智能体应用开发服务有哪些公司？主流公司、核心能力与选择策略

如今，许多企业都存在普遍困扰：如何让Ai大模型真正落地，解决具体业务问题。智能体（Ai Agent）正是关键的答案。它不仅能跟大模型一样能当作一个聊天机器人使用，还能理解复杂指令、自动规划步骤、调用工具，并达成目标，成为有执行力的数字员工。

根据Gartner预测，到了2026年，超过80%企业将采用生成式AI的API或者部署生成式 AI应用来实现数字化转型，智能体就是其中重要的应用形态之一。面对这一浪潮，企业应该如何选择开发服务商？本文将从市场全貌、核心能力、选择策略、未来趋势等方面，为企业和个人选择智能体提供指引。

一、市场全貌：四个方阵

（一）AI原生企业

深耕垂直场景和应用的平台，比如实在智能，提供场景化解决方案，不仅提供通用性大模型，还聚焦于智能体如何转型具体任务，将大模型+RPA（机器人流程自动化）、低代码技术深度结合。

实在Agent就是这类企业的典型代表，强调“智能体即数字员工”，能够像人类一样操作计算机系统上的各类应用，如ERP、excel等，来完成复杂业务链路。在电商、金融、政务等领域都有具体的落地实践。

（二）云AI大厂

如百度智能云千帆、阿里云、腾讯云、华为云等代表厂商，提供“水电站”一般的基础设施。利用自有大模型推出智能体开发平台，拥有强大的算力支撑、稳定大模型服务能力以及和现有云服务的无缝集成。

此类服务适合已有云架构，希望将智能体作为平台能力一部分来大规模应用的企业。如百度千帆平台从模型精调、应用开发到服务部署提供一站式方案，降低企业模型到应用的鸿沟。

（三）传统软件和服务商

如用友、金蝶、SAP等传统企业管理软件龙头企业，未来将智能体能力嵌入现有产品线，优势在于对行业深刻认知以及庞大的用户存量。

此类服务适合希望现有业务系统能够自然生长出AI能力的企业，避免企业重复开发、数据孤立，智能体在这些熊的基础上提升智能水平，是企业效率的增效剂。

（四）开源社区

如AutoGPT、LangChain等活跃开源社区，提供高度灵活且可以自由定制的技术选项，在智能体开发的自主性、多模态交互或特定技术栈方面具有独特创新性。

此类方案适合具有强大技术基础能力的团队，追求技术领先或者需要解决独特问题，但是开发成本相对也更高。

二、核心能力：三种服务满足需求

（一）智能体开发平台

如实在Agent平台提供“智能体画布”，让用户通过拖拽方式编排工作流，可视化低代码开发方式以及可以直接调用的组件库和集成部署环境，降低了开发门槛，让业务人员也能自由创建智能体，将想法落地成现实。

（二）行业解决方案

直接针对高频业务或者企业痛点，提供开箱即用或者经过轻度配置就能部署的智能体应用。比如，针对人力资源场景中的招聘流程，开发智能简历筛选和面试预约助手，针对财务场景的自动化对账、报表生成等，能够快速见到效果。

（三）全周期服务和创新

顶级服务商不仅交付产品，还会提供咨询、定制开发、培训、运维以及联合创新等全周期生命服务。它们与企业共同梳理流程，设计人机协同规范，帮助组件内部智能体中心，确保技术成功应用。

三、企业选择：如何挑选智能厂商

（一）定义需求

首先要明白自己想要应用于什么场景，是希望替代重复性高、规则明确的桌面操作，或是提升客户交互智能化，快捷回复的智能客服，还是优化复杂决策流程，降低决策风险的调度智能体。

（二）评估现状

首先对现有的公司IT架构进行评估，是云端部署还是本地落实？数据是否已经打通？技术团队是否具有开发能力？如果没有强大的技术能力，那么端到端解决方案能够处理非结构化数据，且对现有系统入侵性低。

（三）服务验证

需要重点考察企业技术示例是否成熟，比如是否经过大量企业真实场景落地验证；了解是否在同行业有成功案例；知晓业务人员是否也能上手参与使用产品；在私有化部署方面是否能够落地，确保安全；长期发展角度来看，公司是否有完整技术路线和活跃社区。

四、未来趋势：平台、垂直+融合

（一）未来智能体构建将以平台化、低代码或无代码为主，让业务专家也能利用现有知识转化为自动化流程。

（二）行业垂直化解决方案，在通用智能体平台上，出现针对法律、教育、医疗等细分领域的专项行业服务商。

（三）人机协同新范式，技术工具不再具有稀缺性，如何让设计更高效、流程更安全，将是企业管理者面临的新挑战。

结语

智能体已经从实验室到实际场景落地，正在各行各业展现出巨大的生产力。企业正确的选择，决定了生产力高度。与其纠结于哪一家公司技术强？不如审视自身业务痛点、谁能帮助我来解决这些痛点。不管是选择云厂商，还是实在Agent这类聚焦执行的解决方案，让技术紧贴业务，从高频场景入手，快速验证和迭代，无疑是正确选择。

参考资料

1. Gartner. 《2024年重要战略科技趋势：智能体》

2. 艾瑞咨询. 《2024年中国AI Agent行业研究报告》