自2023年AutoGPT開啟智能體序幕以來，AI Agent作為新一代智能交互范式，展現出前所未有的發展活力。2024年，這一領域的發展更是呈現出爆發式增長態勢，從個人助手到企業級解決方案，從通用型Agent到垂直領域專家，AI Agent正在重塑數字世界的運作方式。

這種增長不僅體現在技術突破上，更反映在實際應用場景的深度和廣度方面。智能客服、金融交易、醫療診斷及市場營銷、人力資源等領域對于智能體的嘗試以及所取得的成果，彰顯了AI Agent正在各個領域展現出強大的應用潛力。

特別是在企業數字化轉型過程中，AI Agent展現出的自主決策能力、多任務協同能力以及持續學習能力，正在為傳統業務流程帶來革命性的變革。

IDC預測，到2026年，將有50%的中國500強數據團隊使用AI Agent來實現數據準備和分析。Gartner預測，到2028年，至少15%的日常工作決策將通過Agentic AI自主做出，33%的企業軟件應用程序也將包含Agentic AI。

值得注意的是，在Gartner發布的《2025年十大技術趨勢》報告中，"Agentic AI"被列為首位，凸顯了其在企業數字化轉型中的核心地位。這一趨勢，得到了眾多行業專家的認可。

在投資領域，AI Agent也獲得了空前關注。相關數據顯示，在過去兩年中,投資者向Agentic AI初創公司投入了超過20億美元，重點關注面向企業市場的公司。與此同時，眾多科技巨頭也在通過自研、收購和技術授權等多種方式，加速布局AI Agent領域。

在企業決策層面，AI Agent的戰略地位也在不斷提升。麥肯錫最新研究表明，超過70%的企業CEO認為AI Agent將在未來3年內顯著改變其經營模式和競爭格局。德勤的調查數據更進一步揭示，到2025年，25%使用生成式AI的企業將部署AI Agent，這一比例預計在2027年將增長到50%。

從技術發展來看，2024年AI Agent領域已經取得了一系列突破性進展。在認知能力方面，多模態理解能力的提升使得AI Agent能夠更好地理解和處理圖像、語音、文本等多種形式的信息；在決策能力方面，基于強化學習的自主決策框架使得AI Agent能夠在復雜場景下做出更準確的判斷；在協作能力方面，多Agent協同框架的成熟使得不同Agent之間能夠更有效地配合完成復雜任務。

在技術實踐方面，科技巨頭正在積極布局AI Agent領域。微軟、亞馬遜等科技巨頭全力布局AI Agent產品線，推動AI助手在企業辦公場景的應用；OpenAI GPT-4、Google Gemini、阿里Qwen2、騰訊混元等多模態能力的提升，為Agent技術發展提供了新的可能性。同時，眾多創新型科技公司也在垂直領域推出了特色解決方案，推動AI Agent在不同場景下的落地應用。

2024年的AI Agent的發展速度，比我們想象的要迅猛很多，短短1年時間智能體就有了一個大進化。而面對接下來被稱為AI Agent商用元年的2025年，我們又應該了解什么呢？

本文王吉偉頻道將為讀者詳細解析2025年AI Agent領域的13個關鍵發展趨勢。這些趨勢不僅反映了技術演進的方向，更揭示了產業變革的脈絡，希望能為企業決策者和行業從業者提供有價值的參考。

這13個趨勢涵蓋了技術創新、應用落地、商業模式、產業生態等多個維度，將幫助讀者全面把握AI Agent領域的發展機遇與挑戰。

趨勢一：AI Agent采用率大幅增加

Gartner將Agentic AI列為2025年頂級技術趨勢的第一名。Agentic AI可以幫助從查詢和響應系統向自主機器Agent的轉變，能夠在沒有人工指導的情況下執行與企業相關的任務。

微軟等全球的科技公司正在積極開發Agent人工智能。例如，微軟與英國政府簽署了一項多年協議，為公共部門組織提供使用其人工智能工具的權限。Agentic AI的目標是通過使軟件Agent能夠承擔復雜的決策密集型任務來提高效率和生產力。

