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這是一部從技術原理、行業應用、商業價值、投資創業、發展趨勢5個維度講解AI Agent的著作，具有科普書和商業書的雙重屬性。
本書首先詳細介紹了AI Agent的技術路徑及其在11大領域的應用，豐富的應用案例可以幫助讀者深度理解AI Agent產品形態與服務方式；然后深入探討了AI Agent的商業價值與商業生態，并對AI Agent的企業級應用和投資創業做了很多思考與總結，能夠帶給讀者應用與創業方面的啟發。本書將技術、應用及商業理念融會貫通，理論性與實用性兼具，是一本適合業內外人士快速了解AI Agent、提升行業認知的綜合指南，得到了很多行業人士、專家及創業者的一致好評。
全書共15章，分為四個部分：
第一部分（第1~3章） 技術認知
首先，介紹AI Agent的概念、特征、定義、發展歷程、分類方式，以幫助讀者全面認知AI Agent；然后，介紹AI Agent核心技術，展示其技術原理、形態特點及架構組成；最后，介紹流行的AI Agent項目與架構，展示當下研究方向和研究成果，通過典型案例加深讀者的認知。
第二部分（第4~11章） 領域應用
分行業、分場景展示AI Agent在金融、教育、醫療、零售、制造等11個領域的典型應用。通過案例解析，展示AI Agent在不同行業的應用特點、解決方案與應用趨勢，探索AI Agent面臨的行業應用挑戰與解決方法。
第三部分（第12~14章） 商業價值
解讀AI Agent的商業價值與商業模式，介紹AI Agent的產品形態及商業策略，分析AI Agent的市場現狀、市場需求、市場競爭和風險，預測AI Agent的發展趨勢，探索AI Agent為軟件廠商、企業服務領域帶來的發展新契機以及為業務流程帶來的革命性突破，解讀AI Agent工作流的4種設計模式。
第四部分（第15章） 創投啟示
分別從創業和投資兩個角度看AI Agent行業的發展，詳細介紹AI Agent產業格局，分析AI Agent創業機會，并提出一些實用的AI Agent創業方法論。

（1）作者背景資深：作者是智能體領域的資深觀察家、分析師和布道者，對智能體進行了長期的跟蹤、研究和報道。

（2）內容系統全面：圍繞智能體的技術原理、行業應用、商業價值、投資創業、發展趨勢5個維度全面展開。

（3）既商業又科普：既從商業視角對智能體的商業模式、商業價值和創業投資做了深入的總結，又從科普角度對智能體的技術原理、行業應用和發展趨勢做了系統的梳理。

（4）人人可讀易懂：無論是愛好者、研究者，還是創業者、企業家和投資人，都能看得懂并堅持把書讀完。

（5）詳實有據、圖文并茂：本書立足全球，信息量大，但所有信息和數據均經過反復推敲和考證；書中包含大量模型圖和表格工具，通俗易懂、拿來即用。

前言
為何寫作本書
LLM（Large Language Model，大語言模型）帶來的人工智能浪潮正以前所未有的速度推動社會進步，AI Agent作為這一浪潮的先鋒，正逐漸成為我們生活中不可或缺的一部分。它不僅在提升效率、優化決策中扮演著重要角色，更在重新定義著人與機器的互動方式。從虛擬助手到智能客服，從數據分析到決策支持，AI Agent的應用正以驚人的速度擴展到各個行業和領域，以其獨特的交互方式和智能化服務重塑我們的工作、學習和生活。
比爾·蓋茨認為，AI Agent將徹底改變軟件的使用方式，它可以通過自然語言命令實現各種任務之間的直觀、個性化交互，將是LLM之后的下一個平臺，不僅會改變每個人與計算機互動的方式，更將在五年內徹底改變我們的生活。吳恩達教授則指出，AI Agent正在引領工作流程的革新，通過AI Agent工作流，人工智能能夠勝任的任務種類將會大幅擴展，并且AI Agent工作流可以幫助人們在漫長的AGI（通用人工智能）道路上向前邁一步，創業者都應該關注AI Agent。
