九游app：鏖战企业级市场AI Agent如何重塑智能商业未来？
在科技的浩瀚星河中，DeepSeek掀起的技术风暴余波未平，全球首款通用Agent产品Manus的惊艳登场，再度点燃了整个行业的激情，让科技圈为之沸腾。
暂且不论Manus自身性能究竟达到何种高度，其引发的从“被动应答”到“主动执行”的颠覆性范式跃迁，正以前所未有的态势，不断突破繁杂业务流程场景下智能化的边界，为企业级市场带来无限可能。
近期，IDC发布的《中国AI Agent应用市场概览（2025Q1）》，首次对中国AI Agent应用的市场格局进行了系统性梳理。报告显示，在多元化需求的强劲驱动下，2024年中国AI Agent软件市场规模已成功突破50亿元人民币大关。
更为振奋人心的是，未来四年，该市场将以超过60%的年复合增长率（CAGR）迅猛增长。2025年，AI Agent更是迎来规模化落地的浪潮，凭借其智能化任务处理能力重构标准化作业流程的巨大潜力，备受各界期待。
浪潮之下，市场对于企业级AI Agent的实践探索正在持续深化。同时，在数字化转型深水区跋涉的企业，也正迎来基于“大模型+Agent”的智能进化新模式。
值得重点关注的是，历经多年发展的RPA市场，在Agent的深度影响下，正孕育出前所未有的商业模式，开启全新的发展篇章。
当下，海内外一系列热点事件持续助推，加之模型技术实现质的飞跃，Agent的热度呈指数级攀升。市场研究权威机构Gartner更是将Agentic AI列为2025 年十大技术趋势之一，并大胆预测：到2028年，至少15%的日常工作决策将借助Agentic AI自主完成。
从IDC报告中，我们能够敏锐洞察到Agent自主决策能力向高阶迈进、垂直化与专业化Agent加速融合、企业级Agent市场爆发式增长等诸多趋势已初露端倪。
Agent概念最早萌芽于1959年，用于解释更大系统的自主行为。2010年之后，基于大模型驱动，Agent逐渐具备跨任务知识迁移和快速学习能力，如微软推出Microsoft 365 Copilot，通过Agent自动化办公流程；OpenAI旗下ChatGPT 插件生态赋能第三方工具集成；谷歌Project Astra打造个人智能助手，整合搜索与多模态能力。
纵观人类与AI的交互历程，大致可分为三种模式：嵌入模式、副驾驶模式、智能体模式。
在嵌入模式下，AI大模型就像隐藏在幕后的得力助手，在特定环节被用户调用。用户通过简洁的语言指令与AI进行交互，利用提示词精准设定目标，AI则迅速响应，协助完成各类任务。
在这种模式中，AI仅仅是执行命令的工具，而人类牢牢掌握着决策权和指挥权。普通用户可以借助这一模式，轻松创作小说、谱写音乐、构建3D内容等，释放无限创意。
副驾驶模式则将智能化提升到新的高度，人类与AI从简单的主从关系转变为紧密的合作伙伴。
在工作的各个环节，人类都能与AI大模型实时交互，AI深度介入工作全程，从提供专业建议到协助完成复杂任务。
以软件开发为例，AI能够为程序员编写代码、精准检测错误、优化程序性能，人类与AI相互协作、优势互补，AI更像是一位知识渊博、随叫随到的伙伴，而非单纯的工具。
根据Agent的发展阶段，可分为L1基础响应、L2 上下文感知、L3 任务自动化、L4 半自主决策、L5全自主决策五个阶段。
在跨越智能交互与高级智能之间鸿沟的过程中，尽管Agent尚未实现多领域高度自主与性能的完美优化，但在深化交互理解与增强自主决策能力方面，正稳步向前迈进。
当前，AI Agent处于L3.5阶段，正从副驾驶模式向智能体模式过渡，核心能力也从任务自动化逐步向半自主决策进阶。
