本文来自微信公众号：AIGC从0到1，作者：王零壹，原文标题：《Agent竞争推演：谁会赢，谁会死，按什么逻辑（万字慎点）》，头图来自：AI生成
反直觉提问——人类历史上最强超级个体、全球最强一人公司OPC、孤身就开创了“个人Agent”范式（堪比Mac之于个人商用电脑、堪比iPhone之于个人智能手机）、Github史上增长最快的项目（力压操作系统Linux内核）、无数荣耀加身的OpenClaw，为什么被收编了？
2026年2月14日，情人节。OpenClaw创始人Peter Steinberger在博客上宣布加入OpenAI。
这个消息让很多人困惑。OpenClaw当时已经是GitHub历史上增长最快的开源项目之一，19.6万颗星，三个月。百度、腾讯、阿里三大云争相上线一键部署，网易直接推出国产版"LobsterAI"，王慧文公开喊话要投这个方向的创业者。整条产业链两周内形成，速度前所未有。
这么火，为什么要走？
这不很奇怪吗？不值得深思吗？————在此停下来思考1分钟，再继续，看我们的答案是否对应？
Peter的解释是：他想让他妈妈也能用上Agent，加入OpenAI是最快的路。
这个解释很坦诚，但它掩盖了一个更深的逻辑：OpenClaw所在的那一层，正在被吸收。
不是OpenClaw不好。恰恰相反，正因为OpenClaw太好了，它证明了“个人Agent编排”这件事是可行的，于是OpenAI、Anthropic、Google都开始亲自下场做同样的事。Sam Altman亲自试用过OpenClaw，扎克伯格私下在折腾这个东西。当最顶级的玩家开始认真做一件事，独立创业者就没有空间了！
Peter选择加入OpenAI，某种程度上是一个清醒的判断：与其在一个正在被吸收的层里继续建造，不如去更高的地方。
这就是我想从这里开始讲的故事。
OpenClaw引发的agent创业潮是狂热的、真实的。但浪潮里的竞争逻辑，大多数人还没想清楚。谁会赢，谁会死，按什么规则——这才是真正重要的问题。
一、为什么现在是真正的拐点？
在讲竞争之前，先确认一件事：这一次真的是真的。
过去三年，AI的“拐点”被宣布过太多次，以至于很多人产生了免疫。但2026年的这次不一样，有三个信号同时出现，而且是第一次同时出现。
第一个信号：门槛降到了普通人能用的程度
Gary Tan在YC的Lightcone节目里提到，一些毫无技术背景的管理者，已经把公司流程交给了OpenClaw。邮件整理、信息查询、表单填写，24小时自动流转。这在一年前还不可想象；而在国内，AI春晚完成了最大范围的市场教育。
技术本身不算新，但2026年是第一次真正普及到普通用户。可用性上的跨越，这个区别很重要——不是“技术可以做到”，而是“普通人真的在用”。
第二个信号：市场响应速度空前，按天计算
OpenClaw爆火后几天内，三大云一键部署上线，网易推出国产版，OpenAI把创始人招入麾下。这种响应速度在以往的技术浪潮中从未出现过。
原因是AI降低了开发门槛，工具之间的组合变得更快，生态形成的速度也随之加速。以前任何新技术的落地都需要慢慢搭建配套，现在这个过程被压缩到了以天计算。
第三个信号：企业第一次算得清账
富士通用Agent优化仓储，省了1500万美元。医疗机构节省了400工时。Foxconn有80%的决策实现了自动化。AI从“烧钱的技术”变成“省钱的机器”，企业的大规模采用就成了顺理成章的事。
剑桥大学技术经济学家Carlota Perez研究过去200年的五次技术革命，发现每次技术革命都会经历“安装期”和“部署期”。安装期是基础设施建设和投机泡沫，部署期是真正的大规模应用和财富创造。
AI的安装期大概是2017到2024年。模型在进化，算力在积累，大量早期应用在试错和死亡。
2025到2026年是转折点。三个信号同时出现，意味着部署期已经开始。
部署期的特征是：技术已经足够好，问题不再是“能不能做到”，而是“谁来做、怎么做、做给谁”。
这就是为什么现在的竞争如此激烈，也如此关键。安装期的竞争是技术竞争，部署期的竞争是市场竞争、场景竞争、信任竞争。规则变了。
对个人从业者来说，这个转折点意味着：你的工作数据如果已经线上化，AI大概率会干得比你更好。程序员最先受到冲击就是这个原因——代码全都在线上，AI把这些数据一学就可以做得比大部分人更好。越早看清楚，越早调整。
二、竞争的三层结构：哪层是机会，哪层是陷阱
大多数人没有意识到，他们在哪一层竞争，决定了他们的命运。
Sequoia Capital对Agent价值链做了一个清晰的三层分析，我认为这是目前最准确的竞争地图。
第一层：基础层（模型+算力）
