AIAgent定義：AIAgent是能夠自主感知環(huán)境、決策并執(zhí)行動作的智能化應用，區(qū)別于傳統(tǒng)AI和RPA機器人，具備獨立思考、自主執(zhí)行和持續(xù)學習的核心能力。
發(fā)展階段：企業(yè)用戶場景中AIAgent的發(fā)展分為“執(zhí)行者”、“輔助者”、“參與者”和“協(xié)調者”四個階段，目前大多數(shù)應用處于前兩個階段。
核心組件：包括記憶、規(guī)劃、工具和執(zhí)行，重點在于記憶、規(guī)劃和工具的建設。
落地形式：AIAgent在企業(yè)用戶落地時通常針對不同場景開發(fā)相應的應用，架構分為前端展現(xiàn)和后端平臺。
運行流程：包括問題澄清、分析拆解、智能決策、任務執(zhí)行、觀察結果和記憶存儲等步驟。
落地正當時：AIAgent作為大模型技術的應用，當前企業(yè)用戶落地大模型的主要目的是降低運營成本，主要應用場景包括知識庫、數(shù)據(jù)分析和營銷客服。
落地路徑：企業(yè)用戶落地AIAgent面臨確定G價值場景、制定落地路徑、項目可行性和供應商選型等挑戰(zhàn)。
落地流程：分為規(guī)劃立項、開發(fā)實施和持續(xù)運營三個階段，每個階段都有其關鍵活動和考慮因素。
關鍵要素：專家知識建設和工作流設計對于AIAgent的成功落地至關重要。
代表廠商：市場上的主要AIAgent廠商包括大模型廠商、AIAgent應用廠商和垂直應用廠商，各有其核心能力和服務模式。
市場展望：2024年被視為企業(yè)用戶AIAgent落地的元年，預示著大模型應用將為企業(yè)業(yè)務帶來變革性影響。
附件：2024中國AI Agent市場研究報告-確定G價值場景、制定落地路徑、項目可行性和供應商選型等挑戰(zhàn)
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