年初以来“龙虾”凶猛，这股热潮不可避免在企业级Agent市场里掀起了不小的波澜。

龙虾让大量的企业决策者第一次直观看到了Agent端到端完成复杂任务的真实可能性。IDC中国研究经理孙振亚认为，这对企业落地AI Agent，包括建设企业级AI数智员工都有极大的推动。

这股热潮带动了模型厂商的token调用的巨幅增长，“鲸吞了全球超六分之一的算力”，传闻让一些协同平台的销售业绩200%～300%的完成。但业界人士告诉数智前线，它在直接映射的企业级生产力市场尚未转化成规模化采购订单。

“个人级小龙虾，跟企业客户需要的企业级小龙虾不是一回事，现在的‘小龙虾’是不能在企业内部真正稳定、安全可追责地去交付岗位级工作。”制造业场景垂类Agent厂商灵核数智首席商业官华璐坷提到，企业级数智员工，需要在企业流程里，还要有岗位职责和权限、知道任务和产出，要跟企业的各种信息化系统打通，有最终的结果校验。除此之外，企业客户非常看重提供AI公司的服务能力，关心后续能不能持续帮企业挖掘出更多有价值可转化的场景。

但不可否认，龙虾让企业级Agent产品的产品迭代在加速。从大厂到RPA厂商再到Agent创业团队，最近新品发布的消息不断。IDC此前预计，到2030年，活跃Agent的数量将从2025年的约2860万快速攀升至22.16亿，平均每年活跃Agent数量将以超过一倍的速度增长。

而围绕着这波浪潮，整个企业级生产力市场也将迎来一场重构。

“没有转化成企业级规模化采购

灵核数智华璐坷春节前后接到了不少制造业客户咨询，来询问龙虾的绝大多数都是制造企业的二代接班人。“中国的制造业发展到现在，但凡上一些规模的企业绝大多数都已经发展了三四十年了，基本都面临二代接班的问题 。这波二代接班人多数有留学背景，对新事物有好奇心，他们非常希望基于好的AI工具去辅助做业务，帮助接班。”

客户群体覆盖运营商、电商、能源行业等行业的企业级Agent厂商实在智能过去几个月也接到客户中不少人关于龙虾部署的咨询。

这些都是Openclaw火了之后，企业级Agent市场泛起的涟漪。

OpenClaw定位为24/7全职数字员工，养一只“龙虾”相当于获得了可随时随地托管电脑工作的员工。这让此前专门做"企业级数智员工"，强调AI生产力价值的各类企业级Agent公司绷紧了一根弦。

在客户反应过来之前，这些公司内部先动起来了。实在智能算法负责人欧阳告诉数智前线，他们在Openclaw还叫Clawdbot的时候就看到了它的价值，公司技术团队马上开了专门的分析会议。

“它的端到端自动化执行效果突出，填补了Manus在云端无法操纵调用本地系统功能的空白，并且与IM工具打通是很大亮点”，欧阳提到。实在智能借鉴了Openclaw的形态，产研团队加紧在已有的自动执行机器人的基础上内测推出“实在Agent 无界版”。这个新的版本可支持嵌入钉钉等IM软件，像Openclaw一样能实现跨设备唤醒和操控。

聚焦于制造业垂域数智员工平台灵核数智，也在海外Moltbook上线不久后推出了自己的类moltbook社区Linkclaw。灵核数智华璐坷告诉数智前线，龙虾刚出来他们就关注到了它陡峭的增长曲线。

由于灵核数智一直在做制造业的AI数智员工平台，海外的龙虾社区里Agent之间交流互动给了他们做制造业灵核工厂的新思路。“类似斯坦福小镇，把不同岗位的Agent丢在工厂里面，这些Agent 能够相互协作理解，有可能会产出更多的创新。”

一些深耕行业的AI系统集成商也在借助Openclaw的能力，实现产品能力升级。如中关村科金推出OpenClaw企业级解决方案PowerClaw、枫清科技Fabarta都推出了类龙虾产品。

企业自己动起来之后，C端市场也在同步火爆。有报告显示，全球每日新增部署实例从5000跃升至9万，增长高达18倍。消费者市场的热情也感染传递到了企业级Agent所辐射的客群，多家Agent厂商表示已经接到了客户咨询，寻求龙虾部署建议。

不过，“这些没有转化成企业级采购”。欧阳坦言，咨询多停留在个体探讨层面，目前没有企业真正有预算，且明确提出要采购类似系统。

华璐坷也认为，龙虾热潮更多是在教育市场、抬升预期。“一个新产品要渗透进制造企业以往是需要很长的时间和很大教育成本的，龙虾潮来了之后，很多企业主第一次知道了Agent， Skill，Workflow这样的名词。他们是企业级龙虾最优质的种子用户，虽然他们很焦虑，当下更多的还是在外面看，因为中国制造业使用AI的渗透率不足5%，但马上他们就会关注Agent怎么在企业里真正创造价值”。

