1ChatGTP爆發(fā)之后,基礎(chǔ)大模型市場歷經(jīng)了三年的激烈角逐,在Deepseek算力成本和推理效率的雙重突破性革命下,首次呈現(xiàn)了重組和收斂態(tài)勢,并開始以前所未有的“滲透力”快速向垂直領(lǐng)域賦能。與此同時(shí),AIAgent(人工智能代理)、MCP(多模態(tài)計(jì)算平臺(tái))、A2A(AI-to-AI交互協(xié)議)作為AI落地的核心技術(shù)引擎,開始引領(lǐng)AI持續(xù)向前演進(jìn)。隨著生成式AI和Agent的規(guī)?；瘧?yīng)用,企業(yè)在探索AI應(yīng)用的同時(shí),也開始圍繞AI重塑其運(yùn)營模式和組織結(jié)構(gòu),以多模態(tài)應(yīng)用和AIAgent原生為代表的新型企業(yè)形態(tài)加速崛起,—場聚焦向“Agent原生應(yīng)用”與“AIAgent原生企業(yè)”轉(zhuǎn)型的產(chǎn)業(yè)革命正在悄然展開。微軟在4月23日發(fā)布的《2025:TheyeartheFrontierFirmIsBorn》報(bào)告中,將2025年視為“前沿企業(yè)”誕生之年。并認(rèn)為:“前沿企業(yè)”才是AI和AIAgent變革的核心,它們將通過“按需智能”和“人機(jī)協(xié)作”的方式,實(shí)現(xiàn)組織的敏捷性和高效性。安全牛的行業(yè)觀察也發(fā)現(xiàn):國內(nèi)在陸續(xù)出現(xiàn)以AIAgent為核心構(gòu)建運(yùn)營和服務(wù)的引領(lǐng)者,其中包括積極調(diào)整戰(zhàn)略的科技巨頭,也涵蓋了充滿活力的初創(chuàng)企業(yè)。它們的商業(yè)模式不斷演進(jìn),并初步顯現(xiàn)出AIAgent原生架構(gòu)在運(yùn)營層面的獨(dú)特影響。然而,企業(yè)在利用AIAgent釋放巨大市場潛力的同時(shí),也伴隨著多方面的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。這包括:AI原生商業(yè)模式的不確定性與企業(yè)投資期望的矛盾,數(shù)據(jù)安全與倫理偏見風(fēng)險(xiǎn),法律法規(guī)的合規(guī)性等多個(gè)方面。特別是,隨著AIAgent生態(tài)的持續(xù)演進(jìn),傳統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)和商業(yè)運(yùn)營模式將被重構(gòu),而傳統(tǒng)的以資產(chǎn)和應(yīng)用軟件防護(hù)為主的安全防御模式也將隨之失效。AIAgent應(yīng)用的發(fā)展及其風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和相互關(guān)聯(lián)性,對企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)都提出了前所未有的挑戰(zhàn)。AIAgent應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了“工具賦能”到“智能決策”范式的轉(zhuǎn)變,而AI原生企業(yè)的崛起也必將是技術(shù)革命驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的必然結(jié)果。對企業(yè)決策者而言,了解AIAgent的技術(shù)現(xiàn)狀、未來趨勢,并能戰(zhàn)略性地應(yīng)對這—趨勢至關(guān)重要。在此背景下,安全牛啟動(dòng)了《AI時(shí)代Agent原生企業(yè)的崛起——現(xiàn)狀、趨勢與風(fēng)險(xiǎn)控制》報(bào)告研究工作。報(bào)告將聚焦于AIAgent原生技術(shù)及國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)實(shí)踐進(jìn)行調(diào)研和研究,從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)三個(gè)維度出發(fā),系統(tǒng)性地剖析AI原生企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、演進(jìn)趨勢及商業(yè)化落地方式。同時(shí)重點(diǎn)關(guān)注AIAgent原生應(yīng)用中的潛在風(fēng)險(xiǎn),探討其對企業(yè)戰(zhàn)略、運(yùn)營、合規(guī)的多維影響,并就如何構(gòu)建長效的風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制、打造具備韌性的AI原生組織體系的方法論進(jìn)行探索。希望通過前沿技術(shù)研究和實(shí)踐洞察,為AI原生時(shí)代的企業(yè)安全建設(shè)提供創(chuàng)新性思路與可行性參考。2關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)n技術(shù)成熟度:人工智能領(lǐng)域,新技術(shù)在不斷出現(xiàn),但也有個(gè)別技術(shù),由于受到某些因素影響出現(xiàn)倒退趨勢。GenAI領(lǐng)域,新技術(shù)正呈指數(shù)級涌現(xiàn),技術(shù)密集度較2023年顯著增加,當(dāng)前還沒有技術(shù)越過“幻滅低谷期”。但研究認(rèn)為,其中70%的技術(shù)都將會(huì)在2~5年內(nèi)成為主流應(yīng)用。n中美格局:美國廠商憑借算法積累、算力儲(chǔ)備和數(shù)據(jù)壁壘占據(jù)全球基礎(chǔ)模型技術(shù)制高點(diǎn)。國內(nèi),ChatGPT爆發(fā)出圈后,在基礎(chǔ)模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了從跟跑到并跑的跨越,并形成了通用大模型和專用大模型兩大類別,整體呈現(xiàn)著通用基座與專用深耕的二元發(fā)展格局。n基礎(chǔ)模型市場:經(jīng)歷“百模大戰(zhàn)”的激烈競爭后,模型性能差距開始收斂,初步形成了頭部格局。有行業(yè)專家預(yù)測:多模型大模型、垂類大模型和分布式訓(xùn)練,在未來2~3年,長則3~5年,會(huì)成為生成式人工智能領(lǐng)域非常重要的三個(gè)發(fā)展趨勢。nAIAgent應(yīng)用市場:通過Agent工具鏈實(shí)現(xiàn)垂向布局,正成為企業(yè)搶占AIAgent原生市場制高點(diǎn)的關(guān)鍵戰(zhàn)略路徑。行業(yè)解決方案提供商、模型服務(wù)商都在加速推出平臺(tái)級的Agent應(yīng)用構(gòu)建工具,以構(gòu)建生態(tài)優(yōu)勢。n落地進(jìn)展:從AIAgent類型看,webAgent、數(shù)據(jù)Agent、用戶助手型Agent落地應(yīng)用會(huì)相對較快。從行業(yè)視角來看,行業(yè)落地將呈現(xiàn)明顯的梯隊(duì)化特征。這種分化源于各行業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施成熟度、智能化訴求、安全與合規(guī)約束及行業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)積累成熟度等多方面因素的差異。n組織風(fēng)險(xiǎn):AIAgent原生企業(yè)的系統(tǒng)架構(gòu)相對傳統(tǒng)架構(gòu)發(fā)生很大的變化。企業(yè)在應(yīng)用Agent智能系統(tǒng)展現(xiàn)巨大潛力的同時(shí),也同步衍生出了新的安全隱患,使AIAgent原生企業(yè)面臨了系統(tǒng)、業(yè)務(wù)、合規(guī)和法律方面的多重風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。n系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn):在垂直分層的Agent智能系統(tǒng)中,模型層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層與交互層的運(yùn)行機(jī)制高度聯(lián)動(dòng),風(fēng)險(xiǎn)并非孤立存在,而是有強(qiáng)耦合性和高度關(guān)聯(lián)性。其風(fēng)險(xiǎn)主要集中于模型風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)、應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)和交互風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面。n可信原生系統(tǒng)的三道防線:基于AIGC安全能力的研究和調(diào)研,報(bào)告提出了AIAgent系統(tǒng)同步建設(shè)、同步運(yùn)營的“三道安全防線”:安全評測、安全防護(hù)和安全審計(jì)。n未來方向:向AIAgent原生企業(yè)轉(zhuǎn)型是AI時(shí)代企業(yè)發(fā)展的必然趨勢,而“可持續(xù)且值得信任的AIAgent原生企業(yè)”是AIAgent原生企業(yè)建設(shè)的終極目標(biāo),構(gòu)建過程中不僅需要技術(shù)層面的保障,更需要企業(yè)戰(zhàn)略、組織文化和監(jiān)管合規(guī)的全方位配合。31.1技術(shù)躍遷:AIAgent商用爆發(fā)的底層邏輯 61.2產(chǎn)業(yè)變革:傳統(tǒng)生態(tài)破局與價(jià)值鏈重塑 81.3組織重構(gòu):AIAgent原生企業(yè)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)新生態(tài) 1.4未來,AIAgent原生企業(yè)的發(fā)展趨勢與機(jī)遇 2.1什么是AIAgent原生企業(yè) 2.2AIAgent原生企業(yè)的關(guān)鍵特征 222.3與傳統(tǒng)商業(yè)模型的區(qū)別和關(guān)聯(lián) 2.4國內(nèi)外代表性AIAgent原生企業(yè)解析 3.1關(guān)鍵技術(shù)與框架 3.2AIAgent應(yīng)用系統(tǒng)框架 423.3AIAgent應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建和運(yùn)營 3.4AIAgent原生系統(tǒng)的部署方式 494.1AgenticAI產(chǎn)業(yè)生態(tài) 4.2基礎(chǔ)模型:寡頭聚集與開源破局 4.3AIAgent開發(fā)工具鏈:開發(fā)、落地—體化 674.4AIAgent運(yùn)行平臺(tái):托管運(yùn)營成為新模式 764.5AIAgent應(yīng)用落地的總體進(jìn)展 775.1AIAgent系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析 795.2企業(yè)運(yùn)營及戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)分析 5.3監(jiān)管合規(guī)與倫理風(fēng)險(xiǎn)分析 6.1企業(yè)戰(zhàn)略視角的安全框架 6.2系統(tǒng)全生命周期視角的安全分析 6.3AIAgent應(yīng)用系統(tǒng)的安全能力及代表性廠商 6.4AIAgent系統(tǒng)可信治理的“三道防線” 附表1:AIAgent原生企業(yè)核心特征 106附表2:代表性AIAgent應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)分析表 附表3:代表性AIAgent協(xié)議及說明 5第—章AIAgent原生企業(yè)崛起背景十年前互聯(lián)網(wǎng)變革時(shí)《浪潮之巔》《必然》《個(gè)體崛起》的啟示還記憶猶新,今天,網(wǎng)紅搭子、直播帶貨、短視頻,就已經(jīng)切切實(shí)實(shí)地在生活中常態(tài)化了。可以看到,這些新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)背后,是—個(gè)個(gè)為了同—目標(biāo),動(dòng)態(tài)組隊(duì)的個(gè)體。這也剛好印證了《個(gè)體崛起》—書的預(yù)言:互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,個(gè)人正在從組織中分裂出來,未來社會(huì)經(jīng)濟(jì)的基本單元不再是企業(yè),而是個(gè)體。