事實上，自2023年以來，已經有大批創業者在進行AI Agent相關的創業。2023年底，Octane AI的創始人兼CEO Matt Schlicht稱，至少有100個項目正致力于將AI Agent商業化，近10萬名開發人員正在構建自主Agent（Autonomous Agent）。2024年開始，海內外創投領域不只是主打AI Agent的新創業項目大量出現，原有軟件產品也在快速引入AI Agent架構，AI應用整體在向AI Agent過渡。
2024年開始，有一個很明顯的趨勢是LLM正在呈現Agent化。比如用文心一言工具版生成一個思維導圖，它會直接調用相關的工具生成一個思維導圖，不用再去手選插件。使用Kimi生成某些文字內容，它會直接搜索相關的網站并附上參考資料。秘塔是近期聲名鵲起的AI搜索，在給定搜索主題后可以生成相關內容、附上資料來源及自動生成思維導圖，還能生成演示文稿。這個工具實則是一個AI Agent，目前的AI搜索基本是 Agent模式，甚至還出現了多Agent模式。
LLM與搜索引擎的Agent化，只是萬千軟件應用融合AI Agent的一個縮影，現在幾乎所有廠商和創業者都在LLM的應用方面鉚足勁拓展AI Agent模式。這種趨勢意味著足夠大的市場規模。Marketsand Markets數據顯示，2019年全球自主Agent市場規模為3.45億美元，預計2024年將達到29.92億美元，復合年增長率將達到54%。此外，Grand View Research預測，2023年到2030年全球自主Agent市場將以42.8%的復合年增長率增長。
2024年被稱為AI Agent元年，不只是因為AI Agent會在技術上取得更大突破，更是因為AI Agent將會在應用層面有實質性進展，這與LLM的落地應用一脈相承。業界對LLM領域的總結很有意思：2023年拼參數，2024年拼落地。2024年國內的200多個LLM都在想盡辦法做落地，技術、產品、市場、生態、投資多管齊下，搶奪各個領域與行業，不放過任何一個細分市場和具體場景。RAG與AI Agent成為兩張LLM落地的王牌，而后者又體現出了超強的執行能力與跨越應用、場景、部門、組織的超級連接能力，成為各個企業AIGC應用落地的撒手锏。
本書梳理了最新行業動向，列出了很多科技大廠在AI Agent領域的新動作。2024年以來，AI Agent成了很多廠商的發力重點：國外OpenAI、微軟、Meta、谷歌都在快速推出與迭代相關產品和架構，爭相把AI Agent引入各類場景以處理復雜任務；國內百度、阿里巴巴、字節跳動、騰訊、聯想以及以手機廠商為代表的移動終端廠商，也在馬不停蹄地推出新的產品與解決方案；企服領域則已集體基于LLM重構軟件架構與服務體系，Agent模式已經默認為軟件應用常態。這些，讀者都能在本書中看到。
AI Agent技術的快速發展和廣泛應用，給廣大組織帶來了前所未有的機遇和挑戰。盡管AI Agent的發展前景廣闊，但公眾對于這一技術的理解仍然有限。AI Agent在多個行業中展現出了巨大的應用潛力，卻存在著知識普及和應用指導的缺口。自AutoGPT橫空出世以來，筆者就開始持續關注與研究AI Agent行業，并寫作了相當多數量的行業分析文章來幫助讀者了解AI Agent。
目前網絡上關于AI Agent的文章很多，但大多側重于技術層面，缺乏對其在商業、創投等方面全面而深入的探討，因此筆者萌生了撰寫此書的念頭。一來希望為讀者提供一個全面的AI Agent知識指南，從技術基礎、行業應用、商業戰略、風險投資等視角，系統地介紹AI Agent，幫助讀者全面理解AI Agent的現狀與未來；二來作為AI技術的篤信者和專注AIGC、超自動化的研究者，深感自己有責任將AI Agent的知識普及給更廣泛的讀者群體。
在撰寫本書時，筆者廣泛搜集了行業內的最新研究成果、市場數據、行業報告，并與領域專家進行了深入訪談，力求為讀者提供前沿、權威的信息。在寫作過程中，特別注重將復雜的技術概念以易于理解的語言呈現給讀者，同時不失專業性和深度。
