SAIL观察 | AI Agent，终将抵达“iPhone时刻”

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9月10日凌晨1点，苹果秋季发布会深夜炸场。

发布会一开场，库克就提到iPhone16是专为Apple智能（Apple Intelligence）设计。

事实上，今年6月，Apple Intelligence一经发布，便引发全球高度关注。彼时那场发布会更是被业界誉为“人工智能的iPhone时刻”，标志着每个人都将拥有第一个AI助理，并将引领AI Agent进入红海时代。

AI Agent到底是何方神圣？比尔·盖茨曾预言：未来五年内有望正式迎来它，其将彻底改变人机交互、颠覆软件行业。

从追捧到落地，如今越来越多的企业将AI Agent引入业务流程，以提升运营效率，创造新的价值增长点。

在今年SAIL奖参评项目中，AI Agent赛道已然迎来滚滚热潮，AI Agent项目占比近10%，是相比往届SAIL奖的重大变化之一。

AI Agent是什么？学术界和产业界提出了各种定义——

Open AI将AI Agent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。”

而根据Gartner的定义，AI Agent是使用AI技术在其数字或物理环境中进行感知、决策、采取行动和实现目标的自主或半自主软件实体。

2022年出版的《人工智能：现代方法》（第四版）中，则提到智能体Agent是通过传感器感知环境（收集信息）并通过执行器作用于该环境（采取行动）的事物。

美国风投Glasswing Ventures的创始人Rudina Seseri指出，目前AI Agent还处于早期阶段，这可能是目前对它们定义不统一的原因。

虽然众口难调，但业界比较普遍的看法是，AI Agent是具有自主性和智能性的程序，它能够了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。

例如国庆想出游，大模型只会给出旅行攻略，但是AI Agent会结合使用者的爱好/职业、以及国庆天气等信息，定制出行方案，并调用手机里的app，下单合适的航班和酒店。

今年SAIL奖参评项目中，来自香港的AI旅行科技平台——Kinnso已基本实现了这一畅想。

Kinnso通过收集和分析用户数据、偏好、过去的行为和反馈，创建专属的虚拟旅行AI助手，提供高度个性化的旅行建议和服务。这个AI助手具备初步的情感智能，能够理解并适当地回应用户的情绪，解决旅行中可能产生的冲突问题。

据了解，该项目已被香港特区政府支持的香港数码港孵化计划录取。

AI Agent项目众多，去年年底已有投资人调侃 “十个里有五个办公Agent，三个AIGC”，似乎办公类Agent已成为科创公司发力AI Agent赛道的“必经之路”。

但在今年的SAIL奖项目中，除了办公软件起家的WPS、以及脱胎于金山办公团队的初创公司珠海必优之外，几乎再难觅纯办公类Agent的身影。并且TOC类的Agent项目占比仅为30%，除办公类外，还有Kinnso旅游智能助手、天工AI多元智能体（AI写作、AI音乐、AI数据分析、AI伴侣等）、美年大健康数智健管师、爱搭AI服装搭配师等，整体呈现AI普惠化、应用多元化的趋势。

WPS AI为2024SAIL TOP30获奖项目

相反，更多扎根于金融、医疗、工业、物流、教育行业的垂类Agent开始加速狂奔，TOB类AI Agent项目占比高达70%，涵盖多个应用领域。

例如，在金融领域，太平洋保险的数字劳动力，被应用到产险、寿险、资管、审计等业务岗位；在医疗领域，卫宁医护智能助手为医护人员提供病历文书生成、医疗质量监管、风险监测预警、以及诊疗过程优化等智能化服务；在环保领域，Carbon AI能够在碳云中高效完成用户指令，建立碳排放模型，分析碳数据，帮助用户全面了解自身的碳排放情况；在物流领域，壹沓科技Cube Agent通过模拟人类专家的决策过程，自动化处理复杂的询价和报价任务。

