标题：智能体生死局：80%创业者都死在这一关

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最近有人提到智能体（Agent），让我想起一个朋友分享的“行业通用分析Agent”。我试用两天后发现，这AI分析师既会画饼，也会出错。80%的创业者倒在验证需求真假这道关卡上。

许多创业者带着酷炫技术做出吸引人的Demo，用户试用时夸“挺酷”，但收费或深入应用时，用户却迅速流失。原因在于这些产品往往是“伪智能”——要么把简单问题复杂化，要么解决的是未来可能存在的需求，而非用户当下的痛点。免费数据看似漂亮，一旦收费便暴露真伪。

企业级应用更复杂。将智能体嵌入客户老旧系统（如CRM、ERP）难度堪比心脏搭桥手术，成本和时间远超预期。即便接入，智能体生成的报告往往还需人工修改。若“最后一公里”跑不通，价值大打折扣。企业客户只关心：“能省几个人？省多少钱？”价值算不清，生意就做不成。

腾讯云在“全球最难NL2SQL考试”中拿下国内第一，提供了一个示范。这个考试基于37个行业的“脏数据”，要求智能体快速准确解答复杂问题。腾讯的智能体专注于垂直领域的“真痛点”，在具体场景中创造可量化价值，而非追求“万能助手”的虚幻目标。

活下来的创业者不是最聪明的，而是最懂客户、最务实、最会算账的。他们聚焦于真实场景中的真实问题，而非沉迷技术自嗨。许多创业者低估了“最后一公里”的难度，忽视了企业IT环境的复杂性。智能体输出的结果往往需人工审核，若无法无缝融入客户工作流，反而成为累赘。

如何成为幸存的20%？关键在于“极致聚焦”。找到那些愿意为解决方案掏钱的“铁杆用户”，验证他们的痛点是否真实且强烈。推出“收费的MVP”，哪怕功能简陋，也要检验用户的支付意愿。从一个高频、独立的环节切入，解决具体问题，逐步成为垂直领域的专家。

智能体创业的核心是“极致务实”。放弃纯AI自动化的幻想，“混合智能”才是现实。明确分工，让智能体处理模糊语言和非结构化信息，结合规则引擎和人工审核确保结果质量。同时，清晰规划集成复杂性和成本，优化单位经济模型，确保服务客户的收入远大于成本。

只有扎根垂直场景、解决具体痛点的智能体，才能在市场中存活并创造真正价值。