筆者希望本書達到以下幾個目標：首先，提高公眾對AI Agent技術的認識和了解；其次，為學術研究者和從業人員提供有價值的參考和指導；最后，激發更多人的興趣和熱情，推動AI Agent領域的創新和發展。筆者相信，無論你是科研人員、工程師、創業者還是對AI感興趣的普通讀者，都能從本書中獲益。
這是一個技術與應用大變革的時刻，更強的算力、更優的算法以及更多的數據讓LLM技術的革新速度翻倍，加上各種技術架構的快速迭代和越來越多開源項目庫的賦能，使得AI Agent的變化一日千里。就在寫作本書的幾個月里，AI Agent已經進化得更加智能、穩定，以往存在的很多問題與難點在不斷被攻克，更多采用Agent模式的AI應用正在更多應用場景落地。
AI Agent的技術更迭與落地應用速度實在太快，遠不是一本圖書能夠描述窮盡的。好在本書不僅全面講解了AI Agent核心技術與相關項目，還將重點放在了行業應用案例拆解與商業價值分析上，以求帶給廣大讀者全面系統的行業認知。創投啟示部分是筆者在查閱海量資料后結合行業經驗、投資人調查與前瞻性觀察的總結，對創投領域的AI Agent做了全景式呈現，以為投資人和創業者提供更多幫助。
在快速變化的時代潮流中要抓住本質，這樣即便行業發展再迅猛，你也能在市場的跌宕起伏中保持清醒并屹立潮頭。雖然AI Agent行業在借風疾馳，但AI Agent的技術基礎和運行邏輯是不變的，商業模式是在技術與方案基礎上革新的，創業與投資的邏輯則是終生受用的。本書介紹的正是AI Agent行業中不變的本質內容。
近幾年生成式AI和AI Agent帶來了企業經營管理與范式的顛覆性變革，但無論技術、架構和方案怎么變化，只要抓住業務流程再造與自動化需求這兩個點，產業鏈上的所有參與者就能因為創造商業價值而獲得成功。現在業務流程管理領域的BPM、BPA、RPA、流程挖掘等技術及工具都在向自主Agent演化，最終都將演化為融合Agent模式的產品與解決方案，進而通過深度參與業務流程賦能企業的業務流程優化與數字化轉型。關于AI Agent對業務流程的影響的分析是本書的精華之一，這是筆者長期以來對RPA、超自動化、業務流程的觀察與總結，感興趣的讀者可以仔細閱讀。
為了方便讀者詳細了解各種項目及案例，進一步拓寬視野，本書構建了配套的知識資料庫。
本書讀者對象
本書立足于AI Agent產業發展的前沿，從技術、應用、商業等多個維度，介紹系統、深入且實用的AI Agent知識。以下讀者都可以從本書中獲得關于AI Agent的前瞻性洞察和建設性指導。
技術研究者和開發者。本書全面講解了AI Agent的技術原理，可以為對AI Agent技術感興趣，希望了解其工作原理、最新進展和開發技巧的專業人士提供參考。
學生及教育工作者。在人工智能、計算機科學、軟件工程等相關領域學習，考慮將AI Agent作為學習課程或研究方向的學生，以及希望將AI技術融入教學或研究領域的教師和研究人員，都可以從本書中汲取靈感。
行業分析師。本書可以幫助行業分析師了解AI Agent在不同行業中的應用，以及它對行業的未來發展可能產生的影響。
企業家、企業決策者和初創公司團隊。尋求AI領域的創業機會、想要探索AI Agent商業潛力的企業家和初創公司團隊，以及希望利用AI技術提高運營效率、降低成本或創造新的收入來源的企業決策者，可以在本書中找到相應的創業及企業管理的方式與方法。
投資者。本書不僅介紹了AI Agent的技術，還探討了其商業應用和創投前景，對于尋找AI Agent領域新投資機會的投資者來說，具有重要的參考價值。
產品經理。希望將AI技術應用到自己的產品中，需要了解AI Agent技術及其應用的產品經理，能夠從本書中得到基于LLM應用構建的產品邏輯與建議。
市場營銷和銷售人員。需要了解AI Agent如何幫助改進客戶服務、個性化營銷和銷售流程的市場營銷和銷售人員，可以從AI Agent應用領域及相關應用案例中獲得市場與生態拓展方面的啟發。
IT、科技從業人員及科技愛好者。IT和科技從業人員需要不斷更新自己的知識體系，科技愛好者對最新科技趨勢和人工智能發展有濃厚興趣，這本書可以為他們提供最新的行業信息和技術動態，是一本全面的參考讀物。
