一、B端Agent产品占比暴涨相比于去年，B端产品甚至是G端的比例直线上升，很多都是用agent做企业化落地，C端产品相关展位很少。不知道是因为vibe coding导致c端创作门槛变低还是其他原因呢，大厂对于c端场景的覆盖度越来越高了。B端agent的数量攀升对于个人创作者的压力徒增，创业团队或者个人何去何从？二、多模态模型相较于LLM变成主流多模态模型比例和应用场景大幅度增加，以语音类和图像类为主（可能我个人也更多比较关注这方面）。文本类LLM的交互逐渐从前端界面退居后台，比如成为语音交互（ASR+TTS）的信息传递中介。图像类模型更多用于b端场景的检测，视觉大模型VLM和yolo共同发力，例如工地场景检测生产的安全性、养老院场景检测老人跌倒姿势，各公司都在训练自己的视觉模型。这让我回想起去年waic图像类的应用，很多还是aigc设计和创作，今年明显感觉这类项目变少了，连之前做设计的公司特赞今年都开始做人设类的agent了。可见转型和发展之快。这也让我产生了不停的焦虑，ai生产的方式变化太快，普通人越赶越抓不着头绪，大家又是如何对抗这种焦虑呢。三、AI Coding产品增多，中小团队突围Ai coding类产品明显因为cc和codex增多，今年除了百度的秒搭和其他大厂自己的coding产品，我也看到了一些团队在夹缝中谋求发展的案例，他们在代码生产模块选择打不过就投降（希望我这样的描述没有冒犯哈哈），不同的是他们做了agent监测和发布这两个模块。首先是监测，监测就是关于agent本身数据的看板，例如token异常消耗、是否阻塞等。其次是发布，这个模块成为［生产→监测→发布］ 整个全链路的最后一个步骤，自动发布，目前web端比较丝滑，app store的对接貌似还在做。而且，还有一个点，是附加在coding生产模块最后的测试模块，它会自动生成测试用例的脚本，一个脚本大概报告五六个步骤，批量测试后你可以看到测试结果和每个步骤的自动截图，这个是codex或者cc暂时没有的，(除非你在coding生产的时候自己要做数据看板和自动测试哈）
发布于 上海
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