AI Agent开发管理平台市场分析

市场定义：

AI Agent开发管理平台是以大模型为基础，内置多样化工具、插件，具备AI Agent开发、测试、发布、集成、运维、安全等一系列能力的全生命周期平台。平台可以快速搭建具备客户特征的AI Agent，降低大模型应用开发门槛。

甲方终端用户：   

大型企业的IT部门、业务部门

甲方核心需求：   

AI Agent开发管理平台成为企业AI战略的神经中枢，肩负着全员赋能与智能化升级的双重使命。企业高层的“自上而下”策略，不仅确立了AI在企业中的核心地位，更明确了以技术提升全员效率和创新能力的目标。CIO们在这一过程中，需要的不仅是技术平台，更是一个能够提供深度应用规划和初期开发的全面合作伙伴，以确保AI技术在企业中的有效落地和价值实现。

• AI Agent开发管理平台是企业AI战略的核心承载与全员赋能引擎。大型企业正积极探索其落地实施的有效途径，而“自上而下”的推进策略已成为众多企业的共同选择。这种策略强调由企业高层领导牵头，自顶向下地制定和执行AI战略。其中，"全员赋能"不仅是一项核心目标，更是衡量CIO工作绩效的关键指标之一。为了实现这一目标，CIO们正寻求AI Agent开发管理平台的支撑作用，旨在为每位员工配备个性化的AI助手，以技术赋能全员，激发组织潜力。

  AI Agent开发管理平台的建立，并非单纯追求技术的应用，而是深挖AI在业务层面创造的实际价值。尽管不同企业对业务价值的定义各有侧重，但普遍关注的三大价值领域可以概括如下：

  1) 长尾场景的智能优化：企业在日常运营中会遇到大量特定的长尾场景，这些场景虽小，却直接影响员工的工作效率。AI Agent通过智能化处理，显著提升员工的工作效率，使他们在不增加工作量的情况下，能够高效处理更多任务。

  2) 业务流程的效率提升：以某二手车交易企业为例，通过构建AI Agent，用户可以利用自然语言交互的方式，大幅缩短选购流程，提高用户体验，加速交易进程。

  3) 员工能力的专业升级：以合同审核为例，传统上这一高风险工作需要专业知识丰富的人员来完成。AI Agent的引入，使得合同审核流程自动化成为可能，降低了对员工专业技能的门槛，优化了人力资源配置，同时减少了对高级别专业人才的依赖。

• 企业追求的不只是AI Agent平台，更需配套的应用规划与初期应用开发。在大模型技术的落地之旅中，企业不仅是探索者，更渴望找到能够并肩前行的"良师益友"。对于AI Agent开发管理平台的引入，企业期望得到的不仅是一套软件系统，而是希望平台厂商能成为其应用规划和实施的得力伙伴。在这一过程中，企业迫切需要解决的问题涵盖了应用场景的选择、优先级排序、以及各场景预期的投资回报率（ROI）等关键咨询领域。咨询服务的核心，在于帮助企业明确AI Agent的应用蓝图，识别和评估那些最需要智能自动化的业务场景，并制定出切实可行的实施路线图。这不仅涉及到技术层面的规划，更包括业务流程的梳理和优化。

  在咨询服务的基础上，企业同样需要厂商提供的应用开发服务，以确保平台的落地和应用生态的初步构建。在初期采购平台时，企业期望厂商能够示范性地提供1-2个定制化的AI Agent，这不仅验证了平台的技术实力和业务适配性，也展现了AI技术在实际工作场景中的价值和潜力。然而，企业的最终目标是建立起自主可控的AI应用生态。因此，在首批AI Agent开发之后，企业将逐步过渡到由内部IT和业务团队自行开发和维护AI Agent的模式。这要求平台不仅要提供强大的技术支撑，还需配备相应的培训和文档资源，确保企业团队能够顺利接管AI Agent的开发和迭代工作。

  综上所述，企业对AI Agent开发管理平台的期待，已经超越了单纯的技术采购，而是寻求一个全面的合作伙伴，共同规划和培育企业的AI应用生态，实现业务流程的智能化转型。

