智能體掀起AI新革命

青島企業(yè)依托“大模型＋工具”解鎖人工智能處理復(fù)雜任務(wù)的能力，聚焦企業(yè)級(jí)市場(chǎng)加快布局

用戶只需給出一句話的簡(jiǎn)單指令，就能自動(dòng)打開手機(jī)上的美團(tuán)、小紅書等相關(guān)App，并根據(jù)指令自動(dòng)完成外賣下單、撰寫文案、制作視頻等具體工作。8月底，AI獨(dú)角獸公司智譜發(fā)布了全球首個(gè)通用手機(jī)Agent（智能體），展示了智能體給用戶使用手機(jī)帶來(lái)的最新變革。

AI智能體是今年最火的人工智能賽道之一。年初，一款名為Manus的通用AI智能體一經(jīng)發(fā)布，便迅速吸引全球目光。Manus能夠處理簡(jiǎn)歷自動(dòng)篩選、房產(chǎn)信息調(diào)研、股票分析等任務(wù)，成為繼DeepSeek之后今年AI圈的又一現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品。OpenAI、谷歌、字節(jié)跳動(dòng)、阿里等全球人工智能頭部企業(yè)更是無(wú)一不在智能體產(chǎn)品開發(fā)上持續(xù)加碼，讓這一賽道的競(jìng)爭(zhēng)日趨白熱化。

智能體躥紅的背后，是全球人工智能行業(yè)對(duì)大模型落地應(yīng)用的加速推進(jìn)。依托智能體，大模型正加快深入各行各業(yè)的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，幫助解決越來(lái)越多實(shí)際問(wèn)題。在青島，就有一批聚焦細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)，正圍繞智能體應(yīng)用開展積極探索和實(shí)踐。

大模型“長(zhǎng)出手腳”

在業(yè)界，智能體并非一個(gè)新概念。早在2023年初，ChatGPT剛上線不久，OpenAI就參照自動(dòng)駕駛L1到L5的進(jìn)階圖，發(fā)布了一張通用人工智能的進(jìn)階路線圖。

在這張路線圖中，“智能體”被定義為通用人工智能發(fā)展的L3階段，特征是能夠自主使用工具，進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃、決策、行動(dòng)。而此前的L1和L2階段分別為聊天機(jī)器人階段和AI推理階段。

顯然，智能體是AI大模型能力發(fā)展到一定水平的產(chǎn)物，核心理念是讓大模型自主調(diào)用各類工具去執(zhí)行更加復(fù)雜的任務(wù)?！按竽Ｐ拖袷谴竽X，它負(fù)責(zé)認(rèn)知、理解，各種智能體就像是手和腳，按照大腦的指令完成各項(xiàng)任務(wù)?！比A正信息技術(shù)股份有限公司技術(shù)開發(fā)副總經(jīng)理李然說(shuō)。

從ChatGPT到DeepSeek，近幾年全球通用大模型的能力以幾何級(jí)速度躍升。與之形成鮮明對(duì)比的是大模型的商業(yè)化進(jìn)程仍不算快。如何將訓(xùn)練大模型所耗費(fèi)的巨大投入在市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，是幾乎所有人工智能企業(yè)面臨的共同課題。而這在很大程度上取決于大模型在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中幫助各行各業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。智能體正是解決了大模型的“專業(yè)”問(wèn)題，通過(guò)給大模型工具，讓大模型能夠得心應(yīng)手地處理用戶或企業(yè)的個(gè)性化需求。

創(chuàng)新奇智在制造業(yè)中的實(shí)踐頗具代表性。公司CTO張發(fā)恩以數(shù)據(jù)管理為例介紹，過(guò)去基于大模型的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用是直接把數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)分析，升級(jí)為智能體后，相當(dāng)于給大模型下指令的同時(shí)告訴它還有很多工具可以用，比如可以調(diào)用生產(chǎn)數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)。

