?智能體爆發前夜，大廠們都在搶什么？

2024-07-19 18:41:47 編輯： robot

導讀文｜白鴿編｜王一粟 2024年已經過半，國產大模型的競爭也進入了白熱化。如果說大模型的上半場是在卷基礎能力，那么中期的競速賽中，AI Agent（智能體）的競爭已經被提上了重中之重的議程。無...

文｜白鴿

編｜王一粟

2024年已經過半，國產大模型的競爭也進入了白熱化。

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

無他，智能體就是應用落地最重要的產品形態。

但從當前情況來看，國內外卻已然走向了不同發展路徑。微軟和OpenAI的GPTs發展受阻，而國內卻湧現出越來越多的玩家和智能體开發平台。

如字節跳動的扣子、騰訊雲的騰訊元器、百度智能雲千帆AgentBuilder、阿裏雲大模型平台百煉、科大訊飛星火智能體平台等。

除這些大廠外，包括智譜AI、面壁智能等大模型創業公司，容聯雲、思邁特等SaaS公司，釘釘、飛書等協同辦公賽道企業等，都在加碼智能體开發和應用落地。

無疑，國內大模型的下半場競爭，已經开始“卷”向智能體的开發和應用，並逐漸形成了一個多元化、競爭激烈的生態系統。

那么，微軟和OpenAI這一行業風向標都沒做好的智能體，爲什么國內企業卻如此看好？在這場智能體應用之战中，面對日益同質化的產品和服務，各企業又該如何卡位競爭？

AI時代，智能體平台將成爲主流的應用开發陣地，但面向C端的分發目前依然要依托當前的流量主陣地——抖音、微信、淘寶等，面向B端的分發則依然要通過各大ISV（第三方軟件服務商）。

各家大廠爭奪的依然是AI生態，而其他企業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，實現商業變現，則成爲考驗各企業智能體开發的重要挑战。

一方面是面向C端的應用，智能體能夠成爲每個人的智能助手，真正的解決日常問題。另一方面則是面向B端企業場景應用，通過整合大語言模型、知識圖譜、檢索增強生成（RAG）、智能體和管理平台等關鍵技術和產品手段，爲各類政企和機構構建“企業大腦”。

但從當前整個行業發展狀態來看，隨着微軟放棄C端消費市場，Open AI的GPTs也未實現真正的商業利益共享，短期內，智能體在C端真正實現商業化落地的希望並不高，但在需求衆多的B端企業服務中，或許能找到合適的落地應用場景，比如辦公AI助手、銷售助手、研發助手等。

01 大廠要生態，小廠要聚焦

目前，智能體賽道已擠入衆多玩家。

據光錐智能不完全統計，互聯網大廠中，百度、阿裏、騰訊、字節跳動等皆已布局智能體賽道，並推出一站式智能體开發平台。華爲方舟實驗室此前也發布了一款盤古智能體框架（Pangu-智能體），但目前相關應用信息並不是很多。

在大模型創業公司中，智譜AI、面壁智能，已推出智能體开發平台，月之暗面、零一萬物、百川智能等企業，則是以AI應用助手的產品形式爲主，暫未推出智能體开發平台。

相比較來說，互聯網大廠所面向的用戶群體更全，聚焦的場景更廣泛，目前更多的還在於讓更多的用戶能夠使用其平台，不斷擴大自身AI开發者生態，並借助自身在內容生態等領域的優勢，爲智能體的开發和變現提供渠道，如騰訊的微信生態、字節抖音、豆包、頭條等。

而大模型創業公司，智譜AI在大模型能力上雖然全面對標OpenAI，但商業化卻更傾向於走B端道路，所以其智能體平台雖然也支持個人开發者，但更多是引流獲得更多用戶的數據反饋，商業上傾向於做智能體+行業解決方案的落地。面壁智能則堅定地走向了端側AI，智能體未來恐怕也是爲端側場景服務更多。

值得一提的是，在原有的企業服務賽道裏，智能體煥發出了新活力。

在協同辦公場景中，飛書和釘釘都已在智能體賽道進行布局。

此前，釘釘推出了AI助理服務，釘釘上的用戶可以根據自己的想法和需求，打造一個在釘釘內部、第三方以及企業自建應用之間“自由穿梭”的AI 智能體。

除AI助理之外，釘釘此前還發布了AI助理市場（AI AgentStore），這就相當於爲企業構建了一個數字人才市場，覆蓋企業服務、行業應用、效率工具、財稅法務、教育學習、生活娛樂等類目，一個多月以來，上架的AI助理數量已超700個。

而飛書則通過开放的AI服務框架，使企業可以根據業務場景自主選擇合適的底層大模型，並創建智能夥伴用於內容創作、數據分析、系統搭建、研發助手等業務場景。

兩者的區別在於，飛書認爲智能體需要與原先的作業流程深度嵌合，而釘釘則認爲智能體相對獨立，像員工一樣具備流動性和交易價值。

此外，像容聯雲、思邁特等SaaS企業，此前也展示了自身在智能體賽道的布局和相關產品。

區別於上述企業智能體开發路徑，SaaS企業更專注於垂類場景的智能體應用。如容聯雲的容犀Insight Agent（容犀IA）、容犀Virtual Agent（容犀VA），專注於營銷、銷售、服務等場景。

