押注B.AI，AI Agent时代的底层能力竞赛开始了|agent|工作流|底层能力竞赛|调用

这半年，AI Agent成了科技圈最热的词之一。

Gartner预计：到2028年，至少15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成，33%的企业软件应用会内置这类能力。

热度起来后，问题也变得更具体。

一个AI Agent 要真正进入工作流，光有“大脑”不够。它还要能接不同模型、调不同接口、付不同费用，最好还能留下可追溯的身份和权限记录。

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4月9日上线的B.AI（中文名称：白B.AI），正是要解决以上问题。

B.AI不是把自己放在“再做一个聊天产品”的位置上，而是更像在给AI Agent补一套后勤系统：上面接模型，下面接支付、身份和调用规则。它的短期目标，是做AI Agent时代的金融底层基础设施；长期目标，则指向更远的AGI叙事。

波场TRON创始人孙宇晨以顾问身份参与B.AI，孙宇晨表示：“B.AI驱动AGI尽快到来，这是我的唯一使命与目标！”从这句表态来看，B.AI不仅被视作一款新产品，也被赋予了更明确的长期战略意义。

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B.AI想补的，不是模型本身，而是AI的“总机、钱包和工牌”

先看最容易理解的一层：它像一个“总机”。

今天的大模型已经很多了。目前的问题不在于“有没有模型”，而在于“怎么把这些模型顺手地用起来”。

B.AI的第一层能力，和这条思路有相似之处。

B.AI目前提供多模型接入和统一 API调用能力，接入了ChatGPT、Claude、Gemini等国内外头部模型，同时支持钱包登录和加密支付。对普通用户来说，这意味着不必在多个平台之间来回切换；对开发者来说，则是把原本分散的模型调用先收拢到一个入口。

B.AI在聚合的同时，还解决了支付问题。B.AI前置支付能力，让未来的Agent不只是“会调用工具”，还可能在规则允许的前提下自己完成充值、调用和结算。

说得直白一点，今天很多AI还在“拿着老板的卡去报销”。B.AI想做的，是让AI在未来拥有自己的账户体系。

再往下一层，是“工牌”，也就是身份。

AI Agent真正进入工作流以后，企业不会只关心它会不会做，还会关心它“是谁”“做过什么”“有没有权限”“出了问题能不能追溯”……

这就像一个新员工进公司，不能只有能力，还得有账号、权限、记录和信用。B.AI提到的身份协议、信用体系，核心都是在补这一块。它想解决的不是“AI怎么回答得更漂亮”，而是“AI能不能成为系统里一个可识别、可追踪、可结算的参与者”。

把这三件事放在一起看，B.AI的产品形态就比较清楚了：前面是多模型入口，中间是统一API，后面连着支付和身份。

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短期看，它做的是一门“入口生意”和“调用生意”；往后看，它真正想占的位置，其实是Agent经济里的账户层和结算层。

这也是它的商业模式为什么要分成两层看。

第一层比较好理解：用户按量调用模型，开发者走统一API，产品靠模型调用和相关服务收费。

第二层才是它真正想赌的地方：如果未来开发者和Agent都开始沿着同一套接口、支付和身份体系跑业务，那么平台沉淀下来的就不只是调用量，还有交易流、账户关系和信用记录。那时它卖的就不只是“接模型”，而是一整套底层管道。

这种逻辑，也解释了它为什么一直强调API，而不是把重心放在聊天界面上。

聊天窗口更像门面，统一接口、支付路径和身份体系才更像“水电煤”。门面当然重要，但真正难替代的，往往是已经被写进工作流里的那一层。

在这些底层能力之外，B.AI现阶段还有几个比较容易被感知到的产品特点。

一是把多模型访问尽量收拢到一个入口里。目前平台接入了ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi 等主流模型。对普通用户来说，意味着少切换几个平台；对开发者来说，则是少管理几套接口。

二是尽量降低使用门槛。平台支持Google 账户快捷登录，也支持 TronLink、MetaMask、OKX Wallet 等钱包登录。再加上新用户有免费积分可用，整体体验更接近“先用起来”，而不是先被复杂流程拦住。

三是继续往AI Agent 的实际运行场景延伸。B.AI并不只停留在模型入口，还在往支付、身份、部署和自动化操作这些环节延伸。它推出的 BAIClaw，也可以看作这一路线在应用层的一次落地：支持多模型切换、多智能体协同，并接入 Telegram、Discord 等工具，尽量让 Agent 更容易进入持续运行状态。

如果说前面的统一接口、支付路径和身份体系，解决的是“能不能跑起来”，那么这些产品设计，更多解决的是“跑起来以后，是不是足够顺手”。这也是 B.AI 与一般模型聚合产品相比，想进一步拉开的地方。

AI Agent这波机会，未必先落在最热闹的产品上

市场最容易看见的，是前台产品。

Manus、Operator、Agentforce这一类产品，让人直接看到AI能把一段任务接过去，行业热度也多半由它们带起来。B.AI不属于这一类。它更靠后，也更基础。它做的不是替用户完成某一个具体任务，而是想让“完成任务”这件事在技术和结算上更顺。

这类产品短期往往没有前台应用那么热闹，但不代表价值更小。

因为AI Agent真要从演示走向生产，最先暴露出来的通常不是“模型够不够强”，而是“系统能不能稳”。

这一点，机构观点其实很一致。

麦肯锡年初的报告提到，几乎所有公司都在投资AI，但只有1%认为自己已经达到成熟阶段；IBM的研究则显示，83%的受访者认为，到2026年，AI Agents会显著提升流程效率和产出，71%认为Agents将能够根据工作流变化自主调整。

这说明两件事同时存在：一边是企业很想用，一边是真正跑通的还不多。

原因也并不神秘。Agent要落地，前面是模型，后面是工具，中间还有权限、支付、治理、风控，一层没接好，整体体验都会断。Gartner甚至提醒，到2027年底，超过40%的Agentic AI项目可能被取消，原因包括成本高、商业价值不清、风险控制不到位。

也就是说，这个方向基本没有人怀疑，但真正能跑出来的，不会只是“最会演示”的那一批，更可能是把后台接顺的那一批。

这也是为什么近来很多研究机构讨论AI Agent 时，已经不只盯着模型层。