2025：AI智能体Agent将成为主旋律

问答 2024年12月21日 00:31 202 金融中心

与大模型技术发展不同，AI智能体Agent以其标准化、易用性和可衡量的投资回报率，成为企业解决实际问题的关键方案。

目前，大模型技术发展水平和Agent成熟度存在差异。OpenAI认为，AGI的实现将经过五个等级，Agent位于第三级，而目前大模型技术水平接近第二级；智谱AI则认为大模型已经达到使用工具、执行动作的第三级，但自我学习能力不足。

市场对企业级Agent的需求日益增长，预计到2028年，全球市场规模将达到2850亿美元。企业需要Agent来降本增效，而简单的聊天机器人无法满足需求。许多大型企业开始开发行业大模型，但这种方式并非所有企业都能负担。Agent作为“标准答案”，为企业提供了直接可用的解决方案。

2024年末，全球将有5亿个Agent投入使用，2025年将激增至500-1000亿个。众多企业，包括OpenAI、Anthropic、Adept、Imbue和Magic AI等，以及国内的云厂商、大模型厂商等，都积极参与Agent的研发和应用。互联网巨头们纷纷推出Agent开发平台，一方面扩大模型生态圈，另一方面争夺用户。

目前，真正意义上的Agent主要应用于大型企业，例如在电信运营商的智能客服中。一些软件厂商也尝试将Agent集成到SaaS产品中，例如Salesforce的SDR和爱因斯坦教练。

企业更关注Agent的实际价值，即能否解决实际问题，并提供标准化的解决方案。Agent作为针对特定场景的AI解决方案，能够显著提升效率并降低成本。例如，在智能客服领域，Agent可以将解决率从70%提升到90%以上，大幅节省企业成本。

Agent的应用目前主要集中在大型企业，特别是央国企和一些资源密集型行业。这与大模型时代对底层资源（GPU）的大量消耗有关。许多大厂在2023年中下旬就开始与央国企合作开展Agent的POC项目。

Agent的出现也意味着底层架构的颠覆，从IaaS+PaaS转向基于大模型的算力层+MaaS/模型层。并非所有企业都能参与Agent的竞争，只有拥有模型能力或与大模型厂商合作的企业才能进入。

Agent与传统软件相比，最显著的区别在于其自我学习能力。虽然目前Agent还无法完全自主学习，但通过将企业的行业know-how总结成SOP流程喂给Agent，也能实现半自主进化。

Agent的商业模式也更加多元化，包括传统的SaaS订阅、按tokens付费、生态合作分成等。Agent的叙事才刚刚开始，未来发展充满潜力。

标签：人工智能 AI智能体 Agent 企业级应用投资回报率

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幽幽静夜回复

2024-12-23 08:09:30

这篇文章清晰地解释了AI智能体Agent的市场前景和应用价值，特别是它与大模型技术的差异和企业级应用场景。对Agent的未来发展趋势和商业模式也有深入浅出的分析，让我对Agent在企业数字化转型中的作用有了更全面的了解。

梦中幻境回复

2024-12-23 11:43:46

这篇文章清晰地解释了AI智能体Agent的优势和市场前景，特别是它与大模型技术的差异和应用场景。Agent的标准化、易用性和可衡量的ROI，使其成为企业降本增效的关键。文章提到的2028年2850亿美元的市场规模和未来500-1000亿个Agent的预测，也令人印象深刻。但文章没有深入探讨Agent的局限性和潜在风险，例如数据安全和伦理问题。

冷月无声回复

2024-12-23 15:47:16

这篇文章清晰地解释了AI智能体Agent的现状和未来发展趋势，特别是它与大模型的差异和商业应用价值。Agent的标准化、易用性和可衡量的ROI使其成为企业级解决方案的关键。文中提到的市场规模预测和实际案例都很有说服力。