最近 AI Agent 特别火，好多人都在讨论。你想想看，这背后的原因是啥呢？其实啊，这跟企业在数字化转型中遇到的难题有关。现在市场对企业级 AI Agent 的探索越来越深入，那些在数字化转型深水区努力的企业，也迎来了基于 "大模型 + Agent" 的智能进化新模式。
就说最近，DeepSeek 掀起的技术风暴刚过，全球首款通用 Agent 产品 Manus 又登场了，这可把科技圈的热情又点燃了。先不管 Manus 性能到底咋样，它带来从 "被动应答" 到 "主动执行" 的转变，可是突破了业务流程智能化的边界，给企业级市场带来了好多可能性。
IDC 发布的报告也显示，2024 年中国 AI Agent 软件市场规模突破了 50 亿元，未来四年还会以超 60% 的年复合增长率增长。2025 年更是 AI Agent 规模化落地的一年，它能重构标准化作业流程，潜力巨大。
说到这儿，你知道 Agent 概念最早是啥时候出现的吗？其实在 1959 年就萌芽了，当时是用来解释更大系统的自主行为。后来到 2010 年之后，基于大模型驱动，Agent 有了跨任务知识迁移和快速学习能力。像微软推出 Microsoft 365 Copilot，能自动化办公流程；OpenAI 旗下 ChatGPT 插件生态能赋能第三方工具集成；谷歌 Project Astra 打造个人智能助手，整合搜索与多模态能力。2025 年 1 月，OpenAI 发布了首款 Agent 产品 "Operator"，同月谷歌也推出基于 Gemini 2.0 架构的 Agent 原型。
人类和 AI 交互，一般有三种模式。嵌入模式下，AI 大模型就像幕后助手，用户通过语言指令调用它，利用提示词设定目标，AI 来帮忙完成任务。这时候 AI 就是个执行命令的工具，决策权在人类手里。比如普通用户用这个模式创作小说、音乐、构建 3D 内容。
副驾驶模式就不一样了，人类和 AI 成了紧密合作伙伴。工作各环节都能和 AI 大模型实时交互，AI 深度参与工作。像软件开发，AI 能帮程序员写代码、检测错误、优化性能，和人类优势互补。
再说说 RPA，也就是 "数字员工"，它能按预设逻辑模拟和执行人工操作。现在好多 RPA 企业都引入 Agent 技术，给传统 RPA 注入智能基因，让它突破规则依赖，借助大模型获得感知、决策和自学习能力，升级业务流程。
从 IDC 报告能看出，Agent 自主决策能力在变强，垂直化与专业化 Agent 加速融合，企业级 Agent 市场增长势头很猛。未来，借助技术手段，Agent 会从 L4 半自主阶段向 L5 全自主阶段跨越，在金融、医疗等高价值领域深化自主决策闭环。比如医疗领域的专科诊疗 AI，能融合各种数据和指南，为医生提供精准诊断支持；法律领域的合同审查 Agent，能内嵌判例库和司法解释模型，预测条款风险。
在商业化领域，企业级市场是 Agent 的核心战场。不过企业市场面临 "客户需求长尾化" 的难题，部分头部厂商用 "可配置知识引擎" 来满足多样化需求。对企业来说，Know-How 的封装能力很重要，组建懂技术又懂业务的 "双栖型" 交付团队，才能在竞争中胜出。你觉得未来 AI Agent 还会给商业世界带来哪些变化呢？是不是很期待看到它更多的应用和发展呀？