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AI Agent生态建设提速，B、C两端价值明确

核心内容

AI Agent已成为生成式AI商业化落地的重要形态，具备任务感知、工具调用、自主规划与执行等能力，相较于传统对话式应用，其在提升效率和实现流程自动化方面更具优势。近期Manus和Lovart等产品的出现进一步推动了AI Agent从工具向智能协作体的演进，广泛应用于内容创作、设计、教育等领域。

主要观点

• AI Agent是生成式AI的重要落地形态：2023年以来，AI Agent被广泛验证为能够提升效率并实现商业化落地的模型能力形态。其具备任务感知、工具调用和自主执行能力，成为从“大语言模型”向“企业智能员工”的过渡桥梁。
• 从SaaS到Agent的范式跃迁：Salesforce、微软、阿里、百度等大型平台企业已在其原有SaaS或办公平台中内嵌AI Agent能力，如Copilot、Agentforce、Qwen-Agent等，实现“面向结果而非流程”的系统性能力升级。
• 技术路径清晰：当前主流平台围绕三类核心能力进行建设：MCP（Model Context Protocol）互通、A2A（Agent-to-Agent）通信协议、Agentic Loop/Workflow体系。这些能力推动AI Agent开发平台向平台化、模块化、生态化发展。
• 产品形态标准化与生态化：OpenAI、Google、微软等企业持续推出SDK、组件库、执行栈等，推动Agent开发平台标准化。例如，OpenAI Agents SDK、Microsoft Copilot Studio、阿里Qwen-Agent框架、腾讯“元器”等。
• 应用场景广泛：在企业服务领域，如销售、客服、HR等，AI Agent已进入产品化阶段，实现ROI提升。在消费级场景，如旅游、教育、电商导购等，也开始试点部署，如飞猪“问一问”。

关键信息

海外厂商进程

• Salesforce Agentforce：

  • 提供预构建代理技能库、零代码平台、工作流集成、Slack部署等。
  • 使用Agenetic Loop与RAG技术，从Data Cloud中提取数据并执行操作。
  • 支持与CRM、ERP等系统集成，如SAP和Workday。
  • 案例：Adecco使用Agentforce筛选简历、联系候选人并安排面试，实现213%的ROI。

• ServiceNow NOW Assist：

  • 支持总结、对话交互、内容创作、代码和流程生成、AI搜索等。
  • 提供低代码平台，支持快速应用开发和自动化流程。
  • 案例：通过Einstein案例分类识别供应商问题，推动产品优化。

• Google A2A协议与AlphaEvolve：

  • A2A协议促进AI Agent间协作，与MCP形成互补。
  • AlphaEvolve是DeepMind推出的通用科学AI Agent，可发现和优化算法，提升计算效率。
  • 部署在Google计算生态系统中，包括数据中心、硬件和软件。

国内厂商进程

• 阿里Qwen-Agent：

  • 基于通义千问模型，支持函数调用、代码解释器、RAG等功能。
  • 提供BrowserQwen浏览器扩展，支持网页与PDF问答、内容创作等。
  • 阿里云百炼平台上线MCP服务，集成多款大模型和工具，实现快速Agent开发。

• 阿里飞猪AI“问一问”：

  • 集成DeepSeek-R1与通义千问模型，是在线旅游行业首个融合多个大模型的AI产品。
  • 支持多智能体协作，包括行程助手、路线定制师、智慧交通顾问、酒店顾问等。
  • 实时调整预算与行程，一键生成旅行攻略并支持预订。

投资建议

• 布局Agent生态的大型平台企业：微软、Salesforce、Servicenow、腾讯控股、阿里巴巴-W、百度集团-SW。
• 有望受益于Agent生态的应用：腾讯音乐、网易云音乐、携程集团-S、美团-W。
• 行业落地厂商：赛意信息、鼎捷股份等。

风险提示

• 科技进步不及预期
• 算力供应不及预期
• 模型迭代不及预期
• 应用落地不及预期

主要应用场景

1. 自动化日常任务：

   • 自助服务：自动回答客户问题。
   • 分流功能：自动分类请求，提高效率。

2. Prompt Builder提升工作效率：

   • 提供可复用的提示模板，缩短服务响应时间。

3. 总结与趋势分析：

   • 自动生成对话摘要，帮助团队了解背景并分析趋势。

4. 供应商事件识别与产品改进优先级：

   • 自动分类供应商问题，推动产品优化。

AI Agent产品形态关键要素

• Humans + AI + data + action：AI Agent结合人类、数据和操作，实现智能协作。
• 数据：通过Data Cloud实时获取数据，结合元数据和Prompt Builder提升任务执行效率。
• 操作：集成于Salesforce Customer 360平台，支持多种业务场景。
• 交互：通过Agent Builder创建代理，支持多渠道交互和任务执行。

技术发展与未来展望

• OpenAI Operator：支持浏览器操作，具备视觉感知和强化学习能力。
• Microsoft 365 Copilot：集成AI Agent功能，支持多步骤工作流和自定义代理。
• Google A2A协议：推动多智能体协作，提升生产力。
• 阿里云百炼：提供全生命周期MCP服务，支持快速开发和部署Agent应用。
• 未来趋势：AI Agent将推动生成式AI向更高效、智能的协作体演进，广泛应用于B端和C端。