4500 亿的智能体 AI 商机：三个关键模型与难以实现的终极生态

飞象原创（魏德龄/文）Gartner预估，到2035年，智能体AI将创造4500亿美元的市场营收机会。

智能体AI如今已经具备在工作岗位中占得一席的资格，能够完成一些简单任务的自动化工作。但如果更进一步，成为专家型智能体的话，三个关键模型的能力发展将决定自主能力的提升与否。而对于最终的智能生态系统而言，却很可能是一个难以实现的终极目标。

落地当下的四个评估项

基于当下的实际情况，目前市场普遍关注的是低自主性应用场景，74%的案例研究集中在简单任务的自动化上。

Gartner研究副总裁蔡惠芬在近期举行的媒体沟通会上介绍了目前大部分企业做AI智能体时的情况，基于盈利的最终目标，企业对于自动化、效率、客户体验的关注，远远大于削减成本。于是，切实可行、价值可量化、易于理解、低风险，成为企业评估产品和项目时的重要考量。

一些已经落地的实际案例也很能反映当下的现实需求。

例如，智能体正在某IT企业帮助IT部门进行技术支持工作，通过在笔记本中内嵌Leena AI智能体，可以实现自动本地侦错，与一些简单操作的协助。也可以主动提交“工单”请求协查。进而使工单解决率由50%提升至80%，工程师停机时间缩短、为企业规模化扩张奠定基础。

智能体也能通过流程的自动化，来提升价值。例如某大型全球科技公司，通过部署Uniphore AI智能体，来实现报销流程的自动化，能够自动比对发票与报销单中的金额，避免重复报销。审计率从原来的10%提升到100%，消除误报的报销，合规率提升25%。

上述已经实现的场景案例，也回答了“智能体有没有赚钱”的疑问。但如果看向下一步，若是想让专家型智能体落地的话，则与三个关键模型未来的演进状况有着很大关系。

影响“专家智能体”发展的三个关键模型

“专家智能体”的不同之处在于，会拥有更高度的自主性、无需人工监督即可以自动完成工作，而复杂性也相对比较高。它有接近人的理解能力、有高度适应性、可以推理，它可以不仅是第一方，也可以跟外部第三方的智能体进行协作。

基于更高的理解力与执行力，也对其运行的模型提出了更高要求。Gartner认为未来几年重大模型的创新将改变智能体可落地的应用场景。其中，先进推理模型、特定领域模型、世界模型是蔡惠芬找出的三个关键模型。

先进推理模型可以拓展AI应用的复杂性，通过进行逻辑推理、解决复杂问题，并具备多步骤推理能力。智能体通过推理模型能力的提升，可以根据使用者的要求进行任务拆解，分析需要什么样的工具，最终得出结论。

推理模型可以适配更多现实场景。例如需要合约议价的可解释结构化输出，医疗、气象这样需要分析海量复杂信息的研究，或是如法律或制造业这样涉及技术和领域逻辑问题，以及涉及复杂流程或者使用工具的场景。

领域模型通过定制化，可以特别针对某一个特殊任务或项目，拥有特殊领域下相关数据和业务流程的背景知识储备，能够在特定领域的工作中，回答更精准，并且节省Token的消耗。

网络安全领域就是一个专家智能体结合领域模型，从而发挥专业性优势的场景。在某全球保险公司的案例中，通过引入Airrived网络安全智能体，实现红队测试和威胁情报的自动化，分担了一线分析安全员30%的工作量，防火墙变更的处理时间从原来的7天缩短至2分钟。

世界模型则如同很多动物一样，可以自主体会了解物理世界的运行规律，通过AI跟物理的设备结合，无论是传感器或环境数据，模型能够感知，并产生相应的决策。世界模型能够理解物理的定律，它是多模态模型，但又具备物理世界的知识和理解，而不是数字世界的一种基础模型。如同动物自主地知道从高处跌落会受伤、遇到快速奔驰而来的物体需要躲避。

例如，在一个风力发电机运维的案例中，通过引入Archetype AI的Newton模型，依据对63台风力发电机的40余个传感器所收集的“电力、温度”数据，以及外部环境数据，模型可以在没有历史故障样本的情况下，进行故障预测。

据Gartner预测，未来3—8年，专家型智能体将会成为应用场景中的主流。然而对于终极目标智能体生态系统来说，却可能永远难以实现。

永远难以实现的场景

所谓的智能体生态系统，不是单一一个厂商的生态系统，而是跨厂商、跨企业、跨生态系统，在不同环境下可以横跨功能、横跨职能、横跨部门协同的完全自主、无需员工监督的智能体生态系统。

而智能体泛滥、缺乏标准化、安全问题是这一终极目标下的关键问题，也是AI竞赛所面临的关键挑战。这三个问题也存在因果上的强相关。

尽管未来企业内部的智能体会变得泛滥，但来自不同厂商的智能体如何在一个标准化环境里进行沟通却是一个大问题。因为技术厂商从盈利模式出发又不可能完全开放标准。对于企业而言，开发标准也意味着第三方可能会从中截取数据。

于是，假设未来智能体可以代表不同公司进行商品的采购买卖，一来一往的报价更新，需要对智能体不断进行身份验证，并防止第三方黑客进行攻击，同时企业之间很难对其中的沟通产生信任，安全性的挑战也会变得更大。

“在缺乏标准、智能体泛滥、缺乏安全机制的情况下，是不太能够产生跨平台的生态系统的。”蔡惠芬表示。届时，如何取得客户信任，让客户有信心去使用产品，才是未来该阶段最重要的议题。

处在智能体向高级智能体迈进中的我们，正在经历一场技术快速迭代的马拉松，企业需要保持战略弹性与产品适应性，适时调整产品定位，才能撬动“4500亿”的商机。