未来，借助优化大模型推理能力、提升复杂场景容错性等技术手段，Agent将逐步实现从L4（半自主）至L5（全自主）阶段的跨越，尤其在金融、医疗等高价值领域，将进一步深化自主决策闭环，为行业发展注入强大动力。
以医疗领域为例，专科诊疗AI需要深度融合电子病历、影像学数据库及最新医学指南，构建“循证医学+实时学习”的闭环系统，为医生提供精准诊断支持；法律领域的合同审查Agent，内嵌海量判例库与司法解释动态模型，能够实现条款风险概率预测，有效防范法律风险。
这类专用Agent的核心竞争力在于行业数据纯度与知识图谱的持续进化能力，预计将催生出医疗AI质检、法律语义挖掘等新兴数据服务产业，重塑行业格局。
在商业化领域，企业级市场始终是Agent的核心战场。在商业化市场体系里，企业市场占据主导地位，但面临“客户需求长尾化”的棘手难题。
部分头部厂商积极探索破局之道，采用“可配置知识引擎”，精准满足客户多样化需求。对于企业而言，Know-How的封装能力至关重要，组建既精通技术架构又熟悉垂直业务的“双栖型”交付团队，成为在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。
在企业级市场中，RPA与Agent的融合应用正吸引着越来越多企业的目光。
传统RPA在执行规则明确的重复性任务方面表现出色，但Agent技术的引入，为其注入强大的智能基因，使其突破规则依赖的束缚，借助大模型获得感知、决策和自学习能力，实现复杂业务流程在自动化与智能化两个维度的全面升级。
众多RPA企业纷纷引入Agent技术，全面开启业务流程智能化升级的新征程。
RPA，即Robotic Process Automation（机器人流程自动化），被形象地称为“数字员工”。它是一种前沿技术，能够让软件机器人依据预设的固定运行逻辑，在计算机上精准模拟和执行人工操作。
IDC权威预测，到2026年，RPA 市场将分化为两大阵营：专注基础自动化的“流程工匠”和提供认知服务的“智能代理服务商”，后者的市场份额有望突破60%。
这场激烈的市场竞赛，其最终结果或将决定谁能在万亿美元规模的企业智能化市场中抢占制高点，引领行业发展潮流。
在生成式AI技术的强力催化下，全球头部RPA厂商纷纷加速向AI Agent赛道进军。Gartner最新报告显示，超过92%的RPA企业已将大语言模型集成纳入产品战略路线图，一场围绕“自动化+认知智能”的产业革命正席卷而来，重塑整个行业格局。
在国内市场，发展历程同样波澜壮阔。2000年代中期至2019年，市场需求意识开始萌芽，众多国内RPA厂商如雨后春笋般崭露头角；2020年至今，RPA技术进入高速迭代期，融合流程挖掘、计算机视觉（CV）、光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）、低代码等前沿技术，能够针对性、高效地解决企业业务流程中操作简单，但流程化、规则清晰、高频重复的难题。
用户只需发出指令，Agent就能在虚拟机中自主操作，甚至可以调用Python等强大的抓取、分析工具，输出报告并呈现可视化结果，这在一定程度上满足了部分自动化需求，似乎对RPA构成了挑战。
然而，回归实际应用场景，回顾过去一年左右的实践情况，绝大多数Agent仍停留在简单问答或基础场景阶段，几乎没有能够实现“全流程闭环”的成熟产品。
对于企业而言，复杂业务流程往往需要深度参与和精细把控，现有Agent产品显然无法满足这一需求。
此外，Agent存在难以预测的随机性，而企业对业务流程的可控性和可追溯性有着硬性要求。因此，至少在短期内，Agent无法完全取代RPA在企业中的重要价值。
