刘洪涛：Agent从演示走向规模化，卡点究竟在哪里？

2026年被不少媒体和机构视为智能体（Agent）爆发年，全球AI Agent市场规模预计达175亿美元，竞争焦点已从模型对话能力转向任务执行闭环。

然而，当前Agent调用外部工具的单步成功率仅约60%，多步调用则骤降至30%以下，而互联网服务的可用性标准通常是99.9%，这意味着Agent的使用体验相当于退回到拨号上网时代。

刘洪涛是连续创业者，曾任网宿科技高级副总裁，后作为联合创始人兼总裁加入独角兽企业云智慧，2025年春天再次创业成立AgentEarth，致力于为Agent构建专用的底层传输协议和工具调用平台，自研协议比基于QUIC的传输方案快百倍，工具调用正确率达到99%，让Agent访问外部服务更可靠、更高速、更便捷。

近期，复旦大学国际政治经济学博士王英良同刘洪涛进行对话，围绕中国AI Agent的全球竞争优势、出海路径及中美竞争格局展开深入探讨。观察者网获授权刊发对话内容。

【对话/王英良】

王英良：中国在Agent规模化应用赛道形成对美差异化竞争优势，结合AgentEarth工具调用99%正确率、百倍级网络提速的底层技术突破，从国际视角看，你认为目前中国AI Agent产业的全球市场竞争优势与国际化壁垒集中体现在哪些方面？

刘洪涛：从全球产业分工看，中国在AI Agent领域的比较优势，不在于基础模型、先进芯片或全球云生态超过美国，而在于有条件把AI更快、更低成本地嵌入现实经济。中国完整的产业体系、庞大企业群体和密集的数字化场景，有助于形成AI落地的应用、反馈和迭代闭环。成本敏感、竞争充分的市场，也会推动Agent从少数企业的高价工具，走向更广泛的生产力应用。

AgentEarth近期在Agent外部工具调用场景中实现了99%的正确率，并将传输速度提升百倍。

这可以作为一个具体观察窗口，它提示市场关注一个变化：Agent的竞争不只是大模型和Harness，还包括外部能力的有效供给。高可靠的工具调用，才能保证Agent高质量地完成任务，同时减少企业寻找、接入和管理服务的成本。AgentEarth作为一家早期创业公司，能实现99%正确率这样世界级的技术指标，客观上也体现了中国团队在Agent基础设施方向上的竞争力。

客观而言，中国的规模和工程化优势不会自动转化为国际竞争力。美国仍在前沿模型、资本、云平台、开发者生态和全球企业客户体系方面占据优势；中国企业还要跨越数据合规、网络安全、服务标准、品牌信任和海外服务供给等一系列壁垒。因此，中国更现实的机会不是在AI全产业链上取代美国，而是在Agent应用和执行基础设施层寻找差异化位置，最终把成本和工程效率转化为全球客户可以信任的服务。

中美AI竞争概念图

王英良：美国AI产业在大模型基础研发、通用技术迭代和企业级高端场景上积累较深，但Agent在从技术演示走向规模化商业应用方面，仍面临部署成本、系统接入和责任边界等问题。基于这些行业痛点，AgentEarth在推进Agent规模化应用和商业化时可以获得哪些启发？

刘洪涛：美国市场给AgentEarth的启发，不是照搬某种技术路线，而是要把连接和执行能力做成企业愿意采购的基础服务。美国在模型、云平台、企业软件和开发者生态方面有很强优势，但Agent进入商业应用仍会遇到部署成本高、系统接入复杂、采购周期长和责任边界不清等问题。这说明，Agent基础设施的商业价值不能只靠展示模型能力或罗列工具数量来证明。

对AgentEarth这样的初创科技公司，首先要把产品接入做轻，尽量不要求客户大幅改造原有系统；其次要从明确、重复、高频的工作流程切入，用减少人工操作、缩短处理时间和降低维护成本等指标衡量价值；同时还要明确权限、数据安全、服务质量和故障责任。只有客户能够算清投入产出，基础设施才可能从试验项目变成长期采购。

AgentEarth目前更适合服务正在开发和运营Agent的企业、企业软件厂商和系统集成商，帮助它们把产品推向大规模稳定运行，而不是一开始就覆盖所有行业。我们为客户带来的价值在于Agent规模化过程中，持续降低AI的使用门槛，提高Agent完成任务的能力。它的商业模式，将通过客户持续使用、付费和续约来验证。

王英良：相较于美国更多依托芯片、底层算力、基础模型和闭源生态的AI竞争路径，如果把AgentEarth定位为连接Agent与外部服务的插件，它应如何参与场景化Agent产品落地？面对中美市场不同的企业需求和产业环境，这一定位分别体现在哪些产品价值上？

刘洪涛：AgentEarth没有选择火热的主赛道。对一家初创公司而言，更现实的定位是连接层：帮助场景化Agent使用搜索、数据、软件等外部服务，减少开发者逐一寻找、接入和维护服务的成本，提供高可靠的执行结果。Agent要从演示进入真实业务，关键不只是模型能否理解指令，还在于能否稳定调用外部服务并交付结果。AgentEarth参与的是这一落地环节，而不是上游基础能力竞争。

