3个月估值135亿！前阿里千问负责人杀入Agent赛道，这波风口你跟不跟？🤔

还记得那个让你用上通义千问的男人吗？没错，就是前阿里通义千问技术负责人林俊旸。最近他搞了个大新闻——离职仅5个月，新公司Pragmatik Labs（语用科技）刚成立3个月，估值直接冲到20亿美元（约135亿人民币），融资2.2亿美元！红杉、高榕各投1亿美金，腾讯也跟了2000万。这速度，比坐火箭还快🚀。

为什么不做大模型了？这是关键信号！

你可能要问：放着好好的千问不做，为啥要出来单干？林俊旸自己说了句大实话：“模型研发太耗钱了，小实验室的资金和国内算力水平支撑不起。” 这话听着扎心，但确实是真相。

要知道，Qwen系列全球下载量超10亿次，衍生模型超20万个，Qwen3-Max还冲进过全球前三。能做出这种成绩的人，比谁都清楚大模型这条路有多“烧钱”。所以他的新方向转向了——Agent（智能体）。

Agent到底是什么？通俗版解释来了

别被“Agent”这个词吓到，其实可以把它理解成“会自己干活的AI助理”。

现在的AI大模型（比如ChatGPT）就像个“学霸”，你问什么它答什么，但不会主动帮你把事情做完。而Agent呢，就像个“全能管家”——你给它一个目标，比如“帮我策划一场生日派对”，它能自己拆解任务：查场地、比价、订蛋糕、发邀请函……全程不用你操心。

林俊旸的公司Pragmatik（语用科技）名字也很有意思，来自语言学里的“语用学”，意思是“回到事情发生的地方”。说白了就是：AI别光会聊天，得能解决真实世界的问题。

数字Agent + 物理Agent，双线作战

Pragmatik的方向分两块：

数字Agent：面向知识工作、业务运营的通用智能体。想象一下，以后你的工作报表、数据分析、流程审批，都能交给它自动完成。

物理Agent：具身智能，就是能适应环境、在现实世界干活的机器人。比如帮你取快递、整理房间的实体机器人。

不过，业内人士也泼了盆冷水：“Agent能不能做深，主要取决于领域深度。想做成Palantir那种深度平台，很难。” 就像谷歌的AlphaFold，它确实牛，几分钟就能预测蛋白质结构，但它只干这一件事，换个领域就抓瞎。

普通人能从中得到什么？

看到这儿你可能觉得：这跟我有啥关系？关系大了！

如果你是打工人：未来你的重复性工作可能被数字Agent接管，你得学会“指挥”它们干活，就像现在学会用Excel一样。

如果你是创业者：Agent平台可能是下一个风口。Manus这个案例已经证明了——即使不拥有自己的基础模型，只要掌握Agent的产品入口和任务执行能力，就能成为数十亿美元的战略资产。

如果你是投资者：资本已经用真金白银投票了。红杉、高榕、腾讯都进场了，这个赛道值得关注。

我的看法：这波风口，普通人怎么上车？

说实话，Agent这个赛道比大模型更接地气。大模型是“造发动机”，Agent是“造汽车”——发动机技术被巨头垄断，但汽车可以有很多品牌。对于创业者和开发者来说，Agent的门槛相对更低，机会更多。

不过，林俊旸也说了，真正的通用Agent应该像人一样，给它一个目标，它自己摸索、自己拆解、自己搞定，不用人替它铺路。这个愿景很美，但路还很长。

适合人群：

• 对AI应用开发感兴趣的开发者
• 想用AI提升工作效率的职场人
• 关注科技投资的投资者

预算参考：目前Pragmatik还没产品，但参考Manus的融资轨迹，早期投资门槛可能在千万级。普通人的话，可以先从使用Agent工具开始，比如Manus、AutoGPT这类产品，很多都有免费版本。

最后说句掏心窝的话：AI这波浪潮，大模型是“基建”，Agent才是“应用”。就像互联网时代，TCP/IP协议是基础，但真正改变生活的是各种网站和App。Agent可能就是下一个“App Store”级别的机会。咱们普通人，先学会用起来，总没错！💪