文｜白 鴿

編｜王一粟

2024年已經(jīng)過半，國產(chǎn)大模型的競爭也進(jìn)入了白熱化。

如果說大模型的上半場是在卷基礎(chǔ)能力，那么中期的競速賽中，AI Agent（智能體）的競爭已經(jīng)被提上了重中之重的議程。

無他，智能體就是應(yīng)用落地最重要的產(chǎn)品形態(tài)。

但從當(dāng)前情況來看，國內(nèi)外卻已然走向了不同發(fā)展路徑。微軟和OpenAI的GPTs發(fā)展受阻，而國內(nèi)卻涌現(xiàn)出越來越多的玩家和智能體開發(fā)平臺(tái)。

如字節(jié)跳動(dòng)的扣子、騰訊云的騰訊元器、百度智能云千帆AgentBuilder、阿里云大模型平臺(tái)百煉、科大訊飛星火智能體平臺(tái)等。

除這些大廠外，包括智譜AI、面壁智能等大模型創(chuàng)業(yè)公司，容聯(lián)云、思邁特等SaaS公司，釘釘、飛書等協(xié)同辦公賽道企業(yè)等，都在加碼智能體開發(fā)和應(yīng)用落地。

無疑，國內(nèi)大模型的下半場競爭，已經(jīng)開始“卷”向智能體的開發(fā)和應(yīng)用，并逐漸形成了一個(gè)多元化、競爭激烈的生態(tài)系統(tǒng)。

那么，微軟和OpenAI這一行業(yè)風(fēng)向標(biāo)都沒做好的智能體，為什么國內(nèi)企業(yè)卻如此看好？在這場智能體應(yīng)用之戰(zhàn)中，面對(duì)日益同質(zhì)化的產(chǎn)品和服務(wù)，各企業(yè)又該如何卡位競爭？

AI時(shí)代，智能體平臺(tái)將成為主流的應(yīng)用開發(fā)陣地，但面向C端的分發(fā)目前依然要依托當(dāng)前的流量主陣地——抖音、微信、淘寶等，面向B端的分發(fā)則依然要通過各大ISV（第三方軟件服務(wù)商）。

各家大廠爭奪的依然是AI生態(tài)，而其他企業(yè)則聚焦在垂類場景的落地。

但在此過程中，如何讓智能體真正用起來，實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，則成為考驗(yàn)各企業(yè)智能體開發(fā)的重要挑戰(zhàn)。

一方面是面向C端的應(yīng)用，智能體能夠成為每個(gè)人的智能助手，真正的解決日常問題。另一方面則是面向B端企業(yè)場景應(yīng)用，通過整合大語言模型、知識(shí)圖譜、檢索增強(qiáng)生成（RAG）、智能體和管理平臺(tái)等關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品手段，為各類政企和機(jī)構(gòu)構(gòu)建“企業(yè)大腦”。

但從當(dāng)前整個(gè)行業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)來看，隨著微軟放棄C端消費(fèi)市場，Open AI的GPTs也未實(shí)現(xiàn)真正的商業(yè)利益共享，短期內(nèi)，智能體在C端真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的希望并不高，但在需求眾多的B端企業(yè)服務(wù)中，或許能找到合適的落地應(yīng)用場景，比如辦公AI助手、銷售助手、研發(fā)助手等。

01 大廠要生態(tài)，小廠要聚焦

目前，智能體賽道已擠入眾多玩家。

據(jù)光錐智能不完全統(tǒng)計(jì)，互聯(lián)網(wǎng)大廠中，百度、阿里、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等皆已布局智能體賽道，并推出一站式智能體開發(fā)平臺(tái)。華為方舟實(shí)驗(yàn)室此前也發(fā)布了一款盤古智能體框架（Pangu-智能體），但目前相關(guān)應(yīng)用信息并不是很多。

在大模型創(chuàng)業(yè)公司中，智譜AI、面壁智能，已推出智能體開發(fā)平臺(tái)，月之暗面、零一萬物、百川智能等企業(yè)，則是以AI應(yīng)用助手的產(chǎn)品形式為主，暫未推出智能體開發(fā)平臺(tái)。

相比較來說，互聯(lián)網(wǎng)大廠所面向的用戶群體更全，聚焦的場景更廣泛，目前更多的還在于讓更多的用戶能夠使用其平臺(tái)，不斷擴(kuò)大自身AI開發(fā)者生態(tài)，并借助自身在內(nèi)容生態(tài)等領(lǐng)域的優(yōu)勢，為智能體的開發(fā)和變現(xiàn)提供渠道，如騰訊的微信生態(tài)、字節(jié)抖音、豆包、頭條等。

