近日，研究公司Gartner釋放AI智能體產業利好消息：垂類智能體領域將迎來藍海市場，未來三年內可見明顯市場增長。在媒體溝通會上，Gartner研究副總裁孫志勇強調，未來可變現市場空間集中于垂類場景，通用智能體則需要十年乃至更長的時間才能變現。在他看來，智能體企業以成為垂類領域中的小冠軍、實現垂類場景通吃為目標是更為穩妥的“打法”。

包含AI智能體的企業軟件市場滲透率將大幅提升

孫志勇對2028年AI智能體產業可能發生的變化作出三大預測，強調AI智能體的重要性將會顯著上升。這預示著與企業AI智能體搭建相關的產業將存在較大的上升空間。

預測一：到2028年，AI智能體將取代人類可讀的數字界面中20%的互動。目前，已經有企業嘗試在操作流程中引入AI智能體的理念。例如，聯想實現了服務器自動化配置，不再需要大量人工參與流程預設的環節。客戶只需輸入自己的預算、所需的服務器數量和期望服務器應用的場景，規劃智能體便可動態調用工具，完成目錄檢索、技術規則結構化、定價與交付周期判斷等操作。這樣一來，傳統預設流程就會轉變為更加靈活、自適應的動態流程。

預測二：到2028年，AI智能體自主做出的日常工作決策將增長至15%，而2024年這一數字為0。目前，AI做的主要是輔助性的工作，只提供輔助信息，但不做決策。當用戶跟聊天機器人說“你幫我點一杯咖啡”，它會告訴用戶附近有哪些咖啡、有什么品牌，但不會執行“點咖啡”的動作。而未來，“機器輔助人、人做決策”的模式將會發生重大變化，任務可能會由智能體來完成。產品配置路徑的選擇、具體配置的決策等，均可由智能體獨立完成，無需人工干預。

預測三：到2028年，包含AI智能體的企業軟件應用程序比重將由2024年的不足1%增長至33%。ERP（企業資源計劃）、CRM（客戶關系管理）、OA（辦公自動化系統）等企業級軟件，都將大規模集成智能體功能。當前，有一類名為銷售發展代表（SDR，Sales development representative）的智能體，可以替代商業挖掘（BD）崗位中重復性高的工作，提高商機挖掘的效率。舉例而言，一位銷售人員，每天最多能觸達數十個客戶，但智能體可以做到24小時不休息，每天可觸達客戶能夠達到上千位。AI SDR能夠調用CRM中的客戶信息，分析是潛在客戶還是現有客戶，并根據客戶畫像客制化生成郵件，在客戶回復后，它會研究郵件中的細節、回復問詢信息等，如果客戶希望面聊，AI SDR還能為客戶與人類員工規劃見面安排。

以“人在回環”應對智能體精度挑戰

AI智能體產品發展處于初級階段，產品成熟過程面臨多重挑戰。精度是當前智能體發展的核心難題。

當前，比較好的單一的大模型智能體，其精度、準確率能夠達到80%。但實際應用中，往往需要多智能體協同工作，這就帶來多智能體疊加使用導致的精度下降問題。“舉例而言，如果單一的智能體的精度為80%，再疊加一個精度為80%的智能體后，整體精度將降至64%。在這種情況下，如果再增加智能體，那么智能體系統的精度就只有百分之五十幾了。這樣的精度是很難做實際應用的。”孫志勇說。

因此，要解決精度問題，關鍵在于明確智能體的行業屬性和角色定位，盡量使智能體的決策單一化。例如，不要做“財務智能體”，而拆分為“報銷智能體”“轉賬智能體”等垂直應用，就更有助于提升精度、推動智能體落地。

AI智能體在精度仍然較低、可靠性還不夠的情況下，很難實現真正應用。在這種情況下，要使智能體實現應用且作出準確決策，人的角色、AI與人的關系需要發生變化：人的角色從主體變為輔助體——人檢查智能體的輸出，提醒智能體輸出缺陷，幫助AI完成流程。孫志勇將這一過程描述為“人在回環”。

舉例而言，在銷售系統中，智能體完成外呼后，銷售員會加入隊列，對智能體的建議進行審核，及時發現并糾正潛在問題。在這樣的流程中，人的角色，更像是“監測者”或者“守門人”。

此外，性價比問題也是智能體產業亟需解決的重要挑戰。孫志勇以AI SDR為例指出，只有AI智能體的性價比明顯超越人工，做智能體、AI軟件的企業才有存活機會。如果售價1萬元的AI智能體只能給客戶帶來2萬元的收益，那么客戶就沒有選用該產品的必要；但如果售價1萬元的AI智能體能給客戶帶來10萬元的收益，該智能體就可能存在市場空間了。