2025年，AI Agent從概念走向現(xiàn)實，從單一功能走向多元集成，從實驗室走向商業(yè)級應用場景，亟待規(guī)?；l(fā)。AI Agent的出現(xiàn)，不僅催生了人們與AI的新一輪交互方式，還為各行各業(yè)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。從智能家居到智慧交通，從醫(yī)療健康到金融服務，AI Agent的消費級和企業(yè)級應用場景持續(xù)拓展，其影響力也日益顯著。
為此，霞光智庫發(fā)布《AI Agent行業(yè)應用價值及全球市場機遇洞察——基建引擎全速驅動，多場景下AI Agent的現(xiàn)象級應用爆發(fā)》，選取電商及零售、游戲及泛娛樂以及新能源汽車三個典型出海行業(yè)，分別論述AI Agent在上述領域中的核心應用場景及典型案例拆解，以及商業(yè)化路徑選擇和核心痛難點分析，并給出從算力到營銷的系統(tǒng)解決方案。
AI Agent 核心基礎能力
AI Agent（人工智能代理） 是一種能夠感知外部環(huán)境、自主決策并規(guī)劃執(zhí)行具體動作及流程以實現(xiàn)特定任務目標的智能實體。它結合了感知、推理、學習和行動能力，能夠在無人干預的情況下完成任務或輔助人類。必要時Agent還可以與其他智能體協(xié)作，通過多智能體相互協(xié)同配合進一步執(zhí)行更加復雜的任務和事項。
AI Agent 典型應用場景
AI Agent的快速發(fā)展正在深刻改變人們的生活及工作方式，從日常生活普遍性需求到企業(yè)級定制化服務，AI Agent的應用場景廣泛且多樣。在企業(yè)生產經營活動中，Agent能夠基于任務目標有效承擔企業(yè)內部流程化、標準化和重復性工作，幫助企業(yè)簡化業(yè)務流程、提升運營效率、降低人工投入成本，進一步優(yōu)化資源配置。
AI Agent 全球發(fā)展歷程及階段特征
AI Agent的發(fā)展經歷了一個持續(xù)迭代演進的過程，融合了人工智能領域多個分支理論和技術突破，目前正進入全球應用爆發(fā)期。
2020年至今，大語言模型取得突破性進展，賦予AI Agent前所未有的自然語言理解、推理、學習及生成能力。這使得構建更加通用、智能的AI Agent成為可能，并迅速成為各個行業(yè)的研究及應用熱點。
AI Agent 全球發(fā)展驅動因素
政策引導、技術進步以及各類AI應用需求日益增強，正驅動AI Agent持續(xù)擴展能力邊界和應用場景。
在國內外政策法規(guī)的指引下，軟硬件技術層面的快速進步以及真實需求場景對AI 應用的更高訴求，為AI Agent的發(fā)展帶來持續(xù)的推動力。政策法規(guī)框架為AI Agent的發(fā)展劃定合規(guī)邊界，確保其演進路徑與倫理法規(guī)要求一致；同時，技術創(chuàng)新的持續(xù)突破不斷推動AI Agent在認知能力、自主決策與多模態(tài)交互等維度的性能邊界拓寬。此外，自動化、智能化及個性化需求也在不斷推動AI Agent在各個領域的應用場景擴展。
AI Agent 全產業(yè)生態(tài)圖譜
AI Agent核心架構包含底層基礎設施、中間核心能力層和上層各類垂直化場景交互應用層，各層協(xié)同工作以實現(xiàn)自主感知、決策及任務執(zhí)行。
AI Agent依靠底層技術發(fā)展和實際場景需求提煉，孵化出適用于各個領域垂直化場景的功能性Agent?；A層提供必要的軟硬件基礎設施，平臺層提供開發(fā)和運行AI Agent的平臺和工具，應用層則將AI Agent的服務能力應用落地。
零售及電子商務
1. AI Agent在全球零售及電子商務領域中的典型應用場景分析
