在科技行业内部，智能体时代已被视为既成事实。企业正在设计让 AI 智能体自主花钱的支付系统，工程师把整份工作交给智能体去自动化，安全团队如今则忙于阻止智能体入侵其他组织。在这个圈子之外，现实几乎恰恰相反：绝大多数消费者至今连一次智能体都还没有用过。Wired 近期的一篇分析发现，行业开始意识到，应当围绕普通人的需求而非自身模型的能力来设计智能体，这是对两者并非同一回事的一种迟来的承认。
数据印证了这一脱节。在企业端，智能体 AI 已成为软件史上普及最快的技术之一：据一项源自 Gartner 的估算，包含 AI 智能体的企业应用占比正从 2025 年初的不足 5% 攀升至 2026 年底的 40% 左右。在消费端，数字讲述的是另一个故事。问题不在于兴趣：多项调查一致发现，近半数美国成年人愿意使用个人智能体，而在 Z 世代中这一比例约为 70%。问题在于，想要一个智能体，和三个月后仍在用它，是两回事。留存数据说明了这一点：ChatGPT Plus 是这一指标下表现最好的消费级 AI 产品，六个月后仍保留约 71% 的付费用户；Claude Pro 为 62%，Gemini Advanced 为 60%，Perplexity Pro 为 49%。在缺乏基础模型厂商支持的独立 AI 初创公司中，六个月收入留存率的中位数约为 40%，大多数付费用户一年之内就会流失。企业智能体能留存下来，是因为它们嵌入了已经存在的工作流程：发票到了，工单开了，智能体就开始运行。消费级智能体则需要一个人记得去打开它，而大多数人最终都会忘记。
为什么会有这道鸿沟？研究给出的最明确答案是，障碍已经从技术转向心理。沃顿商学院的智能体采用蓝图认为，向聊天机器人提问和让智能体代你行事是性质完全不同的两种行为；后者要求一系列独立的判断：智能体能否胜任、能否把事情做对，以及放弃直接控制是否可以被接受。其研究人员指出，决定一个智能体能否被采用的摩擦因素有三个：它是否被认为有能力、是否被信任，以及用户是否愿意向它下放权力。Forrester 的消费者研究从另一个角度得出了同样的结论：人们尚未准备好把支付交给智能体，理由是担心失去控制、害怕出错和担责、不信任自主决策，以及担忧数据安全与隐私。耐人寻味的是，人们最愿意采用的是自主程度适中的智能体：它们能够提出一份候选清单，但在得到明确指示之前不会动用资金。
真正实现突破的产品有一个共同模式：它们不要求改变用户行为。最常被引用的例子是前身为 Rewind 的可穿戴记忆设备，它会被动记录对话并在日后提供上下文；用户不必记得去使用它，而 Meta 于 2025 年 12 月整体收购了这家公司。由此得出的推论是：消费级智能体市场（预计在本十年末达到数百亿美元规模）更多地是由谁掌握默认入口塑造的，而非由模型质量决定。苹果、谷歌和三星正在把智能体直接嵌入操作系统，谷歌的 Gemini 已经作为大多数 Android 设备的默认助手出厂预装，这意味着数十亿人将免费获得一个预装好的智能体，无论他们是否主动要求过。竞相打造消费级智能体的独立初创公司，竞争的不仅是彼此，还有那块手机主屏幕。
这就是行业如今所处的尴尬境地：企业需求真实且不断增长，而消费端，那个本该让智能体成为大众现象的部分，仍然是一个尚未找到日常使用场景的方案。消费端的赢家将是那些嵌入日常习惯并赢得行动权利的产品，它们很可能出现在金融和健康等垂直领域，在那里，更换成本高昂，利害关系让信任成为一项卖点而非障碍。输家则是那些要求普通人先改变行为、之后再证明自身有用的产品。技术本身是可行的；尚未解决的，是智能体与使用者之间关系的设计。
婷 翻译
Sources: Why Normal People Aren’t Using AI Agents (Wired, Aug 6, 2026); The Consumer AI Agent Adoption Gap 2026 (Agent Market Cap, Apr 2026); Consumers Aren’t Ready To Delegate Payments To AI Agents (Forrester, 2026); The Wharton Blueprint for AI Agent Adoption (Wharton, Apr 2026); The Real Barrier to AI Agent Adoption Isn’t Technology, It’s Psychology (Wharton, 2026)