AI Agent 的概念虽已提出多年，但其定义和应用仍存在诸多混乱。目前，AI 自主性远未到位，例如 Manus 的成功率仅为 40%，而苹果和特斯拉等巨头在自主 Agent 领域也面临挑战。为解决这些问题，行业尝试通过 MCP 协议和 A2A 系统实现纵向整合与横向协作，但仍需完善基础设施支持。此外，OpenAI 推出的全局记忆系统为 Agent 发展提供了新方向，但数据不足和技术局限性仍是主要障碍。创业方面，专注于细分领域、优质数据和稳定链路是成功关键。AI Agent 的普及需要人类投入大量基础工作以建立流程。中美在 AI 发展路径上各有侧重，美国试图通过 AI 弥补劳动力短缺，而中国则面临制造业知识体系化难题。尽管两国关系复杂，但全球 AI 突破仍需双方合作。