而在工业领域，科创新锐-羚数智能的“基于书生浦语的ETO制造交付智能体”，以及国际巨头-西门子的Industrial Copilot脱颖而出，跻身2024SAIL之星（TOP10）。对业务流程有一定的理解能力、可交付「工作」、能独自计划并执行复杂的任务，是它们的共同之处。

市场战略研究专家、《平台革命》作者Sangeet Paul Choudary今年3月提到，Agent创造了一个重新整合场景的可能性，使得垂直领域的人工智能玩家能够通过跨多个工作流程进行协调来实现水平发展，这将重塑B2B价值链。这也从侧面强调了AI Agent工作流的重要性，或许这将成为未来AI Agent的重要发展趋势和方向。

来自IDC的调研表明：所有企业都认为AI Agent是AIGC发展的确定性方向，50%的企业已经在某项工作中进行了AI Agent的试点，另有34%的企业正在制定AI Agent的应用计划。（*所有企业指IDC 100家调研对象：制造、医疗、互联网、金融、零售行业年收入超过5亿的大型企业）    

在踏入Agent的战场之前，我们先来看看AI Agent如何落地？以及这些创新引领者们，它们的AI Agent进化到哪里了？

面向TIA博途工程的西门子Industrial Copilot能够以结构化控制语言（SCL）自动生成代码：TIA博途可直接从AI获取代码建议，无需复制和粘贴操作。西门子Industrial Copilot还可以解释SCL代码块，或在WinCC Unified中指导并轻松创建虚拟机器或工厂。此外，工程团队还可以用自然语言搜索西门子手册。客户可以选择访问Azure OpenAI服务的专属实例，该服务无需使用客户数据重新训练模型。

据西门子介绍，该成果已开展落地试点项目，如帮助汽车供应商舍弗勒的工程师生成可靠的代码，为机器人等工业自动化系统编程。此外，该公司计划在自身运营中应用西门子Industrial Copilot，以大幅减少停机时间，并在后期为其客户提供服务。

此外，西门子计划在整个价值链中推出整套生成式人工智能驱动的工业助手，西门子正在携手试点客户和合作伙伴一起在汽车、基础设施、交通、医疗、制造和机械工程等多个行业推进生成式人工智能助手解决方案。   

西门子Industrial Copilot

羚数智能基于上海人工智能实验室InternLM2 20B模型，开发制造交付Multi-Agent，包括物料齐套Multi-Agent、制造运营Multi-Agent、设计协同Multi-Agent，帮助振华重工在ETO模式下的设计、采购、制造三大场景下解决管理难点。

以物料齐套Multi-Agent为例，该场景下包括招投标分析AI Agent、船期跟踪AI Agent、提单跟踪Agent、成本优化Agent、采购建议Agent、报关管理Agent、数据分析AI Agent等多个子Agent。

据羚数智能介绍，在ETO模式装备制造AI Agent的应用方面正处于初步商业化阶段，已经完成核心技术开发，以及多家高端装备制造企业业务落地，2-3年内，羚数会在装备制造业设计、采购、制造三大核心业务场景的AI Agent开发落地方面加快进展，预计会推出更多面向大型装备制造企业的AI产品。   

羚数智能ETO制造交付智能体

如今对于大模型的要求不仅仅是实现“通识”，更需要其成为特定领域的“最强大脑”。因此，企业客户会产生越来越多的专属、自建智能体需求，这些垂类 Agent的出现，通过对大模型的应用化适配，企业尤其是中大型企业，有望获得更加理想的综合收益。

而随着Agent的不断进化，未来在“全能智能体”或者“多元智能体”的加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织，在一些领域，一个人加上足够的AI工具，或许就可以成为一家专业的公司。

正如李彦宏所说，人人是开发者的时代已经到来。

大模型时代下一场战事启幕，AI Agent终将抵达“iPhone时刻”，谁将是最终胜者？