“當(dāng)我讓它做一個(gè)完整的分析表，它會(huì)理解我的需求以后去調(diào)用各種工具，拿回?cái)?shù)據(jù)以后進(jìn)行整理。與過(guò)去不給它工具相比，能力更加強(qiáng)大。所以智能體的本質(zhì)是讓大模型能夠把人類的需求翻譯成它自己能做的和一系列工具調(diào)用，最終產(chǎn)生一個(gè)混合的結(jié)果。”張發(fā)恩說(shuō)。

不難看出，智能體讓大模型不再是簡(jiǎn)單的對(duì)話或搜索工具，而是能夠在越來(lái)越多產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中創(chuàng)造價(jià)值。某種意義上，智能體浪潮的來(lái)襲標(biāo)志著大模型商業(yè)化時(shí)代的全面到來(lái)。正如特斯拉前AI總監(jiān)、OpenAI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)中的明星研究員安德烈·卡帕斯曾說(shuō)過(guò)的那樣：2025年并非智能體之年，而是智能體十年的第一年。

發(fā)力企業(yè)級(jí)AI智能體

種種跡象表明，智能體已經(jīng)成為大模型之后，企業(yè)繼續(xù)留在AI“牌桌”上的重要籌碼。

今年以來(lái)，全球科技“大廠”在智能體布局上的不斷提速有目共睹。OpenAI推出ChatGPT智能體，OpenAI稱該智能體能夠智能調(diào)用瀏覽器工具、深度信息整合能力與語(yǔ)言生成能力，完成包括在線購(gòu)物、訂餐預(yù)約、撰寫研究報(bào)告、制作PPT和財(cái)務(wù)分析在內(nèi)的多步驟復(fù)雜任務(wù)；谷歌針對(duì)AI編程市場(chǎng)的持續(xù)升溫，發(fā)布了開源AI智能體Gemini CLI（命令行界面）；百度在電腦端搜索頁(yè)面測(cè)試開放智能體應(yīng)用入口，智能體來(lái)自文心智能體平臺(tái)、外部?jī)?yōu)質(zhì)AI應(yīng)用以及部分百度自研應(yīng)用……

不僅如此，頭部企業(yè)更是加速構(gòu)建智能體生態(tài)。字節(jié)跳動(dòng)旗下火山引擎6月發(fā)布新版豆包大模型的同時(shí)，發(fā)布了12款面向AI智能體開發(fā)和應(yīng)用的工具產(chǎn)品；阿里云百煉上線業(yè)內(nèi)首個(gè)全生命周期MCP（模型上下文協(xié)議）服務(wù)，支持通過(guò)無(wú)代碼方式快速構(gòu)建智能體應(yīng)用；騰訊全面升級(jí)面向企業(yè)用戶的騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)，以及面向個(gè)人用戶的“騰訊元器”等兩大智能體開發(fā)平臺(tái)……

與在消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)以及通用應(yīng)用市場(chǎng)上具有明顯優(yōu)勢(shì)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭不同，AI中小企業(yè)則將焦點(diǎn)更多放在以企業(yè)級(jí)市場(chǎng)為代表的垂直領(lǐng)域。這也正是當(dāng)下青島企業(yè)布局發(fā)展智能體的主要路徑。

相較“大廠”，這些長(zhǎng)期深入各行各業(yè)一線為企業(yè)提供AI服務(wù)的中小企業(yè)，更直接感受到了應(yīng)用端對(duì)智能體的需求。

就以人工智能目前在工業(yè)中十分典型的應(yīng)用領(lǐng)域AI質(zhì)檢為例，企業(yè)需要的不只是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，更是解決問(wèn)題，而要做到這一步就離不開智能體。華正的李然介紹，他們公司就正將解決方案升級(jí)為“大模型＋智能體”，不是單純地檢測(cè)缺陷，智能體可以調(diào)用生產(chǎn)過(guò)程中的運(yùn)行數(shù)據(jù)并結(jié)合工藝參數(shù)、歷史問(wèn)題及案例庫(kù)等數(shù)據(jù)，幫助判定缺陷產(chǎn)生的原因和應(yīng)對(duì)缺陷的方法，后續(xù)避免缺陷再次發(fā)生，實(shí)現(xiàn)從“識(shí)別”走向“診斷”與“決策輔助”。