而大模型創(chuàng)業(yè)公司，智譜AI在大模型能力上雖然全面對(duì)標(biāo)OpenAI，但商業(yè)化卻更傾向于走B端道路，所以其智能體平臺(tái)雖然也支持個(gè)人開發(fā)者，但更多是引流獲得更多用戶的數(shù)據(jù)反饋，商業(yè)上傾向于做智能體+行業(yè)解決方案的落地。面壁智能則堅(jiān)定地走向了端側(cè)AI，智能體未來恐怕也是為端側(cè)場景服務(wù)更多。

值得一提的是，在原有的企業(yè)服務(wù)賽道里，智能體煥發(fā)出了新活力。

在協(xié)同辦公場景中，飛書和釘釘都已在智能體賽道進(jìn)行布局。

此前，釘釘推出了AI助理服務(wù)，釘釘上的用戶可以根據(jù)自己的想法和需求，打造一個(gè)在釘釘內(nèi)部、第三方以及企業(yè)自建應(yīng)用之間“自由穿梭”的AI 智能體。

除AI助理之外，釘釘此前還發(fā)布了AI助理市場（AI AgentStore），這就相當(dāng)于為企業(yè)構(gòu)建了一個(gè)數(shù)字人才市場，覆蓋企業(yè)服務(wù)、行業(yè)應(yīng)用、效率工具、財(cái)稅法務(wù)、教育學(xué)習(xí)、生活?yuàn)蕵返阮惸浚�一個(gè)多月以來，上架的AI助理數(shù)量已超700個(gè)。

而飛書則通過開放的AI服務(wù)框架，使企業(yè)可以根據(jù)業(yè)務(wù)場景自主選擇合適的底層大模型，并創(chuàng)建智能伙伴用于內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)搭建、研發(fā)助手等業(yè)務(wù)場景。

兩者的區(qū)別在于，飛書認(rèn)為智能體需要與原先的作業(yè)流程深度嵌合，而釘釘則認(rèn)為智能體相對(duì)獨(dú)立，像員工一樣具備流動(dòng)性和交易價(jià)值。

此外，像容聯(lián)云、思邁特等SaaS企業(yè)，此前也展示了自身在智能體賽道的布局和相關(guān)產(chǎn)品。

區(qū)別于上述企業(yè)智能體開發(fā)路徑，SaaS企業(yè)更專注于垂類場景的智能體應(yīng)用。如容聯(lián)云的容犀Insight Agent（容犀IA）、容犀Virtual Agent（容犀VA），專注于營銷、銷售、服務(wù)等場景。

另外，還有一些專注于智能體開發(fā)的創(chuàng)業(yè)公司。

比如Dify.AI，成立于2023年5月，是一個(gè)基于LLM應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，支持超過10萬個(gè)應(yīng)用的構(gòu)建，集成了Backend as Service和LLMOps的理念，適用于構(gòu)建生成式AI原生應(yīng)用，主打基于任何LLM都可以創(chuàng)建AI 智能體。

還有專門針對(duì)金融行業(yè)打造智能體開發(fā)平臺(tái)的深擎科技；聚焦為企業(yè)開發(fā)虛擬“數(shù)字員工”的實(shí)在智能；既有面向C端智能體開發(fā)服務(wù)，又有面向B端企業(yè)提供AI數(shù)字員工解決方案和云服務(wù)的匯智智能等等。

由此也不難看出，在這場智能體應(yīng)用的戰(zhàn)場中，不同的企業(yè)所聚焦的場景不同，最終想要實(shí)現(xiàn)的目的也不同，大廠想要生態(tài)，小廠想要聚焦到場景。

于互聯(lián)網(wǎng)大廠而言，更注重AI生態(tài)的構(gòu)建，實(shí)際售賣對(duì)底層大模型和云算力的調(diào)用能力；而飛書、釘釘所爭奪的，則是聚焦到了企業(yè)辦公場景中，瞄準(zhǔn)的是企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫的智能體化，主打企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的一張牌。

容聯(lián)云、思邁特等所爭奪的，則是局部場景的進(jìn)一步智能化，比如智能客服、智能投顧等。聚焦智能體的創(chuàng)業(yè)公司，也同樣如此，雖然是推出了智能體開發(fā)平臺(tái)，但更多的還是聚焦重點(diǎn)應(yīng)用場景，推出相關(guān)智能體開發(fā)服務(wù)，所謀求的還是在場景中找尋智能體商業(yè)化變現(xiàn)路徑。但相對(duì)于此前有積累的互聯(lián)網(wǎng)大廠和企業(yè)服務(wù)公司，從0到1找場景、找需求是一件很不容易的事。

