Agent應(yīng)用程序?qū)又饕�包括通用�?yīng)用（General purpose）和行業(yè)應(yīng)用（Business industry）兩部分。

通用應(yīng)用（General purpose）：這些Agent提供了前所未有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能水平，并為個(gè)人用戶實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的民主化。這些將圍繞“待完成的工作”框架展開。病毒式傳播、建立分銷優(yōu)勢的能力，以及利用更多可抵御大型科技公司的“利基”用例將是獲勝的關(guān)鍵。

目前主要案例是個(gè)人編程類工具，如 GitWit、GPT-Engineer等， Embra AI（MAC個(gè)人助理）、Dust（生產(chǎn)力助手）等個(gè)人生產(chǎn)力領(lǐng)域的項(xiàng)目數(shù)量也在不斷增長。

行業(yè)應(yīng)用（Business industry）：垂直領(lǐng)域的Agent，比如用于編程、營銷、輔導(dǎo)及研究人員等的智能體，使用特定于上下文的業(yè)務(wù)規(guī)則或數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以有效降低成本和提高績效。

預(yù)計(jì)進(jìn)入AgentOps的行業(yè)下游參與者將在這個(gè)市場中占據(jù)優(yōu)勢，其技術(shù)堆棧更具防御性。當(dāng)然，敏捷構(gòu)建的現(xiàn)有企業(yè)也有可能獲勝。

關(guān)于應(yīng)用層的其他Agent產(chǎn)品，大家可以按圖索驥，這里不再贅述。

services服務(wù)層

services服務(wù)層包括用戶構(gòu)建自己的智能體（Build your own-deployment）、智能體市場（Agent marketplace）和多智能體監(jiān)控（Multi-Agent monitoring）三部分。

構(gòu)建專屬個(gè)性化智能體（Build your own-deployment）：大量廠商正在涌入這個(gè)領(lǐng)域，目前主要是低代碼或無代碼平臺(tái)包括RPA等超自動(dòng)化平臺(tái)。這些廠商在原有產(chǎn)品基礎(chǔ)上構(gòu)建的基于LLM的平臺(tái)，可以使任何企業(yè)或消費(fèi)者用戶都能夠輕松創(chuàng)建和部署智能體。

為實(shí)現(xiàn)差異化、用戶體驗(yàn)、客戶支持以及針對特定領(lǐng)域的（例如，B2B、B2C、行業(yè)）定制可用性能力，將是廠商們獲勝的關(guān)鍵。

值得一提的是，這些平臺(tái)的一個(gè)關(guān)鍵銷售參數(shù)是客戶保留，而集成和用戶體驗(yàn)（例如支持）將是提高用戶粘性的關(guān)鍵。這部分的參與者包括 Relevance AI、XpressAI、SuperAgentAI 和 AgentRunnerAI等。

智能體市場（Agent marketplace）：隨著市場形勢的爆炸式增長，應(yīng)用程序?qū)⒃谑袌錾仙鲜羞M(jìn)行推廣，將會(huì)出現(xiàn)更多為特定任務(wù)“雇傭”預(yù)先訓(xùn)練的應(yīng)用程序的平臺(tái)，不管是在B2C領(lǐng)域還是B2B領(lǐng)域。

現(xiàn)有的此類產(chǎn)品中，如GitHub和Fiverr開始扮演這個(gè)角色。NexusGPT 正在通過自由智能體市場和MindOS 來顛覆這一點(diǎn)，已經(jīng)具備廣泛關(guān)注度。未來，我們可能會(huì)看到特定行業(yè)或功能領(lǐng)域的“捆綁”或大批人工智能工人作為產(chǎn)品出售。

多智能體監(jiān)控（Multi-Agent monitoring）：多智能體的控制室引擎是一個(gè)即將被顛覆的新興開放類別，企業(yè)和個(gè)人級別都有用例。這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，采用更簡單的方式構(gòu)建集成和API的能力將是其獲勝的關(guān)鍵。

目前該領(lǐng)域尚處于萌芽階段，但也有適用于企業(yè)和個(gè)人的項(xiàng)目，如 Alphakit.AI 是這一領(lǐng)域的先行者，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)通過手機(jī)監(jiān)控個(gè)人Agent。