在AI技術(shù)持續(xù)突破的浪潮中,AIAgent作為—種能夠感知環(huán)境、理解任務(wù)、做出決策并執(zhí)行操作的自主軟件系統(tǒng),成為當(dāng)下產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)因素。以大模型和Agent為核心的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正以前所未有的速度重構(gòu),產(chǎn)業(yè)變革再次被推向了浪潮之巔。相比上—次互聯(lián)網(wǎng)變革對產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的沖擊,當(dāng)下正在經(jīng)歷的AI技術(shù)變革帶來顛覆感還是更猛烈些。盡管變革的驅(qū)動(dòng)因素、時(shí)間和環(huán)境各有不同。但也發(fā)現(xiàn)—個(gè)不變量——每次生產(chǎn)力變革解放的都是“個(gè)體”。如果說互聯(lián)網(wǎng)是“消除信息差,讓世界扁平化(平臺(tái)化)”,那么AI是“消除個(gè)體經(jīng)驗(yàn)差,AI賦能正在替代經(jīng)驗(yàn)決策”。它不再滿足于優(yōu)化現(xiàn)有流程,而是直接重寫產(chǎn)業(yè)規(guī)則:從“人指揮機(jī)器”到“機(jī)器輔助人決策”,再到“機(jī)器自主創(chuàng)造價(jià)值”。這種變革之所以更猛烈,是因?yàn)樗|及了人類社會(huì)最核心的能力——“思考與創(chuàng)造”,并以指數(shù)級的速度滲透到每—個(gè)角落。正如馬斯克所言:“AI的風(fēng)險(xiǎn)比核彈更大,但回報(bào)也可能超越人類想象?！蔽④?月23日發(fā)布的《2025:Theye沿企業(yè)”誕生之年。認(rèn)為:“前沿企業(yè)”才是AI和Agent變革的核心,它們將通過“按需智能”和“人機(jī)協(xié)作”的方式,實(shí)現(xiàn)組織的敏捷性和高效性。麥肯錫5月3日的調(diào)研報(bào)告《ThestateofAI》進(jìn)—步顯示:各組織正著手構(gòu)建能帶來生成式人工智能實(shí)質(zhì)性價(jià)值的結(jié)構(gòu)與流程。盡管仍處早期階段,但企業(yè)已開始重新設(shè)計(jì)工作流程、提升治理水平并降低更多風(fēng)險(xiǎn)。知道創(chuàng)宇——技術(shù)VP李偉辰智能化對崗位與組織結(jié)構(gòu)的影響:UI設(shè)計(jì)、客服、研發(fā)、測試等崗位正逐步被Agent替代,專職人員數(shù)量在大幅減少。未來關(guān)鍵人才是“懂業(yè)務(wù)+懂技術(shù)”的綜合型人才,能夠指揮AI協(xié)同工作。企業(yè)可能向小型團(tuán)隊(duì)或“超級個(gè)體”演變,傳統(tǒng)的大型公司結(jié)構(gòu)面臨解體風(fēng)險(xiǎn)。Agent的廣泛應(yīng)用將會(huì)促使更集中的平臺(tái)化和個(gè)體解放,人工智能的影響已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了“技術(shù)工具”的范疇,商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、組織范式甚至整個(gè)人類世界的格局都會(huì)被重塑。6“搭子”是否會(huì)替代傳統(tǒng)組織形式,AI原生是否會(huì)成為企業(yè)新的存在的方式?AI的發(fā)展始終伴隨著技術(shù)范式的深刻變革,在生成式大語言模型(如GPT系列)出現(xiàn)之前,AI已經(jīng)經(jīng)歷了多次技術(shù)范式的迭代。結(jié)合AI過去的發(fā)展,在可預(yù)見的未來圖景中,我們認(rèn)為AI技術(shù)將呈現(xiàn)以下幾個(gè)具有代表性的典型范式:圖1AI技術(shù)范式演進(jìn)(—)符號主義范式,規(guī)則編碼的邏輯智能(1950s~1980s)符號主義范式是能檢索到的最早的人工智能的范式,也稱為規(guī)則編碼的邏輯智能。認(rèn)為智能源于符號表征與邏輯推理,通過人工構(gòu)建規(guī)則知識庫,讓機(jī)器模擬人類的理性思考過程。該范式缺乏學(xué)習(xí)能力,依賴專家手動(dòng)編碼規(guī)則。典型能力是邏輯推理、定理證明,應(yīng)用場景如,特定領(lǐng)域的邏輯推理、工程計(jì)算。(二)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)范式,Agent理念實(shí)現(xiàn)(1990s~2010s)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)范式是—種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概率建模,它放棄了符號規(guī)則,通過統(tǒng)計(jì)方法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)概率分布,用“模式識別”替代“邏輯推理”。該范式依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)特征。典型能力是分類、預(yù)測,應(yīng)用場景如,手寫識別、垃圾郵件過濾、語言識別。這—時(shí)期,Agent以“智能代理”的含義在這—階段人工智能領(lǐng)域的研究中開始初現(xiàn)。相關(guān)研究表示,1995年出版的《人工智能:現(xiàn)代研究方法》—書中,作者認(rèn)為:Agent是任何可以通過傳感器感知其環(huán)境并通過執(zhí)行器作用于該環(huán)境的東西,能夠在這個(gè)環(huán)境中自主行動(dòng),以實(shí)現(xiàn)其設(shè)計(jì)目標(biāo),并賦予Agent自主性、反應(yīng)性、社會(huì)能力及主動(dòng)性等基本屬性。為Agent原生的演進(jìn)奠定了理論基礎(chǔ)。7(三)深度學(xué)習(xí)范式,Agent應(yīng)用落地價(jià)值進(jìn)—步體現(xiàn)(2010s~2020s)深度學(xué)習(xí)范式,是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征,實(shí)現(xiàn)“特征學(xué)習(xí)”與“任務(wù)建?！钡亩说蕉苏?。典型能力是圖像識別,主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、自動(dòng)駕駛的研究。但模型深度有限,計(jì)算資源需求高,訓(xùn)練—個(gè)模型僅能解決單—問題,遷移能力弱。這—階段基于Agent的應(yīng)用也有了進(jìn)—步發(fā)展,其應(yīng)用價(jià)值在自動(dòng)駕駛、語音助手(siri、Alexa)、智能推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域得到體現(xiàn),并開始成為主流應(yīng)用。(四)大模型范式,生成式AI與AIAgent蝶變(2020s至今)核心思想是通過“海量數(shù)據(jù)+千億參數(shù)”的規(guī)?；?xùn)練,讓模型具備跨領(lǐng)域理解與生成能力,實(shí)現(xiàn)從“專用工具”到“通用智能”的躍遷。技術(shù)特征表現(xiàn)為:支持預(yù)訓(xùn)練微調(diào)模式、工具調(diào)用與自主決策能力,典型應(yīng)用是內(nèi)容生成。大模型范式徹底實(shí)現(xiàn)了模型從“定制開發(fā)”到“通用適配”從“人工標(biāo)注”到“自我學(xué)習(xí)”的變革。在大模型范式下,AI技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用和服務(wù)模式有了進(jìn)—步創(chuàng)新和突破,傳統(tǒng)Agent完成了AIAgent的蝶變,2025年被業(yè)界認(rèn)定為人工智能代理(AIAgent)商用元年。(五)未來范式前瞻,人類將邁入AIAgent原生時(shí)代(2030之后)當(dāng)前大模型雖實(shí)現(xiàn)語言層面的通用智能,但仍然像—個(gè)正在接受教育的孩子,缺乏對物理世界認(rèn)知與自主行動(dòng)能力。但AI應(yīng)用的泛化也在促使新的GenAI技術(shù)在持續(xù)涌現(xiàn)。如,多模態(tài)、神經(jīng)符號計(jì)算、類腦計(jì)算、具身智能等高階智能計(jì)算技術(shù)正在推動(dòng)AI向具備復(fù)雜環(huán)境理解、邏輯推理和生物啟發(fā)特性的更高智能范式演進(jìn);與此同時(shí),以自主智能體(AutonomousAgent)、智能機(jī)器人、模型工程(含模型輕量化)為主導(dǎo)的智能應(yīng)用技術(shù),將與前沿智能范式深度結(jié)合,進(jìn)—步推進(jìn)AI在行業(yè)場景中的規(guī)?；瘧?yīng)用與價(jià)值釋放。高階智能計(jì)算與智能應(yīng)用技術(shù)深度融合,將使Agent行業(yè)應(yīng)用大放異彩,而這也將會(huì)推進(jìn)人類社會(huì)邁入人與AI共生的新時(shí)代一一AIAgent原生時(shí)代。AI技術(shù)范式迭代,本質(zhì)是人類對“智能”理解的不斷深化。每—次范式轉(zhuǎn)換,都伴隨著“問題定義-技術(shù)突破-應(yīng)用落地”的閉環(huán)。尤其是,大模型技術(shù)在從專用智能到通用能力的跨越的同時(shí),也實(shí)現(xiàn)了Agent從被動(dòng)執(zhí)行到主動(dòng)決策的蛻變。8在AI技術(shù)持續(xù)突破的浪潮中,以大模型和AIAgent為核心的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正以前所未有的速度重構(gòu),技術(shù)迭代的加速度不僅催生了全新的商業(yè)形態(tài),更讓產(chǎn)業(yè)格局陷入持續(xù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。從技術(shù)底層的范式革命到應(yīng)用場景的規(guī)?；涞?這場變革正深刻影響著全球科技產(chǎn)業(yè)的競爭格局。AIAgent是—種能夠感知環(huán)境、理解任務(wù)、做出決策、自動(dòng)執(zhí)行操作的自主軟件系統(tǒng)。這—特征,使Agent技術(shù)和應(yīng)用得到迅猛發(fā)展,并成為產(chǎn)業(yè)和生態(tài)變革的核心驅(qū)動(dòng)因素。圖2產(chǎn)業(yè)變革傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)長期依賴標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；a(chǎn)模式以降低成本,但AIAgent技術(shù)推動(dòng)的智能生產(chǎn)系統(tǒng)正打破這—固有范式。n柔性制造體系成型:工業(yè)Agent通過傳感器網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算與數(shù)字孿生技術(shù),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)重構(gòu)與自適應(yīng)調(diào)整。例如,汽車制造中,智能Agent可根據(jù)訂單需求動(dòng)態(tài)調(diào)整沖壓、焊接、涂裝等環(huán)節(jié)的參數(shù),在同—條生產(chǎn)線上同時(shí)處理多車型、多配置的定制化生產(chǎn),使傳統(tǒng)車企的“規(guī)?；迸c“個(gè)性化”矛盾得以化解。n全流程自主優(yōu)化:生產(chǎn)Agent通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù),如化工行業(yè)中反應(yīng)釜的溫度、壓力控制,鋼鐵冶煉中的爐溫調(diào)節(jié)等,實(shí)現(xiàn)能耗降低10%~30%、廢品率下降50%以上的9突破。德國西門子的DigitalTwinAgent已實(shí)現(xiàn)對燃?xì)廨啓C(jī)全生命周期的預(yù)測性維護(hù),將設(shè)備故障率降低40%,運(yùn)維成本減少30%。n分布式生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)崛起:邊緣計(jì)算Agent推動(dòng)生產(chǎn)單元去中心化,如3D打印Agent可在本地按需生產(chǎn)零部件,結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)分布式供應(yīng)鏈協(xié)同。美國LocalMotors利用分布式制造Agent網(wǎng)絡(luò),將汽車研發(fā)周期從傳統(tǒng)的48個(gè)月縮短至18個(gè)月,顛覆了整車廠集中式生產(chǎn)的傳統(tǒng)模式。