AI Agent如何助力企业实现智能化转型？一文带你读懂！
2024年12月02日⏰星期一🗓农历十一月初二
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
随着人工智能技术的迅猛发展，AI Agent作为一种能够感知环境、自主决策并执行动作的智能化应用，正逐渐成为企业数字化转型的重要力量。它可以提升业务流程智能化水平，为企业带来降本增效、创新发展的新机遇。今天我们就结合爱分析的这份报告，一起深入探讨AI Agent的市场定义、落地进展、落地价值、落地路径以及代表厂商，帮助大家更好地理解这一新兴技术在企业中的应用。
1. AI Agent市场定义
- 定义与核心能力：AI Agent是基于目标进行决策并执行动作的智能化应用，具备独立思考、自主执行、持续迭代三个核心能力。它能够根据任务目标和约束条件进行任务规划和问题拆解，调取各类组件和工具执行任务，并通过结果反馈沉淀知识。
- 与相关概念的区别：AI Agent与传统人工智能应用和RPA机器人不同，它更加智能化和自主化。与AI Copilot相比，AI Agent具有更强的自主性，能够真正做出决策并开展行动，而AI Copilot主要提供建议。
- 在企业用户场景的发展阶段：分为“执行者”“辅助者”“参与者”“协调者”四个阶段，当前多数智能化应用处于“执行者”和“辅助者”阶段，少数办公应用场景达到“参与者”阶段。
- 核心组件：包括记忆、规划、工具和执行四类，其中记忆分为短期记忆和长期记忆，规划包含工作流、思维链等，工具包括执行类、算法类和信息类工具。
- 落地形式：从后端大模型到前端展现分为四层，核心是AI Agent平台和AI Agent应用，大模型包括自部署和云端MaaS服务两种，AI Agent平台用于开发、部署和管理AI Agent，AI Agent应用针对不同场景开发。
- 运行流程：包括问题澄清、分析拆解、智能决策、任务执行、观察结果、记忆存储等步骤，其中观察结果和记忆存储对AI Agent的持续迭代和能力提升至关重要。
2. AI Agent落地进展
- 各行业落地情况：能源、金融和政务行业落地进展较快，消费零售行业受经济下行影响进展较慢，制造行业虽起步晚但发展迅速。例如，金融行业在合规、投研、信贷、运营等场景有诸多应用，如反洗钱交易助手、投研数据查询等。
- 通用场景落地进展：主要分为生成类和决策类应用，目前以生成类应用为主。办公、财务、营销场景进展较快且价值度高，如办公场景中的会议日程管理、财务场景中的费用申请、营销场景中的客户信息检索等。
3. AI Agent落地价值
- 新质生产力代表：由模型、数据、算力、专家知识组成，是智能化时代的新型劳动者，能够提升全要素生产率，推动生产力迭代升级。
- 激发数据要素价值：丰富数据应用场景，提升数据应用价值，促进企业内部数据资产化，提升数据流通效率，同时对数据基础设施提出新需求。
- 赋能数字化系统：结合大模型、专家知识和组件工具，提升数字化系统的使用体验和智能化程度，沉淀用户行为数据和案例，实现知识共享和精细化管理。
4. AI Agent落地路径
- 主要问题：企业在落地AI Agent时面临高价值场景确定、落地路径制定、项目可行性评估和供应商选型等挑战。
- 落地流程：包括规划立项、开发实施和持续运营三个阶段。规划立项需战略对齐、设定业务收益和评估技术方案可行性；开发实施要进行大模型接入、AI Agent设计等工作；持续运营包括运营团队建设和专家知识积累反馈。
- 关键要素：专家知识建设和工作流设计是关键。专家知识有助于构建企业内部和世界模型，工作流设计要兼顾业务和技术视角，进行流程框架设计和优化。
5. AI Agent代表厂商
- 厂商分类：可分为大模型厂商、AI Agent应用厂商和垂直应用厂商，各有其资源禀赋和产品服务模式。
- 核心能力要求：包括技术能力、方案设计能力、专家知识沉淀和运营服务能力等，厂商需根据企业用户诉求提供相应能力支持。
- 代表厂商案例：澜码科技是企业级AI Agent平台及应用厂商，产品包括AskXBOT平台等，在多个行业有落地应用；百度智能云提供千帆大模型平台等产品服务，在多个领域有AI Agent落地案例。
AI Agent作为大模型的最佳应用场景之一，正在各行业和通用场景中加速落地，为企业带来诸多价值。企业在落地AI Agent时，需明确其市场定义和自身需求，结合落地进展和价值，规划好落地路径，关注关键要素，并根据厂商的分类和核心能力要求选择合适的合作伙伴。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词，由豆包@字节跳动提供解读
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- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
现在，请根据这份文件撰写一篇文章进行归纳总结。
报告原文
报告共43页（3.1MB），扫码即可获取。
