当单纯的“信息引擎单向交互”转向解决“企业运营切片场景闭环问题”，市场对AI Agent的能力需求才真正进入“爆发期”。
2025年人工智能爆发出发展的关键拐点，AI Agent正在从前几年的实验性原型演变为企业战略与核心产品的基石。随着大模型技术的逐渐成熟，AI Agent作为能够自主理解意图、规划步骤、调用工具并执行复杂任务的新一代人工智能应用范式，正在成为全球科技巨头和创业公司竞相布局的战略高地。
但繁荣背后，用户却面临着严峻的选择困境：不同AI Agent工具的核心功能差异何在？哪些产品真正聚焦业务适配特殊行业场景？如何开展不同AI Agent之间的协调互通？如何解决不同AI Agent之间割裂状态导致的数据孤岛、操作冗余、管理成本等问题？企业级用户又该如何建立统一好用的底座支撑？
第一新声系统调研了AI Agent市场的发展脉络与生态格局，深度采访了国内头部AI应用厂商迈富时副总裁张蓬，一起探讨AI Agent如何在行业场景下与业务高度耦合，释放最大价值。
当全球远超一半的组织将AI Agent深度集成至核心工作流程，当市场规模在两年内实现翻倍增长，这场由智能体引发的生产力革命已从“实验性探索”迈入“规模化落地”的关键阶段。
中国AI Agent市场也进入了一个前所未有的高速增长期。据第一新声调研，2023-2027年中国企业级AI agent市场规模复合增长率将达120%，至2027年，企业级AI agent市场规模将达到55亿元。
迈富时在各行业的成功实践也印证着AI Agent的商业价值。在零售消费行业，AI Agent可以为采购团队搭建爆款预测系统，分析社交媒体趋势和历史销售数据，指导采购计划；在汽车行业，通过搭建全域客户运营平台，自动激活沉睡线索，构建老客召回系统，基于保养周期和用车数据，自动推送汽车保养和配饰产品；而在B2B制造领域，迈富时基于AI Agent为销售团队开发出海合规助手，自动生成符合100多个国家标准的技术文档；在医药大健康、文旅、教育等行业，迈富时也在直面每个行业的复杂问题和需求，赋能企业更长远、更安全、更高性价比地增长。
场景的成功落地印证了AI Agent“降本、提效、提质”的核心价值。
政策也吹来一阵东风。
2025年8月26日，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中，明确提出到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年普及率超90%，并列明了软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等新一代智能终端、智能体重点应用领域，以及发展“模型即服务”、“智能体即服务”等商业模式。
2025年成为AI Agent商业化元年，是技术、资本、行业需求与政策支持四方“共生共振”的必然结果。
2025年AI Agent赛道正呈现出企业从“试”到“用”的积极趋势，63%企业视Agent为未来12个月关键布局，同时行业逐渐形成巨头垄断通用场景、初创企业深耕垂直细分领域的竞争格局。
AI Agent技术风头吹得正劲，各类编排工具如雨后春笋般涌现。繁荣之下，乱象也悄然滋生。
“AI Agent从概念到垂类场景落地还需要一定的时间。”迈富时副总裁张蓬建议市场对其任务完成能力保持理性预期。
从管理角度看，企业亟需通过精细化的权限管理来“释放”并掌控AI能力。但现实是，这些工具缺乏企业级的权限体系，导致企业敏感数据可能被任意调取，业务流程面临失控风险。
从运营统筹角度看，其价值在于将多个Agent打通、连接成一个高效协同的“虚拟团队”。但现状却是，不同Agent之间存在着难以调和的“冲突”与壁垒。
尤其对企业而言，理解用户的高层级目标，自主进行任务分解，动态选择合适的工具和方法，在执行过程中根据实际情况调整策略，最终独立完成复杂任务。这种从“工具”真正向“助手”转变、帮助企业降本增效实现价值最大化的能力才是企业最本质的需求。
“对于企业而言，任务引擎才是解决实际问题的关键技术突破”。迈富时副总裁张蓬精准指出了任务引擎如何解决企业需求“最后一公里”的落地问题。
如何让AI Agent真正渗透到核心业务场景，解决流程低效、数据割裂、决策滞后等实际问题？如何平衡技术创新与业务适配性，降低应用门槛？
迈富时AI-Agentforce企业级智能体中台给出了自己的标杆实践。
AI-Agentforce作为一种新兴的智能架构，强调多个专业化Agent的协作以实现复杂目标。它通过模块化设计，每个Agent负责特定子任务，并通过集中式协调器或去中心化协议进行协作。其关键特性包括目标分解、多步推理、动态任务排序以及分布式通信。这种“中枢系统式”的AI平台，正成为破解选择困境、释放AI协同价值的关键路径。
AI平台建设：搭建四层架构，构建了企业级AI应用的坚实底座
基础能力层：提供丰富的模型对接接口和自适应微调机制，帮助企业实现多模型的灵活接入与快速微调，让企业像“组装模块”一样高效部署智能营销工具，极大缩短了从构想到上线的时间。
