别再卷模型了：To B Agent 创业，用户反馈才是生死线

Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000

2026 年，一个事实已经无法忽视：模型训练不再是一项研究活动，而是一项系统工程。

预训练需要万卡集群和 PB 级数据管线，强化学习需要奖励模型和 RLHF/DPO 的工程化流水线，推理优化涉及量化、蒸馏、speculative decoding 等一整套工具链，Agent 能力构建则横跨 function calling、长上下文、规划与工具使用的多维调优。任何一个方向的突破，如果不能在其他环节配合落地，就只是一篇论文，不是一个产品。

这意味着什么？模型本身正在变成标准化基础设施。 就像今天没有哪家 SaaS 公司拿"我们用了 PostgreSQL"当竞争优势一样，未来也不会有哪家 Agent 公司仅靠"我们微调了一个更好的模型"赢得市场。

那么 To B Agent 创业的制胜变量到底是什么？

Agent-Optimization on All about Raspberry Pi

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