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行业深度：AI Agent拐点已至，2B+2C星辰大海

独角兽智库 · 公众号 · 科技投资 · 2024-12-26 22:46

正文

独角兽智库产业研究第一智库

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核心观点

1、2025年有望成为AI Agent商业化应用元年。

AI Agent为以大语言模型（LLM）为驱动，具有自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动执行复杂任务的系统。不同于传统人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具逐步完成给定目标的能力。我们看好AI Agent应用将在2025年多点开花，其中AI Agent有望在B端率先商业化，电商、营销、CRM、金融、法律等场景加速落地。伴随国内外巨头大模型持续迭代，C端或有望迎来杀手级应用。

2、C端：AI Agent初显峥嵘，静待杀手级应用。

11月，智谱AI发布用AI替代人类执行任务的三款智能体Agent，分别是面向手机的AutoGLM，面向电脑的GLM PC，及面向网页的GLM-Web。10月，Anthropic发布具备计算机使用能力的升级版Claude 3.5 Sonnet，可指导Claude 3.5 Sonnet像人类一样使用电脑，如查看屏幕、移动鼠标、点击按钮、输入文字等。升级版Claude 3.5 Sonnet在 OSWorld测试中电脑使用能力得分为AI模型中首位。根据彭博社，OpenAI正准备推出一款代号为“Operator”的全新AI Agent产品，可以自动执行编写代码、预订旅行、自动电商购物等各种复杂操作，OpenAI领导层预计或将在2025年1月发布该产品。大模型厂商AI Agent产品化进展积极，看好后续有望诞生杀手级应用。

3、巨头加码布局，AI Agent商业化蓄势待发。

AI Agent已成科技巨头必争之地。微软在Ignite 2024技术大会宣布建立全球最大的企业级AI Agent生态系统，已有超过10万家公司利用Copilot Studio创建或编辑AI智能体。谷歌推出商用AI Agent 市场AI Agent Space，已提供19款解决方案，并计划在未来几个月内增加“数百个人工智能代理”产品。同时海外科技公司AI Agent产品的盈利弹性也在初步释放，如Salesforce第三季度已销售200多份Agentforce订单，并计划第四季度招聘1400名AE销售Agentforce。ServiceNow借助Now Assist AI平台业绩快速增长，有44个客户的ACV超过百万美元。AppLovin旗下AI广告引擎AXON 2.0驱动软件平台业务收入利润双增。Shopify人工智能工具Shopify Magic显著带动产品销售。AI加持下多家海外科技公司业绩、股价表现亮眼，巨头密集布局下看好AI Agent B端商业化星辰大海。

4、投资建议。

我们持续坚定看好AI Agent落地产业趋势，推荐金山办公、科大讯飞、同花顺、合合信息、拓尔思、焦点科技、税友股份、鼎捷数智、上海钢联、致远互联等，受益标的包括汉王科技、汉仪股份、三六零、万兴科技、泛微网络、润达医疗、彩讯股份、福昕软件、新致软件、普元信息、汉得信息等。算力领域，推荐淳中科技、海光信息、中科曙光、浪潮信息等，受益标的包括寒武纪、紫光股份、工业富联、景嘉微、远东股份等；华为昇腾生态，推荐软通动力、神州数码、卓易信息等，受益标的包括高新发展、广电运通、烽火通信、拓维信息等。

风险提示：产业落地不及预期；市场竞争加剧风险；公司研发不及预期风险等。

目录:

正文:

1、2025年有望成为AI Agent商业化应用元年

Agent =大语言模型（LLM）+规划（planning）+记忆（memory）+工具（tools）+行动（Action）。根据曾任OpenAI安全研究副总裁翁荔（Lilian Weng）的博文，在大语言模型（LLM）驱动的Agent系统中，LLM充当Agent的大脑，并由Planning（规划）、Memory（记忆）、Tools（工具）、Action（动作）等几个关键组件补充。

规划（Planning）：子目标和分解，Agent通过将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而实现复杂任务的高效处理；反思与改进，Agent可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。

