企业 AI 应用市场空间被测算至 22.7 万亿美元，巨大想象空间驱动国内大厂集体押注办公 Agent 赛道。腾讯 WorkBuddy、阿里千问办公、字节将飞书并入豆包，推出豆包工作，三家悉数下场竞速。但行业逐渐形成清醒共识：模型、Agent 功能、Harness 运行框架都会走向同质化，真正拉开差距的是企业 “上下文” 的归集与调度能力，单纯靠营销投放很难打赢 B 端硬仗。
随着开源方案普及，Harness 本质属于工程化问题，壁垒会被快速抹平；大模型之间的能力差距也在持续收窄。市场出现吊诡现象：不少产品比拼电梯广告投放，可进入真实企业环境后，实际使用效果大打折扣。
根源在于：Agent 拿到指令 “帮我改一下方案”，个人用户可以快速理解；放到企业内部，这句话在研发部代表改代码，在设计部代表修图。如果缺少完整企业语境，AI 只能做字面匹配，无法读懂背后业务意图。
所谓上下文，就是一家企业完整的业务语境：制度文档、会议纪要、多系统业务数据、部门权责、内部隐性经验。大型企业数据分散在 ERP、CRM、群聊、各类 SaaS 工具，统计口径各不相同，大量隐性知识散落在员工沟通记录中，并没有完整文档沉淀。
这就造成一个现实矛盾：中小企业数据简单，Agent 尚可发挥；付费能力最强的中大型客户，上下文反而最碎片化、最复杂。高盛报告指出，为处理海量上下文，Agent 会反复执行 “思考‑检索‑调用工具” 循环，直接推高 Token 消耗，带来成本失控风险。
很多企业大量知识藏在聊天记录、口头经验中，没有标准化归档。即便基座模型再强大，缺少完整上下文输入，Agent 也只能输出泛泛而谈的结果，回答不出本公司真实业务问题。
企业级 Agent 还要跨过两道现实门槛：Token 额度管控与数据安全。硅谷多家企业已经出现 AI 预算超支事件；制造、芯片等行业对内部文档、代码严防外泄，绝不允许随意把内部资料喂给 AI。企业客户不会为酷炫 Demo 买单，可靠性、安全可控才是付费决策核心。