當(dāng)前，諸多玩家已經(jīng)在智能體賽道形成了多元化競爭格局，不同的企業(yè)依據(jù)自身的優(yōu)勢，聚焦在不同場景中做智能體開發(fā)應(yīng)用。

在此過程中，誰能夠率先走通智能體的商業(yè)化落地，并實(shí)現(xiàn)真正的變現(xiàn)，誰才能夠真正的走到最后。而具有強(qiáng)大資源優(yōu)勢的大廠，或?qū)��?duì)創(chuàng)企造成碾壓式競爭壓力。

02 C端突圍短期渺茫，B端應(yīng)用重在場景

當(dāng)前，智能體賽道已經(jīng)處于爆發(fā)前夜，行業(yè)中也急需尋找可落地的商業(yè)模式。

從應(yīng)用角度來說，C端智能體的定位是個(gè)人助理，自然交互是基本要求，個(gè)性化是提升體驗(yàn)的關(guān)鍵。B端智能體則需要提供更豐富的插件選項(xiàng)和更靈活的工作流設(shè)計(jì)功能，且通常還需要集成數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型微調(diào)等功能，以更好地滿足企業(yè)對(duì)模型垂直能力的需求。

通俗來說，C端智能體需要有創(chuàng)新的體驗(yàn)效果，B端則需要扎實(shí)的專業(yè)能力。

開發(fā)C端智能體應(yīng)用主要有2種方式：

一種，是個(gè)人開發(fā)者基于智能體開發(fā)平臺(tái)，自主開發(fā)一款自己想要的智能體，比如此前扣子平臺(tái)上，一位北京5年級(jí)的小學(xué)生利用扣子平臺(tái)開發(fā)了一款英語外教智能體，供自己日常使用。

另一種，則是企業(yè)自己開發(fā)的智能體AI助手，供C端用戶使用，軟件類型的如月之暗面的kimi，硬件類型的如科大訊飛的AI學(xué)習(xí)機(jī)等。

字節(jié)扣子平臺(tái)上爆款Bot應(yīng)用

基于大語言模型能力，現(xiàn)階段C端智能體更多是以對(duì)話類AI聊天機(jī)器人的形式出現(xiàn)，不管是個(gè)人用戶自己開發(fā)的智能體，還是企業(yè)推出的相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)品，基本都是你問我答的形式。

如教育場景中的AI老師、AI學(xué)習(xí)助手；在旅游出行場景中是AI旅游規(guī)劃師，可以幫助用戶進(jìn)行旅游規(guī)劃；游戲場景中，則可以進(jìn)行AI角色扮演等。

“如果每個(gè)人都能擁有一個(gè)足夠智能和好用的助理，這種科技帶來的平權(quán)將催生重大的產(chǎn)業(yè)變革。這可能是C端應(yīng)用的一個(gè)重要方向，也是令人興奮的前景。” 智源研究院院長王仲遠(yuǎn)認(rèn)為。

但截至目前，C端智能體并未出現(xiàn)一款真正的爆款應(yīng)用。

事實(shí)上，從C端用戶角度來說，智能體更多的是被集成在APP中，但從當(dāng)前大模型能力來說，智能體尚不能夠?yàn)橛脩魩�來顛覆式的AI體驗(yàn)效果。

從個(gè)人開發(fā)者的角度來說，雖然現(xiàn)階段智能體開發(fā)平臺(tái)能夠一句話就開發(fā)出一款智能體，但想要開發(fā)出一款真正好用的智能體，還是需要有極強(qiáng)的編程能力，背后涉及到如何輸入專業(yè)明確的指令詞(Prompt)、如何調(diào)動(dòng)合適的知識(shí)庫、工作流等眾多插件能力。

字節(jié)跳動(dòng)豆包MarsCode市場運(yùn)營負(fù)責(zé)人趙旭東表示，個(gè)人開發(fā)者開發(fā)智能體應(yīng)用，還要看其追求什么，如果目的是為了快速盈利，就可以利用扣子平臺(tái)搭建一個(gè)前端產(chǎn)品，就能夠切中其具體的需求場景。“但如果想要打造一個(gè)極其優(yōu)美的頁面，個(gè)人開發(fā)者是很難做出來。”

于企業(yè)開發(fā)的面向C端場景的智能體應(yīng)用產(chǎn)品，整體體驗(yàn)效果雖更好，卻并不能夠完全突破場景的桎梏，并且，在具體場景中，此前已經(jīng)有相對(duì)應(yīng)的爆款應(yīng)用。

