作者：孙封蕾

6 月 25 日，第三期原点 Talk 分享会暨“上下楼就是下游”系列活动在 AI 原点社区举行。本期活动由至顶AI实验室联合主理人路飞主持，围绕“OPC、OPT 实战局：Agent 如何接入真实业务”展开。分享嘉宾AIGClink发起人占冰强和《24小时精通AI Agent》图书作者冯昊从教育、跨境电商、内容运营、企业服务、工业和医疗等多个场景出发，讨论了 Agent 在业务流程中的可用边界、商业机会和组织变化。

本期分享会延续前两期关于龙虾、OpenClaw 和企业 Agent 应用的讨论，进一步把问题推进到落地层面：哪些工作已经适合交给 Agent，企业为什么仍然用不起来，OPC 创业者又如何在大厂和客户之间找到自己的位置。

机会不只在工具，而在认知差和交付差

分享嘉宾冯昊介绍，他长期关注 AI 在教育和跨境电商中的应用，目前业务包括高校 AI 应用大赛、课程、图书、智能体开发及相关培训。他认为，很多商业机会并不始于客户主动寻找工具，而是始于“讲明白”。在他看来，企业和高校往往并不缺工具，缺的是对同行如何使用 AI、头部企业正在使用哪些工具的认知。

图：《24小时精通AI Agent》图书作者 冯昊

占冰强则从 OPC 实战角度指出，Agent 落地首先要面对的不是演示功能，而是可交付性。他以自己做 AI 解决方案自动生成工具为例称，核心功能可能几天内做出，但真正困难的是商业化设计、计量、交付和长期可用。对于内容信源抓取、多平台内容生成等项目，他同样强调，开源工具和 Demo 并不等于可交付产品。

图：AIGClink发起人 占冰强

在讨论中，多位嘉宾都提到，OPC 的价值恰恰在于能以较低成本进入企业现场，理解真实业务，再把工具、数据和流程连接起来。占冰强认为，大厂往往愿意提供 SaaS 工具，却不愿深入企业做训练和适配；而很多企业愿意为结果付费，却难以承担大厂数百万元级别的服务报价。这中间的空白，正适合懂 AI、又能下沉到业务中的 OPC 团队。

教育、电商和内容运营率先跑通

在已验证的应用场景中，教育、电商和内容运营被多次提及。冯昊认为，教育是今年 Agent 落地的重要蓝海，无论中小学、大学还是高职，都存在从课程设计、教研、PPT 生成、短视频数字人到招生转化的自动化需求。

他回忆，过去运营一个 700 多万粉丝的微信矩阵，需要 28 名同学持续更新内容；而今天借助智能体和自动化工具，一个人已经可以运营几十万粉丝规模的账号。跨境电商场景中，他举例称，一个人可以经营多个亚马逊店铺，从产品图片、详情页介绍到与海外客户沟通，都可以由 AI 辅助完成。

内容运营领域则从单账号走向矩阵化。冯昊提到，有朋友用 AI 做小红书矩阵，总粉丝规模达到 200 多万，其中早期 3 个月做出 50 万粉丝。他认为，AI 生成内容已不再只是“把文章写出来”，而是要和账号矩阵、平台规则、分发节奏结合起来。

但他也提醒，当前平台对 AI 托管和自动发布管控趋严，AI “能发”并不代表“该发”。在多账号运营中，内容生成可以高度自动化，但发布、审核和风控仍需要人工参与。也正因为如此，AI 降低的是从业门槛，而不是完全取消人的角色。

Agent 与聊天框的区别：从回答问题到执行任务

在现场提问环节，有参与者问到 Agent 与传统聊天框的区别。分享嘉宾认为，关键区别不在名称，而在它能否拆解任务、调用工具、控制流程并持续执行。

占冰强梳理了从提示词工程、上下文工程，到运行环境约束和循环策略优化的演进。他认为，早期提示词主要是在控制模型输出；进入上下文工程阶段后，使用者开始把工作经验写成类似脚本或目录的方式，让模型理解外部环境和工具；再往后，Agent 的重点转向运行环境、资源边界、工具权限和目标导向的执行轨迹。