需要說明的是，這張圖繪制于7月份之前，所以大家要注意并不是現(xiàn)在只有這些Agent相關(guān)產(chǎn)品及架構(gòu)。最近4個(gè)多月里又出現(xiàn)了大量的Agent,并且有了OpenAI的Assistant API這樣的工具，傳統(tǒng)AI廠商想要構(gòu)建Agent應(yīng)用也是相當(dāng)簡單。

包括國內(nèi)也出現(xiàn)了很多Agent項(xiàng)目，前段時(shí)間奇績論壇的一場路演據(jù)說有30+Agent項(xiàng)目，這預(yù)示著AI Agent即將進(jìn)入井噴期。

所以這張Agents市場格局圖并不是用來看有哪些產(chǎn)品的，主要是為了讓大家熟悉Agent產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。這樣要?jiǎng)?chuàng)業(yè)的話就能找到自己的位置，清楚自己的項(xiàng)目處于哪個(gè)層次，并能夠了解國外有哪些對標(biāo)產(chǎn)品。

AI Agent SDK、框架與庫

前面提到現(xiàn)在已發(fā)展出很多Agent架構(gòu)，下面我們也通過一張圖來了解。

目前在智能體的構(gòu)建上，開發(fā)人員為解決可靠性、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)安全等問題而選擇的范式各不相同。

目前的智能體要么建立在現(xiàn)有工具之上，要么創(chuàng)建自己的內(nèi)部解決方案，要么采用一些專門為智能體構(gòu)建的產(chǎn)品，其中許多仍處于早期階段或 alpha/beta 版本。

一些開發(fā)人員，為傳統(tǒng)軟件中智能體問題的等效問題提供了解決方案，比如：

• 用于智能體編排和調(diào)試的Inngest；
• 用于可觀測性的Sentry；
• 用于數(shù)據(jù)集成的LlamaIndex。

傳統(tǒng)的軟件解決方案仍然無法應(yīng)對LLM性質(zhì)所帶來的特定于智能體的挑戰(zhàn)。一個(gè)例子是調(diào)試智能體，它本質(zhì)上是在處理提示，并且缺少與實(shí)時(shí)調(diào)試等效的智能體。

更多開發(fā)人員在構(gòu)建智能體時(shí)，會(huì)使用新的框架和SDK來重新發(fā)明輪子，而不是在現(xiàn)有技術(shù)之上進(jìn)行構(gòu)建。

所以，現(xiàn)在的一些廠商完全摒棄傳統(tǒng)軟件構(gòu)建智能替代邏輯，有的正在構(gòu)建完全自定義的基礎(chǔ)設(shè)施，有的則使用現(xiàn)有技術(shù)至少以某種方式適合他們的智能體案例。

其中一種理念是多智能體系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施補(bǔ)充，應(yīng)該是面向智能體的智能體專有云，如E2B 為智能體或 AI 應(yīng)用程序構(gòu)建的AI playground、沙盒云環(huán)境，這些環(huán)境對于智能體的編碼案例很有用。

還有更多為AI 智能體或 LLM 應(yīng)用程序量身定制的項(xiàng)目，最常見的是用于構(gòu)建、監(jiān)控和分析的框架。這些構(gòu)建AI Agent產(chǎn)品所需要的特定SDK和框架，見下圖。

這張圖展示了目前已有的用于創(chuàng)建、監(jiān)控、調(diào)試和部署AI Agent產(chǎn)品的SDK、框架、庫和工具的數(shù)據(jù)庫。

按照不同作用及功能，將這些框架及工具分為九個(gè)部分：監(jiān)控、可觀察性及分析（Monitoring、Observability、Analytics），前端（Frontend），大語言模型運(yùn)行時(shí)（Runtime for LLMs），構(gòu)建框架和平臺(tái)（Building Frameworks platforms），數(shù)據(jù)集成與內(nèi)存管理（Data integration,Memory management），大語言模型API和路由器（API and routers for LLMs），人工智能產(chǎn)品構(gòu)建庫（Libraries for building Al products），編排（Orchestration），構(gòu)建和部署LLM（Building&deploying LLMs）。

其中在構(gòu)建框架和平臺(tái)中，我們看到了OpenAI的Assistants API、Langchain、AutoGen、OpenGPTs、Hugging Face Agents等知名Agent構(gòu)建框架。

