从模型到智能体：AI 产品竞争的重心正在改变

过去两年，AI 产品的竞争焦点是模型能力：参数规模、榜单排名、上下文长度。现在，这些指标的边际意义在快速下降。用户不再问「你的模型多强」，而是问「这件事你能不能替我做完」。

评估维度变了

从模型到智能体，评价标准从「回答质量」转向四件事：任务完成率、权限范围、失败可恢复性、单任务成本。

任务完成率取决于能否拆解步骤并在中途校验；权限范围决定它能触碰哪些系统；失败可恢复性决定出错后是否留下烂摊子；单任务成本则直接决定商业模式是否成立。

产品形态随之改变

对话窗口是模型时代的界面，工作流入口是智能体时代的界面。前者等待提问，后者主动推进。产品设计的重心，从「如何表达清楚」转向「如何把权限、确认点与回滚机制设计好」。

这也是为什么越来越多的产品在关键步骤插入人工确认：不是能力不够，而是责任需要有人承担。

三个未解问题

权限与审计：智能体调用了哪些数据、做了哪些操作，必须有可追溯记录。长任务可靠性：任务越长，误差累积越明显，中间校验点的设计成为核心工程问题。计费方式：按调用次数计费，会惩罚复杂任务；按结果计费，则把风险转移到供给方。

智观察

智能体的竞争，本质上是工程与责任的竞争。谁的确认点设计得更自然、回滚更干净、成本更可预测，谁就更可能被真正放进生产流程。