厂商能力要求：  

厂商应致力于构建一个既技术先进又用户友好的平台，确保业务人员能够轻松上手并快速开发个性化AI应用。这要求厂商提供无代码和低代码的配置方式，以及全代码配置选项，满足不同技术背景员工的需求。厂商需集成包括RAG技术在内的先进企业场景增强技术，以确保大模型在To B领域的有效应用。同时，构建一个功能丰富的公共插件中心和模板库，以支持AI Agent的能力扩展和快速构建企业级应用。此外，厂商应配备专业的咨询服务团队和AI Agent开发团队，深入企业进行需求分析和应用场景规划，确保企业能够精准投资并有效落地AI应用。开发团队则负责将规划转化为实际的AI Agent，展示平台的技术实力和业务价值。

• AI Agent开发管理平台需要便于业务人员上手应用。为实现全员赋能的愿景，企业对AI Agent开发管理平台的要求不仅是技术先进，更需界面友好，易于业务人员的使用。IT部门的专业技术力量固然重要，但业务部门的广泛参与才是实现AI普及化的关键。因此，平台的设计必须考虑到业务人员的操作习惯和技术水平，提供低门槛、高效率的开发环境。
  AI Agent开发管理平台应提供自然语言对话和一键创建功能，使得没有编程基础的业务人员也能轻松上手。平台的无代码和低代码配置方式，通过简化的拖拽操作，让员工能够快速构建和部署业务应用，无需编写代码。这种直观的操作方式大大降低了技术门槛，使得业务人员能够根据自己的业务需求，自主开发个性化的AI解决方案。
  同时，为了满足不同技术背景的企业需求，平台还应提供全代码配置方式，为具备一定编程能力的员工提供更大的自主性和灵活性。这种方式支持开发更复杂的AI应用，满足企业在特定场景下对高级功能的需求。
• AI Agent开发管理平台：集成RAG技术、插件生态与模板库的强强联合。仅依靠大模型构建AI Agent，更适合To C场景，例如写文章、做摘要等。但是，此方式难以应用于To B场景。平台必须融合先进的RAG技术以及多模态存储、向量化处理、上下文理解增强等企业场景增强技术，以实现大模型在To B领域的有效落地。RAG技术在其中扮演着至关重要的角色。
  AI Agent的能力扩展在很大程度上依赖于其“手脚”——插件。平台应构建一个丰富的公共插件中心，提供覆盖新闻搜索、生产力工具、图像理解等多功能插件，以适应不同行业和场景的需求。同时，支持企业用户根据自身需求，创建自定义插件，通过参数配置快速调用现有的API能力，从而实现AI Agent功能的个性化扩展。
  为了进一步提升AI Agent的构建效率和质量，平台应配备丰富的应用场景模板库。这些模板应预置多种企业级应用场景，如法律咨询、人力资源管理、营销自动化、风险控制等，使企业能够在极短的时间内快速搭建起符合特定业务需求的AI应用。
• 厂商应具备大模型落地规划咨询与AI Agent开发团队。企业在采购AI Agent开发管理平台时，往往会要求厂商提供应用规划类的咨询服务和应用开发服务。因此，厂商必须构建一支既精通大模型落地规划咨询，又具备强大AI Agent开发能力的专业团队。
  咨询服务团队负责深入企业，通过专业的分析和洞察，帮助企业识别那些既具有高价值又具备高可行性的应用场景。他们的目标是为企业描绘出一条清晰的AI应用落地路径，确保企业投资的每一步都精准而有效。通过咨询服务，企业能够明确自身的需求和目标，为AI Agent的开发和管理奠定坚实的基础。
  与此同时，AI Agent开发团队承担着将规划转化为现实的责任。他们利用自身的技术专长，帮助企业开发首批AI Agent，快速展示平台的技术实力和业务价值。这不仅为企业带来了立竿见影的效益，也为后续的内部开发工作提供了宝贵的经验和模板。

