Agent元年进程过半,企业级Agent面临的“最难啃”挑战,究竟如何了?
值得注意的是,该领域并未涌现出太多花哨的新概念。面对是否立即落地Agent的问题,众多企业仍在试探与观望中徘徊,毕竟,这是一个追求实际效果而非“炫技”的群体。
但与此同时,关键转折点也悄然而至。
已上线“数字员工”的时空智能科技公司千寻位置,正式颁发了首张AI“工牌”。自今年3月与瓴羊合作开发智能客服Agent以来,千寻位置便启动了对其的长期考核。
智能客服“转正”成功的KPI包括:回答准确率需达80%,回答完备率需达50%。这意味着,目前已有半数客服咨询能够自主解决,无需转接人工客服。
千寻位置在Agent落地过程中感受到了诸多切实好处:超高的学习能力、一人多职的客服效率、员工积极推动AI迭代的“人效释放”。
2025年,千寻位置计划继续与瓴羊合作,孵化8个以上AI员工。这表明,如今的数字员工不仅可用,而且愈发好用。
尽管大模型能力强大,却难以直接满足企业具体需求。这一僵局,正随着企业级Agent深入具体场景而被打破。过去那些落地难、见效慢的数字化愿景,也因此首次具备了大规模落地的现实可能。
“Agent时代,你会发现大模型的算力成本达到一定临界值时,会出现杠杆效应,让企业愿意投入。但在此之前,需要耐心与坚持。”
阿里云智能集团瓴羊副总裁林永钦表示,已做好持续应对“最难”挑战的准备。
企业级Agent的挑战何在?
表层现象是,推动企业从“被动接受”到“主动拥抱”Agent,比预想中更为艰难。
“无论是过去的SaaS还是今天的Agent,企业在考虑引入与付费时遵循的原则一致。ToB Agent需深度嵌入企业决策与运营流程,不能因技术门槛低而盲目尝试。”
阿里云智能集团瓴羊副总裁 林永钦 林永钦指出,企业比C端用户对待新生事物的态度更务实和冷静。新技术诞生时,企业最关心价值、成本、安全性。 这三个方面的模糊界限,也造成了企业对Agent应用落地的诸多顾虑。 企业拥抱Agent并非为了追赶技术潮流,核心诉求是获得稳定、可量化的效率提升。因此,在瓴羊看来,企业级Agent比拼的不仅是技术,更是对场景的选择和深刻理解。 今年7月以来,瓴羊陆续发布三批企业级Agent,覆盖客服、数据分析、营销等高频场景,并交出“实战”答卷。 今年云栖大会上,瓴羊又发布企业级AI智能体服务平台AgentOne,将Agent的能力和体系提升至平台级。 作为阿里系的数智化企服厂商,瓴羊的Agent产品面世时间并不早。但瓴羊后发制人的路径和“勇气”,源于对场景的深入理解和打磨。 2023年底,瓴羊团队开始在客服、营销等领域探索Agent能力能否产生效果,并在不断尝试与反馈中构建平台。 今年下半年,感受到逐步步入主流视野的Agent已具备适合切入的价值场景,客户需求开始爆发。瓴羊在单个客户的共创中验证出产品落地效果,因此选择正式发布Agent产品,寻求更多价值验证。 “To B领域关键在于产品落地的深度而非入局时间。在抢时间的过程中,我们仍在判断最适合的拓展时间窗口。” 林永钦认为,瓴羊的发布与迭代节奏从容不迫。在概念刚刚兴起、价值认知尚存迷雾的阶段,瓴羊凭借多年的场景洞察力和敏锐嗅觉,第一时间选择与企业客户站在一起。例如,从私域数据去规范和打磨,规避了安全隐患。 如果说ToC Agent是内容与办公效率的锦上添花,ToB Agent则像是雪中送炭。通过AI优化企业低效环节,先去除病根再增强力量。 为何同样的问题许多Agent厂商解决不好?瓴羊做对了什么? 瓴羊的壁垒在于告别“技术导向”阶段。结合行业Know-how、阿里生态与务实的产品化能力,形成难以快速复制的综合解决方案。 在阿里云智能集团瓴羊CEO朋新宇看来,构建企业级Agent的黄金公式:大模型×好数据×强场景。 阿里云智能集团瓴羊CEO 朋新宇 “能读好数的人已用好一半AI”。瓴羊源自阿里数据中台,擅长企业数据智能。正如朋新宇所言:“企业有数据不等于有好数据。” “能观察到企业中‘死数据’和之前ROI不高的数据得到更多价值提升。”林永钦表示。 瓴羊的第三个价值来自阿里的强生态。 阿里云作为全栈AI服务商,其解决方案并非孤立存在。它能够与生态内其他产品无缝集成,共同打造端到端的闭环解决方案。这极大降低了企业部署单一智能化产品的复杂度。 另外,在阿里的业务板块中本身就有一些丰富的数据和场景值得验证。例如瓴羊与店小蜜的合作就是一个很好的案例。 店小蜜针对电商场景中不同业务需求。瓴羊的合作方案是将相关能力提炼出来打包成解决方案让客户享受阿里云的算力基础。在能力融合后共同服务了海信。 几方优势的集合构建了一个坚不可摧的生态。
02. “实诚”的Agent,有何特点?
03. 让AI会思考,还需哪些要素?
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