釘釘總裁葉軍也曾指出，百萬千萬級(jí)的 GPTs 目前看相對(duì)來說形式比較單一，沒有傳統(tǒng)軟件那樣強(qiáng)大的業(yè)務(wù)理解能力，因此目前 GPT Store 中的應(yīng)用很難成為高價(jià)值產(chǎn)品。“盡管 GPTs 的創(chuàng)建能力很強(qiáng)，甚至一天可以創(chuàng)建幾十個(gè)，但它目前還代替不了傳統(tǒng)軟件市場。”

ChatGPT推出的不同形態(tài)的Agent（智能體）能力

如在搜索領(lǐng)域，除百度搜索，近年來抖音、小紅書、今日頭條等APP也都能夠?yàn)橛脩籼峁┬畔⑺阉�，且這些產(chǎn)品在AI時(shí)代中也在基于AI重塑整個(gè)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)體系，能夠?yàn)橛脩籼峁┲悄荏w服務(wù)。

因此，包括月之暗面的kimi、昆侖萬維的天工AI等AI助手應(yīng)用，能夠隨時(shí)回答用戶提出的各種問題、速讀文件、整理資料等，其整體活躍用戶數(shù)量已經(jīng)超過百萬級(jí)，在一眾AI助手里已經(jīng)是第一梯隊(duì)，但也很難達(dá)到千萬級(jí)的爆款應(yīng)用。

從這些角度來說，以大模型能力為基礎(chǔ)的智能體，短期內(nèi)在C端出現(xiàn)爆款應(yīng)用的希望并不是很高。相反在B端企業(yè)服務(wù)場景中，由于專業(yè)性要求高，反而能夠找到合適落地場景。

在光錐智能不完全統(tǒng)計(jì)中，除互聯(lián)網(wǎng)大廠百度、字節(jié)跳動(dòng)和騰訊的智能體開發(fā)平臺(tái)，支持所有開發(fā)者進(jìn)行智能體開發(fā)外，其他絕大多數(shù)是面向B端企業(yè)，做企業(yè)智能體開發(fā)和服務(wù)。

“我們和GPTs完全不一樣。”葉軍此前如此說道。

釘釘和飛書作為專注于企業(yè)辦公賽道的平臺(tái)，其具有天然的B端場景優(yōu)勢。

于企業(yè)而言，企業(yè)應(yīng)用生成式AI的核心目的，是為了提高企業(yè)經(jīng)營研發(fā)效率，而生成式AI在企業(yè)中應(yīng)用的關(guān)鍵，則在于企業(yè)知識(shí)庫數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)。通過結(jié)合企業(yè)自身的知識(shí)庫，企業(yè)級(jí)的智能體能夠?yàn)槠髽I(yè)內(nèi)部發(fā)展提供高效的運(yùn)營流程和產(chǎn)品服務(wù)體驗(yàn)。

比如在HR場景中，人力資源部門主要職能包括人力資源規(guī)劃、招聘、培訓(xùn)、績效管理、薪酬管理、員工關(guān)系管理等方面，且每一家企業(yè)都有自己的人事相關(guān)流程內(nèi)容。

通過將內(nèi)部人事數(shù)據(jù)的積累，企業(yè)可以形成對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫數(shù)據(jù)，并將其“投喂給”智能體，就可以開發(fā)出一款最懂這家企業(yè)人事流程管理內(nèi)容的AI助手。

以飛書為例，去年11月，其發(fā)布了“飛書智能伙伴”等系列AI產(chǎn)品，飛書用戶可以通過創(chuàng)建一位“AI同事”的方式，實(shí)現(xiàn)會(huì)議要點(diǎn)提煉，生成文檔、表格、導(dǎo)圖，數(shù)據(jù)分析等功能。

飛書的企業(yè)用戶，則可以通過自身的知識(shí)庫，搭建一個(gè)更懂企業(yè)運(yùn)營流程的智能體，比如HR 智能體，其可為內(nèi)部員工提供運(yùn)營流程的相關(guān)問題解答，包括如何報(bào)銷、如何走出差流程等。

B端企業(yè)場景中，不同的業(yè)務(wù)，不同的部門，其實(shí)對(duì)生成式AI都有需求，且都能夠通過企業(yè)知識(shí)庫搭建智能體，以提高業(yè)務(wù)運(yùn)營效率。

