中国AI企业的两个共识：Agentic AI和出海，在中国香港的一场论坛上显露得淋漓尽致。

　　在亚马逊云科技 TechFest 2025大会上，大语言模型应用开发平台Dify，字节跳动旗下AI编程助手Trae，AI Coding SaaS 初创企业ClackyAI齐聚，他们都在转向以Agentic AI为核心的能力构建，与此同时，出海也是他们的优先考虑事项。

　　如何将自己的Agentic AI产品和能力，无缝输出到海外市场，这三家企业均选择了亚马逊云科技的出海网络。相较以往，云厂商不仅仍需要保持在安全合规、资源布局等方面的覆盖，还需要满足创业企业对于Agentic AI基础设施的一些新要求。

全球进入Agentic AI周期

　　Agentic AI是大模型风暴的延续，从海外席卷到国内，不同的是，中国企业在大模型基础设施领域整体呈现追赶状态，但Agentic AI更接近于应用层，这也被视为中国AI企业更好的全球化机会。

　　从海外市场近期动态看，硅谷那些极具远见的风险投资者，正纷纷重仓布局 “Agentic AI” 这一新兴理念 —— 在这一框架下，人工智能不再局限于单一的模型形态，而是进化成了具备感知能力、行动能力、清晰目标与协作素养的智能主体（Agent）。

　　Sierra这样的AI智能体平台，即将完成3.5亿美元新一轮融资，估值将达到惊人的100亿美元，服务众多世界500强企业；生成式编码工具开发商Cognition AI在3月份完成数亿美元融资，投后估值升至40亿美元；更不用提OpenAI 最大的竞争对手之一、Claude 模型的开发商 Anthropic，已完成一轮高达 130 亿美元的 F 轮融资，投后估值达到惊人的1830亿美元。

　　这些备受追捧的融资标的有一些共性，均处于智能体和AI编程的火热赛道中，譬如Anthropic在5月推出的编程辅助工具 Claude Code，已创造了超过 5 亿美元的年化收入，使用量在短短三个月内增长了 10 倍以上，不少开发者甚至放弃了另一个热门产品Cursor。

　　再看中国市场，相对来说具有一定滞后性，咨询机构IDC表示，Q1时，市场仍处"大模型应用"与"Agent"概念混淆的探索期，技术路径与商业化模式均不清晰；至Q3，市场已通过三方面核心变化实现质变。

　　定义标准趋于统一，"认知泛化、行动闭环、记忆进化"三维能力框架成为行业共识，明确AI Agent需自主完成复杂任务拆解与执行，与仅响应单一指令的传统大模型应用形成区分。同时技术架构走向成熟，"基础模型-开发平台-应用服务"三层体系支撑成本优化与规模化落地；市场规模爆发式增长。

　　预计2025年企业级市场规模约190亿元，2025—2028年复合增长率超110%，金融、制造、零售成为核心落地场景，市场从试点探索转向规模化复制。

　　IDC中国高级分析师杨雯表示："中国AI Agent市场的爆发不是技术泡沫的膨胀，工业化能力的形成才是规模化落地的前提，这让AI Agent从'锦上添花的工具'变成'重构业务逻辑的基础设施'。真正的壁垒不在单点技术，而在跨层协同能力，谁能平衡标准化架构与垂直场景的定制化需求，谁就能主导企业从'流程自动化'到'智能决策重构'的下一阶段革命。"

中国Agentic AI企业，如何看待海外市场

　　Dify 是一个发布于 2023 年的大语言模型应用开发平台，在两年间已经成为全球认可的开源领导者，GitHub Star 数量突破 11 万，位列全球开源项目前 100 名，是增长最快的 LLM 工具类项目之一。

　　其产品涵盖从 Agent 构建到 AI Workflow 编排、RAG 检索、模型管理等核心技术栈，助力开发者快速实现 AI 应用落地。Dify 亚太区总监黄炜锵表示，国内或者说我们接触较多的互联网企业，很多新兴企业的行动力很强，遇到问题通常会自行解决，我们的早期客户大多来自中国内地和日本。

　　在中国香港、中国台湾以及新加坡地区，企业往往更倾向于先确认两件事：第一，该方案是否真的适用于其用户场景；第二，它是否符合企业的合规与安全要求。这些企业会完成全面的调研，确认可行后，才会推进相关的POC和应用，整体的推进路径有所不同。

　　“在中国香港和中国台湾，我的工作更集中在安全合规相关事务以及用户案例的应用上。而在国内，我也接触过一些南方地区（包括深圳大湾区）的客户，他们通常会进行深入的技术交流，在确认技术方案能够解决问题后，便会直接采用。这就是区域间的差异。”他说。