各种龙虾局上依托于龙虾创业的创业者们也坦言，目前即使有跑得快的企业在企业用龙虾，往往也是偏向拉出来一两个创新业务场景，企业级场景很少有老板敢敞开核心业务流程给龙虾跑。多家企业级数智员工平台都提到，它更适合没有复杂业务逻辑的一人公司。

落地几道坎：安全、认知分歧、Skills匮乏、ROI

龙虾在C端快速统一了认知，形成部署热潮。为什么在企业级市场未能快速推进？

外界认为，这与安全合规要求、企业级采购决策链条、认知不统一以及ROI测算等诸多因素有关。

安全与可控性当然是核心顾虑。欧阳所在的实在智能服务了不少国企，这部分客户十分关心数据是否外传、模型是否可控、操作是否安全。龙虾的开源属性和对公网大模型的依赖，使得许多企业心有疑虑。

同时，龙虾被认为和真正的企业级数智员工之间还有一定的距离。IDC孙振亚告诉数智前线，核心在于它是否能接管一个岗位的完整闭环流程，成为可闭环完成任务且ROI可行的数字劳动力，这需要有业务场景知识，需要企业自身系统、数据、流程的深度打通，也需要权限边界、行为审计、成本治理。

另外，从采购决策链条看，虽然C端龙虾此前很火，但目前行业对智能体上没有形成“企业级Agent=龙虾”的共识。“去年大量客户采购了编排类智能体，目前仍在落地消化中。”欧阳认为，这也影响了企业端的采购决策。

尤其是国央企客户群体，对智能体的认知有政策导向的一面。企业会关注智能体的覆盖率指标，同时，这个客群并不一定认为智能体都要像Openclaw基于大模型的自主规划能力，调用工具来完成任务，通过编排工具和工作流形成的配置型Agent，对他们来说可能有更强的确定性。

“对这些企业来说，编排类智能体能看到一个特别确定的流程。中间某一环节出错后，能发现是哪个节点出错，可以修正。但龙虾形态下有可能出现每次调用结果都不一样。”欧阳认为这可能使得龙虾这类Agent短期内并不会成为政企类客户的首选。

年初IDC在一份报告中对企业级Agent市场也有类似判断。IDC将全球企业侧Agent分为四类，目前大热的龙虾是它分类的独立Agent，随着生态标准与商业模式的成熟，独立Agent将逐步成长为承担复杂任务、跨系统协同的主流形态之一。但当下，报告中认为，配置型Agent是目前企业快速构建Agent能力的主流方式。并且中长期看，配置型Agent有望成为企业侧部署数量最多的类型，为企业提供长尾能力补位。

目前看，独立类Agent依然有不短的路要走。“Skills市场最热的是找skills的skills ，然后是各种web搜索Skills”，这个经典的调侃，反映出在目前的开源生态下，真正企业应用场景的skills的匮乏，各类企业级场景和能力以及生态尚有待进一步打通。

孙振亚认为，当下的龙虾的热潮证明了Agent的能力天花板比大多数人预期的高，但也暴露出市场的准备度比大多数人预期的低。“中间这个差距，是未来企业级Agent市场最大的商业机会。”

同时，有行业人士认为，当下企业级智能体落地的另一个天问是成本及ROI测算。

在个人龙虾部署热潮里，有不少人提到Token的巨幅消耗，一个任务可能就烧完了一个月的Token额度。可以想见Agent部署到生产场景，企业必然也会关注运行成本，确保实现业务价值的同时，维持可持续的投入产出比。

不过，相比消费级市场在意Token消耗量指标，企业级市场更关注的其实是基于Agent产出的业务价值。“把模型和token转化成真正企业需要的岗位级交付，可以不完全跟token消耗量挂钩，而是跟产出挂钩。”灵核数智华璐坷提到，如果只按token消耗，低频高价值场景可能在商业化时被低估，但是如果跟岗位级产出挂钩，低频高价值场景也可以形成很好的商业化路径。

而针对ROI测算和规模化价值，行业普遍认为当下企业级AI仍然处于价值兑现早期。目前能落地的企业级AI也多偏向高价值、好测算ROI的场景先行，比如在客服、软件开发、财务流程、供应链优化等场景。