记忆（Memory）：短期记忆，将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆，为Agent提供了长期存储和召回信息的能力，通常通过利用外部的向量存储和快速检索实现。

工具（Tools）：Agent通过学会调用外部API来获取模型权重（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

行动（Action）：根据上述大模型结合问句（Query）、上下文的规划（Context）、各类工具，最终大模型才能决策出最终需要执行的动作是什么。

AI Agent是通往AGI的必由之路。从NLP到AGI的发展分为五个级别，语料库、互联网、感知、具身和社会属性。目前的大语言模型（LLM）已经来到第二层级，具有互联网规模的文本输入和输出。AI Agent在LLM的基础上再具备感知与行动的能力时，将进入到第三和第四级别。再进一步，当多个Agent通过互动合作解决更复杂的任务，或者反映出现实世界的社会行为，则有潜力来到第五层级。

Agent将显著提升大模型使用工具能力。根据智谱定义的大模型发展的五个阶段：L1语言能力、L2逻辑能力（多模态能力）、L3使用工具的能力、L4自我学习能力、L5探究科学规律。目前大模型已经初步具备了人类与现实物理世界互动的部分能力，而Agent将显著提升L3使用工具能力，同时开启对L4自我学习能力的探索。

Agent为AI未来重点技术趋势，B端为重要落地场景。根据硅谷著名创业加速器Y Combinator 的数据，2023夏季和2024冬季2季创业营的AI项目中，Agent已成为最主要的技术路线之一，占比高达80%，其余为多模态、基础设施、RAG等。其中，B端应用项目数量远高于C端应用，包括软件开发、金融、电商、CRM、医疗等。

AI Agent场景特性：B端强调专业性，C端强调自由度。在B端应用中，AI Agent强调专业性，被广泛应用于金融、医疗、法律、财务、生产、物流、资管、人力等专业性极强的领域，往往需要专岗专职人员进行多年学习完成。在C端应用中，AI Agent强调自由度，应用于游戏、娱乐、影视、营销、广告、教育等需要更多灵感及创意的领域。

生成式AI在金融领域应用广泛。根据Gartner调查数据，66%的银行领导人预计生成式AI的潜在收益大于潜在风险，61%的银行高管表示所在公司正在或计划未来增加对人工智能的投资。例如为用户提供财务建议的AI理财教练，在增收方面至少可以提升30%，提高效率方面能够显著减少公司为客户创建新内容所花费的时间。

AI智能体在金融领域降本增效前景广阔。智能体的优势在于能够自动执行日常任务，从而释放人们的创造力，提高工作效率和生产力。Gartner列出的生成式AI在银行业20个最有前景的应用案例中，多个场景涉及AIAgent，如综合信贷数据、AI-Copilot前线应用、个性化营销内容等，利用生成式AI技术构建的数字员工，能够显著增强银行业务处理能力、优化客户体验并降低风险。

AI Agent赋能医疗服务诊前、诊中和诊后众多环节。政策、技术共振驱动下，AI赋能医疗服务诸多场景。2024年11月14日，国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，提出人工智能+医疗服务管理、人工智能+基层公卫服务、人工智能+健康产业发展、人工智能+医学教学科研四个类别，共计84个细分应用场景，积极推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展。

AI Agent助力医疗服务提质增效。AI Agent在医疗领域的应用前景广泛，涵盖从日常辅助、影像分析、病历管理到手术支持、慢病管理等多场景，为医护人员减负、提升诊断精准度并优化患者体验提供智能支持。根据美国国家经济研究局2023年报告数据，更多地采用人工智能可以节省5%-10% 美国医疗保健支出。

法律行业有望成为AI Agent重要落地应用。法律行业的数据以文本为主，并且多为绝对事实和真实案件，较为适合大模型学习。此外，法律工作的强知识性和逻辑性也让大模型能够在更多法律工作流环节中提供价值。根据ALM就美国前100律所使用AI情况的问卷调查，其中有41家律所承认正在使用AI，包括法律材料起草、文档汇总、法律研究等场景。Jackson Lewis等一些律所，还会定期为律师举办人工智能培训课程。

