2024中国AI Agent市场研究报告-确定G价值场景、制定落地路径、项目可行性和供应商选型等挑战

AIAgent定义：AIAgent是能够自主感知环境、决策并执行动作的智能化应用，区别于传统AI和RPA机器人，具备独立思考、自主执行和持续学习的核心能力。

发展阶段：企业用户场景中AIAgent的发展分为“执行者”、“辅助者”、“参与者”和“协调者”四个阶段，目前大多数应用处于前两个阶段。

核心组件：包括记忆、规划、工具和执行，重点在于记忆、规划和工具的建设。

落地形式：AIAgent在企业用户落地时通常针对不同场景开发相应的应用，架构分为前端展现和后端平台。

运行流程：包括问题澄清、分析拆解、智能决策、任务执行、观察结果和记忆存储等步骤。

落地正当时：AIAgent作为大模型技术的应用，当前企业用户落地大模型的主要目的是降低运营成本，主要应用场景包括知识库、数据分析和营销客服。

落地路径：企业用户落地AIAgent面临确定G价值场景、制定落地路径、项目可行性和供应商选型等挑战。

落地流程：分为规划立项、开发实施和持续运营三个阶段，每个阶段都有其关键活动和考虑因素。

关键要素：专家知识建设和工作流设计对于AIAgent的成功落地至关重要。

代表厂商：市场上的主要AIAgent厂商包括大模型厂商、AIAgent应用厂商和垂直应用厂商，各有其核心能力和服务模式。

市场展望：2024年被视为企业用户AIAgent落地的元年，预示着大模型应用将为企业业务带来变革性影响。

附件：2024中国AI Agent市场研究报告-确定G价值场景、制定落地路径、项目可行性和供应商选型等挑战