这一层正在快速商品化。OpenAI、Anthropic、Google、Meta在这里竞争，开源模型不断拉低价格上限。两年内，百万token的成本下降了90%以上。
这一层不是创业机会。不是因为它不重要，而是因为它的竞争逻辑是规模竞争，需要的资源量级不是创业公司能匹配的。Kimi K2.5能以OpenAI旗舰模型1/8到1/9的价格提供接近的效果，这本身就说明基础层的商品化速度有多快。
第二层：编排层（Agent运行时+记忆+工具调用）
这是现在最热闹的一层，也是最危险的一层。
LangChain、LlamaIndex、各种Agent框架都在这里竞争。OpenClaw也在这里。这一层解决的问题是：如何让Agent更好地规划任务、调用工具、保持记忆、协调多个子Agent。
问题是：这一层正在被基础层吸收。
Agent的进化史，就是脚手架不断被内化回模型的历史。推理模型出来，催生了第一批Agent产品；这些产品跑出了数据，数据训练了更强的模型；更强的模型把之前需要脚手架才能做到的事情内化了进去；然后又催生了新的脚手架需求，循环往复。
Claude Code广受好评，Codex更进一步，OpenClaw让任务无限拉长——每一次进步，都是在把之前需要人工搭建的编排能力，内化到模型本身。
The Information的分析直接点出了这个问题：“编排层是一个陷阱。所有人都在抢编排层，但这一层会在18到24个月内被模型厂商吸收。OpenAI的Operator、Anthropic的Claude Cowork——这些都是模型厂商在收回编排层。”
OpenClaw的故事是最好的证明。它在编排层做到了极致，然后创始人被OpenAI收编，项目转入基金会，OpenAI提供资金和技术支持。这不是失败，但也不是独立的胜利。这是编排层玩家的典型命运：要么被吸收，要么在吸收之前找到更深的根。
第三层：应用层（垂直工作流+用户关系）
这才是真正的机会区！
a16z在分析历次平台转型时发现，每次人们都预测基础设施会捕获所有价值，但每次都错了。PC时代，微软赢了操作系统层，但Oracle、SAP、Salesforce在应用层捕获了巨大价值。移动时代，苹果和Google赢了平台层，但Uber、Airbnb、Instagram在应用层捕获了巨大价值。
a16z的预测：应用层将产生比基础设施层更多的百亿美元公司。
但应用层的竞争不是“做一个AI版的XX”，而是深度嵌入特定场景，建立只有在那个场景里才能积累的东西。
Bessemer Venture Partners分析了高价值垂直Agent的共同特征：任务频率高（每天或每周，不是每年）、错误成本高（用户愿意为可靠性付费）、有专有数据优势的可能、监管复杂性（对通才形成壁垒）。
对创业者来说，这意味着一件事：别去抢编排层。去找一个足够大但大厂不愿意做的场景，深度嵌入，建立只有在那个场景里才能长出来的东西。
三、意图层，新的搜索框争夺战
理解了三层结构，还需要理解一个更深的竞争逻辑。
Ben Thompson在Stratechery上提出了一个关键洞察：Agent时代的竞争，本质上是对“意图层”的争夺。
搜索时代，Google控制了“查询”——你搜什么，Google就知道你想要什么，从而控制了整个信息生态，把内容提供者变成了供应商。
推荐时代，抖音/TikTok控制了“推荐”——你喜欢什么，使用越久，抖音比你还清楚，从而控制了内容生态，成为史上估值最高的未上市公司。
Agent时代，谁控制了“意图”——你想要什么，在你把它转化成具体任务之前的那个原始需求——谁就有了同等量级的杠杆。
Thompson的原话是：“最接近用户原始意图的Agent，对它下面整个技术栈都有最大的杠杆。”
这就是为什么Gary Tan说YC的slogan或许该从“做人们想要的东西”改成“做Agent会选的东西”。Agent选什么，背后是意图层的竞争。Supabase、Resend这类B端工具流量暴涨，核心原因是AI读得懂它们的文档，能在执行任务时自动选择它们。这就是意图层竞争的早期表现。
但Agent时代的意图竞争和搜索时代、推荐时代有一个根本区别：意图需要持续的关系和上下文，不是一次性的查询。
Google可以通过一个搜索框捕获意图。Agent需要通过长期的交互、记忆积累、场景理解来捕获意图。这意味着意图竞争不是赢者通吃，而是每个场景里赢者通吃。
a16z的分析印证了这个判断：“意图是极难捕获的，因为它需要持续的关系和上下文，而不只是一次交互。这创造了不同的竞争动态：不是全面赢者通吃（像搜索），而是每个场景里赢者通吃。你的工作Agent、你的健康Agent、你的财务Agent——不同的玩家可以在不同的场景里获胜。”