Gartner認為，Agentic AI有潛力實現CIO提高整個組織生產力的愿望。這種動機正在推動企業和供應商探索、創新和建立以強大、安全和值得信賴的方式提供該機構所需的技術和實踐。

Agentic AI流行，勢必會帶來AI Agent的廣泛應用。未來一年，各行各業的組織都將采用 AI Agent來處理跨部門的任務。目前，已有多家數據機構給出相關預測數據，均看好AI Agent未來的高速發展。

Capgemini 的一份報告指出，大多數組織（82%）計劃到 2026 年集成 AI Agent。這主要用于電子郵件生成、編碼和數據分析等任務。在一項類似的研究中，德勤預測，到 2025 年，25% 使用 GenAI 的企業將部署 AI Agents，到2027 年將增長到50%。

Gartner 預測，到2028年，至少15%的日常工作決策將通過Agentic AI 自主做出。它還指出，屆時，33% 的企業軟件應用程序也將包含Agentic AI。

IDC預測，到2026年，將有50%的中國500強數據團隊使用AI Agent來實現數據準備和分析，并成為重要組織者和協調者。

隨著2025年AI Agent商用元年的開啟，我們還將看到專門從事金融（自動交易機器人）、零售（個性化購物助手）和醫療保健（虛擬健康顧問）等領域的AI Agent產品及實際應用案例。

趨勢二：多模態AI Agent增強用戶體驗

多模態AI Agent是一種先進的智能系統，它能夠理解和處理包括文本、圖像、音頻在內的多種模態輸入。其優勢在于其強大的多模態理解能力，能夠整合視覺和語言輸入，適用于多種環境；提高模型的泛化能力，減少大型基礎模型的幻覺現象；以及通過與環境的互動實現持續學習和自我改進。

多模態AI Agent的興起代表了AI能力的重大飛躍。這些高級Agent可以處理和集成多種類型的輸入數據，包括文本、圖像、音頻甚至視頻。這種多功能性，為各行各業開辟了廣泛的應用。

通過模擬人類的感知和認知過程，多模態AI Agent為用戶提供了更豐富和直觀的交互體驗，同時推動了AI技術的智能化和人性化發展。

在醫療保健領域，多模態AI Agent正在徹底改變診斷和患者護理。他們可以分析醫學成像數據以及患者記錄和癥狀，提供更全面、更準確的診斷建議。在零售領域，這些Agent通過將視覺識別與自然語言處理相結合來增強客戶體驗，實現更直觀和交互式的購物助手。

在廣告和設計中，這些Agent可以生成結合文本和圖像的內容，了解視覺和語言交流的細微差別。此功能在大規模創建有針對性的營銷材料和個性化內容時特別有價值。

多模態AI在游戲、機器人技術、醫療保健等多個領域的應用，推動了研究和創新的發展。它處理和合成各種類型信息的能力比以往任何時候都更緊密地反映了人類的認知過程，使其成為復雜決策場景中的寶貴工具。

隨著AI Agent對特定行業的影響不斷增長以及大模型向多模態演進，2025年多模態AI Agent將會成為重要的智能體產品形態。

趨勢三：多Agent系統開始流行

雖然單個AI Agent可以提供有價值的增強功能，但AI Agent的真正變革力量來自于它們與其他Agent一起工作。

多Agent AI系統使用多個特定于角色的 AI Agent來理解請求、規劃工作流程、協調特定于角色的Agent、簡化操作、與人類協作并驗證輸出。它通常涉及標準任務Agent（例如，用戶界面和數據管理Agent）與專業技能和工具Agent（例如，數據提取器或圖像解釋器Agent）合作，以實現用戶指定的目標。

每個 AI Agent的核心都是一個語言模型，它提供對語言和上下文的語義理解，但根據用例，系統中的Agent可能會使用相同或不同的語言模型。這種方法可以允許一些Agent共享知識，而其他Agent則驗證整個系統中的輸出，從而提高流程的質量和一致性。

