一文读懂AI Agent市场全景

最新推荐文章于 2025-04-20 12:30:00 发布

程序猿李巡天

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文章标签：人工智能大数据语言模型知识图谱 agi chatgpt

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AI Agent，作为大模型浪潮中的新星，正在逐渐取代传统的Copilot，成为大模型应用的主流形态之一。它们以其惊人的速度和影响力，正在重塑科技和商业的版图。AI Agent是指以大模型为驱动的智能体，具备自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行任务。

AI Agent 的定义

AI Agent 是一种能够模拟人类智能行为的系统，它能够理解、学习和推理，并在特定领域内自主执行任务。随着大模型能力的提升和RAG（Retrieval-Augmented Generation）等技术的成熟，AI Agent 的能力得到了显著增强，使得它们在处理复杂任务时表现出前所未有的灵活性和效率。

AI Agent 分层

根据爱分析的观点，AI Agent 市场从技术架构角度可以划分为三个层次：

基础层：这一层是AI Agent运行的基础环境，包括大模型、算力基础设施和数据基础设施。大模型提供了AI Agent的核心智能，算力基础设施确保了模型的高效运行，而数据基础设施则为模型提供了必要的数据支持。
平台层：作为基础层和应用层之间的“桥梁”，平台层有利于大模型在各种实际场景中以AI Agent的形态快速落地。这一层包括AI Agent开发管理平台、LLMOps（Large Language Model Operations）工具等，它们为AI Agent的开发、部署和管理提供了支持。
应用层：这一层是AI Agent在具体场景中的应用，涵盖了金融、能源、汽车等行业场景的AI Agent，以及业务流程自动化、数据分析、协同办公等通用场景的AI Agent。应用层展示了AI Agent在不同领域的实际应用和价值。

通过这样的分层，AI Agent市场能够更清晰地展示其技术架构和应用场景，为开发者和企业提供了明确的发展方向和市场定位。

AI Agent 厂商全景

在AI Agent市场，厂商们根据自己的技术专长和市场定位，活跃在不同的技术分层中。基础层的厂商可能更注重技术创新和研究，平台层的厂商则可能更侧重于提供开发和运营支持，而应用层的厂商则更关注于满足特定行业或场景的需求。这样的分层有助于形成一个完整的生态系统，推动AI Agent技术的发展和应用。

AI Agent 市场分析

AI Agent市场是指那些专注于开发、部署和应用AI Agent技术的领域。这些AI Agent能够模拟人类智能行为，与人类用户交互，并在特定领域内自主执行任务。市场涵盖了从基础的感知技术到复杂的决策支持系统的广泛领域，包括但不限于基础层、平台层和应用层的产品和服务。

AI Agent 开发管理平台：

这些平台提供工具和服务，帮助开发者设计、构建、测试和部署AI Agent。它们可能包括模型训练、版本控制、性能监控和自动扩展等功能。
代表场景：一个企业使用AI Agent开发管理平台来创建一个客户服务AI Agent，该Agent能够理解客户查询，提供实时支持，并自动升级复杂问题给人工客服。

协同办公AI Agent：

协同办公AI Agent旨在提高团队协作的效率，通过自动化日常任务和提供智能辅助来支持团队成员。
代表场景：一个项目团队使用协同办公AI Agent来自动安排会议、提醒任务截止日期、汇总项目进度报告，并在团队成员之间共享重要信息。

业务流程自动化 AI Agent：

这些AI Agent专注于优化和自动化企业内部的业务流程，如供应链管理、财务报告、人力资源管理等。
代表场景：一家制造公司部署业务流程自动化AI Agent来监控生产线，自动调整生产计划以应对需求变化，以及优化库存管理，减少浪费和提高效率。

AI Agent市场的发展正在推动各行各业的数字化转型，通过提供更加智能、灵活和高效的解决方案，帮助企业提升竞争力和创新能力。随着技术的不断进步，预计AI Agent将在更多领域展现其潜力和价值。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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