有意思的是，GPTs與Assistants API推出后，被網(wǎng)友認(rèn)為已死的Langchain及其推出的全新框架OpenGPTs都在其中，這也間接證明了Langchain的生命周期并沒有傳言那么慘。

在王吉偉頻道看來，對于創(chuàng)業(yè)者而言，這張圖算是點(diǎn)明了Agent技術(shù)發(fā)展路線。想要打造AI Agent的團(tuán)隊(duì)，可以根據(jù)該圖來選擇其產(chǎn)品需要的框架及相關(guān)組件，或者尋找相應(yīng)的替代品，不用再去為選擇什么框架與技術(shù)而大費(fèi)周章。

開源Agent和閉源Agent

E2B出品的這份AI Agent行業(yè)全景圖，所涉及的項(xiàng)目不算是最全的，卻是比較完整的，目前所涉及的行業(yè)及領(lǐng)域都有相應(yīng)的代表性產(chǎn)品。

該圖把目前的Agent產(chǎn)品分為開源和閉源兩個(gè)部分，并將按照項(xiàng)目屬性及面向用戶群體將這些產(chǎn)品放到了不同領(lǐng)域及行業(yè),其中還涉及到了Agent構(gòu)建架構(gòu)及運(yùn)營支持的部門。

它被E2B放在名為awesome-ai-agents的GitHub項(xiàng)目上，此項(xiàng)目是開放性的，創(chuàng)業(yè)者可以在GitHub頁面提交相關(guān)項(xiàng)目。

這張圖一直在持續(xù)更新，目前已經(jīng)更新11月的2.2版本。新版本與上一個(gè)版本的最大區(qū)別是，加入了「智能體運(yùn)行時(shí)」單元。

可能是登上這張圖的項(xiàng)目過濾標(biāo)準(zhǔn)較高，也可能是迭代速度跟不上項(xiàng)目提交速度。目前圖片上的智能體相關(guān)項(xiàng)目（包括智能體構(gòu)建框架及運(yùn)行支持，云平臺(tái)除外）為98個(gè)，但項(xiàng)目頁面提交的項(xiàng)目展示數(shù)量已經(jīng)超過130個(gè)。

從圖片來看，編程類Agent項(xiàng)目最多，整體數(shù)量已經(jīng)達(dá)到38個(gè)，其中開源項(xiàng)目18個(gè)。

Agent構(gòu)建框架類項(xiàng)目數(shù)量僅次于編碼類的Agent，總數(shù)量為19，開源項(xiàng)目為16個(gè)，閉源項(xiàng)目3個(gè)，其中包括OpenAI Assistans API。

生產(chǎn)力類Agent以閉源項(xiàng)目居多，數(shù)量為13，開源項(xiàng)目3個(gè)。

通用型Agent數(shù)量為12個(gè)，其中開源項(xiàng)目要多一些，數(shù)量為8。

數(shù)據(jù)分析類的Agent總共6個(gè)，其中閉源項(xiàng)目4個(gè)。

而3個(gè)商業(yè)智能類Agent，都是閉源項(xiàng)目。

科學(xué)、研究、設(shè)計(jì)、市場營銷類的Agent的數(shù)量各為1個(gè)，其中只有科學(xué)類和研究類Agent為開源項(xiàng)目。從中可以看出，垂直領(lǐng)域類的Agent目前數(shù)量很少，也就意味著比較廣闊的市場，創(chuàng)業(yè)的話可以往相關(guān)的方向走。

當(dāng)然，還有很多Agent項(xiàng)目這里并沒有放上，另外各領(lǐng)域的傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件也正在發(fā)力Agent，AI智能體的列表必然會(huì)越來越長。

后記：個(gè)人智能體時(shí)代即將到來

下面這張圖，來自風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)madrona在6月份發(fā)布的一篇關(guān)于AI Agnet的博文。

這張圖很簡單，羅列了當(dāng)時(shí)比較具有代表性的生成式AI應(yīng)用。其實(shí)用現(xiàn)在的眼光來看，這些應(yīng)用當(dāng)時(shí)正在向Agent模式過渡。尤其是智能助手類工具，幾乎都在謀求向Agent的轉(zhuǎn)型。

最近比爾蓋茨關(guān)于AI Agent的文章《AI is about to completely change how you use computers》刷了屏，詳細(xì)闡述了Agent將如何在未來幾年顛覆軟件行業(yè)。