政策制定者和監管機構。書中對AI Agent的深入解析有助于政策制定者和監管機構更好地理解這一技術，從而制定出更為合理、有效的政策和監管措施。
本書主要內容
本書旨在為讀者提供全面的AI Agent概念，通過深入淺出地介紹AI Agent的技術原理、商業價值、行業應用及創業機會，幫助讀者全方位地了解AI Agent的發展現狀和未來趨勢，以及利用AI Agent創造價值和實現創新的方法。本書共15章，分為四部分。
第一部分（第1～3章）　技術認知
聚焦AI Agent的技術基礎。從AI Agent的概念、特性、發展歷程講起，對AI Agent的技術演變、分類方式進行一定的展現，以幫助讀者建立對AI Agent的全面認知。然后，講解機器學習、深度學習、自然語言處理、LLM等支撐AI Agent發展的核心技術，展示其技術基礎、形態特點及架構組成，并深入剖析LLM，為讀者揭開AI Agent的神秘面紗。最后，介紹流行的AI Agent項目與架構，展示最新的研究方向和成果，并通過典型案例加深讀者的認知。
第二部分（第4～11章）　領域應用
重點關注AI Agent在各領域的應用實踐。通過分行業、分場景的方式，詳細展示AI Agent在教育、醫療、金融、文娛、零售、制造等領域的典型應用案例。通過解析這些案例，讀者可以深入了解AI Agent在不同行業的應用特點、所面臨的挑戰以及相應的解決方案，進而找到AI Agent與行業業務深度融合的最佳路徑。
第三部分（第12～14章）　商業價值
全面介紹AI Agent的商業價值。解讀AI Agent的商業價值與商業模式，介紹AI Agent的產品形態及商業策略；分析并預測AI Agent的市場現狀、發展趨勢、市場需求與市場競爭和風險；探索AI Agent為軟件廠商、企業服務領域帶來的發展新契機以及為業務流程帶來的革命性突破，并解讀AI Agent工作流的4種設計模式。旨在為企業利用AI Agent實現商業價值提供有力的參考框架和實施路徑。
第四部分（第15章）　創投啟示
旨在為那些對AI Agent充滿熱情的創業者和投資人提供一些建議。帶大家從投資和創業的雙重角度看行業發展，詳細介紹AI Agent的產業格局，剖析AI Agent的行業現狀；解析這一領域的創業機會，并提出一些創業方法；結合一些融資成功的案例，幫助投資者分析該領域的投資機會、風險以及未來趨勢，從而為其決策提供參考。
數字經濟時代，AI Agent將成為推動經濟發展與社會進步的關鍵力量，而本書將成為你把握這一新興領域、創造智能價值的得力助手。
從體驗AI Agent開始
在正式開始本書之前，先以最簡單的方式帶大家體驗如何創建與使用AI　Agent。
經過一年多的發展，目前國內外已經出現了很多AI Agent構建平臺。本書配套資源庫中列出了30多個構建平臺，選擇任何一個平臺都可以體驗AI Agent的創建與應用。在這些平臺上，任何人都可以用自然語言創建自己的個性化AI應用。
以字節跳動的Coze平臺為例，該平臺將用戶構建的各種AI Agent稱為Bot。目前Bot分為角色、游戲、咨詢、效率等13類，用戶可以在Bot商店體驗各種機器人。比如選擇思維導圖助手這個Bot，在打開的頁面輸入繪制一張關于LLM的思維導圖，它在分析需求后，就會調用相應的插件繪制一張關于LLM的思維導圖。圖1為使用Coze中的Bot繪制的思維導圖。

圖1　Coze平臺思維導圖助手機器人使用截圖
如果你感覺其他用戶創建并發布的Bot無法解決你的問題，還可以創建自己的Bot。創建Bot也非常簡單，只需要單擊創建Bot按鈕，在創建頁面輸入名稱和功能介紹，在編排頁面加入人設與回復邏輯，選擇需要的插件、
工作流、知識庫和數據庫，加上開場白，選擇語言角色，最后單擊右上角的發布按鈕，一個Bot就創建成功了。
創建Bot時全程不需要進行任何技術設置，并且在一些創建選項中能夠自動生成的部分全都自動生成，全程只需要點幾下鼠標，極大簡化了Bot的構建流程。圖2展示了Bot的創建頁面。目前，Coze平臺已經將吳恩達教授所說的AI Agent的四種設計模式全部實現了。對AI Agent的四種設計模式感興趣的讀者，可以直接跳到第14章進行閱讀。

