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2025 年被視為大模型智能體元年，智能體正以前所未有的速度崛起，改變著商業(yè)和個人生活的交互方式。Gartner 預測，到 2028 年，20% 的人類可讀數(shù)字界面交互將由 AI 智能體完成，15% 的日常業(yè)務決策可由其自主完成。本文深入探討了智能體的定義、與傳統(tǒng)聊天機器人的區(qū)別、其在各領域的應用，以及面臨的挑戰(zhàn)，如準確性、成本效益和人機協(xié)同關系的轉(zhuǎn)變，揭示了未來人類與智能體共存的新模式。

2024年，被稱為是“大語言模型（LLM）元年”，然而，2025年，聚光燈正迅速轉(zhuǎn)向。

“毫無疑問，2025年是大模型智能體元年。”近日，Gartner研究副總裁孫志勇在接受包括《IT時報》在內(nèi)的媒體采訪時表示，智能體已成為全球最熱門的科技話題，其熱度甚至超越了炙手可熱的大模型本身，一個由智能體驅(qū)動的商業(yè)模式創(chuàng)新時代正加速到來。

孫志勇認為，2025年標志著“大模型驅(qū)動的AI智能體元年”和“生成式AI的變現(xiàn)元年”。這一轉(zhuǎn)變意味著從基礎模型開發(fā)轉(zhuǎn)向?qū)嶋H的、可創(chuàng)收的應用，而AI智能體正是LLM能力的主要“出口”。

Gartner預測，到2028年，人類可讀的數(shù)字界面交互中將有20%由AI智能體完成，約15%的日常業(yè)務決策可由AI智能體自主完成，預計三分之一的企業(yè)級軟件將集成AI智能體。

01 從“輔助”到“執(zhí)行”的躍遷

到底什么是智能體？盡管智能體似乎已經(jīng)成為2025年人人必談的AI名詞，但這個概念在市場中，顯然仍有“泡沫”。

“智能體并非橫空出世，嚴格意義上講，世界上第一個智能體誕生于1960年?！睂O志勇指出，“之所以現(xiàn)在智能體突然爆火，是因為大模型智能體，也就是大模型驅(qū)動的智能體，讓智能體變得更加聰明了”。

對于大模型智能體，Gartner給出一個清晰的定義：基于AI技術產(chǎn)生的自動化或半自動化的軟件，可利用大模型、領域模型等AI技術，在數(shù)字和物理世界中感知、決策、行動并最終實現(xiàn)目標。

孫志勇強調(diào)，智能體與傳統(tǒng)聊天機器人有著本質(zhì)區(qū)別?！傲奶鞕C器人給你提供輔助信息，智能體最終幫你實現(xiàn)目標或者采取行動。”他舉例說明，當用戶向聊天機器人提出“幫我點一杯咖啡”時，它會提供周邊咖啡店信息；而智能體則會進一步調(diào)用地圖、外賣、支付等工具，直至完成“要咖啡”的目標。

這種從“信息輔助”到“目標執(zhí)行”的跨越，是智能體賦能企業(yè)實現(xiàn)深層變革的關鍵，且今年已有初步應用。

以比亞迪的智能助手為例，以往消費者想看車，需要自己上官網(wǎng)或者去4S店，但現(xiàn)在可以通過比亞迪的“官方助手”輸入個性化需求，比如預算20萬元，家有幾口人，然后由智能助手進行車型推薦。

孫志勇認為，未來手機App的“九宮格”填充方式或許不再是主流，到2028年，前端客戶交互將有五分之一由智能體完成。

支付寶智能助理

02 “人在回環(huán)”消除智能體幻覺

盡管AI智能體發(fā)展迅速，但孫志勇依然強調(diào)，當前的產(chǎn)品仍處于早期階段，主要障礙是準確性，特別是在多智能體系統(tǒng)中，錯誤可能累積，導致產(chǎn)生“幻覺”或“偏差性輸出”，使其不能真正進入核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)，“即使一個智能體能達到80%的精度，但如果三個80%精度的智能體疊加，精度會呈乘數(shù)級下降，只有50%左右”。