Harvey AI用户使用率快速增长，彰显法律领域对AI Agent产品的旺盛需求。以Open AI投资的AI+法律初创公司Harvey AI为例，2023年8月-2024年8月，Harvey AI用户使用率从33%大幅增长至69%，用户留存率在一年后保持在70%左右，彰显法律领域对AI Agent产品的旺盛需求和用户对产品的较高满意度。

2、 C端：AI Agent初显峥嵘，静待杀手级应用

2.1、智谱：AutoGLM快速迭代，Agent覆盖手机、PC、网页端

智谱推出AI Agent智能体AutoGLM，可代替用户在手机和网页上完成操作。10月25日，智谱推出 GLM 第一个产品化的智能体（Agent）——AutoGLM。只需接收简单的文字/语音指令，AutoGLM就可以模拟人类操作手机，如在微信点赞并评论朋友圈、在淘宝购买某一款历史订单产品、在携程预订酒店、在12306购买火车票、在美团点外卖等。

另外，AutoGLM 也可以对网页进行操作，如在OpenTable网站预订餐厅等。

AutoGLM测评表现优异。智谱团队在AndroidLab（即VAB-Mobile）和常见的安卓APP上的高频任务中评估了AutoGLM的能力。AndroidLab的评估结果表明，AutoGLM在AndroidLab上的成功率为36.2%，在所有对比的智能体中表现最佳。

为进一步测试AutoGLM在公共用户环境中的实际部署能力，智谱团队还在7款常见的安卓APP（包括微信、美团、淘宝、大众点评、高德地图、小红书和12306）上仔细评估了其高频任务表现。结果显示，AutoGLM在这些应用中的表现令人满意，多数任务能够完成，未完成的任务也能部分完成，从而在实际场景中为用户提供操作速度上的帮助。

网页端：智谱AUTOGLM在VAB-WebArena-Lite测评和真实网站表现优于其他大模型。智谱使用 VAB-WebArena-Lite 和在线人类评估数据集 OpenTable 进行了交互式基准测试，在这些环境中优化训练 AutoGLM。

智谱AUTOGLM在VAB-WebArena-Lite测评表现优于其他大模型。使用VAB-WebArena-Lite评估了代表性的专有 LLM/LMM API、开放模型、最近的智能体框架以及 AutoGLM。实验结果显示，AutoGLM 在该基准测试上显著提升了表现，缩小了AI Agent与人类之间的性能差距。

智谱也在真实网站OpenTable上对AutoGLM进行了测试。智谱团队参考AgentQ论文中 “为4人预订2024年5月22日晚上7点在Cecconi's的餐厅座位”的示例，重新构建了一个包含200个样本的测试集，结果显示，AutoGLM在此真实世界场景中超越了GPT-4o和Agent Q。

智谱AI全新发布Agent家族，涵盖手机、电脑、PC。11月29日，智谱AI在其OpenDay上发布了用AI替代人类执行任务的三款智能体Agent，分别是面向手机的phone use——AutoGLM，面向电脑的compute use——GLM PC，以及面向网页的GLM-Web能力。

升级版AutoGLM具备跨App能力，模型功能及便携性显著提升。升级版AutoGLM较11月版本，支持更多主流 APP，如抖音、微博、饿了么、京东、拼多多等，且实现跨 APP 操作，为用户在多APP交互场景中提供便利，例如可在美团和饿了么比价、在小红书搜攻略后去携程订酒店等。推出快捷口令功能，预设常用指令短语，提升交互便捷性。

AutoGLM宣布启动大规模百万内测，并将尽快上线成为面向 C 端用户的产品，同时启动“10个亿级 APP 免费 Auto 升级”的计划，邀请App伙伴联合探索自己的Auto新场景。

AutoGLM-Web开启Web端全自动上网能力。AutoGLM-Web为基于AutoGLM技术的电脑浏览器版本，支持知乎、Github、芒果TV、百度搜索、微博等数十个网站的无人驾驶, 并与手机版类似具有支持跨APP操作能力。例如在现场demo里，清言插件自动完成了“在百度搜索芒果tv，打开小巷人家，播放最新一集，发弹幕结局打卡”。