中美市场对这类产品的要求可能有所不同。美国市场已有较成熟的云平台、SaaS和开发者生态，AgentEarth需要强调兼容不同模型和外部服务，帮助开发者缩短上线和试错周期。中国市场更适合围绕具体行业和场景化服务，强调部署速度、成本控制和交付效率。两者的共同需求是降低Agent使用外部服务的门槛，但具体产品形态和客户获取方式未必相同。

AgentEarth的产品和测试指标，可以帮助市场观察模型能力与业务结果之间是否正在出现新的基础设施需求，我们认为：是的。Agent从Coding走向更广泛的专业工作领域，将推动新的产业分工出现。在需求侧（Agent）和供给侧（工具服务）之间，需要高效率的服务与交易平台，这正是AgentEarth定位的方向。

王英良：在中美AI竞争和全球市场分化的背景下，未来3到5年，中国AI Agent企业，尤其是AgentEarth这类早期基础设施公司，应如何选择出海市场、产品路径和合作方式，逐步建立国际化能力？

刘洪涛：未来3到5年的全球AI竞争不会简单地从模型转向应用。芯片、算力、模型、应用和基础设施仍会并行发展，但Agent进入企业工作流后，外部服务接入的稳定性和成本控制会成为新的竞争环节。中国企业出海不应只是复制国内产品，而应从具体、可验证的问题切入。

AgentEarth的产品在设计之初，其定位就是面向全球市场的，在产品端并没有显著的中国和海外市场的区别。因此，与其说“出海”，不如说“一个产品如何在全球各个区域落地”，会更合适。显然，中国以外的市场，我们的开拓方式会不同。相较于中国市场的大客户销售模式，我们在海外将直接面向个人开发者和专业付费客群，通过社区营销、线上推广等方式直接触达用户。

另外，在拓展海外市场时，必须补齐合规与服务能力，而且合规评估应在进入市场前完成。数据处理、隐私保护、客户支持、故障责任和长期运维，往往比产品翻译更能决定能否留在海外。

AgentEarth现阶段的国际化目标，是帮助专业用户在一个个真实交付的环节中，降低成本，提高收益，获得用户认可和可复制的服务经验，再根据结果逐步扩大边界。

王英良：AgentEarth实现了底层技术新的突破，并成为WorkBuddy等国内主流办公Agent的配套插件，帮助推动国产Agent规模化普及。在模型、算力和平台生态竞争激烈、全球市场规则日益分化的背景下，中国AI Agent基础设施企业，尤其是AgentEarth这类初创公司，应如何在技术投入、产品建设和生态合作之间作出选择，逐步形成不依赖单一模型或平台的长期竞争优势？

刘洪涛：AgentEarth受到市场主流客户的普遍认可，迅速接入了各大Agent平台。我们对客户的首要价值是降低Agent的用户使用门槛，让Agent用户可以便捷、高质量地完成任务。你的问题即是我的答案，技术上的领先是客户认可我们的原因，也是长期的差异化优势。

当然，一家创业公司真正的竞争优势还要经过客户留存、持续收入、服务成本和跨市场交付等检验。而长期来看，开放兼容、可靠交付、成本效率和客户信任，比封闭绑定或单项技术突破更重要。

王英良：结合中美在芯片、算力、模型、应用和基础设施等层面的竞争差异，展望未来三年，中美AI竞争更可能呈现怎样的产业结构和发展格局？在这一背景下，中国AI Agent企业，尤其是基础设施企业，应如何理解自身的机会与边界？

刘洪涛：未来三年，中美AI竞争大概率不会是某一方全面取代另一方，而会形成分层竞争、关键环节分化和部分领域继续合作的格局。美国大概率仍将在先进芯片、基础模型、云平台和全球开发者生态方面占据较强位置；中国则更有机会在AI普及、企业服务和行业应用中扩大规模。但这种优势分布会随技术扩散、政策变化和企业创新而调整，应用层优势也不等于对上游的全面超越。

未来市场一定不会完全脱钩。芯片、算力、数据和云平台等关键环节可能出现区域化；但开源软件、通用协议、部分企业服务和跨国应用仍会保持互联。更可能出现的，是多个生态相互竞争、局部连接的格局，而不是一个完全统一或完全封闭的市场。

对中国Agent企业而言，机会不在于简单宣称“弯道超车”，而在于把应用场景、工程效率和成本控制转化为可持续的产品能力。AgentEarth目前能够提供的，是连接Agent与外部服务这一具体方向的早期案例。它提示市场关注模型能力如何转化为业务结果，这是全球AI格局快速变化过程中出现的一个新的细分赛道。

因此，中国企业应发挥应用和工程化优势，同时正视芯片、基础模型、云平台和全球生态方面的差距。长期竞争力来自持续交付、开放兼容、合规经营和全球客户信任。中美竞争的结果，可能不是谁彻底胜出，而是谁能在更多产业层级建立稳定的生态位置。

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