在電子商務領域，AI Agent的應用已經從理論探索走向實際業(yè)務場景落地，尤其在智能管理、降本增效和提升用戶從售前到售后的服務體驗方面，已取得顯著成效。售前階段，AI Agent通過需求預測、內容營銷可有效降低運營門檻；銷中階段，通過完成商品庫存管理、智能營銷等能夠減少人員成本投入、有效提升經營效率；售后階段，在個性化接待、會員運營、用戶數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)更加專業(yè)及時，從而有利于增強用戶粘性并提升用戶滿意度。用戶端則能提供智能化商品導購和個性化商品推薦并同步答疑。
2. AI Agent在全球零售及電子商務領域中的商業(yè)化路徑選擇
電商Agent主要以SaaS形式深入各業(yè)務環(huán)節(jié)，定制化服務模式可以針對企業(yè)特定的業(yè)務流程進行適配，同時傭金抽成和按照使用量計費等新形式也正被客戶所接受。訂閱制由平臺企業(yè)提供標準化Agent產品，按照時間周期、賬號個數(shù)等收取固定費用，如阿里巴巴國際站和TargetPilot多服務于中國出海商家；定制化模式主要針對企業(yè)實際業(yè)務模式和工作流程進行專業(yè)設計，根據(jù)具體Agent功能和使用量進行收費，如ServiceNow服務全球客戶；傭金抽成一般通過Agent參與營銷促進銷售轉化，收取成交額的部分收益，目前僅由少數(shù)企業(yè)提供；按量計費模式提供標準Agent產品的開放接口，根據(jù)使用過程中的調用頻次、token消耗量等收取費用。
3.AI Agent在全球零售及電子商務領域中的核心痛難點分析
AI Agent在電商應用場景中，面臨來自不同維度多個環(huán)節(jié)上的難點和壓力。業(yè)務鏈條上產生多個來源的數(shù)據(jù)信息，存在統(tǒng)計口徑和周期差異等問題，不同部門不同環(huán)節(jié)的人員在使用中產生的信息損耗將對Agent調用數(shù)據(jù)時產生幻覺；通常電商業(yè)務會覆蓋圖片、視頻、長文本等多維數(shù)據(jù)，Agent在處理和產出物料時會消耗大量算力，增加等待時長進而影響運行效率和產出質量。
游戲及泛娛樂
1. AI Agent 在泛娛樂及游戲行業(yè)中的典型應用場景分析
AI Agent的多模態(tài)能力在娛樂領域的圖片、音視頻、數(shù)字人等內容創(chuàng)作上可以極大提高創(chuàng)作效率和產出質量；在消費者體驗端，Agent能夠提供高質量的的內容和豐富的呈現(xiàn)形式，以滿足不同用戶個性化需求；
以游戲行業(yè)為例，Agent的自主性體現(xiàn)在可以根據(jù)用戶偏好靈活調整游戲設定，為用戶帶來獨一無二的個性化游戲體驗。
2. AI Agent 在泛娛樂及游戲行業(yè)中的商業(yè)化路徑選擇
AI Agent在娛樂行業(yè)中的主要應用價值是通過自動化提升效率、減少資源投入并降低成本支出，以及聚焦創(chuàng)新業(yè)務模式三方面，進而優(yōu)化從業(yè)者工作流程。
以創(chuàng)意設計領域為例，訂閱制收費為訂閱用戶提供Agent功能，用戶可以在訂閱周期內使用Agent生成圖片等功能，常以包月形式付費，如中國出海產品Lovart；按量計費是另一種常見的收費模式，平臺開放API接口，允許用戶將Agent接入自有平臺和系統(tǒng)，按照調用次數(shù)或者消耗的資源量進行付費。
3. AI Agent 在泛娛樂及游戲行業(yè)中的核心痛難點分析
媒體領域AI Agent在實際應用時，會根據(jù)各種信息渠道獲取的素材進行整合分析，一定程度上借鑒素材內容和風格進行內容策劃、方案設計、稿件及圖片生成等，其生成的圖片、文字等內容易造成與發(fā)布方和原創(chuàng)者之間的版權爭議。