GLM-PC：PC端自主Agent，未来前景可期。GLM-PC基于智谱的多模态模型 CogAgent，能够模拟人用电脑的过程，具备系统级、跨平台的操作能力，不依赖于 HTML、API，具备更高的能力上限。例如会议替身，帮用户预定和参与会议，发送会议总结；文档处理，支持文档下载、文档发送、理解和总结文档；网页搜索与总结，在指定平台（如微信公众号、知乎、小红书等）搜索指定关键词，完成阅读、总结；远程和定时操作，远程手机发指令GLM-PC自主完成电脑操作，设定一个未来时间在开机状态下定时执行任务；隐形屏幕，在用户工作时，GLM-PC 可以在隐形屏幕上自主完成工作，解放屏幕使用权。

2.2、 Anthropic：Claude 3.5 Sonnet重磅升级，具备电脑使用能力

Anthropic发布升级版Claude 3.5 Sonnet，推理能力大幅升级。2024年10月，亚马逊参股的Anthropic发布升级版Claude 3.5 Sonnet以及全新的Claude 3.5 Haiku模型。

根据基准测试结果，升级版的Claude 3.5 Sonnet各方面能力显著提升，在研究生水平推理能力GPQA、一般推理能力MMLU、编程能力等方面表现优于GPT-4o和Gemini 1.5，并弥补了在数学能力方面较GPT-4o的不足。

升级版Claude 3.5 Sonnet，具备计算机使用能力（computer use），开发者可以指导Claude 3.5 Sonnet像人类一样使用电脑，如查看屏幕、移动鼠标、点击按钮、输入文字等。

升级版Claude 3.5 Sonnet在 OSWorld测试中电脑使用能力表现较人类水平仍有提升空间，但得分为AI模型中首位。在 OSWorld测试中（一项评估AI模型电脑使用能力的测试），升级版Claude 3.5 Sonnet在仅基于屏幕截图的任务类别中得分为14.9%，明显超越了排名第二AI模型7.8%的得分。当允许更多操作步骤来完成任务时，升级版Claude 3.5 Sonnet得分提高到22.0%，意味着模型与环境的多次交互，能够优化任务性能。

升级版Claude 3.5 Sonnet在零售和航空领域的TAU-bench测试得分显著提升。根据代理工具使用测试（TAU-bench）结果，以零售和航空领域为例，升级版Claude 3.5 Sonnet得分均有显著提升，在零售领域的准确率从62.6%提升到69.2%，在航空领域的准确率从36%到46%，为后续应用深化夯实模型能力基础。

3、 B端：巨头加码布局，AI Agent商业化加速

3.1、微软：Copilot Studio支持定制Agent，宣布建立全球最大的企业级AI Agent生态

微软推出全新自主智能体功能国际版，助力客户降本增效。2024年10月，微软宣布为Dynamics 365国际版引入十个新的自主智能体，以增强销售、服务、财务和供应链团队的能力。智能体可以利用 Microsoft 365 Graph、记录系统、Dataverse 和 Fabric 中的工作数据上下文，支持从 IT 服务台到员工入职的所有工作，并充当销售和服务人员的私人管家。

自主智能体助力客户提升营收、降低成本。根据微软公布的案例数据，Agent降本增效效果显著。如英国领先的宠物护理企业Pets at Home3 为其利润保护团队创建了一个智能体，以便更高效地汇总案例供专业人员审查，每年预计可节省费用达七位数。麦肯锡咨询公司正在开发一种加速客户引入流程的智能体，项目试点结果显示，该智能体可节省90%的筹备时间和30%的行政工作。汤森路透打造了一个专业级智能体，用于加快法律尽职调查工作流程，初步测试结果显示，部分任务可用过去一半的时间完成。该智能体可帮助汤森路透提高客户工作效率，并为新业务管线添砖加瓦。

