每經記者｜朱成祥    每經編輯｜陳俊杰    

近日，2025年度生成式AI商業(yè)高峰論壇召開，在AI大模型技術應用論壇上，多位AI（人工智能） 領域創(chuàng)業(yè)者作了分享。這些創(chuàng)業(yè)者，他們看到AI Agent（智能體）最好的商業(yè)化落地是什么？

語核科技創(chuàng)始人翟星吉強調垂直領域的AI Agent，更看重企業(yè)扎根某個垂直行業(yè)的能力；筆墨AI創(chuàng)始人兼CEO（首席執(zhí)行官）湯伯榕則強調多模態(tài)大模型突破的重要性；DeepWisdom合伙人徐宗澤介紹了AI Agent具體的對內、對外應用場景。

主辦方供圖

談AI Agent落地場景

翟星吉表示：“美國有一家公司是做自動報價生成解決方案的，它的轉化非常漂亮。原因在于，這家公司的創(chuàng)始人在物流行業(yè)扎根比較深，有著比較深的業(yè)務邏輯，同時團隊技術、產品能力超強。簡而言之，即對行業(yè)有著特別強的洞察，同時又知道如何把Agent技術落地好，疊加營銷能力。因此，它們在這件事情上會跑得非常順。”

翟星吉補充：“海外垂直的SaaS（軟件即服務）企業(yè)其實非常多，特別是這種SaaS Agent。這些企業(yè)并不是超級大廠，而是把產品垂直得很深很深，它的市場能量會非常大。”

TTC聯合創(chuàng)始人兼CTO（首席技術官）寧遼原認為：“AI Coding（AI編程）是一個共識性的（商業(yè)化落地），除此之外，它也能做其他很多工作。”

筆墨AI創(chuàng)始人兼CEO湯伯榕表示：“如果AI Agent有質的飛躍，那一定要在多模態(tài)有突破，特別是在圖像識別以及視覺領域。如果視覺AI不突破，那么以人作類比，它就是個盲人。如果視頻AI真的突破了，那么，AI Agent將來才會真正像人類一樣去處理很多事情。”

具體到應用層面，湯伯榕表示：“目前在工業(yè)場景，很多機器設備表面檢測是需要人去做的。那如果將來用AI去識別，通過Agent生成故障等報告，然后客觀決定是否需要檢修或進一步處理等。”

DeepWisdom合伙人徐宗澤稱，其公司于2019年成立，一直聚焦B端（企業(yè)或商業(yè)客戶）市場。近幾年發(fā)現，B端市場并不好做。不管是SaaS，還是定制開發(fā)，都無法深入企業(yè)內部。

徐宗澤認為：“目前商業(yè)化落地比較好的場景，對外主要是營銷、客服，對內主要是效率優(yōu)化。營銷客服類現在有專門的公司去做。”

AI Agent落地核心要素是什么？

DeepSeek的火熱，一度激發(fā)了市場對DeepSeek一體機的需求。但是激情燃燒之后，大家又不知道拿機器做什么。因此，AI Agent落地最核心的因素，或者說無法落地的最大阻力是什么？

翟星吉表示：“企業(yè)真正想讓一個Agent場景或應用落地，最核心的是業(yè)務上真的‘痛’，而且最好是體現在企業(yè)最主要的業(yè)務流程上。如果只是做一些‘癢點’，Agent上線后使用率也會很低。只有真正業(yè)務流程中特別阻塞的東西，大家才會真正去用。”

翟星吉補充表示：“Agent本身一定要有核心業(yè)務價值。ROA（資產回報率）要算得很明確，要么直接能賺很多，要么能節(jié)省很多，否則，推行下去就會發(fā)現使用效果不好。此外，作為Agent，要有90%的準確率。假設Agent是一個數據員工，如果它做一件事情只有60%的準確率，留著它又有什么用呢？所以Agent一定要端到端，準確率到90%以上，這樣的Agent才能在企業(yè)真正發(fā)揮價值。”

湯伯榕也表示：“我們需要了解B端客戶是否知道自己要什么。因為很多客戶只是知道AI很火，并不清楚自己想要什么，即AI能夠幫助自己解決什么問題。因此，我們需要看用戶到底有沒有痛點，是否需要AI去解決這個問題。”