当七年前那些一遇到非预设问题就崩溃的聊天机器人还在让企业头疼时，我们恐怕很难想象，就在这么短的时间里，今天的 AI Agent（AI 智能体）会以如此迅猛的势头重塑整个科技产业。知名市场研究机构 CB Insights 最近发布的《AI Agent Bible》（AI 智能体圣经）报告显示，自 2023 年以来，已经有超过 500 家初创公司扎堆进入这个领域。

（CB Insights）

这份包含九个专题研究的报告，既梳理了当前 AI Agent 生态的全貌，也给出了对未来的六大预测。报告借助 CB Insights 的一系列分析工具——Mosaic 健康评分系统、商业成熟度模型、商业关系图谱等等，追踪了 500 多家 2023 年以后成立的初创公司，绘制出一幅涵盖 26 个类别、170 多家应用企业的市场地图，以及包含 17 个细分市场、135 家以上基础设施供应商的技术栈全景图。通过一系列数据，报告回答了这样一个问题：当 AI Agent 开始改变企业的运营方式、招聘策略和扩张路径时，什么样的选择会决定谁能领跑，谁会掉队？

增长数字背后的深层变化

先看几个数字。2024 年，AI Agent 初创公司拿到了 38 亿美元融资，几乎是 2023 年的三倍。但比数字本身更值得注意的，是这种增长反映出的结构性转变。在 CB Insights 追踪的 1,500 多个科技细分市场里，2025 年交易最活跃的前十个市场中，有五个直接和 AI Agent 相关。每五家新晋独角兽企业，就有一家做的是 AI Agent 技术。更让人惊讶的是，营收排名前二十的 AI Agent 初创公司里，一半三年前还不存在。

CB Insights 首席执行官 Manlio Carrelli 观察到，AI Agent 正在以少见的速度向价值链上游移动。最开始它们在客户服务领域站稳了脚，CB Insights 在 2025 年 6 月的调研显示，82% 的企业说他们会在接下来一年里用 AI Agent 处理客户支持。但现在，AI Agent 已经渗透到更核心的业务环节：医院用它辅助临床决策，银行用它评估金融风险，律所用它起草法律文件。

根据 CB Insights 的商业成熟度评分，2023 年之后成立的 AI Agent 初创公司中，四分之一已经进入产品部署阶段。这个速度比传统初创公司快了五年多。

这种快速演进背后，是企业对效率提升的迫切需求。从 AI Copilot 到拥有更大决策权的自主 Agent，这个转变说明企业正在寻求更彻底的任务自动化。不过报告也指出，现在还处于“带护栏的 Agent 时代”——大多数 AI Agent 仍然在受限环境中工作，通过预设的工作流程和安全机制来完成特定任务，同时保留人工决策的最终控制权。但随着基础模型能力持续提升，Agent 正朝着更高自主性发展。

（CB Insights）

市场图谱：170 家企业的生态全景

CB Insights 通过挖掘其商业图谱数据库，绘制出涵盖 26 个类别、超过 170 家 AI Agent 初创公司的详细市场地图，并辅以对智能体进展、局限性和未来方向的展望。这张地图本质上是一幅生态系统的横截面，它揭示出三个主要细分领域：横向应用于工作职能、垂直行业特定应用，以及支撑这一切的基础设施层。

（CB Insights）

在横向应用领域，客户服务和软件开发展现出最强劲的商业化势头。根据 CB Insights 的 Mosaic 健康评分（一种衡量私营公司整体健康状况和增长潜力的指标），这两个市场的中位数分别达到 714 和 737，在所有细分市场中位居前列。这主要是因为，这些领域受益于定义明确的工作流程和可测试的环境，使得智能体的部署相对直接。CB Insights 在 2024 年 12 月对 64 家组织进行的调查显示，三分之二的受访者表示他们正在使用或计划在未来 12 个月内在客户支持中使用 AI 智能体。