圖2　Bot的創建頁面
大家還可以到百度的文心智能體平臺去體驗AI Agent的應用與創建。文心智能體平臺的Agent創建特色是全程使用對話，用戶通過對話，再簡單地配置一下知識庫（可選）和插件，聊著天就把Agent造出來了。
目前該平臺已經有開發者發布的十大類Agent，有些Agent的使用已經達到數百萬次，用戶可以在智能體商店體驗各種Agent。圖3展示了文心智能體平臺智能體商店的部分Agent。如果你是技術開發者，還可以基于OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、阿里巴巴的通義千問等LLM平臺，通過調用API等方式構建更加復雜的AI Agent。關于Agent構建的詳細內容將在15.4節介紹。

圖3　文心智能體平臺智能體商店頁面
當然，如果你經常使用釘釘或者飛書，估計已經在使用釘釘AI助理或者飛書智能伙伴開啟人機協同的智能化辦公了。現在已經有很多AI應用引入了AI Agent技術架構，甚至你可能都不知道自己所用的手機App或者PC軟件已經集成了AI Agent模式，只是感覺到它更智能、更好用了。
相信通過這幾個案例，你已經對AI Agent有了初步認知。很快，我們就要系統講解AI Agent了。
為了方便讀者了解更多AI Agent的相關知識，我為本書構建了配套資源庫，訪問地址為https://bfml88l95p.feishu.cn/wiki/H7Ljw4l9GiIZuokCgOocYkN2nod。關于AI Agent的論文、研究、技術、框架、項目、案例等，其中都有詳細的敘述。期待與大家一起，在這里開啟AI Agent學習的廣闊新天地。如果你在閱讀過程中發現任何錯誤或問題，歡迎通過郵箱188283156@qq.com與我聯系。
致謝
感謝在本書撰寫過程中為我提供幫助的所有專家、投資人、創始人、同行評審者等，他們的支持和建議對本書至關重要。

王吉偉
AIGC領域的資深觀察家、分析師和布道者，對AI Agent的發展和應用等有系統的梳理和深入的思考。早年從事IT行業，于制造業專研業務流程數字化；2012年開始研究互聯網 和產業互聯網，后進入媒體行業與創投行業，致力于探索IoT時代產業升級的新機會；2019起專注RPA與超自動化，為企業經營和創業創新提供前沿技術、商業模式及方法論的解讀與分享。目前重點研究AIGC、AI Agent及超自動化在各行業的落地應用與創業創新。
優秀的科技/產經自媒體，知名微信公眾號王吉偉的主理人，曾被中國信息通信研究院評為RPA產業推進方陣優秀自媒體。已撰寫各類文章上千篇，其中關于AI Agent的深度文章30余篇，作品見諸內容平臺、學術網站及雜志。

前言
第一部分　技術認知
第1章　全面認識AI Agent
1.1　AI Agent的概念、特征與定義2
1.1.1　AI Agent的概念2
1.1.2　AI Agent的特征5
1.1.3　AI Agent的定義7
1.2　AI Agent的發展歷程8
1.2.1　AI Agent的發展簡史8
1.2.2　AI Agent的技術演變史14
1.3　AI Agent的分類方式16
1.3.1　根據感知能力與作用目標劃分16
1.3.2　根據Agent的自主性能劃分24
1.3.3　根據Agent數量與協作能力劃分27
1.3.4　根據業務流程復雜程度劃分28
1.3.5　根據功能、任務與應用場景劃分29
第2章　AI Agent核心技術
2.1　AI Agent的技術基礎31
2.1.1　當前的主流AI技術31
2.1.2　主流AI技術與AI Agent的關系36
2.2　基于LLM的AI Agent形態與特點37
2.2.1　從LLM說起37
2.2.2　基于LLM的AI Agent的特點39
2.2.3　LLM成為AI Agent的全新大腦45