微软Copilot Studio推出新功能：支持定制Agent，赋能用户构建自主智能体。微软的Copilot Studio平台目前已支持用户创建自主Agent，并正式进入预览阶段。同时，微软还发布了5款预构建AI Agent，包括：SharePoint自定义个性化Agent、员工自助服务Agent处理HR和IT任务、Facilitator Agent自动记录会议笔记、Interpreter Agent提供9种多语言实时翻译，以及Project Manager Agent帮助自动化项目管理流程。

微软宣布已建立全球规模最大的企业级AI Agent生态系统。在微软Ignite 2024技术大会上，微软宣布已建立全球规模最大的企业级AI Agent生态系统。企业用户现在可以通过Azure AI目录访问超过1800个AI模型，用于支持各类AI Agent的部署和运行。已有超过10万家公司利用Copilot Studio创建或编辑AI智能体。比如，麦肯锡通过自动化的流程分配智能体，将项目受理流程从20天缩短至仅2天；Pets at Home在不到两周内部署了防欺诈智能体，每年节省数百万美元等。微软智能体负责人Charles Lamanna表示，仅一个季度就实现了2倍的增长，该增长速度远超预期，也远超发布的其他任何前沿技术的表现。

3.2、谷歌：推出AIAgent Space，产品扩容可期

谷歌云推出人工智能代理合作伙伴计划，希望将人工智能代理的销售和客户采用率提升到新的高度，通过新的技术和市场资源帮助合作伙伴建立并共同创新人工智能代理。谷歌云已推出AI Agent Space，目前提供19款解决方案。同时谷歌云全球渠道主管Kevin Ichhpurani表示，谷歌计划在未来几个月内增加“数百个人工智能代理”产品。

此前2024年9月，Google发布博客展示了185个AI智能体和生成式AI解决方案案例，AI智能体正在客户服务、员工赋能、代码开发、数据分析、网络安全以及创意构思和制作等六个关键领域落地。

3.3、 Salesforce：Agentforce商业化进展积极，人员扩张彰显信心

Salesforce推出Agentforce。Salesforce在2024 Dreamforce推出Agentforce平台，支持企业构建并管理自动化代理人，涵盖销售、服务、营销等各个业务领域。根据Salesforce创始人兼CEO Marc Benioff，仅Dreamforce大会期间，用户便创建了超过1万个Agent，而在随后的全球巡回活动中，这一数字还在不断攀升。Salesforce总裁兼COO Brian Millham表示，愿景未来一年为客户提供10亿个AI Agent。

Atlas为Agentforce的“大脑”。Atlas通过分析业务流程，比如Salesforce的Flow，确定如何与客户或员工互动，并根据不同的渠道偏好做出相应调整。Atlas的强大功能建立在数据云（Data Cloud）的基础上，AI的质量与数据的准确性息息相关，Atlas确保了企业数据得以充分利用。

Salesforce Agentforce助力客户提升ROI。Agent能够自动处理客户服务请求等，从而大幅减少人工成本。以Wiley为例，Agentforce将自助服务效率较以前的聊天机器人提升超40%，同时通过服务云实施实现了213%的投资回报率。

Agentforce商业化进展积极，人员扩招彰显信心。Agentforce已面向服务和销售全面推出，起价为每对话2美元。根据FY2025Q3业绩会，第三季度，通过AI获得的100万美元以上的订单数量同比增长了两倍多，签署了2000多份AI合同，其中包括200多份Agentforce订单。为满足Agentforce日益增长的需求，公司将在第四季度在全球范围内招聘1400名AE，并将使用全新SDR Agent和销售指导Agent来增强销售人员能力。同时公司宣布将于12月17日发布Agentforce 2.0版本。

3.4、 ServiceNow：Now Assist高增长，Xanadu赋能值得期待

ServiceNow推出Now Assist AI平台，助力公司业绩快速扩张。ServiceNow已经成为业务转型的人工智能平台，向人工智能的转型成效显著。根据ServiceNow三季度业绩电话会，借助Now Assist，有44个客户的ACV（年度合约价值）超过百万美元，其中6个超过500万美元，2个超过1000万美元。这仍然是公司有史以来增长最快的产品，也是公司跨企业扩张的催化剂。

