2025年，美股科技股市場動蕩不斷，英偉達市值單季蒸發4000億美元，蘋果與特斯拉股價持續下跌。在此背景下，Palantir股價表現卻異常亮眼，截至三季度末，年內累計漲幅超過130%，躋身美股科技股市值前十，成為美國歷史上估值最高的軟件公司之一。

支撐投資者信心的核心因素，是Palantir連續八個季度增長的營收數據。其人工智能平臺（AIP）作為核心業務，通過穩定增收驗證了AI Agent的技術路線可行性。AIP本質上是一個“AI工具箱”，包含AIP Assist等工具，企業可根據需求將不同功能的Agent嵌入工作流程，實現效能提升。

隨著AI Agent成為行業焦點，全球科技競爭格局正在發生深刻變化。今年4月，谷歌在Cloud Next 25大會上推出“Agent2Agent”（A2A）開放協議，試圖統一Agent間的通信標準；同期，OpenAI發布首份Agent構建白皮書，明確技術要素與落地路徑。兩大巨頭的動作，標志著AI Agent正式成為中美科技競爭的新戰場。

中美企業在這一領域的策略分化明顯。美國企業側重制定技術標準，試圖通過生態位控制主導產業發展；而中國互聯網公司則選擇“場景優先”路線，通過密集發布Agent產品加速技術落地。據統計，國內Agent開發平臺數量已超過126個，遠超美國市場。

這種分化源于產業對GenAI應用落地的深層焦慮。麻省理工學院（MIT）發布的《GenAI的鴻溝：2025年商業人工智能現狀》報告指出，其跟蹤的300多個AI項目中，95%未能創造財務回報，剩余5%的收益也遠低于投入成本。報告揭示了當前GenAI應用的三大缺陷：無法保留反饋、無法適應場景變化、無法自我迭代。

AI Agent被視為突破瓶頸的關鍵技術。通過嵌入持久記憶和迭代學習系統，AI Agent能夠從簡單的問答工具升級為具備主動解決問題能力的“數字同事”。理想狀態下，人類可通過管理不同功能的Agent團隊高效完成工作，實現“一人千軍萬馬”的協作模式。

但技術落地面臨現實挑戰。十一假期期間，硅谷舉辦的AI Agent行業研討會披露，95%的AI Agent在生產環境部署失敗。問題不在于模型智能度，而是支撐體系不完善，包括上下文工程、安全機制、記憶設計等環節存在短板。

行業共識認為，AI Agent的成功需要同時滿足技術和服務雙重條件：技術層面要求企業具備模型開發與數據處理能力；服務層面則需要深入理解行業需求，提供定制化解決方案。以法律Agent為例，其不僅需要掌握法律條文，還需熟悉司法流程。

在眾多參與者中，阿里的企業級Agent戰略形成獨特路徑。今年7月，其旗下瓴羊公司推出首批企業級Agent產品，包括“超級電商客服Agent”和“超級電銷Agent”，從人力密集型場景切入市場。隨后，數據分析Agent和超級營銷Agent陸續發布，逐步構建起覆蓋六大行業、四大核心場景的平臺化體系。

9月25日的云棲大會上，瓴羊正式發布企業級AI智能體服務平臺AgentOne。該平臺整合超過20種即用型Agent，支持企業根據需求靈活組合工具，實現全流程管理。以復星旅文為例，其基于AgentOne構建的AI度假智能體AI G.O，可集中處理行程規劃、客房預訂等碎片化需求。

瓴羊的布局遵循“由點及面”的邏輯：從精準場景切入，逐步擴展至核心業務領域，最終形成整合性平臺。這種策略與紅杉資本的預測相呼應——未來每個人都能通過編排Agent網絡實現全流程運營。

阿里云智能集團瓴羊CEO朋新宇提出“企業級Agent=大模型×好數據×強場景”的核心公式。他強調，大模型選擇應注重適用性而非參數規模；數據需要具備結構化、業務化和差異化特征；場景選擇應聚焦人力、資金和數據密集度最高的領域。這三者的協同效應，決定了Agent的最終落地效果。

與Palantir相比，瓴羊在數據治理層面具有獨特優勢。Palantir通過“數據本體論”建立統一的數據語法規則，而瓴羊則依托阿里生態的萬億級交易數據，經過長期實踐驗證形成成熟的方法論。這種差異使得瓴羊無需從零構建數據標準，而是通過定制化調整即可實現技術賦能。

盡管路徑不同，但兩家公司都強調數據治理與場景落地的結合。紅杉資本指出，真正的競爭不在于技術應用本身，而在于構建能夠自主涌現價值的生態系統。GenAI的終極目標不僅是替代重復勞動，更是作為業務伙伴推動企業持續進化。

這種進化方向正在Palantir和瓴羊的實踐中得到驗證。前者通過十余年復雜場景深耕實現突破，后者則基于中國互聯網產業經驗開辟新路徑。兩條路線共同指向一個務實方向：讓AI技術深度融入業務流程，重構組織協作方式，最終帶來可持續的增長動能。