换言之，聊天框更多是“问一句、答一句”，而 Agent 要面向一个具体目标持续工作。它可能需要读取资料、生成方案、调用工具、检查结果、重试、压缩上下文，并在一定边界内自行完成循环。

冯昊则用更直观的例子说明：普通聊天工具像回合制问答，而智能体能够执行多个任务，并自主拆解和定时执行。例如在直播获客场景中，可以由多个 Agent 分别承担用户沟通、用户画像分析、营销话术整理和线索汇总等角色，形成一个“工作小组”。

OPC 创业不能只做项目，还要把项目变成资产

围绕“项目做完后如何沉淀为数字资产”，嘉宾们提出，企业和 OPC 团队都需要改变只看结果、不留过程的习惯。

占冰强指出，项目结束后应当把成功与失败经验文档化，记录执行过程、工具调用、循环中断、错误路径和优化策略。这些过程数据不仅帮助团队复用经验，也能降低后续任务的 Token 消耗，提高单任务成本效率。

他认为，未来竞争可能会从“谁能做出结果”逐渐转向“谁能用更少 Token、更低成本做出更大结果”。因此，对 Agent 执行过程的记录、复盘和优化，会成为 AI Native 团队的重要能力。

冯昊则从传播和商业化角度补充，OPC 不能把项目做完就结束，而要学会展示过程、验收结果和客户反馈。他提到，未来的 OPC、OPT 在做项目时，需要同时具备生产、经营、销售和场景理解能力。通过分享项目过程、建立个人 IP、沉淀朋友圈和自媒体内容，项目本身也会成为获客入口。

不是所有场景都能立即交给Agent

对于“哪些事情Agent不能做”，现场出现了一些分歧。占冰强认为，从目前观察看，Agent 在工业核心生产环节并不容易切入，尤其是对准确率要求极高的产线检测和制造控制场景。此类场景往往要求99%以上的稳定性，不能简单依赖通用多模态模型，而需要专门训练和工业级系统配合。不过，他也指出，AI 在封闭软件环境中更容易发挥作用，例如 CAD、仿真软件、芯片电路设计、Photoshop、调音软件等专业工具。未来很多白领岗位的变化，可能正发生在“AI操作专业软件替代中低阶人工操作”这一方向。

冯昊则从另一个角度看工业场景。他认同核心产线直接替代有难度，但认为可以先从“工业搭档”切入，让AI学习优秀工程师、车工、钳工或销售冠军的知识和判断，成为某个垂类岗位的数字员工。他举例说，当设备报警或车床出现问题时，AI可以先根据说明书、报警指示和历史知识给出初步判断，解决不了再交给总工。

两种观点的共同点在于：Agent 不适合一上来就做“全能系统”，更适合从边界清晰、任务明确、可验证的节点切入。冯昊将其概括为，不要让AI做“全雷达”，而要让它先在某一个方向做透。

世界模型在教育中的落点：重建学习场景

在问答环节，有来自腾讯教育方向的参会者提出，世界模型从3D走向4D后，若要落到教育场景，真正的商业价值可能在哪里。

冯昊认为，中小学可能是当前更容易跑通的场景。他指出，教育长期难以解决的一个问题是“场景”。过去元宇宙也曾试图解决这一问题，但制作成本高、投入重；而世界模型如果能大幅降低场景生成成本，就可能以更低成本把英语、物理、航天游学等教学环境模拟出来。

他举例说，孩子在情景剧、动画背景和角色扮演中往往更投入，因为他们进入了具体环境。未来，如果借助世界模型、AR眼镜和周边设备模拟火箭发射、物理实验或语言交流环境，教育产品的体验和付费价值都可能发生变化。

在冯昊看来，大厂未必愿意做“最后一公里”、最后三公里的场景适配，而大量3万到5万元的小型智能体需求，反而适合小型OPC团队和大学生创业者承接。真正的蓝海，不只在模型能力本身，而在谁能理解终端业务，把技术应用到具体课堂、企业和客户现场。

这场分享会释放出的信号是，Agent落地正在进入更细的业务颗粒度：从“能不能用AI”转向“谁来训练、谁来交付、谁来承担风控、谁来把项目变成资产”。对OPC创业者而言，机会不在空谈替代，而在找到真实需求，用工具重构流程，并在大厂够不到、客户又确实愿意付费的地方完成交付。