ServiceNow推出Xanadu，赋能Now Assist AI平台。在第三季度，公司发布了迄今为止最大的生成式AI版本Xanadu，包括350多项全新创新。通过分析生成能力、定制开发能力、Microsoft Copilot集成等方面的改善，Xanadu进一步增强Now Assist平台能力。

3.5、 AppLovin：AI驱动业绩高增，AI+营销前景光明

AppLovin提供完整的营销软件解决方案，包括软件平台（Software Platform）和应用程序（Apps）。其中公司软件平台（Software Platform）为主要收入来源，涵盖AppDiscovery、MAX、Adjust、Wurl等核心产品，形成了完整的广告营销生态商业闭环。

AI广告引擎AXON 2.0驱动AppLovin收入及利润持续快速增长。AI广告引擎AXON 2.0通过数据训练能够自我学习并改进自身的广告推荐算法，提高广告投放精准度和效率。AXON 2.0自推出以来商业化成效显著，驱动软件平台业务收入逐季度环比增长，同时盈利能力显著改善，2024年第三季度，公司软件平台业务实现8.35亿美元收入和6.53亿美元的调整后EBITDA，利润率高达78%。

3.6、Shopify：电商为AI Agent重要落地场景

Shopify将人工智能工具Shopify Magic集成在旗下产品和工作流，有效拉动产品销售。Shopify Magic将 Shopify的所有功能与人工智能技术的最新改进结合在一起，以针对商店开发、营销、客户支持和后台管理等一系列任务提供个性化且符合情境的相关支持，如可以通过自动文本生成来帮助商家提升撰写效率，包括产品描述、电子邮件主题行、在线商店标题和常见问题解答等，可简化客户业务的启动、运营和拓展过程，从而有望带动Shopify产品销售。

以Shopify Inbox为例，该产品使用人工智能根据每个商家独特信息提供建议，使商家能够快速准确地回复客户查询。根据公司2024三季度电话会，目前商家回复已有一半来自AI建议。AI回复可以迅速提高转化率，从而提升商家销售额，并最终带动商家采购Shopify产品。

4、投资建议

我们持续坚定看好AI Agent落地产业趋势，推荐金山办公、科大讯飞、同花顺、合合信息、拓尔思、焦点科技、税友股份、鼎捷数智、上海钢联、致远互联等，受益标的包括汉王科技、汉仪股份、三六零、万兴科技、泛微网络、润达医疗、彩讯股份、福昕软件、新致软件、普元信息、汉得信息等。

算力领域，推荐淳中科技、海光信息、中科曙光、浪潮信息等，受益标的包括寒武纪、紫光股份、工业富联、景嘉微、远东股份等；华为昇腾生态，推荐软通动力、神州数码、卓易信息等，受益标的包括高新发展、广电运通、烽火通信、拓维信息等。

5、风险提示

产业落地不及预期风险：（1）AI产品技术研发进展不及预期，AI大模型更新迭代受技术路径、算力成本、人员投入及监管等影响，其进展存在不确定性；（2）AI应用商业化落地进展不及预期，受大模型能力、实际应用效果、消费者接受度及收入预期等因素影响，AI应用商业化进展存在不及预期的风险。

市场竞争加剧风险：伴随人工智能行业技术日趋成熟，政府的多项利好政策加速行业的整体生态建设，未来的市场进入者预期将不断增加，行业整体竞争未来将呈现逐步加剧态势。

公司研发不及预期风险：全球人工智能技术和产品呈现日新月异的发展态势，新技术、新产品、新模式的更迭速度较快。在技术不断升级迭代过程中，若研发成果不达预期或不符合客户需求、研发进度落后于行业水平或短期之内无法转化为收入、研发产品出现替代性的创新技术等情况，将会对公司产品的销售和市场竞争力造成不利影响；同时，在新产品开发过程中，公司需要投入大量的人力和资金，若公司前期研发投入的成本无法收回，也会对公司经营业绩产生不利影响。

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