解決之道的關鍵之一，是確定智能體角色的單一性，“你要確定智能體的行業(yè)屬性，盡可能讓其決策單一化?！焙喍灾?，如果想要一個大而全的財務智能體，基于復雜的財務流程，精度不足的問題便可能凸顯，從而導致錯誤決策；但如果是一個任務垂直的“報銷智能體”，便可能實現(xiàn)高精度的決策。

聯(lián)想智能體

孫志勇甚至認為，基于此，未來可能不太會出現(xiàn)能夠“通吃”銀行、保險、零售和制造等不同行業(yè)的通用型人工智能體公司，而是會產(chǎn)生大量基于小型特定模型生成的深度內(nèi)嵌式的行業(yè)智能體“隱形冠軍”，比如專門為保險公司生成定制化保單的特定智能體公司。

另一條路則是“人在回環(huán)”。近年來，關于“機器替代人”的討論甚囂塵上，仿佛人工智能的每一次進步都意味著人類工作崗位的縮減。然而，孫志勇卻強調(diào)，最新趨勢表明，尤其是海外的金融公司，已經(jīng)開始考慮將人“領回來”，重新融入智能決策的“回環(huán)”之中。這標志著一個重要的理念轉(zhuǎn)變：機器完全替代人并非易事，至少在初期，人類的參與對確保AI決策精準度至關重要。

“人在回環(huán)”的概念，正是為了讓智能體能夠真正采取決策并最終進入生產(chǎn)環(huán)境而提出的。但同時，人們也必須接受一個核心概念正在悄然發(fā)生變化，“以前我們說‘機器輔助人’，有了AI，其實是‘人在輔助機器’?！睂O志勇表示，未來，人的職責不再是主導，而是幫助和輔助智能體，人機協(xié)同關系將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。

03 落地仍需提升“絕對性價比”

除了精度仍有待提升之外，AI智能體進入核心生產(chǎn)環(huán)境的另一個挑戰(zhàn)是成本效益。

“一個AI智能體就一定比人性價比高嗎？”當老板問出這個“靈魂之問”時，意味著智能體的投資回報必須是一串串準確的數(shù)字。

當然，一些創(chuàng)新趨勢已經(jīng)出現(xiàn)。比如在營銷領域，統(tǒng)計顯示，人類銷售BD（商業(yè)代表）僅有14%的時間用于商機開發(fā)，大部分精力耗費在內(nèi)部流程上，但一個銷售發(fā)展代表智能體（AISDR）則可以24小時不間斷工作，而且能利用CRM數(shù)據(jù)，分析潛在客戶，生成定制化郵件進行商機挖掘，并在客戶回復后安排與人類銷售員的對接，大大節(jié)約了BD的重復性工作，提高了工作效率。

“從數(shù)據(jù)上看，一個人類BD覆蓋50個客戶已近極限，但一個AISDR能服務數(shù)千名客戶?！睂O志勇透露，國外已有成熟的AI SDR產(chǎn)品，年費大致在4萬元人民幣左右，性價比遠高于國內(nèi)高階BD。

Gartner預計，到2028年，三分之一的企業(yè)級軟件應用將包含智能體，而去年這一比例還不到1%。

但并不是所有智能體公司都能有同類產(chǎn)品，或者遇到同類場景。至少在當前，智能體的成本并不低。

一個高精度AI智能體在設計和部署上的復雜性，仍然具有很高的技術門檻。比如，為提升精度需引入復雜機制，如思維鏈提示、程序限制或人在回環(huán)，這些都涉及很多開發(fā)、編程技巧，以及額外的人力成本和實時數(shù)據(jù)處理，都會增加不少開發(fā)和運營費用。

同時，AI智能體與大模型的交互，也進一步推高了算力需求。無論是調(diào)用大模型API（應用程序編程接口），引入MCP（模型上下文協(xié)議）架構，或是利用A2A（Agent-to-Agent）進行多智能體協(xié)作，都需要強大的計算資源支持。

孫志勇認為，AI智能體公司必須證明自己的產(chǎn)品相對于雇傭人類員工，有著明確且顯著的投資回報，否則“還是很難存活”。

因此他強烈建議，這些公司應采取“零號客戶”策略，也即在向客戶提供AI智能體解決方案之前，先在自己內(nèi)部試用，從而讓那些對采用尖端技術持謹慎態(tài)度的客戶，看到實際效果，并堅定轉(zhuǎn)型的信心。