垂直AI Agent如何差异化？三层策略与定期迭代

在最近与Harry Stebbings的一次对话中，我们深入探讨了AI领域的诸多话题，其中关于垂直Agent与水平Agent的讨论尤为引人深思。我明确看好垂直Agent的发展前景，并认为可以从三个层面构建差异化优势。

垂直Agent的三层差异化策略

1. 上下文（Context）：快速建立领域壁垒

上下文包括提示词、技能和工具，这些要素都针对特定领域定制。提供领域特定的上下文相对容易，却能有效让Agent理解行业术语、业务流程和用户意图。例如，一个法律领域的Agent需要内置法条检索、合同模板和合规检查工具，这些上下文构成了它的第一道护城河。

2. 执行框架（Harness）：调整Agent的根本行为

相比上下文，调整执行框架的难度更高，但它能改变Agent的根本行为模式。执行框架涉及Agent如何规划任务、调用工具、处理错误以及管理记忆。通过优化框架，你可以让Agent在特定场景下更高效地工作，比如减少不必要的工具调用或改进多步推理的稳定性。

Agent执行框架（Agent Harness） 是连接大语言模型与外部世界的运行时系统，负责将模型输出转化为具体行动。它通常包含任务规划器（将复杂目标拆解为子任务）、工具调用接口（执行API请求、代码运行等）、状态与记忆管理（维护对话历史和中间结果）以及错误处理与重试机制。与单纯的提示词工程不同，Harness 决定了 Agent 在不确定环境中的行为边界和鲁棒性。例如，在调用工具失败时，Harness 可以决定是重试、降级还是请求用户澄清。因此，针对垂直领域优化 Harness（如限制并发工具调用、增加领域特定的校验步骤）能显著提升 Agent 的可靠性和效率，这也是其定制难度高于上下文的原因。

3. 模型（Model）：最深层的定制

模型层面的调整最为困难，但显然对行为改变也最大。这包括对基础模型进行微调或采用领域特定的预训练模型。虽然成本高昂，但对于需要深度专业知识的场景，模型定制能带来显著的性能提升。

领域特定预训练模型 指在通用基础模型之上，使用大量领域语料（如法律文书、医疗记录、金融报告）进行继续预训练（continued pre-training）得到的模型。与微调（fine-tuning）不同，继续预训练不仅调整任务相关的输出层，还会更新模型内部的全部或大部分参数，使模型习得领域内的语言模式、术语分布和推理逻辑。这种方式成本高昂，需要高质量领域数据和显著算力，但能带来更深的领域适应性和更低的推理成本（因无需冗长提示词）。对于垂直 Agent 而言，当上下文和 Harness 优化触及天花板时，领域特定预训练模型往往成为突破性能瓶颈的关键手段。

大多数工程师仍停留在前两层

据我观察，目前大多数Agent工程师仍在调整上下文和执行框架，而且通常按此顺序进行。这很合理：上下文最容易上手，执行框架次之，模型定制则门槛最高。但这也意味着，如果你能率先在模型层面建立优势，就可能获得更强的竞争壁垒。

定期迭代：每3-6个月重新审视

无论你调整的是哪个层面，随着基础模型的快速演进，建议每3-6个月重新审视你的上下文、执行框架和模型。基础模型的升级可能使一些旧的定制变得多余，及时移除不再需要的部分（即“cruft”）能保持Agent的简洁和高效。这种定期迭代的习惯，是保持垂直Agent竞争力的关键。

总结

垂直Agent的差异化并非一蹴而就，而是需要在上下文、执行框架和模型三个层面持续投入，并建立定期迭代的机制。对于创业者而言，从上下文入手快速验证，逐步向执行框架和模型深入，是一条可行的路径。