值得注意的是，横向 AI 智能体初创公司占据了市场地图的近一半份额，主要面向企业客户，提供跨行业的人力资源招聘、市场营销和安全运营等职能应用。而在生产力和个人助手市场，包括 OpenAI 推出的 Operator 智能体在内的公司正直接瞄准消费者和员工。整体而言，横向 AI 智能体应用的商业成熟度高于基础设施和垂直细分市场，根据 CB Insights 的商业成熟度评分，超过三分之二横向应用领域的 AI Agent 企业已进入部署或规模化扩张阶段。

垂直化趋势的深化

报告指出，随着初创公司通过解决行业特定客户问题来开拓细分市场，尤其是在监管审查严格和数据敏感的领域，预计将出现日益明显的垂直化趋势。金融服务与保险是地图上最拥挤的垂直类别，拥有 11 家公司，这些初创企业瞄准各种金融服务工作流，从金融研究到保险销售支持，再到财富顾问的客户开发和运营。

医疗健康领域的解决方案旨在减少医疗专业人员的手动任务量，涵盖临床文档编制、收入周期运营、呼叫中心和虚拟分诊等用例。像 Thoughtful AI（收入周期运营）和 Hippocratic AI（人员配置市场）这样的公司正在针对端到端的医疗工作流程提供解决方案。工业领域的公司则着眼于优化流程和设备——包括控制系统、机器人和其他工业机械——无需持续的人工干预。例如，Composabl 在 2024 年 5 月推出了一个智能体平台，使用 LLM 为能够控制工业设备的智能体创建技能和目标。

高度监管的行业曾经对新 AI 应用构成障碍，但这一局面正在反转——它们现在成为智能体 AI 初创公司最积极布局的领域。CB Insights 数据显示，在垂直行业的智能体公司中，32% 已经进入积极部署阶段，另有 23% 处于新兴期、22% 处于验证期。这样的成熟度分布意味着，一波行业智能体的应用浪潮即将到来。CB Insights 对 Y Combinator 2025 年春季批次的分析进一步证实了这一趋势：在这批 144 家公司中，超过一半正在构建智能体 AI 解决方案，其中医疗健康和金融服务占智能体 AI 公司的 19%。

技术栈：135 家企业构筑的基础设施

支撑这一切的是一个新兴的技术栈。CB Insights 利用其商业图谱和专有信号，绘制了跨越 17 个市场、超过 135 家有前景的私营公司，它们正在为 AI 智能体构建基础设施。从基础模型到监督层，这些基础设施层正在帮助企业更有效地构建、部署和管理 AI 智能体。

（CB Insights）

该技术栈的私人市场动能显著，基于 CB Insights 的 Mosaic 初创公司健康评分，跨越上述市场的私营公司平均分数达到 768——是所有私营公司平均分 370 的两倍多。它们的平均商业成熟度评分为 3，表明解决方案已广泛部署。更深入地分析这些评分、合作关系和融资情况，揭示出三个值得关注的新兴市场。

首先是语音 AI（Voice AI），它正成为下一波 AI 智能体的新战场。语音 AI 开发平台的平均 Mosaic 评分为 756，2025 年迄今已获得近 4 亿美元的融资，势头强劲。大型科技公司也认识到语音是 AI 的基本组成部分——Meta 在 2025 年进行了自 2022 年以来的首次收购，目标是 PlayAI 和 WaveForms AI，这两家公司均在音频和语音 AI 领域运营。

其次是 AI 智能体安全初创公司，它们的增长势头迅猛。AI 智能体创造了新的攻击面和数据泄露风险，推动了对智能体安全初创公司的紧迫需求。该市场的公司在 12 个月内平均 Mosaic 评分增长了 56 点，其中 Zenity、WitnessAI 和 TrojAI 各自获得了超过 100 点的增长。Mosaic 评分增长最快的公司正在与大型科技公司和网络安全领导者建立合作关系。上市公司和成熟企业也加入了对话，身份认证领导者 Okta 和网络安全巨头 Palo Alto Networks 都在其平台中构建了智能体安全功能。