因此，B端場景的智能體應(yīng)用，更注重具體的應(yīng)用場景，以及企業(yè)自身知識(shí)庫能力的搭建。

但是，相比較來說，B端企業(yè)用戶會(huì)更注重企業(yè)數(shù)據(jù)隱私安全，此前有業(yè)內(nèi)人士對(duì)光錐智能表示，搭建智能體時(shí)需要外掛知識(shí)庫，擔(dān)心數(shù)據(jù)泄漏問題，“一不小心可能就上傳了”。

“Dify.AI可實(shí)現(xiàn)企業(yè)本地化部署，適合做企業(yè)知識(shí)庫搭建。”一位開發(fā)者如此說道。

此外，眾多企業(yè)聚焦B端賽道，更重要的還在于能夠真正的實(shí)現(xiàn)智能體應(yīng)用的變現(xiàn)。

其中重點(diǎn)變現(xiàn)方式則是以企業(yè)調(diào)用大模型API接口為主，創(chuàng)業(yè)公司Dify.AI的收費(fèi)方式則是按照APP的會(huì)員制形式，以企業(yè)具體的需求，按年和按月付費(fèi)，并提供不同的服務(wù)內(nèi)容。

綜合來看現(xiàn)階段智能體賽道的競爭格局，從生態(tài)資源和技術(shù)實(shí)力層面來說，互聯(lián)網(wǎng)大廠無疑憑借著全面的技術(shù)生態(tài)和強(qiáng)大的資源整合能力，占據(jù)著智能體市場的主導(dǎo)地位。

但B端需求多，且有很多小的場景，于其他中小企業(yè)而言，只要能夠基于自身的技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢，持續(xù)深耕，也能在智能體市場中占據(jù)一席之地。

不過，當(dāng)前B端需求雖多，以及存在切實(shí)的場景需求，能夠使智能體快速落地應(yīng)用，但小而專的場景中，最終是否能夠真的“跑”出一個(gè)超級(jí)應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)盈利，還存在諸多不確定。

03 Agent Store的爭奪戰(zhàn)

AI時(shí)代，軟件應(yīng)用生態(tài)正在被重構(gòu)，APP Store正逐漸轉(zhuǎn)向Agent Store。

在IDC發(fā)布的《2024 AIGC 應(yīng)用層十大趨勢》中曾提到，新一輪AIGC之爭，也將會(huì)是一場流量入口之爭。

不管是C端，還是B端，中國企業(yè)在智能體賽道所爭搶的，本質(zhì)上則是AI時(shí)代的流量分發(fā)入口，尤其是以互聯(lián)網(wǎng)大廠為主。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前阿里通過釘釘，構(gòu)建了AI Agent Store；字節(jié)跳動(dòng)扣子平臺(tái)、騰訊云元器、百度智能云千帆AgentBuilder等平臺(tái)，都具備智能體商店功能，并支持一鍵分發(fā)多個(gè)渠道。

其中，釘釘主要支持將平臺(tái)上的AI助理分享給平臺(tái)內(nèi)部用戶；字節(jié)跳動(dòng)扣子平臺(tái)支持用戶將其一鍵發(fā)布到飛書、微信公眾號(hào)、豆包等渠道。

百度則提供了百度生態(tài)矩陣分發(fā)路徑，打通百度搜索、小度智能硬件平臺(tái)、文心一言、地圖、車機(jī)等多場景、多設(shè)備，實(shí)現(xiàn)“開發(fā)+分發(fā)+運(yùn)營+變現(xiàn)”一體化賦能。

騰訊云元器則支持發(fā)布到元器、元寶、QQ、微信客服等平臺(tái)，同時(shí)支持以API的形式供三方軟件進(jìn)行調(diào)用，初始用戶有一個(gè)億token體驗(yàn)使用額度，額度用完后，將無法調(diào)用，已上線API付費(fèi)能力，付費(fèi)后，可支持更多次調(diào)用。

事實(shí)上，相比于中小企業(yè)聚焦某些重點(diǎn)場景做智能體開發(fā)和應(yīng)用，于互聯(lián)網(wǎng)大廠而言，決勝的關(guān)鍵則在于其生態(tài)運(yùn)營能力，以及前端是否有足夠的場景化牽引力。

畢竟，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大廠們都已經(jīng)構(gòu)建了各自的流量分發(fā)入口，那么在AI時(shí)代，大廠們也都存在著FOMO（不可錯(cuò)過）心理。

中國智能體市場正處于快速發(fā)展階段，多類型企業(yè)的參與為市場注入了無限活力，一個(gè)比互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)還繁榮的黃金年代，正在徐徐拉起大幕。