通過為Agent提供共享的短期和長期內存資源，減少在給定項目或用例的規劃、驗證和迭代階段對人工提示的需求，進一步增強了這種潛力。

隨著企業需要越來越復雜的解決方案，多智能體系統的開發將成為中心舞臺。AI Agent將相互協作以解決問題并執行需要多層決策的任務。

這些Agent將能夠共享信息、協調他們的行動，甚至處理跨部門或服務的更復雜的工作流程。例如，在物流方面，多智能體系統可以優化供應鏈、管理庫存和預測需求波動。

2025 年，更多組織將部署多Agent系統來管理和優化業務流程。OpenAI Swarm 和 Microsoft 的 Magentic AI 等Agent編排平臺將引領這一趨勢，使企業能夠協作部署和管理多個Agent。

趨勢四：AI Agent集群大行其道

AI Agent集群指的是一組AI Agent的集合，它們可以協同工作以解決復雜的問題或執行任務。在集群中，每個AI Agent可能負責不同的任務或具有不同的專長，通過相互協作和通信，它們能夠發揮出超越單個Agent的能力。

例如，在游戲場景中，多個AI Agent可以分別負責策略規劃、資源管理、角色行為控制等不同任務，通過相互配合來戰勝人類玩家或者應對更具挑戰性的游戲關卡。

AI Agent網絡是指AI Agent之間通過通信協議相互連接和交互的系統。這種網絡可以是分布式的，允許AI Agent在不同的地理位置或計算節點上運行，同時保持協同工作的能力。

AI Agent網絡的一個關鍵特點是去中心化，每個Agent都可以自主地與其他Agent互動，共享信息和資源，以實現更高效的任務分配和問題解決。例如，AI Agent與Web3的結合可以開創一個全新的數字經濟時代，通過去中心化區塊鏈網絡，在保障數據隱私與安全的同時，為用戶提供高度個性化的服務。

AI Agent集群與AI Agent網絡，是實現復雜任務和提升AI系統性能的重要方式，并且在實際應用中，它們往往是相輔相成的。

2025年，AI Agent將進一步實現協作和協同工作。Salesforce AI研究負責人Silvio Savarese認為，在未來的一年里，AI Agent將會成群結隊地合作，協作解決日常任務和業務挑戰。這種演變將以前所未有的規模，重新定義生產力和解決問題的能力。

AI Agent將無縫集成到我們的生活中，個人擁有個人Agent，組織將部署專門的Agent。這些Agent可通過 Agentforce 等平臺獲得，針對特定任務量身定制，并共同努力實現共同目標。未來將不僅僅是使用 AI，也將是關于創建和定制Agent，這些Agent協作以理解和執行戰略任務和決策，無論是在個人還是商業環境中。

趨勢五：垂直AI Agent快速崛起

垂直AI Agent是指專注于特定行業或領域，利用人工智能技術自動執行任務、提高效率并取代部分人工的軟件程序。業內人士認為，垂直Agent未來垂直Agent的市場規模將是SaaS市場的10倍，并有可能在很多領域取代SaaS。

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它們就像專門為特定任務定制的虛擬助手，能夠理解行業特定的語言、流程和數據，并根據用戶的需求提供個性化的解決方案。垂直AI Agent可以執行各種任務，例如收集和分析數據、生成報告、與用戶交互、執行工作流程等等。

從市場角度來看，當前技術無法更好地支持跨業務、跨場景、跨部門乃至跨行業的超級智能體，但可以更垂直細分業務流程、場景或者某個領域，適應市場需求的垂直AI Agent也就由此而生。

垂直AI Agent的主要優勢在于其高度專業化和定制化的特點，這使得它們在特定領域中的表現往往優于通用智能體。它們具有效率高、響應快的特點，并且在特定領域內經過大量訓練和優化，具有較高的穩定性和可靠性。

當然垂直AI Agent的劣勢在于適應性較差，難以處理超出其專業領域的任務，同時開發成本較高，因為需要針對特定領域進行深度定制和優化。

垂直AI Agent的應用領域非常廣泛，包括但不限于醫療、金融、客戶支持、市場研究與分析等。例如，在醫療領域，IBM Watson for Oncology 是一款專注于癌癥治療的垂直智能體，通過分析大量的醫療數據和文獻，幫助醫生制定個性化的治療方案。在金融領域，自動交易系統是一種應用于金融領域的垂直智能體，通過分析市場數據和歷史交易記錄，自動執行買賣操作，以實現最大化收益。

