从去年11月MCP(模块化通信协议)的发布,到近期通用智能体Manus的激烈争论,AI 智能体正以惊人的速度从实验室走向现实。Gartner 预测,到2028年,至少15%的日常工作将由AI代理完成。
这意味着AI智能体将在各行各业中扮演越来越重要的角色,它们正在重新定义生产力与工作方式。现在的AI智能体已经实现了多方面进化,比如2023年AI助手仅能通过整合语音消息、文本资料等,为客服人员提供建议回复;而到2025年,智能体已能独立与客户进行对话,完成包括支付处理、欺诈检测及物流追踪等全流程服务,展现出真正的端到端问题解决能力。
这也是为什么2025年,被业界普遍认为是AI智能体商业化元年,技术成熟度、行业接受度和成本优化的三重拐点共同作用,一场由智能体驱动的生产力革命正在展开。
目前看来,AI智能体的落地速度已经远超预期,LangChain发布的《AI Agents 现状报告(State of AI Agents)》显示,约51%的受访者已将AI智能体用于工作场景,中型公司(100-2000名员工)的采用率高达63%。此外,78%的受访者有积极的计划将AI智能体投入工作场景。
AI智能体正在成为企业提升效率和生产力的重要工具,目前最受企业欢迎的三个AI智能体应用场景分别是研究与总结、个人生产力助手、客户服务,这反映出人们希望将更耗时的任务交给AI智能体。
当然凡事皆有利弊,AI智能体的发展既充满想象力,又暗藏风险。企业在应用AI时,相较于成本控制和安全合规,他们更关注智能体的性能质量,尤其是回复的准确性与上下文适配性方面。
这一市场偏好恰恰反映了企业对AI实用性的核心诉求。智能 Microsoft Copilot 副驾驶®的爆发式增长就是最佳例证,自2023年11月推出以来,在短短一年多时间内就获得了财富500强企业中近70%的采用率,实现了快速的市场渗透。
企业对能切实提升工作效率的AI工具的渴求是异常强烈的。在未来,每位员工都应该拥有专属的智能 Microsoft Copilot 副驾驶®,为了让用户针对特定流程自主创建智能体,2023年11月,微软推出了Copilot Studio,帮助开发者创建、管理和优化专属于他们的智能 Microsoft Copilot 副驾驶®,目前已经有超过10万家公司,用Copilot Studio创建了自己的AI智能体。其中英国知名宠物服务商Pets at Home为其利润保护团队开发的专属智能体,实现了更高效地整理案例供专业人员审核,每年可节省高达数百万英镑的运营成本。
去年,微软一口气发布了10个智能体,在Dynamics 365中开放,帮助销售、服务、财务和供应链团队提升业务价值。同时微软构想建立一个"Agentic世界",包括个人Agents、组织Agents、业务流程Agents、跨组织Agents,重塑企业数字化运营范式。
最近在韩国,微软AI巡回活动中,微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)又推出了2款推理AI智能体,研究助手智能体能深度分析内外部数据以生成研究报告,分析助手智能体能像数据科学家一样从复杂数据中快速提取洞察与可视化结果。同时Copilot Studio将通过集成推理模型,支持用户构建具备复杂推理能力的定制化AI Agent。
这一创新正推动企业智能化转型进入新阶段。4月23日,微软创想未来峰会将登陆北京,带来一场关于智能体时代的全面解读与前瞻洞察。峰会不仅是一场AI未来思想的碰撞,更是一次实战指南,从微软AI解决方案,到四大行业(数字原生、汽车、制造、生命科学)的落地案例,您将见证全球顶尖企业如何用AI重塑行业格局,掌握未来的竞争密码。
届时微软全球高管与顶尖技术专家将深度分享最新的AI趋势与应用,带您领略未来科技的风向标;来自数字原生、汽车、制造、生命科学等行业的最新AI应用与转型实践,展示AI如何推动行业革新;从实战营到开发者挑战赛,深入体验智能科技的变革力量,亲身感受技术如何改变未来。
走通企业智能化的“最后一公里”,实现智能体时代的“诺曼底登陆”,让我们相约在微软创想未来峰会吧!
微软创想未来峰会
活动时间:4月23日 09:00-17:00
活动地点:北京中关村国际创新中心
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。