近日，研究公司Gartner釋放AI智能體產(chǎn)業(yè)利好消息：垂類智能體領(lǐng)域?qū)⒂瓉硭{海市場，未來三年內(nèi)可見明顯市場增長。在媒體溝通會上，Gartner研究副總裁孫志勇強調(diào)，未來可變現(xiàn)市場空間集中于垂類場景，通用智能體則需要十年乃至更長的時間才能變現(xiàn)。在他看來，智能體企業(yè)以成為垂類領(lǐng)域中的小冠軍、實現(xiàn)垂類場景通吃為目標是更為穩(wěn)妥的“打法”。

包含AI智能體的企業(yè)軟件市場滲透率將大幅提升

孫志勇對2028年AI智能體產(chǎn)業(yè)可能發(fā)生的變化作出三大預(yù)測，強調(diào)AI智能體的重要性將會顯著上升。這預(yù)示著與企業(yè)AI智能體搭建相關(guān)的產(chǎn)業(yè)將存在較大的上升空間。

預(yù)測一：到2028年，AI智能體將取代人類可讀的數(shù)字界面中20%的互動。目前，已經(jīng)有企業(yè)嘗試在操作流程中引入AI智能體的理念。例如，聯(lián)想實現(xiàn)了服務(wù)器自動化配置，不再需要大量人工參與流程預(yù)設(shè)的環(huán)節(jié)。客戶只需輸入自己的預(yù)算、所需的服務(wù)器數(shù)量和期望服務(wù)器應(yīng)用的場景，規(guī)劃智能體便可動態(tài)調(diào)用工具，完成目錄檢索、技術(shù)規(guī)則結(jié)構(gòu)化、定價與交付周期判斷等操作。這樣一來，傳統(tǒng)預(yù)設(shè)流程就會轉(zhuǎn)變?yōu)楦屿`活、自適應(yīng)的動態(tài)流程。

預(yù)測二：到2028年，AI智能體自主做出的日常工作決策將增長至15%，而2024年這一數(shù)字為0。目前，AI做的主要是輔助性的工作，只提供輔助信息，但不做決策。當(dāng)用戶跟聊天機器人說“你幫我點一杯咖啡”，它會告訴用戶附近有哪些咖啡、有什么品牌，但不會執(zhí)行“點咖啡”的動作。而未來，“機器輔助人、人做決策”的模式將會發(fā)生重大變化，任務(wù)可能會由智能體來完成。產(chǎn)品配置路徑的選擇、具體配置的決策等，均可由智能體獨立完成，無需人工干預(yù)。

預(yù)測三：到2028年，包含AI智能體的企業(yè)軟件應(yīng)用程序比重將由2024年的不足1%增長至33%。ERP（企業(yè)資源計劃）、CRM（客戶關(guān)系管理）、OA（辦公自動化系統(tǒng)）等企業(yè)級軟件，都將大規(guī)模集成智能體功能。當(dāng)前，有一類名為銷售發(fā)展代表（SDR，Sales development representative）的智能體，可以替代商業(yè)挖掘（BD）崗位中重復(fù)性高的工作，提高商機挖掘的效率。舉例而言，一位銷售人員，每天最多能觸達數(shù)十個客戶，但智能體可以做到24小時不休息，每天可觸達客戶能夠達到上千位。AI SDR能夠調(diào)用CRM中的客戶信息，分析是潛在客戶還是現(xiàn)有客戶，并根據(jù)客戶畫像客制化生成郵件，在客戶回復(fù)后，它會研究郵件中的細節(jié)、回復(fù)問詢信息等，如果客戶希望面聊，AI SDR還能為客戶與人類員工規(guī)劃見面安排。

以“人在回環(huán)”應(yīng)對智能體精度挑戰(zhàn)

AI智能體產(chǎn)品發(fā)展處于初級階段，產(chǎn)品成熟過程面臨多重挑戰(zhàn)。精度是當(dāng)前智能體發(fā)展的核心難題。

當(dāng)前，比較好的單一的大模型智能體，其精度、準確率能夠達到80%。但實際應(yīng)用中，往往需要多智能體協(xié)同工作，這就帶來多智能體疊加使用導(dǎo)致的精度下降問題。“舉例而言，如果單一的智能體的精度為80%，再疊加一個精度為80%的智能體后，整體精度將降至64%。在這種情況下，如果再增加智能體，那么智能體系統(tǒng)的精度就只有百分之五十幾了。這樣的精度是很難做實際應(yīng)用的。”孫志勇說。

因此，要解決精度問題，關(guān)鍵在于明確智能體的行業(yè)屬性和角色定位，盡量使智能體的決策單一化。例如，不要做“財務(wù)智能體”，而拆分為“報銷智能體”“轉(zhuǎn)賬智能體”等垂直應(yīng)用，就更有助于提升精度、推動智能體落地。

AI智能體在精度仍然較低、可靠性還不夠的情況下，很難實現(xiàn)真正應(yīng)用。在這種情況下，要使智能體實現(xiàn)應(yīng)用且作出準確決策，人的角色、AI與人的關(guān)系需要發(fā)生變化：人的角色從主體變?yōu)檩o助體——人檢查智能體的輸出，提醒智能體輸出缺陷，幫助AI完成流程。孫志勇將這一過程描述為“人在回環(huán)”。

舉例而言，在銷售系統(tǒng)中，智能體完成外呼后，銷售員會加入隊列，對智能體的建議進行審核，及時發(fā)現(xiàn)并糾正潛在問題。在這樣的流程中，人的角色，更像是“監(jiān)測者”或者“守門人”。

此外，性價比問題也是智能體產(chǎn)業(yè)亟需解決的重要挑戰(zhàn)。孫志勇以AI SDR為例指出，只有AI智能體的性價比明顯超越人工，做智能體、AI軟件的企業(yè)才有存活機會。如果售價1萬元的AI智能體只能給客戶帶來2萬元的收益，那么客戶就沒有選用該產(chǎn)品的必要；但如果售價1萬元的AI智能體能給客戶帶來10萬元的收益，該智能體就可能存在市場空間了。