2025年開始，基于更成熟的技術和更大的用戶需求量，垂直Agent將會快速占領市場。

趨勢六：Agentic AI將成企業頂層戰略

Agentic AI（Agent智能\代理智能），是指能夠感知環境、理解情境并在此基礎上執行復雜任務的人工智能系統。這些系統通常被設計成能夠在物理世界或虛擬環境中以自主或半自主的方式運作，它們能夠處理多種輸入模式，如視覺、語言、聲音等，并以此作出決策和響應。

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Gen AI聊天機器人和副駕駛可以直觀地與人類交互，合成復雜的信息并生成內容。但它們缺乏Agentic AI的Agent性和自主性。AI Agent能夠獨立行動，將工作分解為離散的步驟，并在最少的人工監督或干預下完成工作。AI Agent不僅僅是交互，hai 可以更有效地代表用戶進行推理和操作。

Agentic AI具有“能動性”，具備采取行動和選擇要采取的行動的能力。這些目標是由人類設定的，但Agent決定如何實現這些目標。其中的重點不在于AI Agent將會多么智能，而是人工智能從GenAI發展到Agentic AI ，隨著它的流行可以將“AI Agent”技術帶入到更多的業務流程中，成為企業AI戰略的主流技術，從而提升AI Agent在各領域的市場滲透。

AI技術發展到當前這個時間節點，我們沒有用大語言模型或者GenAI對AI進行宏觀敘事，而是用Agentic AI來表述現階段的AI特征，顯然它能夠簡單、直觀的體現目前的AI應用現狀及趨勢。接下來，Agentic AI所代表的主動性、可感知的自動化技術，將會一改專家系統和RPA步履蹣跚的現狀，成為各大組織戰略層面發展愿景并進入技術采購清單。

在過去兩年中，投資者向Agentic AI初創公司投入了超過20億美元，將投資重點放在針對企業市場的公司上。與此同時，許多科技公司、云提供商和其他公司正在開發自己的Agentic AI 產品。他們還在進行戰略收購，越來越多地從初創公司那里獲得Agent人工智能技術的許可并雇用他們的員工，而不是直接收購這些公司。

Agentic AI 不同于現在的聊天機器人和副駕駛，它能夠明顯提高知識工作者的工作效率，并跨業務職能實現多步驟流程的自動化。德勤預測，到2025年，25% 使用一代AI的公司將推出Agentic AI試點或概念驗證，到2027年將增長到 50%。

趨勢七：GUI Agent產品得到更多應用

圖形用戶界面（GUI）長期以來是人機交互的核心，通過直觀、可視化的方式，讓用戶能夠輕松操控數字系統。但傳統的GUI交互自動化多依賴腳本或規則驅動的方法，這些方法在固定流程中表現尚可，卻缺乏靈活性和適應性，難以滿足復雜、動態的實際需求。

GUI Agent被定義為在GUI環境中運行的智能體，利用LLM作為核心推理引擎，以靈活、自適應的方式生成、規劃和執行操作。

LLM驅動的GUI Agent代表了GUI自動化的新范式，整合了自然語言理解、視覺識別和決策制定，極大提升了任務自動化的直觀性和效率。與傳統API驅動Agent不同，GUI Agent無需訪問內部API，利用圖形界面的通用性實現跨平臺操作，具有無侵入特性，擴展了應用范圍。這種轉變簡化了用戶與復雜系統的交互，降低了認知負擔，使非技術用戶也能輕松使用。

例如，SeeAct、AppAgent和UFO等Agent在網絡導航、移動應用交互和操作系統中展現了巨大潛力，類似于科幻電影中的“虛擬助手”，能夠理解用戶目標并執行跨應用任務。實際應用中，如Microsoft Power Automate和Copilot，它們通過LLM支持低代碼/無代碼自動化，設計跨應用工作流，彌合了自然語言指令與應用操作之間的鴻溝，同時為無障礙功能提供了新機遇，幫助視障用戶更高效地操作GUI。

