AI Agent是能自主感知环境、决策并执行行动的智能体，由大语言模型、规划、记忆和工具组成。文章分析了其概念特征、工作原理及发展历程，指出其从过程导向转为目标导向。市场方面，AI Agent开启智能决策新纪元，国内外科技大厂加速布局。产业链涵盖上游基础设施与技术、中游研发集成、下游应用。商业模式主要通过降本增效和个性化服务实现，定价模式包括价值抽成、按量收费等。
一、行业概况
1、什么是AI Agent？
AI Agent（人工智能体）是能够感知环境、自主规划、进行决策和执行动作以实现目标的智能体，具有自主性、交互性、反应性、适应性等基本特征。与大模型和人类通过prompt进行交互的指令导向不同，AI Agent具备了通过独立思考、自主规划、调用工具去逐步完成给定目标的能力，为目标导向。
工作原理方面，AI Agent核心驱动力为大语言模型，规划、记忆和工具使用是其三个关键的组件，即AI Agent=LLM（大语言模型）+Planning（规划）+Memory（记忆）+Tools（工具）。具体来看，AI Agent通过传感器感知周围环境，使用LLM进行记忆检索、决策推理和行动规划等，结合外部工具获取信息等，最终或使用具体执行器做出响应。
按交互对象不同，AI Agent可分为自主智能体（Autonomous Agent）和生成智能体（Generative Agent）。
- 自主智能体：交互对象只有人类，是在特定应用场景中根据人类通过自然语言提出的需求，依赖内在决策机制自动执行任务，从而实现预期结果的独立运行智能体，如AutoGPT、ChatGPT+插件等应用形式
- 生成智能体：交互对象包括人类和其他智能体，如斯坦福和Google创建的西部世界小镇，其中25个智能体在小镇上各自赋予了独特的个性和背景故事，有着组织结交、举办情人节、聊八卦等日常生活。
2、发展历程：大模型赋予AI Agent底层技术突破，探索通往AGI之路
AI Agent经历了符号智能体、反应型智能体、基于强化学习的智能体、具有迁移学习和元学习功能的智能体四大发展阶段。由于只能基于学习框架学到特定技能，未能理解从而泛化性较差，此前的AI Agent只能用于特定领域。
（2）工作模式：从过程导向转为目标导向，自动化程度为关键转折点
生成式AI人机协同模式主要分为嵌入模式（Embedding）、副驾驶模式（Copilot）、智能体模式（Agent）三种。
二、市场现状
1、从被动响应到主动闭环，AI Agent开启智能决策新纪元
AI Agent能够代表用户或系统自主执行任务，通过设计工作流程并调用工具实现复杂功能。人机协作模式按照自动化程度不同，可以分为三种：Embedding、Copilot、Agent。
2、大模型能力增长遇瓶颈，国内外科技大厂转向AI Agent
国外市场：OpenAI、Google等将注意力从模型转移至AI Agent工具上
OpenAI、Google、Anthropic正在将注意力从模型转移至一系列AI Agent工具上，“贾维斯”未来将至。
国内市场：百度、腾讯、钉钉等互联网大厂加速跟进
国内智谱抢跑发布AutoGLM，百度、腾讯、钉钉等互联网大厂纷纷跟进。
三、产业链分析
1、AI Agent产业链构成
AI Agent产业链包括上游基础设施与技术提供商，中游AI Agent研发与集成商，下游应用厂商、终端用户等。
（1）上游基础设施与技术提供商
智能算力中心建设：随着AI Agent的发展，对智能算力的需求不断增加。政府和企业正在加快智能算力中心的建设，以满足这一需求。这些基础设施为AI Agent的研发和应用提供了必要的计算资源。
大模型开发：AI Agent的核心驱动力是大语言模型。因此，大模型的开发者在产业链中占据重要地位，提供基础模型和算法支持，使得AI Agent能够具备感知、理解、决策和执行的能力。
技术提供：除了大模型开发者外，还有许多技术提供商为AI Agent产业链提供各种技术支持和服务，如数据标注、模型训练、优化工具等。
（2）中游AI Agent研发与集成商
负责将大模型与其他技术组件(如规划、记忆、工具使用和行动模块)相结合，开发出具有特定功能和应用场景的AI Agent产品。通常拥有强大的研发团队和技术实力，能够不断优化和迭代产品以满足市场需求。
（3）下游应用厂商
AI Agent的应用场景广泛，包括智能客服、个人助理、自动驾驶、软件开发、财务管理等多个领域。应用厂商根据不同行业和场景的需求，利用AI Agent技术开发出各种应用产品和服务，直接面向终端用户，负责产品的推广和销售。
四、商业模式
AI Agent借助AI的能力，极大的解放了人类的生产力。AI Agent的商业价值源于为用户创造价值，即为用户降本增效和提供个性化服务。
降本：AI Agent自主完成任务，通过流程自动化节省人力。Dow公司与微软合作，利用AI Agent优化其物流发票处理流程。AI Agent能够快速分析数千张发票，发现异常并突出潜在的节省机会。在全面推广后，预计第一年即可节省数百万美元的物流成本。
增效：AI Agent系统是行业Know-how的载体，可以将企业积累的技能、标杆项目经验等非标准化的知识沉淀和复用；另一方面，AI Agent系统通过工程化的方式，对抗个体工作不确定性，完成管理工作的科学升级，提高群体工作的均值。
1、定价模式1：以ServiceNow为代表的价值抽成模式
Servicenow的AI Agent产品主要包括Now Assist AI生产力平台和Xanadu。
近期ServiceNOW的CFO在参加巴克莱第22届全球科技年会上透露出ServiceNow的AI agent收费模式：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%。
2、定价模式2：Salesforce推出AgentForce，按量收费
Salesforce AI Agent按对话次数进行收费，单次收费为2美元。根据Salesforce官方测算，其应用于智能客服的AgentForce Service Agent可大幅节约企业运营成本。
3、定价模式3：Intercom，按解决问题的成功次数收费
Intercom公司向企业提供跨自动化和人工服务的客户体验，旨在通过AI赋能减少客户对话中的人工干预，从而提升客户满意度和业务成功率。Intercom公司推出的AI Fin Agent可学习公司和产品的相关信息，并利用所有知识生成准确答案，向每一位客户提供个性化服务并快速调整以满足差异化需求。
如何从零学会大模型？小白&程序员都能跟上的入门到进阶指南
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为什么现在必须学大模型？不是焦虑，是事实
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- 中小公司：甚至很多传统企业（比如制造业、医疗公司）都在招“会用大模型的人”，要求不高但薪资可观；
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风口不会等任何人——与其担心“被淘汰”，不如主动学技术，把“焦虑”变成“竞争力”！
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