第三个领域是 AI 智能体支付初创公司，它们获得了老牌企业的支持。智能体支付基础设施是该技术栈中较为新生的市场之一，平均商业成熟度为 2.4（验证阶段），平均 Mosaic 评分为 697。支付领域的进入门槛很高，需要复杂的技术和监管基础设施。作为该技术潜力的一个迹象，成熟的卡和支付网络正在投资该市场的初创公司并与之合作：Coinbase 支持了 Skyfire 和 Catena，Visa 投资了 Payman，美国运通参与了 Nekuda 最近的种子轮融资。其他像 Crossmint 和处于融资前阶段的 PayOS 已与 Visa 和 Mastercard 建立了合作关系。

商业化赛道上的冷暖

CB Insights 根据其专有的收入数据对提供 AI Agent 作为主要产品的顶级私营初创公司进行了排名，结果令人惊讶。排名前 20 的 AI Agent 初创公司平均成立不到 5 年, 其中 50% 在过去三年内成立，足以说明这些 AI 原生公司的扩张和产品变现速度之快。

（CB Insights）

其中，代码编写类 AI Agent 跑在了最前面。排名靠前的公司里有六家做软件开发 Agent，包括 Anysphere 的 Cursor（年度经常性收入 5 亿美元）和 Replit（1.5 亿美元）。这些公司的资本效率也是最高的，平均每个员工能创造 140 万美元收入，而所有顶级 Agent 类别的平均水平是 59.4 万美元。

客户服务 AI Agent 虽然营收不是最高，但估值倍数却领跑——平均 219 倍，远超整体平均的 80 倍。这反映出投资者对这个领域的信心，他们相信企业会快速用 AI Agent 替代人工客服团队。这些营收领先的公司平均成立才 3.8 年，但大多数已经在部署或扩大产品规模，说明从创业到商业成功的周期被大幅压缩了。

不过光鲜数字背后也有隐忧。CB Insights 在 8 月的一份报告里警告说，“氛围编程”（vibe coding）的好日子可能要结束了。推理模型让代码生成 Agent 的能力大幅提升，推动了应用普及，但也带来了更高的推理成本，正在挤压利润空间。一些几个月就做到上亿美元 ARR 的公司，比如 Anysphere 和 Lovable，现在面临着推理成本增长 20 倍的压力，不得不限制使用频率、提高价格。有些创始人甚至开始寻求“反向人才收购”的退出方式——买家雇佣团队、授权技术，但不接手客户合同和基础设施。

（CB Insights）

成本压力正在改变整个市场的玩法。报告预计，其他使用量快速增长的 AI Agent 类别也会面临类似问题，需要调整定价模式。2025 年 5 月，Salesforce 的 Agentforce 就把定价从每次对话 2 美元改成了弹性积分系统，根据完成任务所需的实际操作来计费。随着利润收窄，一些处境困难的公司会选择退出——Cognition 在和 Google 达成授权协议后收购 Windsurf 就是个例子。

云巨头的深度布局

初创公司激烈竞争的同时，科技巨头在构建更底层的控制力。亚马逊、微软和谷歌这三家云服务商，正在 AI Agent 基础设施的各个环节扩展布局——开发工具、托管服务、编排系统等等。CB Insights 专门制作了一张“云巨头的 AI Agent 战术手册”图表，详细列出三家公司在基础模型、Agent 产品、开发工具、专用市场和编排系统等方面的投入。