LLM驅動的GUI Agent在網絡導航、移動應用交互和桌面自動化等領域展現出巨大潛力，為用戶與軟件的交互方式帶來顛覆性改變。這一新興領域正在快速發展，學術界和工業界均取得了顯著進展。

目前GUI Agent技術框架有騰訊AppAgent、智譜AutoGLM、微軟OmniParser、Athropic的Compute Use、CogAgent等。

需要說明的是，除了GUI Agent，UI Agent也在快速發展。UI Agent是更廣泛的概念，是能夠與任何用戶界面（User Interface）交互的智能體，包括圖形用戶界面（GUI）、命令行界面（CLI）、觸摸屏界面等。

2025年，隨著更多多模態大語言模型的深度應用以及相關技術框架的推出，GUI Agent、UI Agent產品將會得到更多的應用。

趨勢八：RAG類Agent更受企業青睞

檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation，RAG）正在為企業級人工智能應用帶來革新性變革。該技術巧妙地將大型語言模型的生成能力與外部知識檢索機制相融合，構建了一個具備精確性、可靠性且具有上下文感知能力的AI Agent。

從技術層面來看，RAG的核心機制在于在生成響應之前，引入專業知識庫的檢索和驗證環節。這一創新顯著降低了AI系統產生"幻覺"（生成表面合理但實際錯誤信息）的可能性。對企業而言，這種機制的重要性尤為突出，特別是在法律、醫療衛生、金融服務等對信息準確性要求極高的領域。

推動企業采用RAG技術的主要因素在于其顯著的經濟效益和資源整合優勢。企業無需持續進行大規模模型重訓練，即可有效提升AI系統的準確性；同時能夠充分利用現有知識庫和數據資源，確保AI輸出與企業專有信息和政策保持高度一致。

基于RAG技術的AI Agent在企業應用中展現出巨大潛力。在智能客服領域，它能提供基于企業知識庫的精準答復，實現多輪對話中的上下文理解；在知識管理方面，可以構建智能化文檔檢索系統，優化企業內部知識流轉；在決策支持領域，能夠基于歷史數據提供決策建議，實時分析市場動態；在業務流程方面，可實現智能化文檔處理和數據分析，顯著提升工作效率。

從機器學習技術發展趨勢來看，RAG技術的應用將更加深入和廣泛。其獨特優勢在于實現了生成模型的靈活性與專業知識庫的可靠性的有機結合，為企業提供了一條在保證準確性和相關性的前提下，有效實施AI解決方案的可行路徑。

這種技術框架的創新，不僅優化了企業AI應用的性能表現，更為企業數字化轉型提供了新的技術支撐。隨著技術的不斷完善，基于RAG的AI Agent將在企業智能化建設中發揮越來越重要的作用，推動企業運營效率和服務質量的全面提升。

這種形勢下，在2025年，RAG類AI Agent將會在企業中中得到更深入的應用。

趨勢九：Agentic workflow推動代理編排層興起

Agentic Workflow是一種AI驅動的工作流程，通過自適應循環和多步驟任務分解，實現復雜任務的自動化。它利用AI Agent收集反饋、評估性能，并動態調整行為以優化工作流。

Agentic Workflow在簡化AI應用程序開發的同時，也促進了Agent編排層（agentic orchestration layer） 的興起，使開發人員能夠更輕松地構建復雜的AI 解決方案。

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Agent編排層正在重塑AI應用程序的開發格局，它通過簡化工作流程、提升效率和促進協作，使得構建復雜的AI解決方案變得更加便捷。這一趨勢的核心在于Agent工作流的興起，它賦予開發人員能力，使其能夠輕松構建和管理執行各種任務的多個自治Agent，如提供保險報價、處理談判、執行合同和提交索賠等。

編排層的運作機制涉及多個關鍵方面：

首先，它協調自治Agent，管理執行不同任務的多個Agent，這些Agent相互交互，并與編排層交互，以提供全面的任務驅動型解決方案。

其次，編排層利用上下文層動態提取相關數據，確保Agent具有上下文感知能力，從而提高決策的準確性和效率。

再者，它從數據層為Agent提供執行任務所需的信息，彌合大型數據源和AI模型之間的差距，并最終將自主Agent連接到應用程序層，用戶在這里與系統交互并接收結果，簡化了用戶體驗。

