被稱為“大語言模型”的2024年（LLM）然而，在2025年，聚光燈正在迅速轉(zhuǎn)變。

“毫無疑問，2025年是大型智能體元年。近日，Gartner研究副總裁孫志勇在接受包括《IT時報》在內(nèi)的媒體采訪時表示，智能體已經(jīng)成為世界上最熱門的科技話題，其受歡迎程度甚至超過了熱門的大模型本身，一個由智能體驅(qū)動的商業(yè)模式創(chuàng)新時代正在加速。

孫志勇認(rèn)為，2025年意味著“大模型驅(qū)動的AI智能體元年”和“生成式AI實現(xiàn)的元年”。這種轉(zhuǎn)變代表了從基礎(chǔ)模型開發(fā)到實際可創(chuàng)收應(yīng)用的轉(zhuǎn)變，AI智能體是LLM能力的主要“出口”。

Gartner預(yù)測，到2028年，AI智能體將完成人類可讀數(shù)字界面交互的20%，AI智能體可以獨立完成約15%的日常業(yè)務(wù)決策。預(yù)計三分之一的企業(yè)級軟件將集成AI智能體。

越遷，從“協(xié)助”到“執(zhí)行”。

智能體是什么？雖然智能體似乎已經(jīng)成為2025年每個人都必須談?wù)摰腁I術(shù)語，但這個概念在市場上仍然存在“泡沫”。

“智能體不是問世的。嚴(yán)格來說，世界上第一個智能體起源于1960年?！睂O志勇指出，“智能體之所以突然流行起來，是因為大型智能體，也就是大型智能體，讓智能體更聰明”。

Gartner對大型智能體給出了明確的定義：基于AI技術(shù)的自動化或半自動化軟件，可以利用大模型、領(lǐng)域模型等AI技術(shù)在數(shù)字和物理世界中感知、決策、行動，最終實現(xiàn)目標(biāo)。

孫志勇強調(diào)，智能機器人和傳統(tǒng)聊天機器人有本質(zhì)的區(qū)別?！傲奶鞕C器人為你提供輔助信息，智能機器人最終幫助你實現(xiàn)目標(biāo)或付諸行動。”他舉了一個例子，說明當(dāng)客戶向聊天機器人提出“幫我點一杯咖啡”時，會提供周邊咖啡店的信息；智能機器人將進(jìn)一步調(diào)用地圖、外賣、支付等工具，直到達(dá)到“咖啡”的目的。

這一跨越從“信息協(xié)助”到“目標(biāo)執(zhí)行”，是智能體賦能企業(yè)實現(xiàn)深度變革的關(guān)鍵，并且今年已經(jīng)初步應(yīng)用。

以比亞迪的智能助手為例。以前客戶想看車的時候，需要自己去官網(wǎng)或者4S店，現(xiàn)在可以通過比亞迪的“官方助手”輸入個性化需求，比如預(yù)算20萬，家里有幾個人，然后智能助手推薦車型。

孫志勇認(rèn)為，未來手機App的“九宮格”添加方式可能不再是主流。到2028年，智能體將完成前端客戶互動的五分之一。

智能支付寶助理

清除智能體幻覺的“人在回環(huán)”

雖然AI智能體發(fā)展迅速，但孫志勇仍然強調(diào)，目前的商品仍處于起步階段，主要障礙是準(zhǔn)確性。特別是在多智能系統(tǒng)中，錯誤可能會累積，導(dǎo)致“幻覺”或“誤差導(dǎo)出”，使其無法真正進(jìn)入核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)?！?strong>即使一個智能體能達(dá)到80%的精度，如果三個精度為80%的智能體疊加，精度也會乘數(shù)降低，只有50%左右。”。

解決方案的關(guān)鍵之一是確定智能主體角色的單一性?！澳銘?yīng)該確定智能主體的行業(yè)屬性，并盡可能使其決策單一化?！焙喍灾绻阆胍粋€專門而精確的財務(wù)智能主體，基于復(fù)雜的財務(wù)流程，可能會突出精度不足的問題，從而導(dǎo)致錯誤的決策；但如果是任務(wù)垂直“報銷智能主體”，就有可能實現(xiàn)高性能決策。

