在人工智能领域，一场深刻的变革正在悄然发生。过去三年间，大型AI模型的能力边界不断拓展，从单纯的文本生成跃升至理解复杂指令、处理多模态信息，乃至执行具体任务。2024年，Agent概念如同一颗新星，迅速吸引了业界的目光，成为AI应用落地的新焦点。步入2025年，这一趋势更加明显，业界普遍将这一年视为Agent元年。
如今的AI，已不再是那个仅能进行简单对话或撰写文章的助手角色。它们进化成了具备目标理解、路径规划及执行交付能力的数字员工，能够接收任务、执行任务，并提供反馈，甚至与其他AI或人类进行协作。以往那些需要大量人工参与的数据密集型流程，现在AI也能游刃有余地完成。
在这场由科技巨头主导的竞赛中，微软、谷歌、OpenAI等海外企业占据了底层模型的主导权，而国内的百度、阿里、腾讯也在积极投入。表面上看，小型公司似乎难以在这场竞争中立足。然而，随着基础模型的日益成熟，小厂们开始认真考虑：是否也能下场做产品？
以飞猪为例，今年4月，它推出了AI产品“问一问”。这个产品被定位为“AI旅行管家”，与以往只能回答简单问题的机器人不同，“问一问”更像是一个专业的旅行团队。用户提出需求后，背后会有一组AI角色分工合作，从规划路线、查询机票、寻找酒店到控制预算，共同为用户打造一套完整的旅行方案。而且，它不是简单地套用模板，而是根据用户的实际需求灵活组合。
例如，用户对“问一问”说：“暑假想去昆明玩七天。”它不仅能识别用户当前的位置，还能迅速启动一整套流程，生成包括航班、酒店、景点在内的七天行程计划，并附上总预算。更关键的是，它提供的不是浅层的景点推荐，而是按时间顺序详细安排每一天的行程、住宿、交通等信息，甚至连航班起飞时间都考虑在内。
“问一问”一经推出，便受到了广泛关注。虽然初上线时还存在一些不足，如预算估算不够准确、多人方案的酒店安排不够智能等，但整体而言，它是一款可靠性和可用性显著提升的旅行AI产品。在AI Agent领域，它是少数从概念走向实践的产品之一。
飞猪表示，“问一问”的成功得益于其真实供给数据：接入实时航班和酒店库存，结合真实出行记录和多年定制游经验。他们强调，数据不在于多，而在于准。
除了数据，功能的可用性和用户体验也是“问一问”成功的关键。据了解，目前“问一问”仍在持续升级和优化中。5月26日，飞猪宣布最新版本升级了部分功能，包括特价机票和酒店的查询能力更强、新增匹配权益的“会员助手”角色等。整体体验下来，流畅度有了明显提升。
在AI Agent领域，模型、技术、场景等因素都是竞争的关键。然而，当“弟弟辈”的飞猪拿出“问一问”后，关于大小厂在AI Agent领域的竞争开始变得有趣起来。2025年作为Agent元年，不仅是一个口号，更是AI发展路径上的一个重要临界点。
从文本生成到多模态处理，从问答助手到可行动的智能体，AI的能力已经迈上了一个新的台阶。这一年，AI开始能够“动手”：订酒店、找航班、规划日程、跑数据，甚至在公司内部搞自动化流程管理。AI从“助手”转变为“员工”，为其商业落地提供了可能。
同时，2025年也是AI产品从“功能型工具”升级为“任务型执行者”的重要时间窗口。谁能在这个窗口期率先打造出一款可落地、用户可感知价值的AI Agent产品，谁就有可能建立长期的竞争优势。因为AI产品的红利放大效应非常强，用得越多，数据越准，模型效果越好，体验也越顺畅。一旦体验上的“滚雪球”效应启动，后来者就很难追上。
尤其是Agent类产品，不仅需要调整模型、接接口，还需要打磨调度逻辑、跑任务链路、建立行为反馈闭环。这不是靠复制代码就能赶上的，而是需要长期在真实场景中打磨。
目前，技术已经基本成熟，但市场心智还没固化。也就是说，现在的每一个新产品都有机会在用户心中占据一席之地。只要体验够好、节奏够快，就有可能成为用户的“默认选项”。
以Manus和飞猪的“问一问”为例，它们都在一个还没有形成红海的市场领域中率先驶出了帆船，抢占了用户对AI Agent的第一认知。这种认知将随着产品使用量的增长被进一步放大。
Manus背后的Monica公司是一个典型的连续创业型小厂，但它们对自己“在大厂生态内分一杯羹”的定位足够清晰，对外界套壳与否的讨论并不纠结，对可用性足够敏感。这才有了纯用户视角的Agent产品爆火。
同样地，飞猪虽然挂着“阿里系”的标签，但在旅游行业并不是头号玩家。正是因为包袱小、决策灵活、敢于折腾，尤其是单点投入的瞬间压强足够大，所以即便是其他旅游公司早就宣称要打造旅游大模型时，飞猪也能更快做判断、更快推进一个具体的产品落地。
垂类公司和超级平台相比，胜在场景更收敛或在特定领域足够专精。比如飞猪之于旅游业，机酒的实时价库数据、不同目的地的经典玩法以及过往多年积累的真实用户反馈，在Agent的训练和调优中具有不可替代的价值。
事实上，近年来跑出来的AI产品并不都是大厂之作。Kimi是创业团队打造的，Notion AI是一个十几人团队做的插件，Draw Things是一个独立开发者的作品。甚至像Rewind、Quivr、Mistral这样的模型级创业公司，初期也不过十几人。
它们之所以能够脱颖而出，核心原因在于：都有一个特别明确的、真实的用户痛点；没有把AI有多强挂在嘴边，而是把AI藏在后面解决前台的问题；没有在模型参数和训练集上内卷，而是用现有的成熟能力做出了打磨到位的好体验；靠产品赢用户、靠口碑赢市场。
这充分说明，Agent的机会绝不是大厂专属。小厂一样能吃螃蟹，关键在于是否足够聪明、迅速，并且能勇敢试错。
AI正在打开一个全新的时代窗口，它不仅是一次技术跃迁，更像是一次行业结构的重新洗牌。在这个窗口里，每个人、每家公司、每个组织都有机会用自己的节奏和优势打出一条与众不同的成长曲线。
尤其是那些一直在垂类深耕、技术上有积累、对用户有理解的小厂，它们手里握着长期积累的数据、知识和流程。一旦和AI结合，很有可能在这个阶段迎来集中爆发。比如Notion AI在笔记工具中加入AI插件后变成了一个“知识工作者的超级助手”，Draw Things通过优化本地和UI体验成为了离线绘图首选。
“问一问”也是如此，它用AI把原本属于高净值用户的定制游服务平民化了。过去要花大量时间查攻略、比价格、做行程，现在一键生成，实时价格、行程合理，还能马上下单。这一切的背后是供应链、数据系统和旅行场景知识的自然延伸，AI只是把它们激活、组合、放大了。
小厂的优势在于能够踩中大厂“顾不上”或“不屑于做”的点，并把它做到极致。AI就会成为增速引擎，帮小公司快速走出自己的节奏。未来，每一个垂直领域都有可能诞生AI驱动的“新巨人”。它不一定出自硅谷，也不一定是独角兽公司，而可能就是那个原本在角落里默默耕耘的团队。
在AI时代，厂牌的边界已经模糊。无论是只有几个人的创业公司、独立开发者团队，还是像飞猪这样的中型业务部门，只要能够率先打造出“AI真有用”的产品，就有可能成为下一个改变格局的力量。