这对企业来说意味着一个非常具体的问题：你的产品能不能被Agent选中？
能被Agent选中的产品，有几个共同特征：文档结构清晰（AI读得懂）、API设计简洁（Agent调用得了）、错误信息明确（Agent能处理异常）。这些听起来是技术问题，但本质上是“你是否把Agent当成了你的用户”这个思维问题。
OpenClaw代表的核心范式转移是：用户变了，你的AI代理成为了主要用户，它代表你去调用各种软件服务。
四、护城河的真实清单：什么是模型永远吸收不了的
现在回到最核心的问题：在这场竞争里，什么东西是真正的护城河？
这个问题有一个陷阱：大多数人以为的护城河，其实不是。
技术领先不是护城河——模型会追上来。UI体验不是护城河——容易复制。先发优势不是护城河——没有数据飞轮的先发，只是先死。
First Round Capital和YC都做过类似的分析，结论高度一致：真正的护城河，是模型永远吸收不了的东西。
第一：专有的真实世界数据
不是公开数据，不是通用数据。是你在业务运转过程中自然积累的、别人拿不到的数据。你服务了一千个客户之后沉淀的行业know-how，你的Agent在真实场景中跑了百万次之后形成的决策模式。
关键不是“有数据”，而是“有一个越转越快的飞轮”。越多人用，数据越好，产品越好，更多人来用。这个循环一旦转起来，后来者追不上。
第二：已建立的用户信任
Gartner调查了500个企业CIO，78%在试点AI Agent，但只有23%在规模化部署。第一大障碍不是技术，是信任——“我们不相信Agent能在没有人工审查的情况下做决策”。
信任是时间的函数，不是算力的函数。你可以用AI写出完美的品牌故事，但你不能用AI替你积累十年的行业声誉。在一个所有人都能说漂亮话的时代，“这个人靠谱”这五个字价值千金。
第三：监管关系和制度性壁垒
金融牌照不会因为AI消失，医疗准入资质不会因为AI消失。当所有人都“能做”的时候，“被允许做”反而成了真正的筛选机制。Bessemer分析的高价值垂直Agent里，法律、金融、医疗排在前三——因为监管复杂性对通才形成了天然壁垒。
第四：物理世界的嵌入
AI的能力在数字世界里几乎无限，但一旦涉及物理世界，它就需要“身体”。你的软件可以被复制，但你在某个城市铺设的服务网络不能。你的算法可以被模仿，但你和某条工厂产线的深度集成不能。
第五：组织上下文和记忆积累
这是最被低估的一个！！
Lenny's Newsletter采访了15位AI创始人，得出的最重要结论是：记忆不是功能，记忆是产品本身。
一个运行了6个月的Agent，积累了三种记忆：情节记忆（过去发生了什么）、语义记忆（用户的偏好和上下文）、程序记忆（如何为这个特定用户做事）。竞争对手无法通过提供更好的模型来复制这些——他们必须说服用户从零开始，放弃所有积累的上下文。
Chris Dixon的分析更直接：“运行了6个月的Agent，相对于新Agent有巨大优势，因为它有6个月关于用户的上下文。这创造了一种不同于移动App的锁定——不是‘我的数据都在这里’，而是‘这个Agent了解我’。”
这五样东西，有一个共同的底色：它们都需要“时间×真实性”才能长出来。AI可以把生产压缩到零，但它压缩不了生长。
这条分界线：凡是可以被AI瞬间生产出来的，都不值得押注。值得押注的，是那些需要时间和真实性才能长出来的东西。这个判断在Agent竞争的语境里，变得更加精确和紧迫。
对创业者来说，这意味着一个非常具体的自测：你在建造的东西，18个月后会不会被模型升级覆盖？如果答案是“会”，你在建造的不是一个公司，是一个功能。
五、竞争的演化时间线，窗口比你想象得短
现在把所有分析整合成一条时间线。
这条时间线来自The Information、Sequoia、Benedict Evans等多方分析的交叉验证，我认为是目前最可信的预测。
2026年：工具混战期（现在）
特征是所有人都在做Agent，门槛极低，同质化严重。这一年的竞争逻辑是：谁先占住用户的“第一个Agent”位置。
死亡模式很清晰：功能堆砌、没有场景深度、被模型原生能力覆盖。First Round Capital分析了200多个Agent创业公司，发现73%建立在模型能力之上，而这些能力会在18个月内被原生吸收。
这一年，大多数Agent创业公司会死。因为位置错——站在了编排层，或者站在了模型和用户之间当搬运工。参见：开年创造者入场避坑：3层框架避开先发陷阱
对个人从业者来说，这一年是认知建立期。不要追每一个热点，要建立自己的判断框架。你在哪个场景里有不可替代的上下文，比你会用哪个工具更重要！
2027年：场景卡位期
混战结束，垂直场景开始出现领导者。数据飞轮开始转动，先跑通场景的玩家开始建立壁垒。