“除設(shè)備質(zhì)檢外，華正還開發(fā)落地了智能問(wèn)數(shù)、智能問(wèn)答、人員招聘、合同審查等多款智能體產(chǎn)品。目前，正在與其他企業(yè)聯(lián)合開發(fā)針對(duì)化工行業(yè)的安全生產(chǎn)大模型及智能體應(yīng)用。”李然說(shuō)。

設(shè)備運(yùn)維也是當(dāng)下智能體大展拳腳的領(lǐng)域。山東海博科技信息系統(tǒng)股份有限公司研發(fā)運(yùn)維智能體已經(jīng)“上崗”。該公司相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人孫童童介紹，運(yùn)維智能體的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于能動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，通過(guò)多維度分析精準(zhǔn)定位故障根源，同時(shí)自動(dòng)觸發(fā)修復(fù)流程。目前，從運(yùn)維智能體在公司自主研發(fā)的體檢機(jī)器人與無(wú)人評(píng)測(cè)考核機(jī)器人上的應(yīng)用看，在設(shè)備日常巡檢、基礎(chǔ)故障處理等簡(jiǎn)單運(yùn)維場(chǎng)景中，智能體讓工作人員數(shù)量需求直接降低50％，更規(guī)避了人工運(yùn)維存在的響應(yīng)延遲、操作誤差等問(wèn)題。

不只是軟件企業(yè)和AI服務(wù)提供商，制造業(yè)企業(yè)憑借對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的熟悉也加入了這場(chǎng)激戰(zhàn)。服裝行業(yè)的酷特智能研發(fā)了“酷特AI Agent數(shù)智化企業(yè)級(jí)操作系統(tǒng)”，專注企業(yè)輕管理以及智能制造兩個(gè)方向。今年6月舉行的2025華為開發(fā)者大會(huì)上，酷特智能發(fā)布了企業(yè)AI大腦智能體、需求AI解析智能體、企業(yè)AI助理智能體等三款企業(yè)級(jí)通用智能體應(yīng)用。目前，酷特AI Agent已在包括服裝鞋帽、機(jī)械、電子、化工、醫(yī)療等在內(nèi)的50多個(gè)行業(yè)的150多家企業(yè)中進(jìn)行了實(shí)踐和探索。

未來(lái)兩到三年或?qū)⒊蔀槠髽I(yè)通用工具

AI智能體的應(yīng)用正呈現(xiàn)加速度。

創(chuàng)新奇智首席產(chǎn)品官李凡早前曾表示，預(yù)計(jì)未來(lái)兩到三年，AI智能體將成為企業(yè)通用工具，自建非關(guān)鍵AI智能體會(huì)十分普遍。

從市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)看，國(guó)際市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Research and Markets發(fā)布的報(bào)告指出，AI智能體市場(chǎng)規(guī)模將從2024年的51億美元躍升至2030年預(yù)期的471億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)44．8％。IDC的研究報(bào)告則指出，到2027年，60％的大型企業(yè)會(huì)采用協(xié)作型智能體系統(tǒng)，將業(yè)務(wù)流程效率提升50％以上。

不論愿不愿意，就像當(dāng)初的互聯(lián)網(wǎng)大潮，智能體都將是每個(gè)企業(yè)甚至每個(gè)人不得不擁抱的“伙伴”。

如何應(yīng)對(duì)？

從技術(shù)新名詞到得心應(yīng)手的生產(chǎn)工具，AI智能體越是深入企業(yè)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，越是依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，企業(yè)的“數(shù)據(jù)能力”成為影響智能體落地快慢的一大關(guān)鍵。

