一、引言：2026年Agent爆发与高价值转型

二、高价值Agent的核心特征与典型案例

（一）OpenClaw：预装Claude Skills的去中心化Agent

1. Long Horizon能力：本地/云端7×24小时运行（如监控股市、定时数据分析），突破会话时长限制；
2. IM嵌入天然扩散：移动端指令+本地执行（如通勤时用手机指挥家中Mac Mini写文章）；
3. 预装Claude Skills生态：降低用户使用门槛，类比早期智能手机预装应用超市教育用户。

• Manus是中心化“交钥匙”模式（云端统一分配资源），适合标准化场景；
• OpenClaw是去中心化可配置模式（支持本地硬件/云资源），适配长尾需求。二者非取代关系，Manus积累的高价值场景数据可能反哺OpenClaw标准化服务。

（二）Cowork与Claude in Excel：Anthropic的“10x微软”战略

• Cowork：Claude Code的自然延伸，基于Opus 4.5的Coding AGI能力，将命令行（Bash）作为核心交互方式，直接操作本地文件与代码库，外化至更多任务场景；
• Claude in Excel：利用Agent通过代码直接操作Excel数据，绕过传统UI交互。尽管Excel作为标准传输格式（.xlsx）不可替代（需Human-in-the-loop校验），但文件“创建者”从人类转为Agent，冲击Airtable等多维表格SaaS（切分数据分析功能）。

（三）高价值Agent的本质：切分企业工资预算

• 需行业专家主导Context Engineering（精准描述任务背景与约束）；
• 具备评估AI产出质量的能力（如短剧剧本需导演审美判断）。

三、2026年Token消耗10x增长的驱动逻辑

（一）开源模型“下限达标”是关键动力

• 开发者实测中，GLM-4.7在Claude Code环境下实现“无感使用”（无需费力驾驭）；
• Kimi K2.5支持Multi-Agent并发，扛住复杂任务需求。
  开源模型崛起推动Token消耗从“依附闭源生态”转向独立闭环，倒逼闭源厂商冲击能力上限。

（二）Token消耗是AI-native核心指标

• 高价值任务（如代码生成、数据分析）的Token消耗是传统Chat模式的百倍至千倍；
• 单用户日均Token消耗已达billion级别（工程拉动），未来单人控制Agent消耗10B+Token或成常态；
• Token价值分化：小参数模型（8B/30B）通过“压缩”逼近大模型能力，端侧（手机/短视频）或成消耗主力。

四、Agent Infra的刚需与新机会

• Infra of Agent：Agent专用浏览器（如BrowserUse，节省Token、提升成功率）、专用网络/支付系统；
• Infra for Agent：主动对齐用户需求（建模用户数字分身，减少Prompt输入）、长程任务容错机制。

五、“隐私换效率”时代的机遇与风险

• 案例1：用户赋予OpenClaw本地文件全权限，甚至暴露Web3钱包密钥，引导其执行DEX交易；
• 案例2：OpenClaw在Polymarket重复下注（因接口未返回明确参数），导致1.8万美金亏损。

六、SaaS的未来：被吞噬还是退化为工具？

（一）激进派：软件将被吞噬

• 中间态市场（如AutoGLM）压缩；
• 传统软件分工（前端/后端/测试）失去物理基础，全栈能力标签淡化（如TapTap Creator用自然语言生成3D游戏，替代Unity/Unreal）。

（二）保守派：软件退化为工具

• 软件作为“机器”提供稳定工具，Agent作为“工人”执行创造性任务；
• 未来壁垒在于“本体论”（To B定义企业组织逻辑/隐私边界，To C保护个人隐私）。

七、Agent泛化的三大推演路径

（一）人群分层渗透

• 硬核技术人员：Claude Code（终端/CI环境，高控制权）；
• 知识工作者：Manus（交钥匙体验，赋能Office场景）；
• 大众用户：OpenClaw类IM Bot（社交网络病毒传播，如AOL聊天室/微信）。

（二）形态争议：电脑派vs手机派

• 电脑派：Agent类似早期PC，需学习成本（环境配置、指令调试），从精英向大众渗透；
• 手机派：需OS级封装（如Google/Apple底层优化），实现“零门槛”直觉式使用。

（三）终极形态：从屏幕到物理世界

八、总结