另外，還有一些專注於智能體开發的創業公司。

比如Dify.AI，成立於2023年5月，是一個基於LLM應用开發平台，支持超過10萬個應用的構建，集成了Backend as Service和LLMOps的理念，適用於構建生成式AI原生應用，主打基於任何LLM都可以創建AI 智能體。

還有專門針對金融行業打造智能體开發平台的深擎科技；聚焦爲企業开發虛擬“數字員工”的實在智能；既有面向C端智能體开發服務，又有面向B端企業提供AI數字員工解決方案和雲服務的匯智智能等等。

由此也不難看出，在這場智能體應用的战場中，不同的企業所聚焦的場景不同，最終想要實現的目的也不同，大廠想要生態，小廠想要聚焦到場景。

於互聯網大廠而言，更注重AI生態的構建，實際售賣對底層大模型和雲算力的調用能力；而飛書、釘釘所爭奪的，則是聚焦到了企業辦公場景中，瞄准的是企業內部知識庫的智能體化，主打企業數智化轉型的一張牌。

容聯雲、思邁特等所爭奪的，則是局部場景的進一步智能化，比如智能客服、智能投顧等。聚焦智能體的創業公司，也同樣如此，雖然是推出了智能體开發平台，但更多的還是聚焦重點應用場景，推出相關智能體开發服務，所謀求的還是在場景中找尋智能體商業化變現路徑。但相對於此前有積累的互聯網大廠和企業服務公司，從0到1找場景、找需求是一件很不容易的事。

當前，諸多玩家已經在智能體賽道形成了多元化競爭格局，不同的企業依據自身的優勢，聚焦在不同場景中做智能體开發應用。

在此過程中，誰能夠率先走通智能體的商業化落地，並實現真正的變現，誰才能夠真正的走到最後。而具有強大資源優勢的大廠，或將對創企造成碾壓式競爭壓力。

02 C端突圍短期渺茫，B端應用重在場景

當前，智能體賽道已經處於爆發前夜，行業中也急需尋找可落地的商業模式。

從應用角度來說，C端智能體的定位是個人助理，自然交互是基本要求，個性化是提升體驗的關鍵。B端智能體則需要提供更豐富的插件選項和更靈活的工作流設計功能，且通常還需要集成數據標注、模型微調等功能，以更好地滿足企業對模型垂直能力的需求。

通俗來說，C端智能體需要有創新的體驗效果，B端則需要扎實的專業能力。

开發C端智能體應用主要有2種方式：

一種，是個人开發者基於智能體开發平台，自主开發一款自己想要的智能體，比如此前扣子平台上，一位北京5年級的小學生利用扣子平台开發了一款英語外教智能體，供自己日常使用。

另一種，則是企業自己开發的智能體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學習機等。

字節扣子平台上爆款Bot應用

基於大語言模型能力，現階段C端智能體更多是以對話類AI聊天機器人的形式出現，不管是個人用戶自己开發的智能體，還是企業推出的相關應用產品，基本都是你問我答的形式。

如教育場景中的AI老師、AI學習助手；在旅遊出行場景中是AI旅遊規劃師，可以幫助用戶進行旅遊規劃；遊戲場景中，則可以進行AI角色扮演等。

“如果每個人都能擁有一個足夠智能和好用的助理，這種科技帶來的平權將催生重大的產業變革。這可能是C端應用的一個重要方向，也是令人興奮的前景。” 智源研究院院長王仲遠認爲。

但截至目前，C端智能體並未出現一款真正的爆款應用。

事實上，從C端用戶角度來說，智能體更多的是被集成在APP中，但從當前大模型能力來說，智能體尚不能夠爲用戶帶來顛覆式的AI體驗效果。

從個人开發者的角度來說，雖然現階段智能體开發平台能夠一句話就开發出一款智能體，但想要开發出一款真正好用的智能體，還是需要有極強的編程能力，背後涉及到如何輸入專業明確的指令詞(Prompt)、如何調動合適的知識庫、工作流等衆多插件能力。

字節跳動豆包MarsCode市場運營負責人趙旭東表示，個人开發者开發智能體應用，還要看其追求什么，如果目的是爲了快速盈利，就可以利用扣子平台搭建一個前端產品，就能夠切中其具體的需求場景。“但如果想要打造一個極其優美的頁面，個人开發者是很難做出來。”

於企業开發的面向C端場景的智能體應用產品，整體體驗效果雖更好，卻並不能夠完全突破場景的桎梏，並且，在具體場景中，此前已經有相對應的爆款應用。

釘釘總裁葉軍也曾指出，百萬千萬級的 GPTs 目前看相對來說形式比較單一，沒有傳統軟件那樣強大的業務理解能力，因此目前 GPT Store 中的應用很難成爲高價值產品。“盡管 GPTs 的創建能力很強，甚至一天可以創建幾十個，但它目前還代替不了傳統軟件市場。”