IBM大中華區(qū)技術(shù)銷售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰曾在媒體采訪中表示，企業(yè)想要通過(guò)AI獲得收益需要先回答三個(gè)問(wèn)題：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有沒有？有沒有在用？有沒有發(fā)揮作用？在他看來(lái)，企業(yè)級(jí)AI落地最重要的因素是數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)，一切都是空談。

以工業(yè)為例，賽迪研究院信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所人工智能研究室主任王宇霞表示，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)存在諸如數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)缺失、噪聲干擾等問(wèn)題，現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足以用于訓(xùn)練工業(yè)智能體，使其達(dá)到安全可靠的水平尚且存疑。有報(bào)告顯示，制造業(yè)數(shù)據(jù)中只有44％被有效利用。工業(yè)知識(shí)壁壘高，構(gòu)建高級(jí)別的語(yǔ)料庫(kù)存在非常大的難度。

青島企業(yè)在推進(jìn)智能體落地過(guò)程中的實(shí)踐也印證了這一觀點(diǎn)。

“很多客戶不缺數(shù)據(jù)。比如有的企業(yè)在發(fā)展的過(guò)程中，積累了1000多個(gè)App。怎么打通這些App，如何利用“汗牛充棟”的數(shù)據(jù)？我們會(huì)幫助客戶做數(shù)據(jù)治理、應(yīng)用治理和整理，讓它變成一個(gè)能隨時(shí)應(yīng)變的企業(yè)?！眲?chuàng)新奇智CEO徐輝說(shuō)。在他看來(lái)，智能體比拼到最后一定是“模型＋行業(yè)場(chǎng)景＋行業(yè)數(shù)據(jù)”。

在華正打造的華正云數(shù)字化平臺(tái)中，前兩層均與數(shù)據(jù)相關(guān)。第一層是物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，主要負(fù)責(zé)邊緣側(cè)的設(shè)備數(shù)據(jù)采集和智能感知；第二層是數(shù)據(jù)中臺(tái)，負(fù)責(zé)匯聚、清洗和治理多源數(shù)據(jù)，打造統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座，讓數(shù)據(jù)“能管理、可互通”。高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為AI的“核心燃料”，是數(shù)智融合應(yīng)用的核心基石。第三層才是AI中臺(tái)。

面對(duì)AI智能體落地的不斷提速，青島企業(yè)也在加快建立全方位能力，以搶抓產(chǎn)業(yè)寶貴的時(shí)間窗口。

“華正今年的目標(biāo)是為企業(yè)提供面向財(cái)務(wù)、法務(wù)、人力、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、應(yīng)急安全、售后等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的智能體產(chǎn)品，并通過(guò)多場(chǎng)景智能體的深度協(xié)同與智能調(diào)度，構(gòu)建全流程AI智能體應(yīng)用閉環(huán)，為企業(yè)核心業(yè)務(wù)的智能化升級(jí)提供一體化解決方案?！崩钊槐硎?。

創(chuàng)新奇智打造了面向企業(yè)級(jí)開發(fā)者的AI智能體開發(fā)平臺(tái)，將搭建智能體所需的大模型、知識(shí)庫(kù)、工作流、工具等要素組件化，讓企業(yè)開發(fā)者以可視化、低代碼方式構(gòu)建智能體應(yīng)用。目前，該平臺(tái)已使開發(fā)周期縮短超60％。

海博科技也并未止步于單一智能體研發(fā)，而是同步打造了低代碼智能體開發(fā)平臺(tái)。平臺(tái)將復(fù)雜的底層技術(shù)開發(fā)流程轉(zhuǎn)化為可視化的“拖拉拽”操作，用戶或開發(fā)者即使不具備深厚的編程功底，也能快速搭建并定制專屬智能體。目前，該低代碼平臺(tái)已在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地，顯著縮短了智能體產(chǎn)品的開發(fā)周期。（青島日?qǐng)?bào)／觀海新聞?dòng)浾?孫欣）