此外，以數(shù)字人應用為例，數(shù)字人主播需從信息輸入處理、對應話術生成、文本轉語音、口型表情生成、視頻生成再到互動階段實現(xiàn)全方位實時響應，高質量產出和響應速度對計算能力形成巨大考驗。
新能源汽車
1. AI Agent 在新能源汽車自動駕駛領域中的應用場景分析
隨著AI Agent技術的進步迭代，可以合理推測Agent能在自動駕駛領域將適配更廣泛的應用場景，具備更高自主決策能力并能應對更加復雜多變的環(huán)境和路況，在各種道路條件下提供智能駕駛能力，及時識別路況及駕駛風險，減少人為操作失誤從而降低事故發(fā)生率。
此外，自主泊車可幫助車主停入車位減少等待時長；智能駕倉優(yōu)化駕駛員的駕駛體驗，豐富了乘客在車上的用車體驗；固定線路場景下替代駕駛員，提供持續(xù)、穩(wěn)定的運輸能力，可減少大量重復機械的人力投入。
2. AI Agent 在新能源汽車自動駕駛領域中的商業(yè)化路徑選擇
自動駕駛服務提供商在面對個人用戶、企業(yè)用戶等不同客戶需求時可提供不同的產品形態(tài)和付費方式，同時業(yè)務布局的多元化也在推動商業(yè)化進程深化。B2C模式中，主要為車主提供智能座艙系統(tǒng)和智駕系統(tǒng)，在出售整車時作為選裝配置銷售，智駕系統(tǒng)可向車主提供訂閱付費方式，；例如特斯拉旗下Robotaxi主要服務有出行需求的普通消費者，按照乘車服務收費，已在美國奧斯汀地區(qū)試運營；B2B模式下，企業(yè)通過向合作汽車廠商授權自動駕駛方案使用許可收取一定費用，期間提供系統(tǒng)維度及迭代服務，例如特斯拉計劃授權FSD給特定車企廠商。
3. AI Agent 在新能源汽車自動駕駛領域中的核心痛難點分析
在行駛過程中自動駕駛系統(tǒng)需實時處理海量傳感器數(shù)據(jù)，對計算能力和硬件功耗提出極高要求，訓練所需的多維數(shù)據(jù)處理同樣要消耗巨大算力資源。此外，在惡劣天氣和突發(fā)場景等特殊環(huán)境下，易對傳感器的外部感知精度造成影響，以及訓練所需的高質量真實數(shù)據(jù)采集難度大，數(shù)據(jù)清洗和標注成本同樣較高。
全球智算服務：第一線DYXnet
第一線DYXnet為世紀互聯(lián)全資子公司，定位于全球一站式AI+云網安服務提供商，圍繞企業(yè)全球化出海與數(shù)智化升級，提供包括人工智能算力、私域AI大模型部署、AI Agent打造、SD-WAN網絡、AI智算專線、SASE安全在內的融合智算服務。算力層面，融合國內與海外伙伴IDC，以及OCD邊緣算力云，并合作阿里云、火山引擎等國內外公有云廠商；網絡層面，與中國三大運營商、法國電信、德國電信、日本軟銀、西班牙電信等國內外運營商保持合作；模型層面， 結合DeepSeek、豆包等領先大模型提供AI應用定制服務。
AI+營銷專家：橙果視界
橙果視界成立于2024年5月，由室內設計全球領先的上市公司MatrixDesign投資孵化。成立半年已獲兩輪融資。橙果視界專注視覺領域的生成式人工智能技術的研發(fā)與應用。核心產品PhotoG是一款可自主進化、多角色協(xié)作的“企業(yè)數(shù)字生命矩陣”，通過模擬市場部、品牌部、運營部等部門的決策邏輯與執(zhí)行能力，將傳統(tǒng)營銷中的人力分工轉化為算法驅動的智能體協(xié)作網絡。橙果視界前身是誕生于開源社區(qū)的AID Lab，核心團隊由來自全球高校的95后算法工程師與設計師構成，致力于設計營銷領域的GenAI技術的研發(fā)與應用落地，是全球極具開創(chuàng)性的AI設計開源社區(qū)，目前已成為設計營銷領域權威的GenAI社群。
特別聲明：本文為合作媒體授權DoNews專欄轉載，文章版權歸原作者及原出處所有。文章系作者個人觀點，不代表DoNews專欄的立場，轉載請聯(lián)系原作者及原出處獲取授權。(有任何疑問都請聯(lián)系idonews@donews.com)
