《AIAgent应用研究报告2024》分析了AIAgent的市场发展背景、特征、应用案例和未来趋势。报告指出，AIAgent作为大模型应用落地的重要补充，将在多个行业中发挥关键作用。随着技术进步，AIAgent能处理更复杂的任务，其应用场景涵盖生活陪伴、专业服务和企业运营等。报告预测，智能体将深入复杂任务处理，手机和电脑智能体将引发应用生态变革。同时，报告讨论了AIAgent产品的构建方式和市场策略，强调了大模型技术基础和行业数据的重要性。
1. AI Agent市场发展背景和特征分析：
介绍了2024年人工智能成熟度模型，包括前沿技术、早期推广技术、准成熟技术和成熟技术。
讨论了AI Agent在模型层与应用层之间的衔接作用，以及其在大模型应用落地中的重要性。
2. AI Agent市场特征和案例分析：
分析了AI Agent市场的发展趋势，包括单智能体和多智能体的协同发展。
探讨了AI Agent作为集大模型、数据、工具多维一体的系统化工程，以及其在技术框架中的发展。
介绍了国内外大模型厂商的竞争重点，以及大模型的更新和竞争阶段。
3. AI Agent市场未来趋势：
预测了AI Agent市场的未来发展，包括智能体在复杂任务中的应用，以及手机、电脑智能体的出现对流量和应用生态的影响。
4. AI Agent应用场景分析：
探讨了AI Agent在生活陪伴、专业服务、企业场景、办公、财税、营销、教育、金融、文娱游戏和消费等L域的应用场景。
分析了不同应用场景下AI Agent的探索程度和市场潜力。
5. AI Agent技术框架和构建方式：
描述了AI Agent的技术框架，包括大模型、记忆、工具使用、规划和行动等组件。
讨论了构建AI Agent的多种方式，包括代码构建、自然语言一键构建、模拟学习构建等。
6. AI Agent产品和市场分析：
分析了不同类型厂商（如大模型创业厂商、互联网科技厂商、RPA/流程自动化厂商和数字化企业服务商）的产品发展路径和优势。
探讨了AI Agent产品的盈利模式，包括订阅模式、按量计费模式和收入分成模式。
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