（CB Insights）

亚马逊侧重通过 Bedrock Agents 和定制编排器来帮企业集成，同时也在拓展面向消费者的 Agent。谷歌利用自家的 Gemini 模型，通过完善的开发工具和市场策略吸引开发者。微软的策略最全面，把预构建的业务 Agent 和强大的开发工具结合起来，打造端到端的生态系统。值得注意的是，在 CB Insights 工业 AI Agent 市场地图里的 14 家上市公司——比如 PTC、SAS、西门子——全都和微软有合作。

这种集中度是把双刃剑。一方面，大公司提供的整套解决方案降低了 AI 应用的门槛；另一方面，企业也因此深度绑定在这些生态里。随着微软、谷歌积累越来越多的工业数据和经验，它们在工业运营中的地位会越来越重要，权力天平从传统工业巨头向控制 AI 基础设施的科技公司倾斜。

另一场关键的争夺战在 Agent 通信标准。Anthropic 的模型上下文协议（MCP）、谷歌的 A2A 协议、IBM 的 Agent 通信协议，都在一年内推出。专业服务公司和云服务商正在快速采用这些协议，让它们成为价值链中的“标配”。CB Insights 指出，科技巨头都在争夺 Agent 通信标准的主导权，这会决定未来 AI Agent 之间如何协作和交换信息。

信任问题始终是最大障碍

市场火热、资本涌入，但一个根本性的障碍一直存在：信任。CB Insights 认为这是 AI Agent 走向完全自主的最大障碍。虽然发展很快，但完全自主的 Agent 仍然受限于可靠性、推理能力和数据访问等问题。初创公司在用五种主要方式建立用户信任：透明度、人工监督、技术保障、安全合规和持续改进。然而现在大多数应用还是在受限环境里运作，靠“护栏”机制来保证安全，距离真正的自主还有距离。

信任缺失催生了一个快速增长的市场——Agent 监控和治理工具。AI Agent 的可靠性问题会直接造成业务风险，Agent 出错、产生幻觉或行为异常，企业承受不起。这推动了可观测性、评估和治理领域的发展。这个市场在 2025 年已经发生了两起收购。早期融资活动显示出一些新兴需求，比如语音 Agent 测试——Cekura（240 万美元种子轮）和 Coval（330 万美元种子轮）都专注于用模拟对话来测试语音 AI Agent。

从一年期融资活动来看，AI Agent 安全与风险管理是 CB Insights 追踪的增长最快的网络安全细分领域。随着 Agent 在企业环境中大规模部署，保护 Agent 的安全成了整个技术栈的优先事项。Dropzone AI 创始人 Edward Wu 说：“下一代网络安全专业人员会演变成管理 AI Agent‘军队’的‘将军’，以及处理高级事件响应的‘特种部队’。”

面向 2026 的六个方向

综合以上数据，并结合其预测性情报平台，CB Insights 为 2026 年的 AI Agent 市场提出了六个关键预测。这些预测既涉及技术演进，也触及商业模式和生态结构的深层变化。

首先是语音 AI 的迅速崛起。数据显示，在早期阶段生成式 AI 公司中，员工人数增长最快的恰恰集中在 AI Agent 应用领域，尤其是语音 AI 开发。这些公司正在为一个人类通过对话而非文本界面与 AI 交互的未来做准备。这对于客户服务、销售和 IT 支持等领域的智能体式 AI 开发具有重大意义，语音智能体能够在无需人工干预的情况下处理复杂对话。值得注意的是，Meta 在 2025 年收购了语音 AI 初创公司 Play AI 和 WaveForms AI，这被视为行业整合加速的信号。

其次，一波针对 AI Agent 的并购浪潮正在形成。在 2025 年第一季度，智能体式解决方案主导了顶级 AI 退出交易，Moveworks、Weights & Biases 和 OfferFit 获得了 85 笔收购交易中的前三大交易，确立了 Agent 作为行业整合主要焦点的地位。今年迄今为止，更广泛的 AI Agent 和副驾驶领域已发生超过 35 起收购。企业买家越来越寻求构建全面的 Agent 解决方案以获得竞争优势。报告特别指出，销售和营销 AI Agent 为 SaaS 领导者的智能体计划提供了容易摘取的果实，而编程 AI Agent 和副驾驶市场在爆炸性增长、估值飙升和市场分散的背景下，已经成熟到可以整合的程度。