2.2.4　為什么需要基于LLM的AI Agent47
2.2.5　AI Agent如何工作49
2.3　AI Agent的架構和組成50
2.3.1　AI Agent的結構50
2.3.2　AI Agent的主流架構54
2.3.3　AI Agent的主要模塊57
2.4　AI Agent能力評估68
2.4.1　復旦大學NLP團隊的AI Agent評估方法69
2.4.2　中國人民大學高瓴人工智能學院的AI Agent評估方法71
2.5　流行的AI Agent項目與構建框架73
2.5.1　流行的AI Agent項目74
2.5.2　流行的AI Agent構建框架77
第3章　AI Agent的研究進展和挑戰
3.1　AI Agent的12個研究領域與方向82
3.2　AI Agent的研究成果與典型案例95
3.2.1　AI Agent的研究成果95
3.2.2　AI Agent的典型案例98
3.3　AI Agent的研究難點與未來展望103
3.3.1　AI Agent的研究難點103
3.3.2　AI Agent的未來展望106
第二部分　領域應用
第4章　AI Agent在教育與科研領域的應用
4.1　應用特性與優勢114
4.1.1　在教育領域的應用特性與優勢114
4.1.2　在科研領域的應用特性與優勢116
4.2　應用價值與應用場景116
4.2.1　在教育領域的應用價值與應用場景117
4.2.2　在科研領域的應用價值與應用場景118
4.3　應用案例119
4.4　應用前景121
第5章　AI Agent在醫療保健領域的應用
5.1　應用特性與優勢122
5.2　應用價值與應用場景123
5.3　應用案例125
5.4　應用前景127
第6章　AI Agent在金融領域的應用
6.1　應用特性與優勢129
6.2　應用價值與應用場景131
6.3　應用案例133
6.4　應用前景134
第7章　AI Agent在文娛領域的應用
7.1　應用特性與優勢136
7.2　應用價值與應用場景138
7.2.1　文化行業138
7.2.2　電影行業140
7.2.3　游戲行業142
7.3　應用案例144
7.4　應用前景148
第8章　AI Agent在零售及電子商務領域的應用
8.1　應用特性與優勢150
8.2　應用價值與應用場景152
8.3　應用案例154
8.4　應用前景156
第9章　AI Agent在客戶支持領域的應用
9.1　應用特性與優勢158
9.2　應用價值與應用場景160
9.3　應用案例162
9.4　應用前景164
第10章　AI Agent在其他領域的應用
10.1　AI Agent在人力資源領域的應用166
10.1.1　應用價值與優勢166
10.1.2　應用場景168
10.1.3　應用案例169
10.1.4　應用前景170
10.2　AI Agent在制造與供應鏈領域的應用171
10.2.1　應用價值與優勢171
10.2.2　應用場景173
10.2.3　應用案例174
10.2.4　應用前景175
10.3　AI Agent在政務領域的應用176
10.3.1　應用價值與優勢177
10.3.2　應用場景178
10.3.3　應用案例179
10.3.4　應用前景180
10.4　AI Agent在旅游與酒店業的應用181
10.4.1　應用價值與優勢182
10.4.2　應用場景183
10.4.3　應用案例184
10.4.4　應用前景185
10.5　AI Agent在房地產行業的應用186
10.5.1　應用價值與優勢186
10.5.2　應用場景188
10.5.3　應用案例189
10.5.4　應用前景191
第11章　AI Agent行業應用挑戰
11.1　數據質量與可用性193
11.2　數據隱私與安全195
11.3　人工智能局限性196
11.4　技術成熟度與技術集成197
11.5　用戶接受度199
11.6　可靠性與穩健性200
11.7　成本與效益問題202
