AI Agent 技术打破了传统产业“一次性交易”的商业模式 ，推动价值创造向“持续服务化”“生态化”演进
：

从“卖产品”到“卖服务” ：制造业企业通过嵌入Agent的智能产品（如联网设备 、智能机床）实现远程监控与预测性维护，转型为服务提供商。例如，通用电气（GE）的Predix平台通过Agent实时采集航空发动机数据 ，为航空公司提供“按小时付费” 的运维服务，其服务收入占比已从2010年的30%提升至2024年的65%。生态化价值网络构建
：Agent作为连接节点，打通产业边界，形成跨界融合的生态系统。在医疗领域 ，诊断Agent可整合影像分析、电子病历、药物研发数据 ，与保险公司、康养机构的Agent协同，构建 “预防－诊断－治疗－康复” 的全链条服务生态
。美国IBM Watson Health 的肿瘤治疗Agent已与200余家医院 、药企合作
 ，形成覆盖癌症全周期的服务网络 。动态定价与实时交易：零售、能源等行业的Agent通过分析实时供需数据、用户行为与市场趋势 ，实现动态定价与自动化交易 。如电力市场中 ，智能Agent可根据天气预测 、用户用电习惯自动调整电价 ，并协调分布式能源（如家庭太阳能）参与电网调度，推动传统电力行业向“实时交易市场”转型 。2024年，欧洲某能源公司通过Agent系统使可再生能源消纳率提升25% ，用户用电成本降低15%。（三）竞争维度 ：从成本规模竞争到数据与算法主权争夺

传统产业的竞争核心正从“土地 、资本 、劳动力”等要素转向“数据、算法、Agent生态” 的新维度 ：

数据成为核心生产要素：Agent的决策能力依赖于数据规模与质量 ，拥有海量数据的企业将占据竞争制高点
。例如，在农业领域，掌握土壤
、气象、作物生长数据的Agent可精准指导种植规划，使亩产提升20%以上，数据壁垒成为农业企业的核心竞争力  。美国John Deere公司通过农业大数据Agent系统 ，已构建起覆盖全球5000万英亩农田的数据网络
，形成难以复制的竞争优势。算法效率决定竞争壁垒：Agent的学习与优化能力取决于算法先进性，领先的算法可带来指数级效率提升
。金融领域中 ，量化交易Agent的算法响应速度从毫秒级提升至微秒级，可在市场波动中捕捉转瞬即逝的套利机会，头部金融机构每年在算法研发上的投入超过10亿美元
，以维持算法优势  。Agent生态构建竞争护城河 ：单一Agent的价值有限，而构建覆盖产业链各环节的 Agent生态将形成垄断性优势。如亚马逊的AWS IoT Agent生态
，整合了设备管理、数据分析、应用开发等数百个Agent组件，为制造业 、医疗等行业提供端到端解决方案 ，截至2024年已吸引超过100万家企业接入，形成难以挑战的生态壁垒。（四）产业边界：从固化分工到跨界融合的无界化

Agent技术打破了传统产业间的壁垒，推动“制造业服务化”“服务业数字化”“农业智能化”的跨界融合 ：

制造业与服务业深度融合 ：工业Agent与服务Agent的协同 ，催生“制造即服务”（MaaS）模式。如特斯拉通过车载Agent收集车辆运行数据，反向优化生产设计，并为用户提供自动驾驶订阅服务 ，实现制造与服务的无缝衔接，其服务收入占比已从2020年的5%提升至2024年的20%。金融业与实体产业的跨界渗透 ：金融Agent通过实时风控与智能投顾，深度嵌入实体企业的生产经营 。蚂蚁集团的供应链金融Agent可根据核心企业的订单数据 ，自动为上下游中小企业提供融资服务  ，放款周期从传统的7天缩短至3分钟  ，推动金融资源精准滴灌实体产业。农业与科技产业的跨界重构：农业Agent整合生物技术、物联网与AI，重塑农业生产模式。美国Bowery Farming利用垂直农业Agent系统
，在室内通过LED光照、智能灌溉与气候控制Agent ，实现全年无休的蔬菜种植 ，用水量较传统农业减少95% ，亩产提升30倍，彻底改变了农业对自然条件的依赖。（五）核心挑战：传统企业“三重脱钩”风险

在AI Agent驱动生产范式、商业模式、竞争维度及跨界融合深度变革的同时，产业发展也面临数据安全隐患、伦理风险挑战与人才技能断层等多重考验。而传统企业以层级化管理和人工决策为内核的经营模型，依托经验或静态数据的资源配置逻辑，以及围绕“产品”构建的价值创造体系，在Agent技术与产业变革的浪潮中正遭遇更为严峻的冲击 ，尤其在技术架构适配性
、业务流程协同度与组织架构灵活性方面，已显现“三重脱钩”的风险。