事实上，RPA和Agent在技术层面具有互通性。在此趋势下，越来越多的厂商敏锐捕捉到这一机遇，积极探索将Agent与RPA深度结合。
自2024年起，陆续有厂商推出Agent与RPA的融合产品。截至目前，国内主要RPA厂商几乎都将Agent作为重点布局领域。
以艺赛旗为例，其以大模型为坚实底座，精心打造面向财务、税务、金融、制造、能源等垂直行业及细分领域的智能体，以及具备感知、自决策、持续进化能力的企业级智能体平台。
旗下的旗旗助手、万能组件、自动化魔术师（Magical Automator）等多种智能 AI 应用和平台，高度集成“开箱即用”的智能体、快速构建智能体的能力，以及自由调度大模型的强大功能，为企业提供一键直达、易于管理的智能化极致体验。
当前，RPA智能化升级趋势愈发明显。Gartner 2024年发布的RPA相关全球报告预计，到2025年，90%的RPA厂商会提供生成式AI辅助的自动化功能。
同时，在生成式AI加持影响下，RPA市场将继续保持高速增长。从这些成功案例可以看出，“RPA+AI Agent”的创新模式释放出强大的“乘数效应”，为行业发展注入新的活力。
RPA与Agent的深度融合，正逐渐演变成企业数字化转型进程中的一种新型流程自动化范式。
二者的协同联动，不仅实现了企业运营的全面自动化，更推动企业向智能化、自进化方向大步迈进，助力企业从传统的“流程自动化”跨越至前沿的“认知自动化”，构建起一个具备生命特征的数字有机体。
在这一创新架构下，企业如同拥有了敏锐的“神经末梢”，能够实现“细胞级响应”，过去需要耗费数周时间的跨系统决策，如今短短几分钟即可完成；
借助“基因级优化”，业务流程具备自主进化能力，能够不断适应市场变化；而“生态级协同” 则确保了供应商、客户和合作伙伴之间数据的无缝流动，实现资源的高效整合与协同发展。
在企业日常运营的丰富场景中，Agent凭借前端UI界面，能够与客户进行自然流畅的语言交互。借助强大的大语言模型，Agent能够精准识别客户的需求与意图，提供个性化服务。
以财务对账这一企业重要工作为例，经过精心编程的RPA，如同训练有素的财务助手，能够自主访问不同的平台及银行系统，高效完成账单和银行交易记录的下载任务，并自动将这些重要文件归档至预设的本地存储位置。
随后，它有条不紊地执行账目核对流程，精准生成对账报告，在提升企业运营效率的同时，有效降低了人力成本。
在客服领域，RPA与自然语言处理技术深度融合，智能客服如同不知疲倦的服务标兵，能够模拟线全天候服务。
无论是订单查询、退货指导，还是物流追踪，智能客服都能通过文本及语音识别，准确理解客户需求，即时提供个性化解决方案，显著提升客户满意度。
在HR领域，传统人力资源流程在招聘、入职、员工数据和薪资管理等方面，涉及大量繁琐的文书与流程管理工作。
招聘、薪资管理、员工数据管理、考勤、培训、离职…… 每个环节都需要 HR 在不同的应用程序系统中进行复制、粘贴、录入数据等重复操作。
RPA的应用，不仅简化了社保、个税等流程复杂、操作繁琐的企业人力资源工作，还能帮助 HR快速分发招聘信息、筛选应聘简历，实现人力资源操作流程的全面自动化，让HR能够将更多精力投入到战略性工作中。
目前，国内RPA厂商在进一步深耕企业级Copilot的同时，还在积极探索Agent技术。自去年下半年起，Agent与RPA的融合产品已成为企业级应用的重要发展方向之一。
艺赛旗围绕易学、易用和稳定的RPA产品演进方向，将大模型与RPA进行深度融合。
借助大模型强大的语义理解能力，智能推荐完成任务的流程框架，帮助用户快速掌握 RPA 的流程开发技巧，极大地提高学习效率和使用体验。