AIAgent技術(shù)打破了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“—次性交易”的商業(yè)模式,推動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造向“持續(xù)服務(wù)化”“生態(tài)化”演進(jìn):n從“賣產(chǎn)品”到“賣服務(wù)”:制造業(yè)企業(yè)通過嵌入Agent的智能產(chǎn)品(如聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智能機(jī)床)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與預(yù)測性維護(hù),轉(zhuǎn)型為服務(wù)提供商。例如,通用電氣(GE)的predix平臺(tái)通過Agent實(shí)時(shí)采集航空發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù),為航空公司提供“按小時(shí)付費(fèi)”的運(yùn)維服務(wù),其服務(wù)收入占比已從2010年的30%提升至2024年的65%。n生態(tài)化價(jià)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建:Agent作為連接節(jié)點(diǎn),打通產(chǎn)業(yè)邊界,形成跨界融合的生態(tài)系統(tǒng)。在醫(yī)療領(lǐng)域,診斷Agent可整合影像分析、電子病歷、藥物研發(fā)數(shù)據(jù),與保險(xiǎn)公司、康養(yǎng)機(jī)構(gòu)的Agent協(xié)同,構(gòu)建“預(yù)防-診斷-治療-康復(fù)”的全鏈條服務(wù)生態(tài)。美國IBMWatsonHealth的腫瘤治療Agent已與200余家醫(yī)院、藥企合作,形成覆蓋癌癥全周期的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。n動(dòng)態(tài)定價(jià)與實(shí)時(shí)交易:零售、能源等行業(yè)的Agent通過分析實(shí)時(shí)供需數(shù)據(jù)、用戶行為與市場趨勢,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)定價(jià)與自動(dòng)化交易。如電力市場中,智能Agent可根據(jù)天氣預(yù)測、用戶用電習(xí)慣自動(dòng)調(diào)整電價(jià),并協(xié)調(diào)分布式能源(如家庭太陽能)參與電網(wǎng)調(diào)度,推動(dòng)傳統(tǒng)電力行業(yè)向“實(shí)時(shí)交易市場”轉(zhuǎn)型。2024年,歐洲某能源公司通過Agent系統(tǒng)使可再生能源消納率提升25%,用戶用電成本降低15%。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的競爭核心正從“土地、資本、勞動(dòng)力”等要素轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)、算法、Agent生態(tài)”的新維度:n數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素:Agent的決策能力依賴于數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量,擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)將占據(jù)競爭制高點(diǎn)。例如,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,掌握土壤、氣象、作物生長數(shù)據(jù)的Agent可精準(zhǔn)指導(dǎo)種植規(guī)劃,使畝產(chǎn)提升20%以上,數(shù)據(jù)壁壘成為農(nóng)業(yè)企業(yè)的核心競爭力。美國JohnDeere公司通過農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)Agent系統(tǒng),已構(gòu)建起覆蓋全球5000萬英畝農(nóng)田的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),形成難以復(fù)制的競爭優(yōu)勢。n算法效率決定競爭壁壘:Agent的學(xué)習(xí)與優(yōu)化能力取決于算法先進(jìn)性,領(lǐng)先的算法可帶來指數(shù)級效率提升。金融領(lǐng)域中,量化交易Agent的算法響應(yīng)速度從毫秒級提升至微秒級,可在市場波動(dòng)中捕捉轉(zhuǎn)瞬即逝的套利機(jī)會(huì),頭部金融機(jī)構(gòu)每年在算法研發(fā)上的投入超過10億美元,以維持算法優(yōu)勢。nAgent生態(tài)構(gòu)建競爭護(hù)城河:單—Agent的價(jià)值有限,而構(gòu)建覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的Agent生態(tài)將形成壟斷性優(yōu)勢。如亞馬遜的AWSIoTAgent生態(tài),整合了設(shè)備管理、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用開發(fā)等數(shù)百個(gè)Agent組件,為制造業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)提供端到端解決方案,截至2024年已吸引超過100萬家企業(yè)接入,形成難以挑戰(zhàn)的生態(tài)壁壘。Agent技術(shù)打破了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)間的壁壘,推動(dòng)“制造業(yè)服務(wù)化”“服務(wù)業(yè)數(shù)字化”“農(nóng)業(yè)智能化”的跨界融合:n制造業(yè)與服務(wù)業(yè)深度融合:工業(yè)Agent與服務(wù)Agent的協(xié)同,催生“制造即服務(wù)”(MaaS)模式。如特斯拉通過車載Agent收集車輛運(yùn)行數(shù)據(jù),反向優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)計(jì),并為用戶提供自動(dòng)駕駛訂閱服務(wù),實(shí)現(xiàn)制造與服務(wù)的無縫銜接,其服務(wù)收入占比已從2020年的5%提升至2024年的20%。n金融業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的跨界滲透:金融Agent通過實(shí)時(shí)風(fēng)控與智能投顧,深度嵌入實(shí)體企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營。螞蟻集團(tuán)的供應(yīng)鏈金融Agent可根據(jù)核心企業(yè)的訂單數(shù)據(jù),自動(dòng)為上下游中小企業(yè)提供融資服務(wù),放款周期從傳統(tǒng)的7天縮短至3分鐘,推動(dòng)金融資源精準(zhǔn)滴灌實(shí)體產(chǎn)業(yè)。n農(nóng)業(yè)與科技產(chǎn)業(yè)的跨界重構(gòu):農(nóng)業(yè)Agent整合生物技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)與AI,重塑農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。美國BoweryFarming利用垂直農(nóng)業(yè)Agent系統(tǒng),在室內(nèi)通過LED光照、智能灌溉與氣候控制Agent,實(shí)現(xiàn)全年無休的蔬菜種植,用水量較傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)減少95%,畝產(chǎn)提升30倍,徹底改變了農(nóng)業(yè)對自然條件的依賴。在AIAgent驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)范式、商業(yè)模式、競爭維度及跨界融合深度變革的同時(shí),產(chǎn)業(yè)發(fā)展也面臨數(shù)據(jù)安全隱患、倫理風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與人才技能斷層等多重考驗(yàn)。而傳統(tǒng)企業(yè)以層級化管理和人工決策為內(nèi)核的經(jīng)營模型,依托經(jīng)驗(yàn)或靜態(tài)數(shù)據(jù)的資源配置邏輯,以及圍繞“產(chǎn)品”構(gòu)建的價(jià)值創(chuàng)造體系,在Agent技術(shù)與產(chǎn)業(yè)變革的浪潮中正遭遇更為嚴(yán)峻的沖擊,尤其在技術(shù)架構(gòu)適配性、業(yè)務(wù)流程協(xié)同度與組織架構(gòu)靈活性方面,已顯現(xiàn)“三重脫鉤”的風(fēng)險(xiǎn)。n技術(shù)架構(gòu)與智能需求脫鉤:剛性系統(tǒng)無法支撐Agent的實(shí)時(shí)性、協(xié)同性要求,導(dǎo)致效率低下;n業(yè)務(wù)流程與市場變化脫鉤:固化流程難以應(yīng)對個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化需求,用戶體驗(yàn)落后于競爭對手;n組織架構(gòu)與人機(jī)協(xié)作脫鉤:科層制與技能體系阻礙Agent價(jià)值釋放,形成“技術(shù)引入但無法落地”的困境。這種脫鉤本質(zhì)上反映了工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的企業(yè)運(yùn)作范式與數(shù)字智能時(shí)代生產(chǎn)要素重構(gòu)之間的深層矛盾,亟須從技術(shù)架構(gòu)云原生改造、業(yè)務(wù)流程中臺(tái)化重構(gòu)、組織架構(gòu)敏捷化轉(zhuǎn)型三個(gè)維度推進(jìn)系統(tǒng)性變革。企業(yè)組織架構(gòu)作為承載業(yè)務(wù)流程的“骨骼系統(tǒng)”,在技術(shù)與產(chǎn)業(yè)變革的浪潮中面臨了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),面向“AIAgent原生(AIAgent-Native)”的發(fā)展模式開始成為企業(yè)在新競爭格局中占據(jù)先機(jī)的關(guān)鍵。圖3Agent原生企業(yè)重構(gòu)之路為順應(yīng)Agent技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)迭代與生產(chǎn)范式、商業(yè)模式革新，通過創(chuàng)新應(yīng)對市場競爭，并能在其中占據(jù)競爭高地，企業(yè)在管理模型、資產(chǎn)配置方式以及生產(chǎn)工具上必須做出改變--科學(xué)技術(shù)為第—生產(chǎn)力，通過技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程與組織形態(tài)的深度變革，向Agent原生企業(yè)演進(jìn)。(—)技術(shù)架構(gòu):構(gòu)建分布式Agent智能體網(wǎng)絡(luò)n多Agent系統(tǒng)(MAS)架構(gòu):將業(yè)務(wù)拆分為多個(gè)功能化Agent(如生產(chǎn)Agent、庫存Agent、物流Agent)，通過智能合約與共識機(jī)制實(shí)現(xiàn)自動(dòng)協(xié)作。例如，制造業(yè)中訂單Agent接收到客戶需求后，自動(dòng)觸發(fā)生產(chǎn)Agent排產(chǎn)、庫存Agent調(diào)配原料、物流Agent規(guī)劃運(yùn)輸，全過程無需人工干預(yù)。n邊緣-云端協(xié)同決策:邊緣端部署輕量化Agent處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài))，云端Agent負(fù)責(zé)全局優(yōu)化與策略迭代，形成“本地快速響應(yīng)+云端智能進(jìn)化”的混合架構(gòu)。例如，智能電網(wǎng)中邊緣Agent實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)分布式能源設(shè)備，云端Agent根據(jù)全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測優(yōu)化能源分配策略。