Université de Hong Kong Xu Jialong : La barrière défensive d'Agent n'est pas encore consolidée, et les différences de modèles se manifestent davantage par l'efficacité que par des percées révolutionnaires

CoinWorld消息，4月21日，在「破译Web 4.0：当AI代理接管链上权限」圆桌讨论中，香港科技大学副校长许佳龙围绕「Agent护城河」表示，不同AI代理背后依赖的模型训练路径与技术体系存在差异，导致实际使用体验呈现明显分化。近期部分新模型与工具在生成质量与执行效率上表现更优，甚至在开发产出方面展现出更高上限。不过他指出，从当前阶段来看，这种差异尚未形成决定性代差，更接近于「效率提升」而非「范式突破」。换言之，Agent之间的竞争仍处于快速演进期，尚未出现稳定且难以逾越的技术壁垒。当前AI代理与大模型的迭代节奏极快，几乎每周都有新产品或新能力出现，推动行业持续向前演进。但从实际使用与商业决策角度来看，是否需要持续高频跟进这些变化，仍需审慎评估。