在人工智能(AI)浪潮席卷全球的当下,大型语言模型(LLM)的突破性进展正催生出一种更具自主性和智能化的新形态——AI 智能体(AI Agent)。它们不仅能理解指令,更能自主规划、决策并执行复杂任务,极大地拓展了AI的应用边界。这引发了一个核心问题:创业公司是否还有机会在这一领域分一杯羹?本文将深入探讨 AI 智能体的市场现状、对各行业的深远影响,以及创业公司在激烈竞争中脱颖而出的策略。
目录
AI 智能体的崛起:市场现状与未来展望
AI 智能体正从概念走向实际应用,并在多个领域展现出颠覆性潜力。
AI 智能体的定义与功能
AI 智能体,又称人工智能代理,是一种能够感知环境、自主规划、进行决策并执行动作以实现目标的智能实体。与传统 AI 仅能被动响应指令不同,AI 智能体具备自主性、交互性、反应性和适应性等核心特征,能够通过与环境互动收集数据,独立规划任务路径、调用工具并执行决策,最终在无需人工干预的情况下实现预设目标。
根据 OpenAI 应用研究主管 Lilian Weng 的观点,AI Agent 的核心驱动力是大语言模型(LLM),其关键组件包括规划(Planning)、记忆(Memory)和工具使用(Tools)。具体而言,AI 智能体通过传感器感知周围环境,利用 LLM 进行记忆检索、决策推理和行动规划,并结合外部工具获取信息或执行操作。例如,AutoGPT 能够自主完成从数据爬取到分析报告生成的全流程,突破了传统 AI 单点工具的限制,形成了系统的自治能力。
Highlights
AI 智能体通过整合 LLM、规划、记忆和工具调用,实现了从被动响应到主动闭环的任务执行模式。
产业巨头的布局
全球科技巨头正将战略重心从单纯的大模型研发转向 AI 智能体工具的构建。微软、谷歌、苹果、OpenAI 等行业领导者纷纷在此领域先行落子。
微软在其 Dynamics 365 平台推出了 10 个自主 AI 智能体,声称其产出相当于 187 名全职员工。谷歌则发布了强大的 Gemini 2 模型,提供多模态开发接口,使智能体能够“看懂”物理世界。苹果的 Apple Intelligence 部署在端侧,能够无缝调用手机各项工具甚至 App,预示着 AI 智能体将成为下一个 iPhone 时刻。OpenAI 也正准备推出代号为“Operator”的 AI 智能体,能够代表人类执行任务,如编码和预订旅行。
在中国市场,百度、腾讯、钉钉等互联网大厂也加速跟进。智谱推出了 AutoGLM,能够模拟用户访问网页、点击网页,甚至在手机端自主操作微信、淘宝等应用。百度创始人李彦宏表示,百度已将智能体作为最重要的战略方向,并展示了公司类、角色类、工具类和行业类等四种不同类型的智能体。钉钉也推出了“精选 AI 助理”,深入企业关键场景,覆盖工单、Excel、法务等多个领域。腾讯则上线了 ima.copilot,作为面向学习、办公场景的 AI 智能工作台。
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“未来企业将会像培训员工一样构建AI智能体,让它们使用工具,在不同的应用和平台之间调用函数与功能,协助或独立完成任务。智能体之间还会协作,改写现有软件和服务。”无限星辰 CEO 方海声指出,这预示着 AI 智能体将彻底改变现有软件和服务的格局。
创业公司的机会与挑战
尽管巨头纷纷入局,但 AI 智能体市场仍处于早期生态,为创业公司留下了广阔的探索空间。根据 Rootanalysis 的预测,全球 AI Agent 市场规模将从 2024 年的 52.9 亿美元增长到 2035 年的 2168 亿美元,复合年增长率高达 40.15% Rootanalysis。
然而,创业公司也面临诸多挑战。首先,大模型训练成本高昂,且存在“幻觉”等问题,需要通过精细的规划、记忆和工具调用来缓解。其次,市场对 AI 智能体的商业化效能仍持观望态度,Token 消耗导致的成本问题是商业化落地的主要障碍。例如,使用搭载 GPT-4 的智能体模型查找新闻并总结梳理,单次消耗可能高达 42000 个 Token,成本不菲。
Highlights
虽然巨头占据先发优势,但 AI 智能体市场的巨大增长潜力,以及技术和应用场景的复杂性,为创业公司提供了差异化竞争的机遇。
AI 智能体如何改变各行业的运作模式
AI 智能体正从通用能力向专业化、垂直化发展,深入赋能各行各业,提升效率并创造新价值。
金融行业的智能化转型