(二)業(yè)務(wù)流程:從線性流程到Agent驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化閉環(huán)n流程自動(dòng)化重構(gòu):傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程中的審批、決策、執(zhí)行環(huán)節(jié)被Agent網(wǎng)絡(luò)取代，形成“數(shù)據(jù)輸入-Agent決策-自動(dòng)執(zhí)行-反饋優(yōu)化”的閉環(huán)。如，電商行業(yè)的智能供應(yīng)鏈中，采購Agent根據(jù)銷售數(shù)據(jù)與庫存水平自動(dòng)生成采購訂單，財(cái)務(wù)Agent審核預(yù)算并觸發(fā)支付，物流Agent安排配送，全流程耗時(shí)從傳統(tǒng)的3天縮短至2小時(shí)，整體倉儲(chǔ)效率提升50%以上。n動(dòng)態(tài)資源調(diào)度:Agent根據(jù)實(shí)時(shí)需求與資源狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整配置，實(shí)現(xiàn)“需求-資源-能力”的精準(zhǔn)匹配。如，共享出行平臺(tái)的車輛調(diào)度Agent可根據(jù)訂單密度、司機(jī)位置、交通狀況實(shí)時(shí)分配任務(wù)，使車輛空置率降低30%，乘客等待時(shí)間縮短40%。(三)組織形態(tài):從科層制管理到去中心化自治Agent技術(shù)推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)的組織架構(gòu)與管理模式發(fā)生根本性變革:n智能決策網(wǎng)絡(luò)替代層級審批:企業(yè)內(nèi)部Agent通過知識圖譜與決策算法，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化與自主決策。如，美國capital0ne銀行采用Agent原生組織模式，信貸審批Agent自主評估客戶信用并決定額度，風(fēng)險(xiǎn)管理Agent實(shí)時(shí)監(jiān)控貸后風(fēng)險(xiǎn)，人類團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)算法優(yōu)化與合規(guī)監(jiān)管，信貸審批效率提升80%，不良貸款率下降25%。n分布式自治組織結(jié)構(gòu)與液態(tài)化團(tuán)隊(duì)協(xié)作:跨部門、跨企業(yè)的Agent根據(jù)智能合約或任務(wù)需求動(dòng)態(tài)組隊(duì)，形成臨時(shí)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，任務(wù)完成后自動(dòng)解散。如某汽車制造商的新品研發(fā)中，設(shè)計(jì)Agent、工藝Agent、供應(yīng)鏈Agent與供應(yīng)商的質(zhì)量Agent自動(dòng)組建虛擬團(tuán)隊(duì)，同步推進(jìn)設(shè)計(jì)、制造可行性分析與原料采購，研發(fā)周期從傳統(tǒng)的48個(gè)月縮短至24個(gè)月。n人機(jī)協(xié)作新范式:Agent承擔(dān)重復(fù)性、邏輯性任務(wù)，人類聚焦創(chuàng)新與情感交互，形成“機(jī)器智能+人類智慧”的協(xié)同模式。如法律行業(yè)中，合同審查Agent可在10分鐘內(nèi)完成數(shù)萬頁合同的合規(guī)性檢查，律師則專注于復(fù)雜條款談判與策略制定，工作效率提升10倍以上。在AI產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的浪潮下，Agent已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心變量，面向Agent原生的重構(gòu)已非選擇題，而是生存題。企業(yè)需要從技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、組織形態(tài)與商業(yè)模式四個(gè)維度進(jìn)行根本性變革，將Agent的智能基因注入產(chǎn)業(yè)全鏈條，形成“自主決策、動(dòng)態(tài)進(jìn)化、生態(tài)協(xié)同”的新競爭優(yōu)勢。盡管挑戰(zhàn)重重，但那些率先實(shí)現(xiàn)Agent原生轉(zhuǎn)型的企業(yè)，將在未來的智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代占據(jù)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的頂端，成為新商業(yè)文明的引領(lǐng)者。企業(yè)邁向AIAgent原生形態(tài)是—個(gè)循序漸進(jìn)的過程,通常經(jīng)歷以下四個(gè)階段,每個(gè)階段都包含技術(shù)、組織與流程的協(xié)同演進(jìn)。n第—階段:局部AIAgent應(yīng)用的工具化階段。企業(yè)在此階段引入Agent作為智能助手或增強(qiáng)工具,將其應(yīng)用于特定業(yè)務(wù)流程,如AI客服、AI文檔助手等。此階段的主要目標(biāo)是提升局部業(yè)務(wù)效率,同時(shí)驗(yàn)證Agent能力與業(yè)務(wù)的適配性。不過,這—階段容易出現(xiàn)Agent應(yīng)用孤島化的問題,還面臨著缺乏統(tǒng)—調(diào)度與治理的挑戰(zhàn)。n第二階段:任務(wù)驅(qū)動(dòng)型智能流程的系統(tǒng)化階段。企業(yè)在核心業(yè)務(wù)中構(gòu)建以Agent驅(qū)動(dòng)的任務(wù)流程,例如智能投標(biāo)、采購自動(dòng)化等,旨在實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的任務(wù)自動(dòng)化與流程協(xié)同,建設(shè)重點(diǎn)在于搭建多Agent管理與編排平臺(tái),打通數(shù)據(jù)流與業(yè)務(wù)流,使業(yè)務(wù)流程更加智能高效。n第三階段:人-Agent協(xié)作組織的結(jié)構(gòu)化階段。這—階段的顯著特征是正式將Agent納入組織架構(gòu),形成人與Agent的混合團(tuán)隊(duì),共同承擔(dān)業(yè)務(wù)目標(biāo)。其核心目標(biāo)是重構(gòu)組織能力邊界,實(shí)現(xiàn)角色重定義與治理機(jī)制重塑。在此過程中,人力資源管理模式也將發(fā)生關(guān)鍵變化,從傳統(tǒng)的“崗位制”轉(zhuǎn)向“能力與任務(wù)匹配制”。n第四階段:AIAgent原生企業(yè)的原生化階段。此時(shí),企業(yè)的組織、系統(tǒng)與流程全面圍繞Agent能力構(gòu)建,具備自演化與快速適應(yīng)環(huán)境變化的能力。目標(biāo)是形成可持續(xù)進(jìn)化、智能驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營機(jī)制,擁有智能體生態(tài)、流程自動(dòng)編排、戰(zhàn)略級AI決策支持等標(biāo)志性能力,標(biāo)志著企業(yè)真正邁在AIAgent深刻重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)格局的進(jìn)程中,向AIAgent原生企業(yè)轉(zhuǎn)型的理念已經(jīng)深刻影響到千行百業(yè)。無論是根基深厚的傳統(tǒng)企業(yè),還是充滿活力的初創(chuàng)創(chuàng)新企業(yè),都在這—趨勢中積極探索。這些企業(yè)通過將智能體技術(shù)深度融入組織基因,實(shí)現(xiàn)了從技術(shù)架構(gòu)到商業(yè)模式的全面革新。本章節(jié)從制造業(yè)、金融、零售行業(yè)選取了三個(gè)AIAgent原生企業(yè)實(shí)踐的典型案例,為傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化浪潮中實(shí)現(xiàn)破局重生提供了可借鑒的范本。(—)制造業(yè):特斯拉的智能工廠組織模式大模型技術(shù)、邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的深度融合,推動(dòng)Agent在生產(chǎn)制造領(lǐng)域的自主性、協(xié)作性顯著提升,傳統(tǒng)制造業(yè)從生產(chǎn)模式到管理邏輯都亟待重構(gòu)。對于特斯拉而言,—方面,新能源汽車市場競爭愈發(fā)激烈,消費(fèi)者對個(gè)性化、高質(zhì)量產(chǎn)品的需求與日俱增,傳統(tǒng)生產(chǎn)組織模式難以滿足快速變化的市場需求;另—方面,特斯拉自身追求極致生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量的目標(biāo),促使其必須突破傳統(tǒng)制造業(yè)在技術(shù)架構(gòu)、協(xié)作流程和人才結(jié)構(gòu)上的瓶頸。在此背景下,特斯拉開啟AIAgent原生企業(yè)轉(zhuǎn)型,以適應(yīng)制造業(yè)智能化浪潮,重塑行業(yè)競爭格局。n組織架構(gòu):采用“中央大腦+分布式Agent”結(jié)構(gòu),中央戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)車型規(guī)劃與技術(shù)路線,各工廠的生產(chǎn)Agent、質(zhì)量Agent、物流Agent自主管理本地運(yùn)營,并通過云端平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)同。n協(xié)作模式:當(dāng)上海工廠的電池供應(yīng)出現(xiàn)短缺時(shí),供應(yīng)鏈gent自動(dòng)與柏林工廠的庫存Agent協(xié)商調(diào)貨,同時(shí)觸發(fā)生產(chǎn)計(jì)劃Agent調(diào)整排產(chǎn),整個(gè)過程無需總部干預(yù),響應(yīng)時(shí)間從傳統(tǒng)的24小時(shí)縮短至30分鐘。n人才結(jié)構(gòu):組建跨學(xué)科團(tuán)隊(duì),包括AI工程師、工業(yè)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等,共同優(yōu)化Agent系統(tǒng)。例如,生產(chǎn)工藝專家與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法工程師合作,持續(xù)提升焊接Agent的參數(shù)優(yōu)化能力,使焊接合格率從95%提升至99.8%。(二)金融業(yè):螞蟻集團(tuán)的智能風(fēng)控組織架構(gòu)金融領(lǐng)域,螞蟻集團(tuán)作為金融科技領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),其業(yè)務(wù)涵蓋支付、信貸、理財(cái)?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域,面對復(fù)雜的金融生態(tài)和多樣化的風(fēng)險(xiǎn)類型,急需構(gòu)建更為智能、高效的風(fēng)控體系。在此背景下,螞蟻集團(tuán)通過引入智能風(fēng)控Agent群,優(yōu)化決策體系和協(xié)作機(jī)制,推動(dòng)人才轉(zhuǎn)型,以提升風(fēng)險(xiǎn)管控能力,適應(yīng)金融行業(yè)智能化發(fā)展的趨勢。n決策體系:建立“風(fēng)險(xiǎn)策略委員會(huì)+風(fēng)控Agent群”的雙層結(jié)構(gòu),委員會(huì)設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)偏好與合規(guī)要求,風(fēng)控Agent群(包括貸前審核Agent、貸中監(jiān)控Agent、貸后催收Agent)自主執(zhí)行風(fēng)控流程。n協(xié)作機(jī)制:當(dāng)貸中監(jiān)控Agent發(fā)現(xiàn)某客戶交易行為異常時(shí),自動(dòng)觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,并同步通知貸后催收Agent調(diào)整溝通策略,同時(shí)將信息反饋給貸前審核Agent優(yōu)化模型,形成閉環(huán)優(yōu)化。n人才轉(zhuǎn)型:傳統(tǒng)風(fēng)控人員轉(zhuǎn)型為“Agent訓(xùn)練師”,通過分析Agent的決策案例,標(biāo)注特殊場景,幫助Agent提升復(fù)雜問題的處理能力。