技术圈常说 Agent 是「LLM + 工具调用 + 记忆 + 编排」，但文章点明大多数产品只是缝合式封装——本质是把大模型 API 的返回值包一层 if-else 逻辑，缺乏真正的自主决策架构。以 Function Calling 为例，OpenAI 2023 年发布后，开发者只需定义 JSON Schema 描述工具，模型自己判断何时调用；而独立 Agent 平台额外做的事（多轮对话记忆、工具链编排）——被下一代大模型直接内化到 API 层。2026 年 Qwen、GPT-5 已经能原生执行 Plan-and-Execute，缝合层被挤压成纯配置工作，技术溢价归零。

2024 年国内掀起的 Agent 创业潮，背后有两个关键推手：一是 Function Calling 技术的成熟，让模型能调用 API 和外部工具，创业者觉得「零代码创建智能体」的窗口来了；二是资本疯狂涌入——2024 年上半年国内 Agent 领域融资 72 起、总额 187 亿元，同比暴增 372%。但 92% 的项目停在Demo阶段，近 40% 的 2023 年成立的 Agent 公司已经解散。当大模型把工具调用能力内化为原生 API，外部「封装层」的差异化瞬间归零，热潮自然退潮。

金沙江创投朱啸虎在 2025 年中关村论坛明确判断：大模型底座会吃掉 90% 的 AI Agent 创业公司。他比喻现在的通用 Agent 创业者就像互联网早期的个人站长，大厂一旦把能力封装进底座或系统级入口，独立第三方应用瞬间失去生存空间。这与文章观点高度共振，但朱啸虎同时认为，Agent 创业并非全无机会——关键在于「远离大厂炮火」，在垂直场景做深做苦，靠 AI 之外的护城河（行业数据、服务网络、账期效率）立足。

文章提到大模型将工具封装进原生 API，这不是猜想——Anthropic 开源的 MCP（模型上下文协议）已在 2025 年被 OpenAI、阿里云、微软宣布接入，号称大模型领域的「USB-C 接口」。一旦 MCP 成为通用标准，任何第三方 Agent 平台的工具编排层都会被一键替换：你还在手写 JSON Schema 描述每个 API，大厂已经把几百种 SaaS 工具做成开箱即用的 MCP 插件。拐点不是 2025 年 7 月 15 日豆包和千问下线，而是 MCP 在企业市场渗透率超过 50% 的那天。

文章说大多数 Agent 只是大模型 API 上的缝合式封装，那问题就来了：当大模型把所有工具编排能力变成原生能力后，独立公司的壁垒在哪里？三个可追问的方向：1）垂直行业非标流程——医院排班、税务申报、跨境清关，这类系统接口混乱、规则随时变，大模型不会主动去适配，创业公司能靠服务深扎守住；2）人类最后几米的信任决策——哪些场景用户一定要看到「人把关」才放心（Uber 司机审核、医疗诊断复核），这个边界本身就是护城河；3）Agent 与 RPA 混合体——纯 AI 的 Agent 不稳，用 RPA 兜底执行、AI 做决策兜风，这套架构可能是务实方案。