知识处理层：如同平台的“最强大脑”，通过专业RAG引擎整合企业营销数据与用户内容，形成“数据-模型-业务”闭环。例如，在促销策略制定中，系统能实时融合市场动态与用户反馈，自动优化投放逻辑，让决策从“依赖经验”转向“依赖系统洞察”。
工具层：沉淀了行业专家的策略与选品经验，将其转化为标准化、可复用的组件。即便是非技术背景的运营人员，也能通过拖拽方式快速配置智能营销活动，大幅降低开发门槛，提升团队人效。
应用层：进一步强化自然语言交互，并预置丰富的智能体资源库。企业可根据具体场景——如大促策划、用户分层运营等，敏捷构建定制化解决方案，实现“一句话生成一个营销活动”的高效响应。
这一架构使企业跳出“单点功能替代”的同质化竞争，构建起可持续演进的“动态决策闭环”。AI-Agentforce不再仅仅是处理碎片任务，更像是可辅助决策的“营销大脑”，在真实业务场景中自主理解、判断并执行，推动企业智能运营能力实现体系化升级。
流程“切片”能力：让AI更“懂业务”
在AI时代，迈富时的核心竞争力在于告别粗放的技术应用，转向高度精细化的“业务切片”管理模式。所谓“切片”，是将庞大的增长引擎拆解为一个个独立的、可被AI原生驱动的最小可执行单元。这确保了智能能力不是浮于表面的工具，而是深度嵌入业务内核的“神经末梢”。
迈富时聚焦具体行业中的关键环节，将销售管理、线索化治理、风险防控等各个场景中的流程细化，通过“一级场景-二级场景”的分层架构，将企业战略目标拆解为可执行、可度量的智能业务单元，分级、穿透不同的业务与场景，形成上百个行业场景智能体模板，实现技术与企业需求的深度耦合。
行业认知嫁接AI Agent能力：提供更精准的解决方案
迈富时另一个核心优势在于其深厚的行业认知——即对客户生命周期管理、销售流程、价值增长等核心业务的深刻理解与沉淀。行业认知叠加AI Agent，是一场深刻的“能力重塑”。
如在某大型装备制造企业的“智能谈判”场景中，智能体中台不再只是提供话术建议，而是能基于对政治风险预判、人文习俗、航线分布、历史成交数据、竞品动态和客户画像的深度分析，自主生成并执行一套极具针对性的谈判博弈策略。
而在保险行业中，AI agent通过分析调用机制，可为交通事故等场景提供高效解决方案。在交通事故索赔场景中，AI核保利用算法自动处理投保申请，分析事故数据（如车辆损伤、责任认定），辅助保险公司精准核定赔付金额，快速评估风险并生成结论，显著提升效率并降低人工成本。同时，机器人分析调用系统能实时处理海量数据，通过自然语言处理技术解析法规文件，确保最终形成的决策符合相关法律法规要求，避免合规漏洞。
在工程装修及厂房建设领域，AI agent可基于历史项目数据、行业动态及公开信息（如政府招标公告、企业扩建计划等），以数据模型进行前置性预设，精准锁定目标客户群体（如制造业企业、物流园区等）。
此外，AI agent通过建立数据通路，分析目标客户的活动场景、识别合作特点，通过实时监测业务动态信息（如供应链变动、政策调整），生成预测预警模型，辅助销售团队提前预判商机，在客户规划阶段即介入需求沟通，或针对潜在风险制定应对方案，实现商机前置性预判，缩短项目周期、提升资源匹配效率。
作为国产企业级AI应用的代表，迈富时智能体中台通过“中台化架构+场景化落地”的模式，让企业无需重复投入AI研发，只需根据自身需求调用中台能力，即可快速搭建专属的AI Agent营销体系，这种 “轻量化、低成本” 的创新路径，已成为企业拥抱AI的解法之一。
企业数字化转型过程中，AI Agent的布局已成定局。然而从“技术可用”到“产业好用”的商业验证依然是一个探索、试错和迭代的过程。
“从概念到垂类场景落地，市场还需要一定的时间”。迈富时副总裁张蓬在聊到AI Agent的发展速度时同样保持严谨的态度。
而国内AI Agent工具在“技术适配场景”与“场景放大需求” 的双重驱动下，将呈现三大发展趋势：
一是多智能体协同成为技术核心。未来Agent将从单一“数字员工”升级为“数字团队”，通过Agents集群协作处理更复杂的业务场景。
二是垂直场景深度融合。通用型Agent的市场空间将逐渐收窄，聚焦特定行业的专用Agent将成为主流。如制造业优先布局设备健康管理与产线调度，依赖边缘算力支撑实时决策；金融业聚焦智能风控与信贷审批，突出决策可解释性以满足监管要求；零售行业从个性化推荐切入，优化消费决策链路等。
三是人机协作新交互范式。多模态交互能力决定了用户与Agent的沟通效率，国内主流Agent工具已普遍支持文本、图像、语音等多模态输入，但在交互深度与适配场景上仍存在显著差异。从“单项指令”到“双向对话”的交互模态也将成为新的突破趋势。
“技术不是壁垒，核心是速度。如何利用Agent的基础能力发挥AI-Agentforce智能体中台能力，产生价值释放的化学效应，通过数字员工底座实现企业降本增效和高质量发展，打造行业标准化AI能力，是迈富时要追赶的时间差。”张蓬对于迈富时未来的笃定源自于清晰的战略布局、系统的产品生态以及创造的客户价值。
AI Agent的商业价值最终将在真实场景中见分晓。谁又将交出最扎实的答卷？