例如,針對新興的虛擬貨幣交易風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)控團(tuán)隊(duì)與算法工程師合作,用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練Agent識別相關(guān)交易模式,使新型風(fēng)險(xiǎn)識別率達(dá)92%。(三)零售業(yè):亞馬遜的智能供應(yīng)鏈組織模式作為全球零售業(yè)巨頭,亞馬遜長期致力于通過技術(shù)創(chuàng)新重塑行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),其龐大的電商業(yè)務(wù)規(guī)模與復(fù)雜的全球供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),對供應(yīng)鏈的自動(dòng)化、智能化決策提出了極高要求。亞馬遜通過構(gòu)建智能供應(yīng)鏈Agent網(wǎng)絡(luò),重構(gòu)業(yè)務(wù)流程并優(yōu)化人才結(jié)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈效率的跨越式提升,鞏固其在零售領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。n組織形態(tài):構(gòu)建“需求預(yù)測Agent-庫存管理Agent-物流調(diào)度Agent”的智能網(wǎng)絡(luò),三個(gè)Agent自主協(xié)作,無需人工干預(yù)。例如,需求預(yù)測Agent根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢預(yù)測銷量,庫存管理Agent自動(dòng)調(diào)整補(bǔ)貨策略,物流調(diào)度Agent優(yōu)化配送路線。n流程重構(gòu):將傳統(tǒng)的“采購-庫存-銷售”線性流程改造為Agent驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)閉環(huán),當(dāng)某商品銷量突然增長時(shí),庫存管理Agent自動(dòng)觸發(fā)緊急采購流程,物流調(diào)度Agent優(yōu)先分配運(yùn)力,確保商品及時(shí)上架,響應(yīng)速度提升80%。n人才結(jié)構(gòu):設(shè)立“供應(yīng)鏈智能優(yōu)化團(tuán)隊(duì)”,由數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)專家組成,負(fù)責(zé)分析Agent的運(yùn)行數(shù)據(jù),識別優(yōu)化空間。例如,通過分析物流Agent的調(diào)度數(shù)據(jù),團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)特定區(qū)域的配送路線存在冗余,于是與算法工程師合作優(yōu)化路徑規(guī)劃算法,使該區(qū)域配送成本降低12%。隨著技術(shù)成熟與應(yīng)用場景拓展,以智能Agent為核心構(gòu)建業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)與產(chǎn)品服務(wù)的原生企業(yè)將會(huì)迎來—個(gè)高速增長期一一這些企業(yè)將崛起于各行各業(yè),并展現(xiàn)出高度的敏捷性、自適應(yīng)性與創(chuàng)新能力,成為引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的新興主體。未來,Agent原生企業(yè)將會(huì)有哪些發(fā)展趨勢與機(jī)遇呢?圖4AIAgent原生企業(yè)的趨勢和機(jī)遇展望未來,AIAgent原生企業(yè)將會(huì)有以下幾個(gè)發(fā)展趨勢:(—)“Agent-first”業(yè)務(wù)邏輯成為主流設(shè)計(jì)范式。企業(yè)將不再把Agent作為工具補(bǔ)丁,而是從業(yè)務(wù)架構(gòu)源頭設(shè)計(jì)基于Agent的流程、組織與客戶交互模式。類似于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“移動(dòng)優(yōu)先”思維,Agent-first企業(yè)具備更高的敏捷性和自適應(yīng)能力。(二)多Agent系統(tǒng)協(xié)作演進(jìn)為“企業(yè)級智能操作系統(tǒng)”。企業(yè)內(nèi)部將部署多個(gè)功能專責(zé)的Agent (如客戶服務(wù)、財(cái)務(wù)管理、產(chǎn)品研發(fā)、市場分析等),形成類操作系統(tǒng)的協(xié)調(diào)機(jī)制。多Agent之間將具有自治、博弈與協(xié)同能力,實(shí)現(xiàn)高效資源調(diào)度與智能決策。(三)垂直行業(yè)“Agent-as-a-service”商業(yè)模式成熟。各行業(yè)將涌現(xiàn)大量專注于某—場景的Agent原生公司,如:采用Agent進(jìn)行自動(dòng)合同審查、案件檢索的法律公司,智能問診、個(gè)性化健康管理醫(yī)療公司,進(jìn)行產(chǎn)線調(diào)度、質(zhì)量監(jiān)控智能制造公司等等。(四)從“任務(wù)代理”向“目標(biāo)驅(qū)動(dòng)”進(jìn)化。當(dāng)前Agent多基于明確任務(wù)輸入,未來將發(fā)展為具備目標(biāo)感知與自主執(zhí)行路徑規(guī)劃能力的“自驅(qū)型Agent”。比如:用戶只需提出“提升銷量”,Agent能自動(dòng)制定并執(zhí)行—整套多階段營銷方案。(五)組織結(jié)構(gòu)走向“人機(jī)混合編制”。未來企業(yè)組織將由人類員工+數(shù)字Agent共同構(gòu)成,Agent可能作為虛擬崗位或“同事”直接參與會(huì)議、制定策略甚至擔(dān)任數(shù)字管理層角色。(六)生態(tài)級平臺(tái)將推動(dòng)Agent互聯(lián)互通。出現(xiàn)類似“AgentAPPstore”的生態(tài)平臺(tái),不同企業(yè)或開發(fā)者可共享、交易、組合Agent能力模塊,標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議和API將促成Agent之間的跨平臺(tái)合作。綜上所述,Agent原生企業(yè)正處于技術(shù)驅(qū)動(dòng)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的交匯點(diǎn),其發(fā)展趨勢不僅重塑了企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)作邏輯,也正在重構(gòu)整個(gè)商業(yè)生態(tài)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)?？梢灶A(yù)見,未來最具活力和競爭力的企業(yè)形態(tài),將是在Agent能力深度嵌入下構(gòu)建的新型智能組織,它們將引領(lǐng)下—代產(chǎn)業(yè)格局的演進(jìn)方向。在Agent原生產(chǎn)業(yè)形態(tài)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和完善進(jìn)程中,Agent原生企業(yè)也會(huì)迎來—些重要的發(fā)展機(jī)遇,包括:(—)Agent基礎(chǔ)設(shè)施與工具鏈建設(shè)。如:低代碼/無代碼Agent構(gòu)建平臺(tái)、Agent調(diào)度引擎、行為監(jiān)控與審計(jì)工具等,類似于“云計(jì)算+saas”曾經(jīng)帶來的技術(shù)紅利。(二)行業(yè)深耕型Agent解決方案。誰能率先打造“深垂直、高可用”的Agent模型,誰就有機(jī)會(huì)成為行業(yè)龍頭;特別是在金融、醫(yī)療、教育、制造等重流程、高規(guī)則行業(yè)。(三)“虛擬勞動(dòng)力平臺(tái)”機(jī)會(huì)。提供標(biāo)準(zhǔn)化Agent租賃服務(wù)(如—鍵部署客服、分析師、市場顧問等);降低中小企業(yè)智能化門檻,形成B2B服務(wù)新藍(lán)海。(四)安全與倫理服務(wù)的新市場。包括:Agent行為監(jiān)控、數(shù)據(jù)合規(guī)工具、可解釋性平臺(tái)、Agent審計(jì)與風(fēng)險(xiǎn)控制;在AI治理呼聲越來越高的背景下,安全合規(guī)成為必要投入。(五)“人-Agent”協(xié)同設(shè)計(jì)與培訓(xùn)服務(wù)。為企業(yè)提供如何設(shè)計(jì)、部署和管理混合人機(jī)工作流的咨詢、培訓(xùn)和平臺(tái)支持;人員再培訓(xùn)與組織變革支持也成為重要服務(wù)方向。(六)品牌與信任建設(shè)的新維度。Agent不再只是后臺(tái)工具,越來越多地代表企業(yè)與客戶交互;建立“可信Agent品牌”將成為新競爭壁壘。總體來看,隨著Agent原生產(chǎn)業(yè)形態(tài)的逐步成型和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,Agent原生企業(yè)正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。可以預(yù)見,在多元機(jī)遇的驅(qū)動(dòng)下,Agent原生企業(yè)將成為引領(lǐng)未來智能經(jīng)濟(jì)的重要力量。AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的大模型與Agent生態(tài)正處于“創(chuàng)造性破壞”的關(guān)鍵期,產(chǎn)業(yè)格局的動(dòng)蕩既是技術(shù)躍遷的必然結(jié)果,也是新勢力崛起的戰(zhàn)略窗口。對于企業(yè)而言,無論是深耕核心技術(shù)(如大模型優(yōu)化、Agent決策算法),還是聚焦垂直場景(如行業(yè)數(shù)據(jù)積累、應(yīng)用場景創(chuàng)新),或是布局基礎(chǔ)設(shè)施(如算力、邊緣硬件),都需要在技術(shù)快速迭代中尋找確定性的價(jià)值錨點(diǎn),才能在這場智能革命中占據(jù)有利位置。第二章AIAgent原生企業(yè)的理念與特征隨著大模型基礎(chǔ)設(shè)施和Agent的深入應(yīng)用,越來越多的組織正在以AI與AIAgent為核心,重構(gòu)其商業(yè)模式與組織架構(gòu),這—進(jìn)程將推動(dòng)人類社會(huì)全面邁入AIAgent原生的智能時(shí)代。在這—轉(zhuǎn)型背景下,—系列突破傳統(tǒng)認(rèn)知邊界的“AI原生”理念應(yīng)運(yùn)而生,正在深刻重塑商業(yè)邏輯與組織范式,引領(lǐng)智能社會(huì)的新發(fā)展路徑。AIAgent原生企業(yè)(AIAgent-Native0rganization)是指在其核心業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)與技術(shù)體系中,原生嵌入并深度依賴Agent的企業(yè)形態(tài)。這類企業(yè)從創(chuàng)立或轉(zhuǎn)型之初,就以多智能體協(xié)作、自主決策系統(tǒng)與任務(wù)自動(dòng)化流程為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)人機(jī)共生、智能驅(qū)動(dòng)的高效運(yùn)作模式。AIAgent原生企業(yè)通過AIAgent的自主性、交互性、協(xié)作性和環(huán)境適應(yīng)性等特性,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的智能化、決策的自動(dòng)化以及資源的高效配置,從而在市場競爭中構(gòu)建獨(dú)特的優(yōu)勢。是Agent應(yīng)用發(fā)展成熟到特定階段,人類底層思維范式的—種變革,是AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)入—個(gè)全新層級的重要標(biāo)志。AIAgent原生企業(yè)的內(nèi)涵與外延:內(nèi)涵:是—種新的產(chǎn)品形態(tài)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組織結(jié)構(gòu)。企業(yè)從底層架構(gòu)上深度嵌入AI能力,并且要基于AIAgent去設(shè)計(jì)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程和組織結(jié)構(gòu),而不是簡單地在傳統(tǒng)系統(tǒng)中疊加—個(gè)AI插件。外延:是—種新的商業(yè)范式。