同时，利用大模型的生成式AI能力，根据用户指令，将自然语言一键转化为代码，并集成到RPA设计器中，显著提升开发者的流程开发效率。
旗旗助手作为艺赛旗面向AI时代的企业级创新应用，集成大模型的核心能力，基于用户的自然语言输入，迅速转化为可执行指令，并自动判断处理、执行自动化流程。
它具备流程解释、流程注解、智能问答、问题排查等多种智能化功能，堪称企业数字化转型的得力助手。
在组件选择环节，面对海量的RPA组件，用户只需通过对话的方式向旗旗助手表达需求，它就能凭借智能算法精准推荐合适的组件。
当流程开发出现排错报错时，旗旗助手凭借对代码和流程逻辑的深度理解，快速定位问题根源，并给出切实可行的调整建议，辅助研发和业务人员解决数字处理、逻辑处理等多方面的难题。
与传统RPA系统繁琐的操作相比，用户无需手动搭建复杂流程，操作门槛大幅降低，流程生成的效率和准确性显著提高。
随着DeepSeek横空出世，其强大的数学推理、代码生成能力以及长上下文理解能力，为 RPA 的再次进化提供了坚实的技术支撑。今年，艺赛旗已成功接入DeepSeek、GPT、通义千问等多个大模型平台，并实现本地化部署。
基于大模型的强大底座，艺赛旗进一步构建起企业级智能体平台，不仅继承了RPA的流程执行能力，更通过AI赋予其感知环境、认知推理、自主进化三大核心能力，实现从“提需求-生成代码”的被动脚本执行向“提需求-强化需求-读取数据-理解数据-生成代码-自动优化”的主动任务闭环的重大跨越。
用户只需通过自然语言提出需求，系统便能自动读取并理解需求数据，在运行过程中对需求进行优化，最终为用户生成所需代码，全面降低开发门槛，开启智能化开发新篇章。
随着数字技术浪潮席卷而来，RPA与Agent的深度融合，正以前所未有的态势，重塑企业级智能与自动化的发展格局，已然成为驱动企业核心业务流程稳健运转的关键引擎。
在数字化未来，人机共生将成为工作场景的显著特征。RPA凭借流程自动化能力，Agent依靠智能交互与决策机制，二者充分发挥技术优势，人类工作者得以将精力从琐碎事务中解放出来，专注于具备高度创造性、策略性，以及需要复杂判断力的工作。
RPA与Agent则共同承担起重复性、规律性、技术性的任务，这种良性共生关系，为RPA开辟了新的应用领域，持续为企业创新发展赋能。
2025年，“AI Agent商用元年”的开启，不仅是技术跃迁的里程碑，更是商业生态的重构起点。当Agent与RPA走向认知融合，企业商业运营的底层逻辑正经历一场“数字基因重组”——规则驱动的机械式流程，被注入感知、决策与自进化能力，催生出“认知自动化”这一全新范式。
在这一进程中，RPA的革新已超越效率提升的单一维度，直指商业模式的本质变革。财务对账从人工核验迈向实时风险预判，人力资源从流程执行升级为人才价值挖掘，供应链管理从线性协作进化为动态生态协同。企业核心竞争力的标尺，正从“规模与速度”转向“数据洞察与敏捷响应”。
未来的企业竞争，将是“人机共生”能力的角逐。正如生物进化依赖基因突变与自然选择的平衡，商业智能的终极形态，也需在技术激进与场景适配间找到动态平衡。当Agent与RPA深度融合，真正的赢家，必是那些以开放姿态拥抱智能、以敬畏之心驾驭技术边界的企业——它们不仅定义了“如何高效运转”，更重新书写了“为何而存在”的商业哲学。
4月16日，艺赛旗将携手CDIE数字化创新博览会，倾力呈现“2025艺赛旗春季发布会”。届时，艺赛旗将重磅推出行业及领域智能体，以及可感知、自决策、持续进化的企业级智能体平台，重塑人机协同边界，洞见企业智能未来。