第三个趋势涉及利润率压缩。推理模型（Reasoning Model）虽然推动了“氛围编程”的兴起——即给出高层目标并将多步骤实现委托给 AI——也导致了更高的计算成本，因为它们使输出 token 量膨胀了大约 20 倍。报告预计，随着使用量增长，其他 Agent 类别也将重新制定定价和合同。例如，2025 年 5 月，Salesforce 的 Agentforce 将定价从每次对话 2 美元转变为混合使用的 Flex Credits 系统，将积分与实现结果所需的必要操作挂钩。

第四，智能体商务（Agentic Commerce）的基础正在夯实。完全自主购物的最大障碍之一是实现安全的实时交易。一类新的初创公司正在正面应对这一挑战，构建 AI 原生支付通道和数字钱包，让用户能够授权 AI Agent 的支出并设置限制。根据 CB Insights 的数据，AI Agent 支付基础设施市场是 AI Agent 技术栈中较为新兴的市场之一，平均商业成熟度为 2.4 分（验证阶段），平均 Mosaic 评分（衡量私营公司整体健康状况和增长潜力的指标）为 697 分。值得关注的是，Stripe 在 2025 年 9 月宣布推出用于智能体支付的 API，并与 OpenAI 共同推出了 Agentic Commerce Protocol（智能体商务协议），最终将通过提供买家、AI Agent 和企业之间的标准化通信框架，使 AI Agent 能够代表用户完成购买。

第五个趋势是“数据护城河战争”正在重塑企业软件。随着 AI Agent 能力增强，软件巨头正在限制对其客户数据的访问。Salesforce 在 2025 年对 Slack API 实施的新速率限制是一个明显例子，这些限制阻止外部应用批量访问或长期存储聊天数据。Atlassian 同样在 2025 年宣布对其 Confluence 和 Jira API 进行额外的速率限制。

第六个趋势是智能体监控工具成必备品。随着 Agent 越来越自主，企业需要知道这些 Agent 在干什么、花了多少钱、效果如何。在 AI Agent 价值链的末端，成本监控和生产力测量变得格外重要。比如 a16z 投资的 Larridin 就想让企业看清 AI 支出和工具效果，一些编程 AI Agent 比如 Cline 直接把成本控制功能做进了平台里来管理 AI 推理费用。报告显示，Agent 评估和可观测性工具市场正在快速发展，早期公司在做自动化测试（比如 Haize Labs）和性能追踪（比如 Langfuse）。这些监控工具的平均 Mosaic 评分达到 770，显示出强劲的市场势头。

数据才是真正的护城河

尽管增长势头迅猛，但 AI Agent 市场也还面临一系列挑战。CB Insights 今年 6 月的调查显示，82% 的企业说未来 12 个月会在客户支持里用 AI Agent，但围绕可靠性、安全性、实施和人才的关键难题仍然存在。

报告特别提到，Agent 只有数据好，它才能真正发挥作用。Carrelli 在报告前言里反复强调，真正的竞争优势不在 AI 本身，而在于能不能把准确、全面的数据用起来，以及搭建让 Agent 真正有用的编排层。这也是当前的主要障碍。企业明白 Agent 重要，但正在和集成复杂性、安全顾虑、供应商太多这些问题作斗争。

对能驾驭这场转型的企业来说，这是一个前所唯有的机遇。报告指出，在 AI Agent 时代，优势不在模型，而在于能不能把专用的 Agent 连接到专用的数据。做到这一点的企业，会塑造 Agent 正在创造的新经济。

参考资料：

https://www.cbinsights.com/research/report/ai-agent-bible/

运营/排版：何晨龙