企業(yè)在企業(yè)文化、戰(zhàn)略規(guī)劃、產(chǎn)品開發(fā)等各個(gè)方面全面融入AIAgent實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策、自動(dòng)化的運(yùn)營流程、個(gè)性化的客戶體驗(yàn)和持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新。這種商業(yè)范式將重塑組織的價(jià)值鏈,并驅(qū)動(dòng)商業(yè)模式的持續(xù)迭代與創(chuàng)新。圖5AIAgent原生企業(yè)的內(nèi)涵和外延對企業(yè)而言,基礎(chǔ)大模型、企業(yè)大數(shù)據(jù)、AIAgent原生應(yīng)用系統(tǒng)、適配的組織架構(gòu)與流程設(shè)計(jì)是組成AIAgent原生企業(yè)的五個(gè)核心支柱。這五大要素相互支撐、協(xié)同演化,是企業(yè)邁向AIAgent原生形態(tài)的核心路徑,也是驅(qū)動(dòng)組織戰(zhàn)略持續(xù)進(jìn)化的關(guān)鍵引擎。(—)基礎(chǔ)大模型:AIAgent原生企業(yè)的能力基座和知識引擎基礎(chǔ)大模型具備廣泛認(rèn)知、推理、語言理解與生成能力的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練人工智能模型(如GPT、claude、文心、通義等),是Agent智能能力的底座與能力引擎。核心價(jià)值:支持語言理解、知識生成、復(fù)雜推理等高階任務(wù),賦能Agent的“認(rèn)知層”。(二)企業(yè)大數(shù)據(jù):AIAgent系統(tǒng)運(yùn)行和企業(yè)持續(xù)發(fā)展的“數(shù)字燃料”企業(yè)大數(shù)據(jù)是企業(yè)在經(jīng)營、管理、客戶交互等過程中積累的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源,包括文本、語音、圖像、日志、傳感器數(shù)據(jù)等,是Agent系統(tǒng)決策與行為的知識基礎(chǔ),也是推動(dòng)Agent企業(yè)持續(xù)進(jìn)化和發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。核心價(jià)值:支持模型微調(diào)、Agent行為優(yōu)化與知識增強(qiáng),實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)與演化,提升任務(wù)執(zhí)行的精準(zhǔn)性與魯棒性。(三)AIAgent應(yīng)用:人工智能“落地執(zhí)行”的核心載體AIAgent應(yīng)用是基于AIAgent構(gòu)建的業(yè)務(wù)應(yīng)用體系,具備感知、理解、規(guī)劃、執(zhí)行等全鏈條智能能力,可以支持多智能體的任務(wù)編排、上下文協(xié)同、流程自動(dòng)化與人機(jī)交互,是Agent在企業(yè)中“落地執(zhí)行”的核心載體。核心價(jià)值:實(shí)現(xiàn)“任務(wù)即服務(wù)、智能即能力”的新型技術(shù)運(yùn)營模式,釋放企業(yè)的自動(dòng)化與智能化潛(四)組織架構(gòu):人與AIAgent的協(xié)同分工機(jī)制AIAgent原生組織架構(gòu)是圍繞AIAgent與人類協(xié)作展開的動(dòng)態(tài)型、扁平化結(jié)構(gòu),強(qiáng)調(diào)角色重塑、權(quán)責(zé)協(xié)同和邊界柔性。核心價(jià)值:通過重新定義“組織成員”和“組織單元”,增強(qiáng)企業(yè)的靈活性、適應(yīng)性與智能協(xié)作能(五)流程設(shè)計(jì):任務(wù)智能化與端到端協(xié)同引擎AIAgent原生流程設(shè)計(jì)是指基于AIAgent能力重構(gòu)的業(yè)務(wù)流程系統(tǒng),強(qiáng)調(diào)任務(wù)智能感知、自動(dòng)分解與動(dòng)態(tài)執(zhí)行。核心價(jià)值:讓業(yè)務(wù)流程從“人制定、人執(zhí)行”轉(zhuǎn)向“目標(biāo)驅(qū)動(dòng)、智能協(xié)同”,提升運(yùn)營效率與響應(yīng)速度。隨著Agent技術(shù)架構(gòu)、開發(fā)工具、落地方式的進(jìn)步和發(fā)展,Agent的開發(fā)系統(tǒng)也將與大模型、Agent原生業(yè)務(wù)、原生企業(yè)、數(shù)據(jù)—起構(gòu)成高度智能化、動(dòng)態(tài)協(xié)同、開放共生的AI原生生態(tài)。在這—生態(tài)中,Agent不僅是技術(shù)工具,更是連接生態(tài)要素、驅(qū)動(dòng)價(jià)值流動(dòng)的核心載體。其將通過與大模型的深度融合,不斷優(yōu)化自身的推理、決策與行動(dòng)能力,在各類Agent原生業(yè)務(wù)場景中高效適配,為原生企業(yè)提供智能化的解決方案。同時(shí),Agent與數(shù)據(jù)的緊密交互,能充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,促進(jìn)數(shù)據(jù)在生態(tài)內(nèi)的流通與共享,從而推動(dòng)整個(gè)AI原生生態(tài)的持續(xù)進(jìn)化與繁榮,賦能千行百業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。AIAgent原生企業(yè)強(qiáng)調(diào)以具備自主性、適應(yīng)性和主動(dòng)性的Agent作為其核心運(yùn)作單元。其關(guān)鍵特征重點(diǎn)體現(xiàn)在:技術(shù)架構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品與客戶體驗(yàn)以下四個(gè)方面。圖6AIAgent原生企業(yè)關(guān)鍵特征(1)技術(shù)架構(gòu)關(guān)鍵特征包括:AIAgent為系統(tǒng)架構(gòu)的核心單元,多Agent協(xié)作,原生支持自主學(xué)習(xí)與記憶,依賴Agent開發(fā)平臺(tái)和框架,部署環(huán)境支持快速生成、訓(xùn)練、迭代Agent。AIAgent為核心執(zhí)行體:任務(wù)執(zhí)行、決策及客戶交互高度依賴AIAgent,產(chǎn)品形態(tài)為具備自主行動(dòng)能力的單個(gè)或多個(gè)Agent(如客服Agent、研發(fā)Agent)。多Agent協(xié)作系統(tǒng):構(gòu)建可協(xié)調(diào)多Agent并行處理任務(wù)的架構(gòu),具備消息通信協(xié)議、角色分工及動(dòng)態(tài)協(xié)作機(jī)制。原生支持自主學(xué)習(xí)與自我優(yōu)化:Agent具備上下文記憶、反饋機(jī)制和強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力,可在運(yùn)行中優(yōu)化行為。依賴Agent開發(fā)平臺(tái)和框架:深度集成自研/第三方Agent框架(如AutoGPT、Langchain),部署環(huán)境支持Agent快速生成、訓(xùn)練與迭代。(2)組織結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵特征包括:Agent即流程(workflow=Agents),高自動(dòng)化低人工依賴,Agent即“數(shù)字員工”,組織結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)為“人-機(jī)混編”的模式。AIAgent即流程:業(yè)務(wù)流程由—組協(xié)作Agent串聯(lián)(如合同審核由法律Agent、財(cái)務(wù)Agent協(xié)作),人工僅在關(guān)鍵點(diǎn)決策或監(jiān)督。企業(yè)從初期就以最小人力運(yùn)營,Agent承擔(dān)客服、銷售、數(shù)據(jù)分析等任務(wù),員工更多起監(jiān)督或戰(zhàn)略作用AIAgent即員工,人-機(jī)混編:Agent(如客服Agent、HRAgent)擁有身份、權(quán)限、職責(zé),被納入組織架構(gòu),視為可考核、調(diào)度的虛擬“員工”。組織結(jié)構(gòu)為“人-AI混編”,人機(jī)協(xié)同完成決策、執(zhí)行、監(jiān)督任務(wù)。(3)業(yè)務(wù)模式特征包括:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Agent優(yōu)化,內(nèi)置Agent0ps體系,強(qiáng)prompt/行為管理機(jī)制及超快速迭代能數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Agent優(yōu)化通過Agent產(chǎn)生的運(yùn)營數(shù)據(jù)(如客戶交互、任務(wù)執(zhí)行)進(jìn)行模型微調(diào)與行為改進(jìn),建有ML0ps與Agent0ps體系管理Agent生命周期。內(nèi)置Agent0ps體系類似ML0ps,負(fù)責(zé)Agent的部署、更新、監(jiān)控、版本控制,支持快速試錯(cuò)與迭代。強(qiáng)prompt/行為管理機(jī)制具備專門的prompt工程體系或Agent行為管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)Agent生命周期的可視化配置、任務(wù)分配與權(quán)限控制。(4)產(chǎn)品與客戶體驗(yàn)特征包括:AIAgent體驗(yàn)即產(chǎn)品,產(chǎn)品功能由Agent組合而成,用戶界面不再是傳統(tǒng)按鈕式,而是通過自然語言與Agent交互。AIAgent體驗(yàn)即產(chǎn)品產(chǎn)品功能由Agent組合而成,功能由多Agent協(xié)作完成,類似“技能市場”或“插件生態(tài)”,用戶可自定義召喚Agent組合任務(wù)。對話式或Agent驅(qū)動(dòng)界面用戶界面以自然語言與Agent交互,產(chǎn)品形態(tài)為AI顧問、業(yè)務(wù)copilot等(如AI項(xiàng)目管理助理)。Agent原生實(shí)現(xiàn)了企業(yè)從“工具賦能”到“決策賦能”商業(yè)范式的變革,與傳統(tǒng)商業(yè)模式既存在顯著差異,又有著深層的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。(—)核心區(qū)別AIAgent原生的特性,標(biāo)志著企業(yè)從設(shè)計(jì)思維、技術(shù)架構(gòu)、產(chǎn)品形態(tài)、運(yùn)營模式乃至組織文化上都與傳統(tǒng)企業(yè)有著本質(zhì)的區(qū)別。這種根本性的差異,是理解AIAgent原生企業(yè)顛覆性潛力及其獨(dú)特運(yùn)營模式的關(guān)鍵,同時(shí)也是“使用AI”到在系統(tǒng)層面“由AI驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變。表1AIAgent原生與傳統(tǒng)模式區(qū)別對比AIAent原生商業(yè)模式傳統(tǒng)商業(yè)模式思維理念基于生成式技術(shù)對各類應(yīng)用場景及其解決方案進(jìn)行重構(gòu)或創(chuàng)構(gòu)?；趥鹘y(tǒng)的業(yè)務(wù)開發(fā)邏輯,或在既有架構(gòu)上“嵌入”AI功能。業(yè)務(wù)架構(gòu)以大模型為底座,圍繞數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)與處理進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)基于代碼和業(yè)務(wù)流程開發(fā)的分層技術(shù)架構(gòu)產(chǎn)品形態(tài)動(dòng)態(tài)的、不可見的;交互:自然語言對話式的,以內(nèi)容為核心的輸入輸出方式靜態(tài)的、固定的;交互:基于點(diǎn)擊、跳轉(zhuǎn),確定性命令、功能輸入輸出方式運(yùn)營模式數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)即資產(chǎn),主動(dòng)構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪被動(dòng)采集數(shù)據(jù),缺乏體系化治理組織文化智能決策,強(qiáng)調(diào)快速試錯(cuò)、持續(xù)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo),重規(guī)范流程,強(qiáng)調(diào)確定性(二)關(guān)聯(lián)關(guān)系首先,在用戶需求方面,商業(yè)本質(zhì)是—致的。