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 分层
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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。
AI Agent 厂商全景
AI Agent 市场分析
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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。
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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。
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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。
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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。
来源:仓鼠的商业笔记