聯(lián)想智能體

孫志勇甚至認(rèn)為，基于此，未來銀行、保險、零售、制造等不同領(lǐng)域可能不會出現(xiàn)通用的人工智能體公司，但會產(chǎn)生大量基于小型特定模型產(chǎn)生深度嵌入的行業(yè)智能體“隱形冠軍”，比如專門為保險公司生成定制保單的特定智能體公司。

另外一條路是“人在回環(huán)”。近幾年來，關(guān)于“機器替代人”的討論沸沸揚揚，仿佛人工智能的每一次進(jìn)步都意味著人類工作的減少。然而，孫志勇強調(diào)，最新的趨勢表明，尤其是海外金融公司已經(jīng)開始考慮“帶人回來”，再次融入智能決策的“回環(huán)”。它標(biāo)志著一個重要的概念轉(zhuǎn)變：機器完全取代人并不容易，至少在早期，人類的參與對于確保AI決策的準(zhǔn)確性尤為重要。

“人在回環(huán)”的概念是為了讓智能身體真正采取決策，最終進(jìn)入工作環(huán)境而提出的。但與此同時，人們也必須接受一個核心概念正在悄然改變?！?strong>以前我們說‘機器輔助人’，有了AI，實際上就是‘人在協(xié)助機器’。孫志勇說，在未來，人類職責(zé)不再是主導(dǎo)，而是協(xié)助和輔助智能體，人機協(xié)同關(guān)系將發(fā)生根本性的變化。

落地仍然需要提高“絕對性價比”

AI智能體進(jìn)入核心工作環(huán)境的另一個挑戰(zhàn)是成本效率，除了精度還需要加強。

“AI智能體一定比人性價比高嗎？”當(dāng)老板問這個“靈魂問題”時，意味著智能體的投資回報必須是一系列準(zhǔn)確的數(shù)字。

一些創(chuàng)新的趨勢當(dāng)然已經(jīng)出現(xiàn)。比如在營銷領(lǐng)域，統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，人類銷售BD(商業(yè)代表)只有14%的時間用于商機開發(fā)，大部分精力都消耗在內(nèi)部流程上，但一個銷售開發(fā)代表著智能體。（AISDR）可在24小時內(nèi)連續(xù)工作，并可利用CRM數(shù)據(jù)對潛在用戶進(jìn)行分析，生成定制郵件進(jìn)行商機挖掘，并在客戶回復(fù)后安排與人類銷售人員的對接，BD的重復(fù)工作大大節(jié)省，提高了工作效率。

“從數(shù)據(jù)上看，一個人類BD覆蓋50個客戶已經(jīng)接近極限，但一個AISDR可以為1000多個客戶服務(wù)?！睂O志勇透露，海外已經(jīng)有成熟的AISDR。 SDR商品，年費大概在4萬人民幣左右，性價比遠(yuǎn)高于國內(nèi)高級BD。

Gartner估計，到2028年，三分之一的企業(yè)級軟件應(yīng)用程序?qū)悄荏w，而去年這個比例還不到1%。

但是并非所有的智能體公司都能擁有類似的產(chǎn)品，或遇到類似的情景。至少目前，智能體的成本并不低。

高精度AI智能體在設(shè)計和部署上的復(fù)雜性仍然具有很高的技術(shù)門檻。比如為了提高精度，需要引入思維鏈提醒、程序限制或者人在回環(huán)等復(fù)雜機制，涉及很多開發(fā)、編程技巧、額外的人工成本和實時數(shù)據(jù)處理，會增加很多開發(fā)和運營成本。

與此同時，AI智能體與大型模型的互動進(jìn)一步增加了計算能力的需求。無論是調(diào)用大型API(應(yīng)用程序編程接口)，引入MCP(模型前后協(xié)議)架構(gòu)，還是使用A2A。（Agent-to-Agent）進(jìn)行多智能體合作，都需要強大的計算資源支持。

孫志勇認(rèn)為，AI智能體公司必須證明，與雇傭人類員工相比，他們的產(chǎn)品具有明確而顯著的投資回報，否則“仍然難以生存”。

因此，他強烈建議，這些公司應(yīng)該采取“零客戶”的策略，即在向客戶提供AI智能體解決方案之前，先在自己內(nèi)部嘗試，然后讓那些謹(jǐn)慎選擇尖端技術(shù)的用戶看到實際效果，堅定轉(zhuǎn)型的信心。

照片／ 即夢AI 支付寶 聯(lián)想

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