以制造业为例，灵核数智华璐坷提到，他们选择从制造业降本紧密相关的质量管理、排程排产、供应链管理等成本大头场景来率先推动Agent落地。“龙虾到来除了市场教育层面，技术上我们也会汲取用好市面上已经有的技术，而不用什么都全部自己搭”，华璐坷认为，这将加速他们的研发流程，今年他们希望将制造业Agent场景从当下的十几个做到100个。

企业内生产力大重构，多智能体如何整合

短期内龙虾这样的独立Agent落地仍需时日，但龙虾展现出的能力——跨系统调用、自主规划、工具整合，教育了市场后，也让市场看到了企业内工作形态根本性转变的可能。

这里面一个巨大的不同是企业内多智能体的出现。灵核数智华璐坷用蜂群来比喻企业的需求，单只蜜蜂智能程度一般，但蜂群就有一套协作系统。目前“养100只虾，不等于就有了群体智能”，企业需要管理智能体，让智能体能上下协同，管控权限和目标，能更长期使用。

这使得企业内各类智能体之上还要有一个管控协调平台。新的角色正在出现。

硅谷顶级风投a16z最近也研判，企业级多Agent编排层（Enterprise Multi-Agent Orchestration Layer）将是2026年企业AI市场的核心趋势之一。企业将需要一个新的"协调系统"，用于管理多Agent交互、仲裁上下文、并确保自主工作流的可靠性。企业内会出现新角色。这将带来大型组织内部工作流运转方式的全新形态。

它也意味着围绕着企业内Agent使用，各种厂商需要重新寻找和确立自己的位置，是提供垂直场景或职业的生产力能力，还是成为企业内的调度和协调层。这将是企业内生产力的一场大重构。

飞书、钉钉等协同平台正在向企业级AI原生工作平台转变。它们由于占据了企业的日常工作场景，拥有组织架构、权限体系、数据接口等基础设施，要进一步扮演几千万企业内的Agent协调中枢，长处和局限都很明显——拥有强大的流量优势，同时在行业纵深能力上有欠缺。

一众选手里目前钉钉的动作表现得更激进。一周前，阿里推出了悟空，作为阿里在企业工作场景AI能力的统一出口，它会直接内置到钉钉之中，支持连接用户在企业中的钉钉账号、安全访问权限和应用系统。同时它还有AI能力市场，未来支持第三方skill交易，这有助于它服务更多的行业企业。

垂直行业Agent玩家则切入了有复杂业务逻辑的业务生产力场景。这里面既有做垂直数智生产力一揽子解决方案的，也有企业聚焦单一垂类生产力的。

提供垂直行业一揽子数智员工解决方案的厂商，强调的是多Agent协作平台和企业对智能体的管理能力。以灵核数智为例，其数智员工平台既有让企业按需调用垂直场景AI员工的人才市场，也有沉淀业务经验和组织知识的可信空间，以及企业内人机协作入口。大型企业可以基于这套平台构建自己的私有skill，沉淀企业内独有知识及经验。龙虾对这类解决方案商而言，正与其自身的垂类岗位级Agent形成补充——偏通用个人向的产出由龙虾完成，围绕公司核心目标则交给岗位级Agent。

一些此前聚焦垂类工种Agent的厂商，在探索融入龙虾开放生态。

有厂商告诉数智前线，随着skill付费变完善，未来他们不排除将自身的沉淀和能力以Skill方式上架。数智前线也了解到，目前已有行动迅速的企业正将自身的数据能力形成API可对openclaw生态开放，用户能用个人龙虾来调出数据，不过需要有其他基建才有业务的闭环。

这些探索，是在提前适应市场从人用产品转向智能体用产品的转变。当然企业也在观察后续影响。分析认为，新的生态有可能冲击原来基于产品界面的商业模式，非常考验垂类厂商对场景的理解和数据壁垒。

这波浪潮里，压力最大的可能是一些偏通用能力的工具类厂商。就像Jasper被OpenAI自身的产品冲击一样，在营销类场景，已经有从业者直接在龙虾上自搭舆情监测和品牌洞察的工作流，这会绕过原来的营销AI员工产品。

并且，协同类厂商携巨大的用户体量也在通用工种推出场景类解决方案。例如阿里悟空在电商、跨境电商、知识类博主、开发、门店、设计、制造、法律、财税、猎头等十大OPT场景发布了解决方案。那些缺乏垂直纵深的玩家可能需要重新思考自身的位置和护城河。

更长远的问题也缺乏答案。随着各类岗位级Agent的进一步进化，多智能体体系的逐渐建立，各类为人使用而设计的产品是否还有存在的必要性？未来，到底是垂类厂商成为协同类厂商生态中的一部分，还是随着Agent智能提升，中间层消失，Agent直接对接后台API和数据库？

复杂竞合态势里，存在诸多不确定性。这将是一场混沌重构，更多变化仍有待观察。