　　Dify与亚马逊云科技的合作主要涉及两方面。首先，作为一家初创企业，Dify基于亚马逊云科技搭建了一个SaaS平台——Dify.AI SaaS版，目前该版本已承载上百万个应用。此外Dify 将整个架构封装为Dify Enterprise版本，并发布到亚马逊云科技的Marketplace上，为企业客户提供高扩展性、安全可靠的Dify解决方案。

　　CLACKYAI 是一家专注于构建云端 AI 开发环境（CDE）的 AI Coding SaaS 初创企业，成立于 2024 年 5 月，面向海外开发者和企业用户，公司获红杉资本等投资机构支持。

　　Dify和ClackyAI都是亚马逊云科技创业加速器第二期的参与企业，通过加速器的支持，AI企业有机会深入接触来自不同行业的大量真实生成式AI应用场景和客户需求，也更系统地了解了全球各地在法律法规和合规要求方面的差异。亚马逊云科技提供的基础设施与技术服务，在保障数据安全与全球合规的基础上，显著提升了部署效率并优化了成本结构。

　　图片系AI生成

　　CLACKYAI CEO 李亚飞认为，当前 AI Coding 正在经历范式转变，逐渐分化为两大技术路径——一是传统本地 IDE 开发，交付代码本身；二是基于云原生架构构建的 AI 原生开发环境（CDE）。Clacky AI 选择并深耕后者，打造面向未来的编程基础设施，推动软件开发从“人工主导”向“AI 自主协同”演进。

　　面向普通用户市场，AI编程还有很多“最后一公里”的工作要做。这些“又苦又累”的基础环节，大公司通常不愿涉足，比如登录、支付、模型调用、循环等。为了让普通用户能更好地使用AI编程，AI编程公司需要重新设计许多基础设施组件，这需要一个具备丰富软件交付经验的团队。

　　Clacky AI 利用亚马逊云科技多项产品构建了 AI 原生的全流程 Agentic CDE，覆盖从原型开发、代码生成、调试优化到持续集成、部署上线的完整软件生命周期，突破了传统 IDE 仅聚焦编码前端的局限。

　　Clacky AI 不仅支持从 0 到 1 的快速验证，更能支撑从 1 到N 的复杂项目迭代，真正实现“开发即生产”，显著提升开发效率与团队协作能力。未来，公司计划打造面向大规模生产的下一代云原生 AI 编程基础设施，充分释放云端算力与 Agent 协同的潜力，重新定义 AI 时代的软件开发范式。

　　"如果没有亚马逊云科技的基础设施支持，我们这类产品是不可能开发出来的。初创公司没有足够的资源去独立构建整个底层基础设施。在使用CDE时，我们还需要一套分布式共享存储系统。即使是亚马逊云科技，也只能满足我们约70%的需求，相当于打好了地基；剩下的30%需要我们自己构建。”

　　“例如我们独有的写时拷贝技术，我们为此投入了两年时间进行技术攻关。再往上，例如计算层，当前的基础设施也无法完全满足所有需求。例如，它能支持在一台高性能机器上分离出隔离性良好的云电脑，但如果一个应用需要爬取YouTube等内容，其IP地址不能被多人共享，这就需要更复杂的IP管理，比如可能需要调度一台位于英国的机器去访问，再将数据传回位于香港的主环境。这些基础设施在过去是不存在的，因为它们是为让Agent能够更自由地调度互联网资源而设计的。”李亚飞说。

　　字节跳动旗下AI助手Trae在海外拓展中也使用了亚马逊云科技的海外基础设施，新的模型在亚马逊云科技上线后，Trae也会第一时间适配并测试效果，在全球不同地区也针对性部署了安全合规方案。

　　李亚飞认为，市场存在非常多的细分行业和场景。例如B2B电商领域，就包含许多具体的场景需求。这些领域都非常垂直，还有很多know-how需求，在长期内会有许多小型垂直产品发展，CLACKYAI目标是打造几个主流产品，来满足这些细分市场的需求。

　　对于海外市场，李亚飞表示，在软件和技术领域，美国长期以来处于引领地位。然而在中国的许多领域，我们已经实现反超并建立了一定优势。在软件基础设施领域，中国与世界的差距并不会太大。全球消费者并不关心产品的来源地，只要产品性能最佳、品质最高，就会选择购买。选择海外市场，是因为它代表着该领域的顶尖水平。做任何事情都应从最高标准、最顶级的需求出发。因此CLACKYAI决定首先满足最顶层的需求，再向下沉市场发展。（本文首发于钛媒体APP，作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）