金融行业对效率和精准度的要求极高,AI 智能体在此领域展现出广阔的应用前景。它们能够自动执行日常任务,释放人类的创造力,提高工作效率和生产力。Gartner 的调查数据显示,66% 的银行领导人认为生成式 AI 的潜在收益大于风险,61% 的银行高管表示正在或计划增加对 AI 的投资。
AI 智能体在金融领域可以实现显著的降本增效。例如,Dow 公司与微软合作,利用 AI 智能体优化物流发票处理流程,通过快速分析数千张发票发现异常并突出潜在的节省机会,预计第一年可节省数百万美元。在财富管理方面,AI 智能体可以为用户提供个性化的财务建议,提升增收至少 30%。此外,Gartner 列出的生成式 AI 在银行业 20 个最有前景的应用案例中,多个场景涉及 AI Agent,如综合信贷数据、AI-Copilot 前线应用、个性化营销内容等,这些都能显著增强银行业务处理能力、优化客户体验并降低风险。
Highlights
AI 智能体通过自动化、精准分析和个性化服务,正在推动金融行业实现更高效、更智能的运营模式。
医疗服务中的AI 助手
医疗行业面临巨大的数据量和个性化需求,AI 智能体能够有效缓解这些挑战,赋能医疗服务的诊前、诊中和诊后全流程。国家卫健委等部门联合发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中,提出了 84 个细分应用场景,积极推动 AI 在医疗领域的创新发展。
AI 智能体在医疗领域的应用前景广泛,涵盖从日常辅助、影像分析、病历管理到手术支持、慢病管理等多个场景。它们可以为医护人员减负,提升诊断精准度,并优化患者体验。例如,基于星火医学影像大模型打造的智能医学影像助手,能够帮助影像技师快速评估图像质量并纠正检查问题。美国国家经济研究局 2023 年报告数据显示,更多地采用人工智能可以节省 5%-10% 的美国医疗保健支出。
Highlights
AI 智能体通过辅助诊断、优化流程和个性化管理,正在提升医疗服务的质量和效率。
教育领域的个性化学习
教育行业也在积极探索 AI 智能体的应用,以实现个性化学习和高效教学。可汗学院创始人萨尔·可汗曾向 GPT-4o 下达指令,让其作为家教老师引导学生理解数学题,而非直接给出答案,这正是 AI 智能体在教育领域应用的一个生动案例。
AI 智能体能够根据学生的学习进度、兴趣和理解能力,提供定制化的学习内容和反馈。例如,金山办公基于 AI Agent 范式驱动的 WPS AI 伴写功能,能够根据用户意图续写内容,甚至进行古诗词补全,极大地提升了办公和学习效率。科大讯飞推出的讯飞星火 4.0 Turbo 大模型,在教育领域发布了基于“问题链”的高中数学智能教师系统,旨在通过 AI 赋能提升教学质量。
Highlights
AI 智能体通过提供个性化教学、辅助学习和高效工具,正在重塑教育模式,让学习变得更高效、更具吸引力。
创业公司在 AI 智能体市场的竞争策略
在巨头林立的 AI 智能体赛道,创业公司若想脱颖而出,必须制定清晰的竞争策略,专注于自身优势。
专注于细分市场
与其在通用 AI 智能体领域与巨头正面竞争,不如专注于特定行业或垂直领域的细分市场。这些细分市场往往具有独特的业务逻辑和数据积累,通用大模型难以直接满足其深度需求。
例如,法律行业的数据以文本为主,且多为绝对事实和真实案件,非常适合大模型学习。OpenAI 投资的 AI+法律初创公司 Harvey AI 在法律领域取得了显著成功,其用户使用率从 2023 年 8 月的 33% 增长到 2024 年 8 月的 69%,用户留存率一年后仍保持在 70% 左右,这表明法律领域对 AI Agent 产品的旺盛需求。同样,在零售与电子商务、房地产、人力资源等领域,AI 智能体应用也已落地。专注于这些细分市场,通过积累行业知识和数据,可以构建具备专业性的 AI 智能体,形成竞争壁垒。
Highlights
创业公司应避开通用市场,深耕特定垂直领域,利用行业 Know-How 打造专业化 AI 智能体。
提供定制化解决方案
企业客户的需求往往高度个性化,通用 AI 智能体难以完全满足。创业公司可以通过提供定制化解决方案来赢得市场。这意味着需要深入理解客户的业务流程和痛点,结合企业积累的特有知识,开发能够实现任务自动化、流程优化的 AI 智能体。
例如,Salesforce 的 Agentforce 平台允许企业构建和部署自主 AI 代理,这些代理能够自动执行销售、服务、营销和商务等多种业务功能,并能无缝访问和交互 Salesforce 平台上的数据。这种可定制化的能力,使得企业能够根据自身需求快速构建和调整 AI 智能体。澜码科技创始人兼 CEO 周健指出,AI Agent 是一种新质生产力,它集成了专家知识、数据、模型和算力四大生产要素,可以极大满足企业自动化数字化升级需求,甚至彻底颠覆企业形态。