入选标准说明： 

1. 符合AI Agent开发管理平台市场分析的厂商能力要求；

2. 近一年厂商在该市场至少服务1家企业。

厂商介绍： 

产品服务介绍： 

厂商评估：

• 专注算力设计与资源管理，神州问学为企业节约算力支出。在当前高端GPU市场供应紧张、价格持续高位的背景下，企业在部署大型模型时面临着成本控制的挑战。神州问学通过专业的算力设计服务，帮助企业在保证性能的同时，实现成本效益的最大化。该团队专注于为企业提供定制化的算力解决方案，以平衡性能需求与成本支出。

  神州问学所提供的算力管理功能，能够实现资源的统一管理和动态分配，这不仅提高了资源使用效率，也为企业节约了可观的算力成本。通过这种高效的资源调度，企业能够更加灵活地应对不同业务场景下的需求波动。

  此外，神州问学还针对企业对算力的多样化需求，提供了灵活的部署方案。无论是公有云还是私有云部署，企业都可以根据自己的业务特点和安全要求，选择最合适的部署模式。同时，平台还提供了包括国际品牌如英伟达的算力资源，以及符合国内信创标准的算力选项，确保企业能够在全球化和本土化之间找到最佳平衡点。

• 依托深厚供应商关系，神州问学打造“全、新、惠”模型供应能力。凭借20余年的行业积累，神州数码已与3万余家生态伙伴建立了深厚的合作关系。这一庞大的合作伙伴网络为神州问学提供了强大的模型供应能力，具备"全、新、惠"三大特点。

  首先，"全"体现在神州问学对主流供应商如阿里百炼、百度千帆、智谱、百川、OpenAI等的大模型的广泛适配。这种全面的兼容性确保企业能够快速地选择合适的大模型，满足其多样化的业务需求。

  其次，"新"反映了神州问学在大模型更新迭代方面的敏捷性。面对大模型技术的快速发展，神州问学能够迅速引入并上线最新的模型，帮助企业把握技术前沿，提升竞争力。

  最后，"惠"则凸显了神州问学在价格谈判方面的优势。通过与供应商的紧密合作，神州问学能够为企业争取到更优惠的价格，降低企业在大模型应用上的经济负担。

• 企业场景增强，神州问学让大模型在toB场景真正落地。仅依靠大模型构建应用，更适合To C场景，例如写文章、做摘要等。但是，此方式难以应用于To B场景。

  神州问学通过深耕企业场景增强技术，成功实现了大模型在To B场景的落地应用。具体而言，企业场景增强相关技术包括RAG，多模态存储、向量化，上下文理解增强，多轮会话增强、推理增强、人机会话增强，多路召回等。

• 20+企业级应用场景模板&3种配置方式，神州问学让企业便捷搭建业务应用。神州问学在搭建业务应用方面具备四个亮点。

  1) 灵活的配置方式：神州问学提供无代码、低代码、全代码三种配置方式，满足不同技术背景的企业需求。无代码和低代码配置方式通过直观的拖拽操作，使企业能够快速搭建业务应用；而全代码配置方式则赋予企业更大的自主性，支持开发更复杂的AI应用。

  2) 集成的企业级能力：平台集成了ASR（自动语音识别）、TTS（文本到语音转换）、OCR（光学字符识别）等关键技术，支持二次开发和定制化开发，确保与企业现有业务系统的无缝融合。

  3) 丰富的应用场景模板：神州问学预置了20多个企业级应用场景模板，覆盖法律、人力资源、营销、风险控制等领域，使企业最快在5分钟左右快速构建企业级应用。

  4) 开箱即用的模型应用：神州问学提供八大模型应用，包括慧阅读、慧解析、慧回答、慧写作、慧绘图、慧翻译、慧朗读、慧互动等，实现即插即用。例如，天士力医药基于慧阅读开发了智能培训机器人，通过模拟销售情境与初级医药代表进行互动对话，实时校验并矫正销售话术，模拟医生询证产品情景，有效提升了医药代表的专业应答能力。

典型客户： 

天士力医药、某国际知名食品饮料企业、某省烟草局