其實(shí)在4月份高盛（Goldman Sachs）和SV Angel舉辦的關(guān)于人工智能的活動(dòng)中他就提到過，未來的人工智能頂級公司可能會(huì)創(chuàng)建一個(gè)個(gè)人數(shù)字智能體，可以為人們執(zhí)行某些任務(wù)。

或許正是受此啟發(fā)，madrona這篇博文名為《A Wave of Personal Agents is Coming》，談的是正在到來的個(gè)人智能體時(shí)代。

該圖按照個(gè)人應(yīng)用工作流，將相關(guān)的工具與應(yīng)用分為增強(qiáng)（ENHANCED）和原生（NATIVE）兩個(gè)板塊。增強(qiáng)板塊列舉了當(dāng)時(shí)非常接近于Agent的應(yīng)用，主體部分原生板塊分為內(nèi)容創(chuàng)作及個(gè)人智能體&聊天助手兩部分。

在內(nèi)容創(chuàng)作部分，紅杉將其分為視頻/圖片、市場營銷圖片、寫作、幻燈片、額外內(nèi)容創(chuàng)建及3D游戲開發(fā)幾個(gè)子版塊，每個(gè)版塊都列舉了相應(yīng)的應(yīng)用。

個(gè)人智能體&聊天助手部分是按照行業(yè)應(yīng)用劃分的，分為購物、外賣/即時(shí)訂餐、家居、房地產(chǎn)、餐廳訂位、橫向聊天助手、個(gè)人生產(chǎn)力、旅行、人工智能朋友/伙伴、健康和教練及教育等行業(yè)。

其中前六個(gè)都標(biāo)注了開放機(jī)會(huì)，并且第六個(gè)用T.B.D.標(biāo)注，意味著在更多行業(yè)及領(lǐng)域都會(huì)有更多的相關(guān)的產(chǎn)品走出來。

這張圖會(huì)繪制于6月份，所列舉的應(yīng)用還是生成式AI應(yīng)用或者可以用“準(zhǔn)Agent”來表達(dá)，現(xiàn)在看來有些產(chǎn)品甚至可以被OpenAI的GPTs替代掉。

圖片左邊的被紅杉稱作增強(qiáng)型應(yīng)用的產(chǎn)品，在當(dāng)時(shí)已經(jīng)很接近智能體功能，但還不具備自主采取行動(dòng)的能力。比如Expedia在其移動(dòng)應(yīng)用程序中實(shí)施了AI聊天搜索用于發(fā)現(xiàn)行程，Kayak、Instacart和Klarna等公司在ChatGPT 中都有插件。

現(xiàn)在，隨著OpenAI推出Assitant API以及更多Agent架構(gòu)的出現(xiàn)，這些產(chǎn)品應(yīng)該正在或者已經(jīng)快速向Agent對齊。當(dāng)時(shí)madrona調(diào)研的一些創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)從特定領(lǐng)域的方法開始構(gòu)建Agent，還有些團(tuán)隊(duì)采用橫向方法來創(chuàng)建個(gè)人智能體。

這張圖片上列舉的產(chǎn)品不是現(xiàn)在意義上的AI Agent，主要還是用于展示未來個(gè)人Agent的豐富應(yīng)用場景，這也應(yīng)該是其認(rèn)為“一波個(gè)人智能體應(yīng)用潮即將襲來”的主要緣由。

總體而言，這張圖對未來Agent的產(chǎn)品分類和應(yīng)用領(lǐng)域還是做了不錯(cuò)的梳理。同時(shí)這些產(chǎn)品都有機(jī)會(huì)用現(xiàn)在的新架構(gòu)及新技術(shù)迭代升級成為Agent，擁有一定的參考與借鑒意義的。

也希望你的項(xiàng)目，能夠早日進(jìn)入類似的名單。

最后，歡迎對AI Agent感興趣的朋友關(guān)注王吉偉頻道，一起交流探討AI智能體的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新及行業(yè)應(yīng)用。

全文完

【王吉偉頻道，關(guān)注AIGC與IoT，專注數(shù)字化轉(zhuǎn)型、業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化與RPA，歡迎關(guān)注與交流�！�

       原文標(biāo)題 : 了解AI Agent市場格局、技術(shù)路徑與未來市場，看這一篇就夠了