Highlights
通过深度定制和集成企业级数据与知识,创业公司可以为客户提供独一无二的 AI 智能体解决方案。
与大型企业的合作机会
与大型企业合作是创业公司快速获取数据、验证技术和拓展市场的有效途径。大型企业拥有丰富的业务场景和海量数据,但可能缺乏快速迭代和创新的能力。创业公司可以作为技术提供方或解决方案供应商,与大型企业共同开发和部署 AI 智能体。
例如,星环科技在 AI 智能体的应用市场中,主要充当 AI 基础设施提供商和技术赋能者的角色。此外,同花顺的同创智能体平台集成大模型、低代码和实时金融数据,助力上百家金融机构共建超 5000 个智能体,日均调用量超 300 万次。这种合作模式不仅能为创业公司带来收入,还能积累宝贵的行业经验和成功案例。
Highlights
创业公司应积极寻求与大型企业的战略合作, leveraging 它们的资源和市场影响力,加速自身发展。
未来展望:AI 智能体的发展趋势
AI 智能体的未来发展将受到技术进步、市场需求变化和商业模式创新的共同影响。
技术进步的影响
AI 智能体的核心驱动力是大语言模型,其能力的持续提升将直接影响智能体的发展。随着多模态集成技术的进步,未来的 AI 智能体将能够处理文本、图像、音频和视频等多种感官输入,做出更为全面的决策。例如,集成多模态数据的智能客服 AI Agent 不仅可以处理文字聊天,还能分析客户的表情和语调,提供更为人性化的服务。
此外,自主学习和自适应能力将使 AI 智能体变得更加智能。通过强化学习等技术,它们能够在不断变化的环境中自我优化,持续改进其行为和决策过程。这对于在复杂、动态的应用环境中提高 AI 智能体的实用性至关重要。例如,自适应学习能力可以使工业机器人在生产线上自动调整操作方式,以应对不同产品和生产需求。
Highlights
技术进步将推动 AI 智能体向更通用、更自主、更具适应性的方向发展,解锁更多复杂应用场景。
市场需求的变化
随着 AI 智能体能力的提升,市场需求也将从简单的工具辅助转向更深层次的自动化和智能化。Gartner 预测,到 2028 年,至少 15% 的日常工作决策将通过人工智能代理自主完成(这一比例在 2024 年尚为 0%)。
在消费者端,用户对个性化服务和无缝交互的需求日益增长。AI 智能体将逐渐成为连接数字生态的入口,实现“App-less”的交互模式。例如,用户只需提出需求,AI 智能体便能自动调用后台应用能力,给出解决方案。手机终端厂商由于天然掌握硬件入口,有望在这一变革中占据先机,深刻参与内容分发。
在企业端,降本增效仍是核心驱动力。AI 智能体有望凭借专业性的知识沉淀落地 B 端市场,实现企业降本增效。企业端强调投入的产出比,当 AI 智能体带来的产能提升幅度超越投入成本且投资回报率(ROI)大于 1 时,企业将倾向于付费策略。
Highlights
市场需求将从单一功能转向全流程自动化和个性化服务,促使 AI 智能体向更深层次的行业融合发展。
可能的商业模式创新
AI 智能体的商业模式正在探索中,目前主要包括价值抽成、按量收费和按成功解决问题次数收费等。ServiceNow 采用了价值驱动的定价策略,确保客户获得 90% 左右的价值,ServiceNow 保留 10%。Salesforce 的 AI Agent 则按对话次数收费,单次 2 美元。Intercom 的 AI Fin Agent 仅在成功解决客户问题后才收费,单次 0.99 美元。
未来,随着 AI 智能体能力的成熟和应用场景的拓展,可能会出现更多创新的商业模式。例如,订阅模式、基于效果分成的模式,甚至通过 AI 智能体构建全新的生态系统。此外,随着轻量化技术的发展,AI 智能体将更多地在端侧运行,解决算力、数据和隐私安全等限制,推动智能技术的普及与应用深化。
Highlights
AI 智能体的商业化将从传统软件授权转向基于价值、使用量和效果的多元化收费模式,并可能催生全新的服务生态。
结论
AI 智能体无疑是人工智能领域的下一个前沿。尽管产业巨头已纷纷布局,但市场仍处于早期阶段,且存在巨大的增长潜力。对于创业公司而言,这并非没有机会。通过专注于细分市场,提供定制化解决方案,并积极寻求与大型企业的合作,创业公司仍能在激烈的竞争中找到自己的立足之地。
未来的 AI 智能体将更加智能、自主和普惠,它们将深刻改变各行业的运作模式,并重塑人机交互的体验。创业公司需要敏锐洞察技术趋势和市场需求,持续创新,才能在 AI 智能体时代抓住机遇,实现自身的价值。