技术架构与智能需求脱钩：刚性系统无法支撑Agent的实时性、协同性要求
，导致效率低下；业务流程与市场变化脱钩
：固化流程难以应对个性化、动态化需求，用户体验落后于竞争对手；组织架构与人机协作脱钩：科层制与技能体系阻碍Agent价值释放，形成“技术引入但无法落地”的困境。

这种脱钩本质上反映了工业经济时代的企业运作范式与数字智能时代生产要素重构之间的深层矛盾，亟须从技术架构云原生改造
、业务流程中台化重构
、组织架构敏捷化转型三个维度推进系统性变革 。

三 、 组织重构之路

企业组织架构作为承载业务流程的“骨骼系统”
，在技术与产业变革的浪潮中面临了严峻的挑战，面向“AI Agent原生（AI Agent-Native）”的发展模式开始成为企业在新竞争格局中占据先机的关键 。

图3Agent原生企业重构之路

为顺应 Agent 技术驱动的产业生态迭代与生产范式 、商业模式革新，通过创新应对市场竞争，并能在其中占据竞争高地，企业在管理模型 、资产配置方式以及生产工具上必须做出改变——科学技术为第一生产力，通过技术架构、业务流程与组织形态的深度变革，向Agent原生企业演进
。

（一） 技术架构：构建分布式Agent智能体网络多Agent系统（MAS）架构：将业务拆分为多个功能化Agent（如生产Agent
、库存Agent 、物流Agent），通过智能合约与共识机制实现自动协作 。例如，制造业中订单Agent接收到客户需求后，自动触发生产Agent排产、库存Agent调配原料 、物流Agent规划运输 ，全过程无需人工干预。边缘－云端协同决策
：边缘端部署轻量化Agent处理实时数据（如传感器数据、设备状态） ，云端Agent负责全局优化与策略迭代，形成“本地快速响应+云端智能进化” 的混合架构
。例如，智能电网中边缘Agent实时调节分布式能源设备 ，云端Agent根据全网负荷预测优化能源分配策略。（二） 业务流程 ：从线性流程到Agent驱动的自动化闭环流程自动化重构
：传统业务流程中的审批 、决策
、执行环节被Agent网络取代 ，形成“数据输入－Agent决策－自动执行－反馈优化”的闭环。如，电商行业的智能供应链中，采购Agent根据销售数据与库存水平自动生成采购订单，财务Agent审核预算并触发支付，物流Agent安排配送，全流程耗时从传统的3天缩短至2小时，整体仓储效率提升50%以上。动态资源调度：Agent根据实时需求与资源状态动态调整配置 ，实现“需求－资源－能力”的精准匹配。如 ，共享出行平台的车辆调度Agent可根据订单密度 、司机位置、交通状况实时分配任务 ，使车辆空置率降低30%，乘客等待时间缩短40% 。（三） 组织形态：从科层制管理到去中心化自治

Agent技术推动传统企业的组织架构与管理模式发生根本性变革 ：

智能决策网络替代层级审批：企业内部Agent通过知识图谱与决策算法，实现流程自动化与自主决策 。如 ，美国Capital One银行采用Agent原生组织模式，信贷审批Agent自主评估客户信用并决定额度 ，风险管理Agent实时监控贷后风险 ，人类团队负责算法优化与合规监管 ，信贷审批效率提升80% ，不良贷款率下降25%。分布式自治组织结构与液态化团队协作：跨部门、跨企业的Agent根据智能合约或任务需求动态组队，形成临时协作网络，任务完成后自动解散 。如某汽车制造商的新品研发中 ，设计Agent 、工艺Agent、供应链Agent与供应商的质量Agent 自动组建虚拟团队 ，同步推进设计 、制造可行性分析与原料采购，研发周期从传统的48个月缩短至24个月。人机协作新范式：Agent承担重复性、逻辑性任务，人类聚焦创新与情感交互，形成“机器智能+人类智慧”的协同模式。如法律行业中
，合同审查Agent 可在10分钟内完成数万页合同的合规性检查 ，律师则专注于复杂条款谈判与策略制定，工作效率提升10倍以上。

在AI产业迅猛发展的浪潮下 ，Agent已经成为企业数字化转型的核心变量 ，面向Agent原生的重构已非选择题，而是生存题 
。企业需要从技术架构、业务流程、组织形态与商业模式四个维度进行根本性变革，将Agent的智能基因注入产业全链条 ，形成“自主决策、动态进化、生态协同”的新竞争优势。尽管挑战重重，但那些率先实现Agent原生转型的企业，将在未来的智能经济时代占据产业价值链的顶端，成为新商业文明的引领者。