人工智能体的11个商业模式及8个特征

一、智能体有哪些商业模式呢？

吉伟老师总结了11种模式，很有见地。我们逐一来研究。

1 SaaS模式（软件即服务）AI Agent作为一个在线服务，通过云平台为用户提供智能工具，比如智能客服或数据分析。用户不需要购买和维护硬件，只需要按月或按年支付费用，就能使用这些服务。它帮助企业节省成本，提高工作效率。

2 RaaS模式（机器人即服务）
AI Agent可以远程管理和控制机器人，帮助企业在生产、物流等领域实现自动化。企业通过租赁机器人的服务，可以按需使用，不需要自己购买昂贵的设备，机器人还能通过AI优化工作效率。

Notes:第一、机器人的价值不是简单地替代人类的岗位、他们目前也不会取代哲学上的人类，他们在取代的是复杂化了的简单。

使得机器人能够和人类在工作中更好地协同合作，通过智能化和自动化的方式，提升整体工作效率和生产力，在很多智能工厂里已经实现了。

举个例子，在制造业中，机器人可以帮助完成一些重复性高、危险性大的工作，而人类则可以负责更需要创意和判断力的任务。通过这种合作，人类和机器人可以互相补充，提高生产力和创新能力，而不仅仅是机器人取代人工的简单替换。

所以，当前重点在于如何利用机器人和AI提升生产力，推动行业创新，而不是担心机器人的出现会让很多人失业。

第二、目前，大多数AI和机器人是通过“云平台”来提供服务的（也就是用户通过互联网使用这些服务）。但如果这些技术能和硬件结合起来，像AI直接嵌入机器设备中，或者机器人能够自我学习、进化，那会是更大的技术突破。

比如：一个机器人不仅仅按指令工作，而是能通过“学习”自动提升工作效率和精确度，或者是AI与机器设备直接集成，实现更智能、更自主的操作，这样的突破会大大提高服务的价值和市场的竞争力。

那么此时的智能体真的就要出现了、而且会越来越发达，至于他们未来是否可以取代人类？这就是个哲学与科学话题了，God Knows。

3 MaaS模式（出行即服务）
AI Agent在交通和出行领域，通过收集各种交通工具的信息，帮助人们优化出行路线和交通工具选择。比如通过智能调度优化共享单车或网约车的使用，让出行更加高效。

Notes：MaaS模式主要是与出行服务有关，像共享单车、网约车这样的出行服务。假设我们想要将AI与新能源和自动驾驶技术结合，形成一个更完整的出行解决方案呢？

AI技术可以帮助实时调度车辆，预测用户的出行需求，优化路线选择。而如果同时结合新能源（例如电动汽车）和自动驾驶技术，AI就能确保用户享受到更环保、更智能的出行体验。

比如，通过AI系统自动选择最接近的电动汽车，自动计算最节能的路线，或在无人驾驶的情况下，确保出行安全和高效。

未来的AI Agent不仅仅可服务于某个特定行业，它应该能够在多个行业间打通联系，进行整合。

例如，AI技术不仅限于帮助汽车公司提高自动驾驶技术，还可以与城市交通管理、物流行业、电力行业等合作，形成一个完整的智能出行生态系统。这种跨行业的协作和技术整合，可以推动整个产业链的升级，让不同的行业更加高效地协作。

4 AaaS模式（分析即服务）
AI Agent帮助企业处理大量数据，进行分析并提供决策支持。企业可以通过云平台按需使用分析服务，帮助他们从复杂的数据中找出有用的信息，做出更好的商业决策。

Notes:现在市场上大量的冠名以AI的真假公司，如何在面对大公司和强劲对手竞争时，确保企业能持续活下去？这是一个很现实的问题，你一旦做出个什么好的AI产品，一群公司就开始复制，大公司那复制效率更高甚至可以直接吞噬。

面对像谷歌、亚马逊、腾讯这样的科技巨头，如何保证自己的产品和服务有竞争力，并持续吸引客户？

AI企业如何从一个小规模的创新产品，发展到能够大规模扩展并持续增长的商业模式？

大公司通常无法在每个市场或产品上做到精益求精，小公司则可以通过在某个特定领域的深耕细作，提供更专业的AI服务和产品，来吸引那些需要定制化服务的客户。

一个强大的竞争力来源于客户的粘性，这不仅仅是产品本身的质量，也包括优质的客户服务和体验。通过建立长期的客户关系、提供个性化的服务以及通过数据分析来不断改进产品，小公司可以维持客户忠诚度，减少大公司竞争的威胁。