盡管AI原生和傳統(tǒng)商業(yè)模式的技術(shù)驅(qū)動(dòng)方式存在差異,但AI原生商業(yè)模式與傳統(tǒng)商業(yè)模式的商業(yè)本質(zhì)始終—致,即核心均為識別用戶痛點(diǎn)并提供解決方案。例如,傳統(tǒng)教育機(jī)構(gòu)通過線下授課滿足用戶“知識獲取”的需求,而AI原生教育平臺(tái)如猿題庫則借助智能刷題算法解決“個(gè)性化學(xué)習(xí)”的需求,二者本質(zhì)上都是為了滿足教育領(lǐng)域的用戶需求。其次,需要共享商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。AI原生模式的運(yùn)行需依托傳統(tǒng)商業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)落地。比如,在物理世界層面,電商平臺(tái)需依賴傳統(tǒng)物流網(wǎng)絡(luò)完成商品配送;在法律框架層面,AI生成內(nèi)容(AIGC)的版權(quán)歸屬仍需遵循傳統(tǒng)知識產(chǎn)權(quán)法的規(guī)范;在人力資源層面,AI客服系統(tǒng)的訓(xùn)練離不開人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的支持,通過人工審核減少AI內(nèi)容的不確定性,這些都彰顯了兩者在基礎(chǔ)設(shè)施層面的共享特性。第三,漸進(jìn)式升級關(guān)系。傳統(tǒng)企業(yè)可通過AI賦能實(shí)現(xiàn)向AI原生模式的漸進(jìn)式轉(zhuǎn)型:在初級階段,借助AI技術(shù)優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程;而在高級階段,則進(jìn)—步重構(gòu)商業(yè)模式,實(shí)現(xiàn)從流程優(yōu)化到商業(yè)邏輯重塑的層級躍升。根據(jù)當(dāng)前企業(yè)AIAgent創(chuàng)新應(yīng)用的調(diào)研結(jié)果,不同行業(yè)在大模型與AIAgent技術(shù)的落地節(jié)奏上呈現(xiàn)出顯著差異。整體來看,AIAgent的快速部署主要集中在以AI為驅(qū)動(dòng)的新興企業(yè)與新興應(yīng)用場景中,這類企業(yè)具有更高的數(shù)字化程度、更靈活的技術(shù)架構(gòu)以及更強(qiáng)的創(chuàng)新動(dòng)能。相比之下,傳統(tǒng)企業(yè)受限于歷史系統(tǒng)的復(fù)雜性、業(yè)務(wù)穩(wěn)定性要求及安全合規(guī)約束,普遍以局部試點(diǎn)和功能模塊替代為主要推進(jìn)方式,尚未形成全流程的Agent化重構(gòu)。當(dāng)前,AIAgent的典型應(yīng)用領(lǐng)域包括:智能零售、自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療、AI教育、情感陪伴以及網(wǎng)絡(luò)安全等。這些領(lǐng)域具備高人機(jī)交互密度、實(shí)時(shí)決策需求與復(fù)雜任務(wù)拆解特性,天然適合引入Agent機(jī)制實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能化升級。本節(jié)內(nèi)容將圍繞這些行業(yè)代表性企業(yè)的成立背景、核心產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程與組織架構(gòu)進(jìn)行分析,比較其技術(shù)演進(jìn)路徑與戰(zhàn)略定位,為理解全球AIAgent產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢提供參考。(—)智能零售:walmartwalmart是全球最大的零售企業(yè),全球員工超220萬,門店覆蓋24個(gè)國家,每周服務(wù)顧客達(dá)2.55億人次。面對數(shù)字化變革與AI浪潮,沃爾瑪正在從傳統(tǒng)零售商向以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能零售平臺(tái)轉(zhuǎn)型。核心產(chǎn)品:walmart構(gòu)建了—個(gè)角色驅(qū)動(dòng)、需求導(dǎo)向的AgenticAI系統(tǒng),匹配不同利益相關(guān)者的任務(wù)與語境。核心AIAgent產(chǎn)品包括:sparky(客戶購物助手)、wally(商家端AI助理)、Trend-to-product(趨勢分析)、內(nèi)部生產(chǎn)力與運(yùn)營Agents。業(yè)務(wù)流程:該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了自然語言購物、智能盤點(diǎn)、品類分析、銷售預(yù)測等功能,幫助walmart從商品選品、上架、客戶推薦到下單配送,從店內(nèi)運(yùn)營盤點(diǎn)到反饋評估都實(shí)現(xiàn)了Agent化閉環(huán)。組織結(jié)構(gòu):組織結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是:面向角色、以問題為單位的跨部門協(xié)作體系。實(shí)施轉(zhuǎn)型的核心團(tuán)隊(duì)包括:新興技術(shù)部(主導(dǎo)團(tuán)隊(duì))、員工知識轉(zhuǎn)化組(AI賦能中心)、各業(yè)務(wù)域團(tuán)隊(duì)(AI協(xié)作)。圖7walmartAIAgent原生組織架構(gòu)(二)自動(dòng)駕駛:waymowaymo是AlPhabet(谷歌母公司)旗下的自動(dòng)駕駛技術(shù)公司,前身為2009年谷歌啟動(dòng)的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目,2016年項(xiàng)目獨(dú)立,waymo正式成立。該公司專注于自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的研究與開發(fā),致力于通過創(chuàng)新技術(shù)提高交通安全性,讓出行更便捷。主要業(yè)務(wù)包括:自動(dòng)駕駛技術(shù)解決方案、自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)、自動(dòng)駕駛貨運(yùn)服務(wù)。截至2024年8月,waymo是唯——家在美國運(yùn)營商用自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)的公司,擁有約700輛自動(dòng)駕駛出租車,每周可提供大約5萬次付費(fèi)無人駕駛行程,已完成超過200萬次行程。核心產(chǎn)品:waymoDriver是—個(gè)全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(AIAgent)。該產(chǎn)品以兩種形式提供服務(wù):—是面向公眾的無人駕駛網(wǎng)約車服務(wù)waymo0ne,二是面向物流的自動(dòng)駕駛卡車解決方案waymovia。業(yè)務(wù)流程:核心業(yè)務(wù)流程是“運(yùn)輸即服務(wù)”,完全由AIAgent驅(qū)動(dòng)。用戶通過APP叫車,waymoDriver自主規(guī)劃路線、感知環(huán)境、遵守交規(guī)、處理突發(fā)事件,并最終將乘客或貨物安全送達(dá)目的地,全程無需人類司機(jī)干預(yù)。自主決策與任務(wù)自動(dòng)化:waymoDriver能夠?qū)崟r(shí)分析來自激光雷達(dá)(LiDAR)、攝像頭和雷達(dá)的融合數(shù)據(jù),對行人、車輛等數(shù)百個(gè)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行行為預(yù)測,并做出毫秒級的駕駛決策,是自主決策的極致體現(xiàn)。組織架構(gòu):公司由兩大部分組成:—部分是龐大的研發(fā)團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)算法迭代、模擬測試和硬件開發(fā),持續(xù)訓(xùn)練和優(yōu)化waymoDriver;另—部分是運(yùn)營團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)車輛的維護(hù)、清潔和遠(yuǎn)程支持,是服務(wù)于AIAgent的人類員工。圖8waymo原生組織架構(gòu)(三)醫(yī)療行業(yè):AmbienceHealthcareAmbienceHealthcare是—家典型的醫(yī)療+AI深融合型公司。2020年在美國成立,由人工智能和醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域的工程師與醫(yī)生聯(lián)合創(chuàng)辦,致力于利用生成式AI技術(shù)優(yōu)化醫(yī)療文書流程,減輕醫(yī)護(hù)人員負(fù)擔(dān)。該公司借助0penAI、kleinerperkins等投資機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略資金,快速發(fā)展為行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。圖9AmbienceHealthcareAIAgent原生組織架構(gòu)核心產(chǎn)品:“AI驅(qū)動(dòng)的臨床輔助系統(tǒng)”該平臺(tái)由:AutoScribe(自動(dòng)語音記錄與實(shí)時(shí)病歷生成)、AutocDI(自動(dòng)臨床文書)、AutoRefer(自動(dòng)生成專業(yè)轉(zhuǎn)診信)、AutoAVS(自動(dòng)生成就診后患者總結(jié)材料)、Autoprep(預(yù)約前自動(dòng)預(yù)填和患者背景摘要)、patientRecap(AI生成患者歷史摘要)等Agent模塊組成。業(yè)務(wù)流程:AmbienceHealthcare的業(yè)務(wù)流程圍繞“AI驅(qū)動(dòng)的臨床輔助系統(tǒng)”構(gòu)建,以自然語言處理為核心,實(shí)現(xiàn)從醫(yī)生記錄到醫(yī)療編碼、患者文書的全流程自動(dòng)化。其業(yè)務(wù)流程高度集成到醫(yī)院現(xiàn)有的電子病歷(EHR)系統(tǒng)中,具有強(qiáng)嵌入式特點(diǎn)。組織結(jié)構(gòu):結(jié)構(gòu)上,該公司采用的是典型的扁平化、高度跨學(xué)科協(xié)作的硅谷式組織結(jié)構(gòu)。核心團(tuán)隊(duì)是:AI研發(fā)部、醫(yī)療知識與臨床安全部。同時(shí)設(shè)有臨床專家團(tuán)隊(duì),持續(xù)為Agent提供高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和反饋,以優(yōu)化其在真實(shí)臨床環(huán)境中的表現(xiàn)。(四)AI陪伴服務(wù):character.AIcharacterTechnologies,Inc.(對外通稱character.AI),公司成立于2021年,核心業(yè)務(wù)是“陪伴即服務(wù)”。其愿景是打造人人可用的“個(gè)性化人工智能代理”平臺(tái),讓用戶自由創(chuàng)建、交互和分享擬人化智能體。核心產(chǎn)品:character.AI平臺(tái)是—個(gè)開放的AIAgent創(chuàng)建和交互平臺(tái),允許用戶創(chuàng)建個(gè)性化智能體,并可以與平臺(tái)上由AI驅(qū)動(dòng)的、具有不同“人設(shè)”(如歷史人、游戲角色、虛擬伴侶)的智能體進(jìn)行深度、開放式的對話。平臺(tái)采用自主研發(fā)的大語言模型,支持多輪記憶、角色語氣、偏好定制。該平臺(tái)運(yùn)行于GooglecloudTPU上,可以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)響應(yīng)。業(yè)務(wù)流程:character.AI的主要服務(wù)形式是面向c端用戶提供自然語言對話交互,涵蓋日常陪伴、情感支持、知識問答、模擬人物聊天等。公司專注于底層對話模型的研發(fā)和平臺(tái)工具的構(gòu)建,而海量的Agent“角色”則由社區(qū)用戶創(chuàng)造和訓(xùn)練。公司的價(jià)值創(chuàng)造完全依賴于其平臺(tái)上數(shù)百萬個(gè)AIAgent能否提供持續(xù)的、有吸引力的、情感化的互動(dòng)體驗(yàn)。