編排層的益處在于它能夠簡化復雜的工作流程，通過協調多個Agent，抽象出復雜性，讓開發人員專注于構建更高級別的功能。它支持無縫添加新的Agent和工具，輕松擴展AI解決方案。自動化數據檢索、上下文管理和決策流程，減少人工干預，加快任務完成速度。

編排層增強了協作能力，使座席能夠動態協作，共享上下文和結果，實現更全面的解決方案。它的靈活性還體現在能夠集成各種工具，如LLM、API和數據庫，使系統適應不同的行業和用例。這些優勢，共同推動了AI技術在各個領域的應用和發展。

2025年，由Agentic workflow推動的Agent編排層將會成為智能體平臺的標配。

趨勢十：端側AI Agent加速落地

端側AI Agent，即在用戶設備上直接運行的智能體，它們能夠在本地處理數據，提供即時響應，同時保護用戶隱私。這種技術的應用，正在改變我們與智能設備的互動方式，以及設備處理信息的能力。

端側AI Agent的應用場景廣泛，從智能手機、PC、汽車到XR設備以及物聯網設備，幾乎涵蓋了所有消費電子產品品類。這些智能體能夠根據用戶的行為和偏好提供個性化的服務和響應，極大地提升了設備的智能化程度。

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隨著硬件廠商的集成，全球智能手機市場進入存量發展階段，AI智能體有望開啟創新驅動周期，提高手機智能化程度，顛覆現有人機交互模式。同時，端側AI的長期發展需要云端協同，將催生大量云端推理算力需求，推動云計算和邊緣計算的進一步發展。

端側AI Agent的加速落地不僅標志著AI技術從云端向邊緣設備的轉移，也為AI的創新和發展打開了無限想象空間。在更廣泛的消費電子產品品類中，端側AI Agent為用戶帶來全新的AI體驗，也推動了相關產業鏈的升級和變革。

隨著技術的不斷成熟和應用的不斷深入，端側AI Agent有望在未來幾年內成為智能設備的標準配置，引領智能交互的新潮流。

2025 年，AI Agent將與物聯網 （IoT） 更加深入地集成。這種集成將實現設備之間的無縫通信，從而增強自動化、數據分析和實時決策。從智能家居和辦公室到智慧城市，AI Agent將很快無需人工干預即可控制設備、管理工作流程和優化系統。

在未來的一年里，我們還將看到AI Agent集成到手機、PC 和智能手表等個人設備中。在你智能手機或筆記本電腦上擁有虛擬助手，隨時可以為你自主運行任務。

端側AI Agent，正以前所未有的速度在各個領域落地。

趨勢十一：Web Agent將成殺手級AI應用

隨著人工智能技術的快速發展，Web Agent作為新一代智能交互方式，正在引起業界廣泛關注。這一技術旨在實現網絡任務的全自動化處理，包括訂閱管理、賬單支付、醫療預約、在線購物、餐廳預訂等日常事務，用戶無需伸出手指操作網頁通過語音或文字指令即可完成操作。

縱觀技術發展歷程，Web Agent的理念雖然由來已久，但在實際應用層面，目前市場尚未出現一款成熟的通用型Web Agent產品。Radical Ventures風險投資人Rob Toews認為這種情況正在發生改變：得益于語言模型與計算機視覺技術的持續突破，特別是在"第二系統思維"（System 2 thinking）推理能力方面的重要進展，Web Agent的實用化進程正在顯著加快。

第二系統思維"源自諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）提出的雙系統理論。與直覺性、快速的"第一系統思維"相比，"第二系統思維"是一種更為深入、審慎的認知過程，體現為緩慢、理性、分析性的思考方式。在AI領域，這種能力具體表現為系統可以進行多步推理、復雜規劃和邏輯分析，這正是Web Agent執行復雜任務所必需的核心能力。

