任务的Tool形态（例如RPA、OCR），加速向Copilot和Autopilot的形态演进。
Copilot形态具有通用任务的解决能力，人可以以自然交互的方式与之对话安排任务；而在Autopilot形态下，机器则进一步具备了自主规划并使用工具完成任务的能力，也就是AI Agent。
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AI Agent是什么？
根据沙丘智库发布的《2024中国AI Agent市场指南》，AI Agent是一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。
大模型的出现为AI Agent提供了“聪明的大脑”，由大模型驱动的AI Agent架构是当前比较常见的AI Agent落地架构，包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。
根据用户群体的不同，AI Agent可分为面向C端消费者和B端企业这两类：
面向C端用户，AI Agent的定位是“个人助理”，提供个性化的日常任务辅助和智能交互服务。通过学习用户偏好来定制服务，如日程管理、信息搜索和娱乐互动，同时注重用户隐私保护，确保数据安全。
面向B端企业，AI Agent的定位是“数字员工”，专注于自动化工作流程、数据分析和客户服务等。通过提高效率、辅助决策、风险管理和跨部门协作来增强企业运营。AI Agent的架构可以与现有系统集成，具有高度的可扩展性和成本效益，能够持续优化以适应企业需求。
无论是作为个人助理还是数字员工，AI Agent的核心价值都在于提高效率、降低成本、提供决策支持，并在与用户的互动中创造更好的体验。随着技术的进步，AI Agent的能力将越来越强大，能够承担更多的角色和责任。
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市场上有哪些AI Agent产品？
企业需要时刻跟踪AI Agent的技术发展，了解市场上不同产品的定位。目前市场上有多种AI Agent产品，沙丘智库对典型的AI Agent产品进行了梳理，主要分为C端AI Agent平台（主要用于搭建面向C端用户的个人助理）、B端AI Agent平台/解决方案（主要用于搭建面向B端企业的数字员工）以及AI Agent开源框架。
图：典型AI Agent产品梳理
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有哪些值得参考的AI Agent落地实践？
在企业内部，AI Agent可以用于复杂的任务场景，帮助企业尽可能提高劳动生产力。沙丘社区通过研究百度、字节跳动、蚂蚁集团、腾讯、微众银行等企业在营销、智能运维、投研助手、数据智能、客服等场景的AI Agent落地实践，旨在为其他企业的智能体建设提供参考。
（1）营销智能体
针对传统营销平台表单式投放存在的痛点，百度基于LLM based Agent，给大模型增加感知、规划、记忆、执行、工具调用等模块，打造营销智能体，用户可以通过自然语言的方式向智能体表达营销诉求。
营销智能体具有如下特点：
第一，理解力（听得懂）。智能体能够听得懂客户自然语言表达的营销意图，并分发至正确的逻辑分支；
第二，表达力（说得清）。智能体的回复让客户一目了然人格化的引导客户完善营销意图，给出建议，激发业务机会；
第三，洞察力（看得见）。智能体洞察出客户投放中的问题或机会点，并给出分析过程与解决方案，帮助客户在广告投放中取得更好的效果；
第四，执行力（干得好）。客户在营销过程中表达的诉求能准确执行，让客户满意。
完整内容：百度基于LLM的营销智能体建设实践
（2）智能运维智能体
在智能运维领域，AI Agent 可以帮助很多复杂任务类场景的落地，比较常见的故障排查/诊断、故障处置等，此外还有通过AI Agent的反思和工具调用能力增强单个大模型的场景，例如运维知识咨、信息检索等。
在故障排查/诊断场景，字节跳动通过单Agent 进行故障排查/诊断，通过表象现象进行下钻，收集更多异常信息进行综合的根因推断和总结，最终生成故障的诊断定位。
（3）投研智能体
投研支小助是蚂蚁agentUniverse框架的典型应用之一，投研支小助中间是计划、执行、表达、评价的闭环，且闭环可以嵌套，例如在计划环节引入一层PEER通过分工得到更好的拆解，或者在评价环节再引入PEER的分工来做细粒度的精细评价，让子闭环内的多个Agent决定复杂任务如何进行更合理的拆解。
（4）大数据智能体
腾讯大数据智能体建设旨在构建一个自动驾驶的大数据平台，解决稳定性保障、成本优化和查询加速等问题，同时有效降低运营运维中的人力投入。对数据应用场景，利用智能化技术降低数据分析的门槛，实现数据普惠，打造一个“人人都是数据分析师”的大数据生态。
大数据智能体更像是一个中控，负责接受用户的自然意图（文字、截图、语音等）作为输入，以大语言模型作为调度工具，整合现有大数据平台的数据知识和数据服务工具，在数据工程、数据科学、数据分析环节提供自动化的智能决策和智能分析服务。
（5）客服智能体
在客服场景，微众银行AI Agent实践包括智能语音机器人Agent、相似问题生成Agent、摘要和小结生成Agent，服务于终端用户和内部客服，大幅提高服务效率和效果。
以摘要和小结生成Agent为例：
在客服场景中，坐席完成一通对话之后需要编写服务摘要和服务小结，需要占用一分钟左右时间。通过使用Agent自动生成摘要，客服人员只需简单修改即可上交，摘要生成合格率达到90%、小结生成准确率达到98%，可节省100人天，大幅提高坐席作业效率。