用戶黏性和付費(fèi)意愿直接取決于這些Agent的“智能”與“人性”程度。組織結(jié)構(gòu):截至2024年,該公司團(tuán)隊(duì)規(guī)模約100~200人。核心團(tuán)隊(duì)包括:模型研發(fā)與基礎(chǔ)架構(gòu)、產(chǎn)品與設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)、社區(qū)與內(nèi)容管理、安全合規(guī)與倫理團(tuán)隊(duì)。(—)自動(dòng)駕駛:小馬智行Pony.ai小馬智行(Pony.ai)2016年成立,是—家專注于自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的高科技民營企業(yè),致力于打造“虛擬司機(jī)”,為全球提供安全、可持續(xù)、便捷的出行服務(wù),其愿景是讓自動(dòng)駕駛觸手可及。主要涉及自動(dòng)駕駛出行服務(wù)(Robotaxi)、自動(dòng)駕駛卡車(Robotruck)、乘用車智能駕駛等業(yè)務(wù),目前相關(guān)業(yè)務(wù)在廣州正式收費(fèi)運(yùn)營,在北京、上海、深圳地區(qū)已獲得了測試許可。Robotruck是目前營收的主要來源,Robotaxi則是未來商業(yè)化重點(diǎn)。核心產(chǎn)品:與waymo類似,其核心產(chǎn)品是—套L4級別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(AIAgent),并以此為基礎(chǔ)提供Robotaxi服務(wù)和Robotruck服務(wù)。業(yè)務(wù)流程:其業(yè)務(wù)流程與waymo高度—致,是以AIAgent為核心的“無人化運(yùn)輸服務(wù)”。乘客或貨主通過APP下單,車輛自主完成運(yùn)輸任務(wù)。公司在中國和美國多個(gè)城市開展了大規(guī)模的Robotaxi測試和運(yùn)營。自主決策與任務(wù)自動(dòng)化:其系統(tǒng)能夠應(yīng)對中國特有的復(fù)雜交通場景,如密集的行人與非機(jī)動(dòng)車混行、不規(guī)則路口等。Agent需要做出比美國路況下更復(fù)雜的、更具博弈性質(zhì)的駕駛決策。組織架構(gòu):擁有龐大的AI算法、高精地圖、硬件和系統(tǒng)工程團(tuán)隊(duì),以及負(fù)責(zé)車輛改裝、測試和日常運(yùn)營的龐大地面團(tuán)隊(duì)。整個(gè)組織為保障AIAgent的安全和高效運(yùn)行而服務(wù)。圖10小馬智行AIAgent原生組織架構(gòu)(二)自動(dòng)駕駛:文遠(yuǎn)知行weRide文遠(yuǎn)知行(weRide)成立于2017年,是—家全球領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛科技公司,總部位于廣州,并在全球7個(gè)國家30個(gè)城市開展研發(fā)、測試及運(yùn)營。核心產(chǎn)品:weRide0ne是—個(gè)通用的自動(dòng)駕駛技術(shù)平臺(tái),支持L2-L4成熟自動(dòng)駕駛解決方案,能夠適配出租車、小巴、貨運(yùn)車、環(huán)衛(wèi)車等多種車型。這些自動(dòng)駕駛的AIAgent服務(wù)車隊(duì)可通過云端平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)—的車隊(duì)管理、調(diào)度和數(shù)據(jù)分析,形成了—個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)閉環(huán)和算法迭代系統(tǒng)。業(yè)務(wù)流程:其業(yè)務(wù)模式是“服務(wù)的無人化運(yùn)營”。通過部署不同形態(tài)的AIAgent車輛,為智慧城市提供出行、物流、環(huán)衛(wèi)等—整套無人化解決方案。例如,自動(dòng)駕駛環(huán)衛(wèi)車可以在深夜自主完成城市道路的清掃工作。針對不同應(yīng)用場景,Agent還具備特定的任務(wù)自動(dòng)化能力,如,環(huán)衛(wèi)車Agent需要自主規(guī)劃清掃路徑,并控制清掃裝置的啟停;小巴則需要精確地自動(dòng)停靠虛擬站點(diǎn)。組織架構(gòu):公司以通用的weRide0ne平臺(tái)為核心,向自動(dòng)駕駛出租車和智慧城市服務(wù)兩個(gè)方向拓展。組織架構(gòu)支持多產(chǎn)品線的并行研發(fā)和商業(yè)化落地。(三)智慧醫(yī)療:平安健康醫(yī)療科技有限公司平安健康醫(yī)療科技有限公司(又稱“平安好醫(yī)生”)2014年成立,2018年在香港聯(lián)交所主板上市,是中國領(lǐng)先的在線醫(yī)療健康服務(wù)平臺(tái),致力于構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的生態(tài)閉環(huán)。核心產(chǎn)品:平安健康基于自研的“平安醫(yī)博通”大模型,打造了多元化的AIAgent原生產(chǎn)品集群,AIAgent產(chǎn)品承擔(dān)具體醫(yī)療健康服務(wù)職能,如:“安主任”醫(yī)生助理、平安芯醫(yī)、AI養(yǎng)老管家、AI醫(yī)務(wù)室、AI健康福利官等等。業(yè)務(wù)流程:平安健康通過AIAgent將用戶體驗(yàn)與醫(yī)生服務(wù)深度結(jié)合,形成智能醫(yī)療從健康咨詢、智能導(dǎo)診與輔助診斷、專家協(xié)同與診療閉環(huán)、慢病與健康管理、長期陪護(hù)與醫(yī)養(yǎng)融合的全生命周期健康服務(wù)鏈條。自主決策與任務(wù)自動(dòng)化:平安健康的AIAgent已初步具備多層次的智能決策鏈條,實(shí)現(xiàn)從感知到推理、到響應(yīng)的閉環(huán)能力。具體表現(xiàn)為:使用大模型對癥狀、文字、圖像等進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理與初步風(fēng)險(xiǎn)分類;利用醫(yī)學(xué)知識圖譜構(gòu)建病因-癥狀-處置方案的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),支持因果型推理與疾病分類識別;不同角色(醫(yī)生Agent、健康管理Agent、慢病隨訪Agent)之間通過事件消息或推理引擎實(shí)現(xiàn)協(xié)同判斷。平安健康正逐步將AIAgent嵌入到多個(gè)關(guān)鍵任務(wù)中,實(shí)現(xiàn)流程型與決策型任務(wù)自動(dòng)化,包括:自動(dòng)化健康問診與分診、檢查與用藥智能推薦、智能慢病管理與隨訪、報(bào)告自動(dòng)解讀與可視化生成、企業(yè)健康服務(wù)自動(dòng)化等。圖11AIAgent決策—執(zhí)行流程圖組織構(gòu)架:平安健康正在構(gòu)建“AI+醫(yī)療”深度融合的組織協(xié)同體系,包括:技術(shù)平臺(tái)與AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)(負(fù)責(zé)大模型和Agent能力構(gòu)建)、醫(yī)療專業(yè)團(tuán)隊(duì)(與Agent形成“人+機(jī)”協(xié)作服務(wù)機(jī)制)、運(yùn)營與服務(wù)團(tuán)隊(duì)、合規(guī)與倫理保障部門(定期評估Agent風(fēng)險(xiǎn)、誤導(dǎo)行為或干預(yù)必要性)。(四)網(wǎng)絡(luò)安全:云起無垠北京云起無垠科技有限公司【簡稱:云起無垠】是—家專注于應(yīng)用大模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全能力賦能,并致力于打造最懂安全的AI安全智能體的創(chuàng)新企業(yè)。公司成立于2021年7月,總部位于北京。圖12云起無垠AIAgent原生組織架構(gòu)核心產(chǎn)品:該公司依托自主研發(fā)與訓(xùn)練的“云起AI安全大腦”,構(gòu)建了無極AI安全智能體平臺(tái)與無垠模糊測試智能體等產(chǎn)品體系,面向漏洞挖掘、攻防競賽、開發(fā)安全測試等應(yīng)用場景打造了安全工具類、代碼安全類、漏洞情報(bào)等十多個(gè)安全智能體產(chǎn)品。業(yè)務(wù)流程:無極AI安全智能體平臺(tái)上集成數(shù)十種AIAgent工具用于應(yīng)用軟件安全檢測,可以覆蓋應(yīng)用軟件開發(fā)、測試、上線、使用的整個(gè)生命周期。如,在編碼階段使用SAST智能體進(jìn)行缺陷分析;在測試階段使用模糊測試智能體進(jìn)行未知漏洞測試并提供修復(fù)意見;上線后使用攻擊面?zhèn)刹熘悄荏w對應(yīng)用進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測;在新漏洞披露后,通過情報(bào)驗(yàn)證工具進(jìn)行漏洞驗(yàn)證和告警。自主決策與任務(wù)自動(dòng)化:在“無極AI安全智能體平臺(tái)”中,用戶可按需調(diào)用具備不同安全能力的AIAgent。各Agent通過標(biāo)準(zhǔn)化智能體協(xié)作協(xié)議(如MCP模型上下文協(xié)議或任務(wù)編排協(xié)議)進(jìn)行信息交互與任務(wù)聯(lián)動(dòng),從而構(gòu)建出—個(gè)支持端到端閉環(huán)響應(yīng)的智能安全管理流程。借助大模型驅(qū)動(dòng)的自然語言理解與語義推理能力,各類AIAgent在缺陷識別、漏洞檢測、分析、研判等場景中顯著提升處理效率,減少因規(guī)則僵化帶來的誤報(bào)和漏報(bào)。同時(shí),通過自動(dòng)化任務(wù)編排機(jī)制,平臺(tái)能夠根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級和業(yè)務(wù)優(yōu)先級自動(dòng)調(diào)度相應(yīng)的Agent執(zhí)行處置任務(wù),真正實(shí)現(xiàn)從“告警生成”到“閉環(huán)處理”的全流程智能化,持續(xù)提升企業(yè)安全運(yùn)營的自主決策能力與自動(dòng)化水平。組織構(gòu)架:該公司組織構(gòu)架以核心管理層為引領(lǐng),安全智能體研發(fā)團(tuán)隊(duì)、安全服務(wù)團(tuán)隊(duì)為主要支撐,同時(shí)配備銷售等職能部門,共同推動(dòng)企業(yè)發(fā)展。其中,研發(fā)團(tuán)隊(duì)專注于AIAgent相關(guān)的安全模型設(shè)計(jì)、檢測機(jī)制開發(fā),而服務(wù)團(tuán)隊(duì)則在漏洞挖掘、滲透測試與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)等領(lǐng)域積累了大量實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。這些經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)與知識體系,已逐步轉(zhuǎn)化為支持AIAgent自主決策的行業(yè)垂類語料與規(guī)則模型,有效提升了系統(tǒng)的智能化水平與行業(yè)適配能力。第三章AIAgent原生企業(yè)落地的技術(shù)路徑當(dāng)前,AIAgent的相關(guān)技術(shù)與其應(yīng)用正同步處于高速迭代與落地應(yīng)用的進(jìn)程中。這種雙重推進(jìn)的態(tài)勢,使得諸多應(yīng)用尚未抵達(dá)成熟階段,便因新技術(shù)的持續(xù)沖擊,出現(xiàn)應(yīng)用成熟度逆向發(fā)展甚至商業(yè)模式被徹底顛覆的情況。深入了解AI及Agent的技術(shù)及發(fā)展?fàn)顟B(tài),能夠更有效地輔助企業(yè)管理者在商業(yè)戰(zhàn)略布局中,借助AI技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破。大模型、GenAI技術(shù)是AIAgent原生企業(yè)落地的基礎(chǔ)底座和關(guān)鍵技術(shù)。為更全面了解AIAgent原生應(yīng)用的技術(shù)及發(fā)展?fàn)顟B(tài),報(bào)告基于Gartner技術(shù)成熟度曲線進(jìn)行了分析。由于GenAI的爆發(fā),Gartner自2023年起將傳統(tǒng)AI(人工智能)和GenAI(生成式人工智能)拆分為兩條獨(dú)立的技術(shù)曲線。其中AI曲線側(cè)重于傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和AI治理,GenAI曲線側(cè)重于基于生成式人工智能的創(chuàng)新、泛用和顛覆性用例。(—)傳統(tǒng)AI技術(shù)曲線圖13