小公司可以与行业内的其他企业、渠道商或平台合作，形成AI服务联盟或伙伴关系，扩大自己的市场份额，同时通过共享资源、技术和客户群体来应对大公司的压力。

5 消费者服务模式（B2C）
AI Agent直接为消费者提供智能服务，比如智能家居助手或虚拟客服。通过分析用户的偏好和行为，提供个性化的服务，让生活更便利。

6 企业解决方案模式（B2B）
AI Agent为企业提供定制化的解决方案，帮助企业优化内部流程、提高工作效率。例如，帮助企业通过智能客服系统、自动化数据分析等方式提升业务能力。

7 按需平台模式
AI Agent作为一个在线平台，用户可以根据自己的需求，选择并支付相应的智能服务。例如，按需提供智能推荐、任务自动化等服务，用户只需要为实际使用的部分付费。

8 Agent Store模式
AI Agent像应用商店一样，通过一个平台向用户提供不同种类的智能服务。用户可以选择购买适合自己需求的AI服务，而平台通过收取佣金赚钱。

9 数据和分析模式
AI Agent帮助企业收集和分析数据，提供实时的决策支持。企业可以根据这些分析结果调整业务策略，做出更明智的决策。

Notes：在AaaS和Agent Store模式下，如何确保用户数据的安全与隐私保护？尤其在一些高风险领域，如金融或医疗，如何避免数据滥用和泄露？如果这个问题无解，那么这个模式目前是不成立的。

10 技术许可模式
AI Agent的技术可以授权给其他公司使用，类似于卖“使用权”。通过授权，AI技术可以被集成到其他公司的产品或服务中，收取许可费用。

11 众包和协作模式
AI Agent通过开放平台，允许外部开发者和专家共同参与并提供资源或技术，帮助解决复杂问题。通过这种方式，AI技术的创新和发展可以依赖更多人的智慧和资源。

二、其商业模式的8大特点

1 订阅制与按需付费：

SaaS、AaaS、MaaS和按需平台模式均采用订阅制或按需付费的收费模式，这使企业能够灵活选择所需的服务，并根据实际需求进行扩展。

企业解决方案模式（B2B）则可能采用按项目或按年订阅的收费模式，为不同类型的企业提供高效的智能化工具。

2 定制化与个性化服务：

无论是面向消费者的个性化服务（B2C模式），还是为企业提供智能化解决方案（B2B模式），都需要根据客户需求进行定制化开发。

Agent Store模式则通过代理商或中介渠道提供多样化的智能Agent服务，用户可以选择并购买不同的服务，满足个性化需求。

3 协作与创新：

众包和协作模式通过开放平台与外部人才、开发者协作，共同推动AI技术的发展与创新。这种协作不仅促进了技术的快速迭代，还为企业带来了更多的商业机会。

4 大规模数据存储与处理：

所有涉及大数据处理的模式（如AaaS、MaaS、RaaS等）都需要支持大规模数据存储、清洗和实时分析，以确保AI Agent的训练数据质量和处理能力。

数据和分析模式则专注于提供数据分析和决策支持，帮助企业或个人进行洞察分析，改进决策。

5 隐私保护与数据安全：

在面向消费者的个性化服务（B2C模式）中，隐私保护和数据安全是至关重要的。企业需要确保用户数据的安全性和隐私性，同时遵守相关法律法规。

在众包和协作模式中，也需要管理外部贡献的数据、计算资源，并确保数据的质量和隐私保护。

6 云平台与基础设施：

SaaS、AaaS、MaaS等模式均依赖于强大的云平台（如AWS、Azure）来提供弹性伸缩、高可用性和多租户支持。这些云平台为AI Agent的部署和运行提供了坚实的基础。

技术许可模式则通过提供SDK、API或完整的技术框架，使合作伙伴或客户能够将AI Agent技术集成到他们的应用或业务流程中，这也依赖于云平台的灵活性和可扩展性。

7 AI模型与API接口：

在SaaS和AaaS模式中，AI模型需要提供API接口，供用户直接调用，以实现智能化的应用服务和分析功能。

众包和协作模式也依赖于AI工具和数据接口来协同解决问题，这要求技术架构能够支持大规模的外部参与者协作。

8 物联网与边缘计算：

在MaaS模式中，AI Agent需要处理来自多个交通工具的实时数据，进行动态优化调度，这要求技术架构能够支持物联网（IoT）和边缘计算的集成。

RaaS模式同样需要云平台与边缘计算结合，以紧密集成机器人硬件，进行任务分配、操作优化和实时监控。