这一年的关键变量是：谁的Agent在真实工作流里跑的任务最多，谁就积累了最好的场景数据。
Bessemer的警告值得重视：“垂直Agent市场将快速整合。在大多数垂直领域，只会有1到2个赢家。建立领导地位的窗口是从现在起的12到18个月。”
这意味着，如果你现在还没有找到你的垂直场景，2027年底你就会发现那个场景已经有人占住了。
对企业来说，这一年是战略选择期。采购哪个Agent工具，不只是效率问题，是战略问题——你选择的Agent会积累你的组织上下文，这个上下文会成为你的资产，也会成为你的锁定。
2028年：生态整合期
场景领导者开始横向扩张，Agent之间开始互相调用。
这一年的竞争逻辑从“单个Agent竞争”变成“Agent网络竞争”。谁的Agent能被其他Agent调用，谁就有了新的增长飞轮。
MCP协议的竞争意义在这个阶段会变得清晰。现在看起来是技术标准之争，实际上是生态控制权之争——谁定义了Agent之间通信的标准协议，谁就有了类似HTTP之于互联网的地位。
这一年，孤岛型Agent（不能被其他Agent调用）会面临生存危机。
2029年：成熟市场
3到5个主导平台，加上众多垂直专家。这个结构类似于今天的企业软件市场——Salesforce、SAP、Oracle是平台，无数垂直SaaS是专家。
马斯克说人类向“硅基智能”转型的窗口仅剩约2000天。不管这个时间线是否精确，它指向的方向是一致的：这场转型的速度，超过所有人的预期。
Benedict Evans的观察给了这条时间线最好的注脚：App Store时代的10年演化，Agent时代会压缩到2到3年。这意味着更快的赢家，也意味着更快的输家。
六、定价革命，你在和谁竞争
还有一个维度，是大多数分析都忽略的：Agent公司在和谁竞争。
大多数人以为Agent公司在和其他软件竞争。这是错的。
Bessemer Venture Partners的分析直接点出了这个问题：Agent时代，定价逻辑从“按座位收费”转向“按结果收费”。这意味着Agent公司不是在和软件竞争，是在和人力成本竞争。
传统SaaS：你付钱买使用权，每月固定费用。
Agent时代：你付钱买结果，只有成功了才付钱。
Harvey（法律AI）按文件收费，Cognition（软件工程）按任务收费，Artisan（销售）按预约到的会议收费。
这个转变的竞争含义是：如果一个Agent能做$6万/年员工的工作，收费$3万/年就是绝对的竞争优势——不是相对于其他软件，而是相对于雇人。
Goldman Sachs的市场分析印证了这个框架：AI Agent的总可寻址市场是4.1万亿美元、4.1万亿美元、4.1万亿美元（重要的事说三遍），相当于当前全球知识工作者的劳动力市场。这不是软件市场的一个子集，而是劳动力市场的一个子集。
竞争框架因此发生了根本性的转变：不是“哪个软件功能更好”，而是“谁能更好更便宜地完成这项工作”。
能自信提供“按结果收费”的公司，说明它的Agent足够可靠，这本身就是最强的竞争信号。这也解释了为什么YC观察到B端Agent公司达到100万美元ARR的速度是B端普通SaaS的3倍——因为它们在和人力成本比较，而不是在和其他软件比较，价值主张更清晰，决策更容易。
对企业来说，这意味着评估Agent工具的框架需要改变：不是“这个工具值多少钱”，而是“这个Agent能替代多少人力成本，可靠性如何”。
七、OpenClaw之后，真正的竞争才开始
回到开头的问题：OpenClaw为什么被收编？
不知我的分析和你心中的答案是否对应。
OpenClaw做了一件极其重要的事：它证明了个人Agent是可行的，它让普通人第一次真切地感受到“AI在实打实地干活了”。它是部署期开始的信号弹。
但信号弹本身不是目的地。
OpenClaw所在的编排层，正在被基础层吸收。这是技术演化的规律——每一层的创新，最终都会被下一层内化。就像当年的推理能力、多Agent协作能力，都被内化进了模型本身。
真正的竞争，在编排层之下，在应用层之中。
在那里，竞争的规则是：谁控制了意图，谁积累了上下文，谁建立了信任，谁嵌入了物理世界，谁拥有了监管关系。
这些东西，不是靠算力堆出来的，不是靠融资烧出来的，不是靠模型升级得到的。它们是在真实场景里，一天一天长出来的。
前文开年创造者入场避坑：3层框架避开先发陷阱里写过一个判断标准：先发陷阱的本质不是时间问题，是位置问题。死的不是入场早的人，死的是站在模型和用户之间当搬运工的人。
站在编排层的人，正在被吸收。
站在意图层的人，正在建立最强的杠杆。
站在应用层、深度嵌入垂直场景的人，正在建立唯一真正持久的护城河。