11.8　技能知識缺乏與標準規范不統一204
11.9　合規性與監管問題205
11.10　法律及道德倫理問題207
第三部分　商業價值
第12章　AI Agent的商業模式與策略
12.1　AI Agent的商業價值212
12.1.1　商業價值的體現213
12.1.2　人機協同新范式214
12.2　AI Agent的商業模式215
12.2.1　AI Agent的商業模式種類215
12.2.2　AI Agent產品及服務形態218
12.3　AI Agent的商業策略與關鍵要素221
12.3.1　商業策略222
12.3.2　關鍵要素224
12.3.3　成功AI Agent產品的關鍵要素227
12.4　OpenAI GPT及GPT Store帶來的商業思考228
12.4.1　商業啟示228
12.4.2　問題和挑戰231
12.4.3　對企業客戶的影響232
第13章　AI Agent的市場分析與預測
13.1　 AI Agent的市場現狀、規模與發展趨勢234
13.1.1　AI Agent的市場現狀235
13.1.2　AI Agent的市場規模與發展趨勢238
13.2　AI Agent的市場需求與機會244
13.2.1　AI Agent能夠解決什么問題244
13.2.2　企業用戶對AI Agent的態度246
13.2.3　AI Agent的用戶痛點248
13.2.4　AI Agent的市場需求252
13.3　AI Agent的市場競爭與風險255
13.3.1　AI Agent的市場競爭255
13.3.2　AI Agent的市場風險257
13.3.3　AI Agent市場的SWOT分析258
第14章　AI Agent的商業啟示
14.1　AI Agent的商業趨勢262
14.2　傳統軟件廠商的新機會265
14.2.1　軟件廠商的發展瓶頸265
14.2.2　LLM賦能傳統軟件開發266
14.2.3　AI Agent帶來的軟件發展機會269
14.3　企業服務領域的新契機271
14.3.1　ERP、CRM等企業軟件廠商的困擾272
14.3.2　LLM賦能企業服務領域273
14.3.3　AI Agent加持下的企業軟件274
14.4　業務流程的革命性突破276
14.4.1　生成式AI變革傳統業務架構276
14.4.2　業務流程的極簡革命280
14.4.3　從LLM到大流程模型285
14.4.4　當業務流程可以像文本一樣生成290
14.4.5　AI Agent與復雜業務流程293
14.4.6　AI Agent帶來的自動化無處不在298
14.5　AI Agent工作流的4種設計模式305
第四部分　創投啟示
第15章　AI Agent行業的創業與投資
15.1　從創業角度看AI Agent行業312
15.1.1　AI Agent行業初期階段的特征312
15.1.2　海外科技大廠的AI Agent動作315
15.1.3　海外創業公司的AI Agent現狀320
15.1.4　國內科技大廠的AI Agent動作322
15.1.5　國內創業公司的AI Agent現狀325
15.2　從投資角度看AI Agent行業326
15.2.1　海外AI Agent投資現狀327
15.2.2　國內AI Agent投資現狀332
15.2.3　投資人看AI Agent335
15.2.4　AI Agent產業格局341
15.2.5　AI Agent SDK、框架與庫347
15.2.6　開源AI Agent和閉源AI Agent348
15.3　AI Agent創業機會與動力352
15.3.1　AI Agent創業的機會352
15.3.2　AI Agent創業的動力369
15.4　AI Agent創業的方法、路徑與流程370
15.4.1　AI Agent創業方法與路徑371
15.4.2　AI Agent創業的流程376
15.5　快速打造AI Agent項目的7個要點379
15.6　融資項目案例分析381
后記383