值得注意的是，專注于AI Agent研發的初創公司Adept的發展受阻，從側面反映出技術成熟度與市場時機的重要性。對初創企業而言，準確把握技術發展周期與市場需求的最佳結合點至關重要。

業界普遍認為，2025年將成為Web Agent技術發展的重要里程碑。盡管該技術在企業級應用中具有顯著潛力，但從市場發展態勢來看，消費者市場很可能成為Web Agent最先突破的領域。

目前，在消費級AI應用中，除ChatGPT外，能夠實現廣泛應用的產品相對有限。Web Agent有望改變這一現狀，成為AI領域繼ChatGPT之后的又一個具有變革性意義的應用。

趨勢十二：AI Agent重塑工作方式

AI Agent正逐步改變我們的工作方式，預計2025年，這一趨勢將加速發展。

微軟研究顯示，近70%的財富500強企業員工已開始使用AI工具處理繁瑣任務，如篩選電子郵件、記錄會議紀要等。未來，AI Agent將能處理更復雜的任務，甚至替代人類完成某些工作。

微軟商業與行業Copilot 副總裁 Charles Lamanna 表示：將Agent視為AI 時代的應用程序，就像使用不同的應用來完成各種任務一樣，Agent將開始改變每個業務流程，革新工作以及管理組織的方式。

隨著記憶、推理和多模態能力的進步，Agent將會以新的技能和互動形式處理更復雜的任務。組織機構可以借此重新構想報告生成和人力資源任務等流程，例如幫助解決新換筆記本電腦的問題或回答福利問題，讓員工能夠專注于更高價值的工作。企業也可以設置多個Agent來提醒供應鏈經理關于庫存中斷的問題，推薦新的供應商并執行銷售訂單，以應對日常挑戰，從而保持銷售。

AI Agent將不僅僅是助手，它們還能根據用戶需求獨立或協同完成工作流程，從創建報告、處理客戶需求到協調供應鏈管理，全面提升工作效率，讓人類有更多精力投入創造性和戰略性任務。

目前，微軟已經建立世界最大的AI智能體生態系統。官方數據顯示，已經有超過10萬家公司，用Copilot Studio創建了AI 智能體。比如，麥肯錫通過自動化的流程分配智能體，將項目受理流程從 20 天縮短至僅 2 天；Pets at Home 在不到兩周內部署了防欺詐智能體，每年節省數百萬美元……

可以預見，2025年AI Agent將隨著更多科技公司服務更多的企業用戶，重塑更多用戶的工作方式。

趨勢十三：AI Agent進一步改變大眾生活

AI不僅將影響工作，還將深度融入我們的日常生活。到2025年，AI工具將成為個人生活中不可或缺的一部分。許多AI工具幫助用戶處理日常任務，如管理信息、提醒重要事項、回答個人問題等，簡化生活瑣事。

事實上，很多AI工具現在已經升級成為AI Agent，或者實現了與Agent的聯動。AI工具不僅能提升生活效率，還能增強與用戶的互動。例如，根據用戶閱讀的新聞提供摘要，或通過視覺能力理解網頁內容并給出即時反饋。

在家居生活方面，AI助手還能推薦合適家具、幫助布置家居環境，甚至提供風水建議。隨著技術進步，未來的AI伴侶將更智能、更有情感，提供更個性化和貼心的服務，讓生活更加便捷和豐富。

以Microsoft Copilot為例，作為AI助理，它將全天候提供支持，它可以幫助簡化和優先處理如日常收到的大量信息等任務，在保護隱私、數據和安全的同時，為用戶釋放更多時間。接下來更多公司的智能助理類產品都將因為采用Agent模式而變得更加智能和易用，并能夠主動幫助用戶處理更多的問題。

如今所有采用AI技術的軟件應用都在向AI Agent過渡，這也就意味著2025年開始我們所使用的手機、PC、手表等智能硬件將會迭代成為智能體，我們所使用的更多軟件應用也將會升級為智能體。未來所有軟件與硬件都要向智能體發展，它會更大程度地改變我們的生活。

本文轉載自??王吉偉??，作者： 王吉偉 ????