窗口真实，但窗口比所有人想象的都短。
Bessemer说，垂直Agent市场建立领导地位的窗口是12到18个月。The Information的时间线说，2027年底没有建立清晰领导地位的玩家，大概率出局。
这是正在发生的故事，这是2026的每一天。
参考文献：
1. Ben Thompson， "Agents and Aggregation" & "The Agent Layer Cake" & "Why OpenClaw Changes Everything"， Stratechery， 2025-2026
2. Sequoia Capital， "The Agent Stack: Where Value Accrues"， 2026
3. a16z， "Intent is the New Search" & "The Application Layer Renaissance" & "Why the Agent Era is Different from Mobile"， 2025-2026
4. Bessemer Venture Partners， "The Vertical Agent Opportunity: A Framework" & "The Death of Per-Seat Pricing"， 2025-2026
5. First Round Capital， "Why Most AI Agent Startups Will Fail" & "Agent-Native vs Agent-Enabled" & "The Agent Startup Playbook"， 2025-2026
6. Lenny Rachitsky， "The Only Moats That Matter in the Agent Era" & "Memory is the New Moat"， Lenny's Newsletter， 2025-2026
7. Benedict Evans， "The App Store Moment for AI Agents"， 2026
8. The Information， "The Orchestration Wars" & "The Consolidation Timeline"， 2026
9. Andreessen Horowitz， "Why Cursor Won and What It Means for Agent Startups" & "How Agents Create Lock-in: A Framework"， 2025
10. Coatue Management， "Data Flywheels in the Age of Agents"， 2025
11. NFX， "Network Effects in the Agent Economy"， 2026
12. Goldman Sachs， "The $100B Agent Market: Where the Money Will Flow"， 2026
13. Carlota Perez， "Technological Revolutions and Financial Capital"， Cambridge University Press（框架引用）
14. Y Combinator， "What Doesn't Get Absorbed: A Framework" & "Why B2B Agent Startups Are Winning"， 2026
15. Gartner， "The Trust Deficit: Why Enterprise Agent Adoption is Slower Than Expected"， 2026
16. Azeem Azhar， "AI and Perez's Technology Revolutions Framework"， Exponential View， 2025
17. VentureBeat， "OpenClaw and the Open Source Agent Ecosystem"， Feb 2026
18. YC Lightcone Podcast， Gary Tan， Harj Taggar， Jared Friedman， Feb 2026
本文来自微信公众号：AIGC从0到1，作者：王零壹（ex上市公司CMO，《AIGC从0到1》第一作者，专注AI时代的商业模式与产品架构，主张"用AI，不AI"。“AIGC从0到1”是创造者的航海日志，由<航线图><方向舵><压舱石>组成）