ChatGPT推出的不同形態的Agent（智能體）能力

如在搜索領域，除百度搜索，近年來抖音、小紅書、今日頭條等APP也都能夠爲用戶提供信息搜索，且這些產品在AI時代中也在基於AI重塑整個產品的業務體系，能夠爲用戶提供智能體服務。

因此，包括月之暗面的kimi、昆侖萬維的天工AI等AI助手應用，能夠隨時回答用戶提出的各種問題、速讀文件、整理資料等，其整體活躍用戶數量已經超過百萬級，在一衆AI助手裏已經是第一梯隊，但也很難達到千萬級的爆款應用。

從這些角度來說，以大模型能力爲基礎的智能體，短期內在C端出現爆款應用的希望並不是很高。相反在B端企業服務場景中，由於專業性要求高，反而能夠找到合適落地場景。

在光錐智能不完全統計中，除互聯網大廠百度、字節跳動和騰訊的智能體开發平台，支持所有开發者進行智能體开發外，其他絕大多數是面向B端企業，做企業智能體开發和服務。

“我們和GPTs完全不一樣。”葉軍此前如此說道。

釘釘和飛書作爲專注於企業辦公賽道的平台，其具有天然的B端場景優勢。

於企業而言，企業應用生成式AI的核心目的，是爲了提高企業經營研發效率，而生成式AI在企業中應用的關鍵，則在於企業知識庫數據的喂養。通過結合企業自身的知識庫，企業級的智能體能夠爲企業內部發展提供高效的運營流程和產品服務體驗。

比如在HR場景中，人力資源部門主要職能包括人力資源規劃、招聘、培訓、績效管理、薪酬管理、員工關系管理等方面，且每一家企業都有自己的人事相關流程內容。

通過將內部人事數據的積累，企業可以形成對應的知識庫數據，並將其“投喂給”智能體，就可以开發出一款最懂這家企業人事流程管理內容的AI助手。

以飛書爲例，去年11月，其發布了“飛書智能夥伴”等系列AI產品，飛書用戶可以通過創建一位“AI同事”的方式，實現會議要點提煉，生成文檔、表格、導圖，數據分析等功能。

飛書的企業用戶，則可以通過自身的知識庫，搭建一個更懂企業運營流程的智能體，比如HR 智能體，其可爲內部員工提供運營流程的相關問題解答，包括如何報銷、如何走出差流程等。

B端企業場景中，不同的業務，不同的部門，其實對生成式AI都有需求，且都能夠通過企業知識庫搭建智能體，以提高業務運營效率。

因此，B端場景的智能體應用，更注重具體的應用場景，以及企業自身知識庫能力的搭建。

但是，相比較來說，B端企業用戶會更注重企業數據隱私安全，此前有業內人士對光錐智能表示，搭建智能體時需要外掛知識庫，擔心數據泄漏問題，“一不小心可能就上傳了”。

“Dify.AI可實現企業本地化部署，適合做企業知識庫搭建。”一位开發者如此說道。

此外，衆多企業聚焦B端賽道，更重要的還在於能夠真正的實現智能體應用的變現。

其中重點變現方式則是以企業調用大模型API接口爲主，創業公司Dify.AI的收費方式則是按照APP的會員制形式，以企業具體的需求，按年和按月付費，並提供不同的服務內容。

綜合來看現階段智能體賽道的競爭格局，從生態資源和技術實力層面來說，互聯網大廠無疑憑借着全面的技術生態和強大的資源整合能力，佔據着智能體市場的主導地位。

但B端需求多，且有很多小的場景，於其他中小企業而言，只要能夠基於自身的技術和產品優勢，持續深耕，也能在智能體市場中佔據一席之地。

不過，當前B端需求雖多，以及存在切實的場景需求，能夠使智能體快速落地應用，但小而專的場景中，最終是否能夠真的“跑”出一個超級應用，並實現盈利，還存在諸多不確定。

03 Agent Store的爭奪战

AI時代，軟件應用生態正在被重構，APP Store正逐漸轉向Agent Store。

在IDC發布的《2024 AIGC 應用層十大趨勢》中曾提到，新一輪AIGC之爭，也將會是一場流量入口之爭。

不管是C端，還是B端，中國企業在智能體賽道所爭搶的，本質上則是AI時代的流量分發入口，尤其是以互聯網大廠爲主。

據統計，目前阿裏通過釘釘，構建了AI Agent Store；字節跳動扣子平台、騰訊雲元器、百度智能雲千帆AgentBuilder等平台，都具備智能體商店功能，並支持一鍵分發多個渠道。

其中，釘釘主要支持將平台上的AI助理分享給平台內部用戶；字節跳動扣子平台支持用戶將其一鍵發布到飛書、微信公衆號、豆包等渠道。

百度則提供了百度生態矩陣分發路徑，打通百度搜索、小度智能硬件平台、文心一言、地圖、車機等多場景、多設備，實現“开發+分發+運營+變現”一體化賦能。

騰訊雲元器則支持發布到元器、元寶、QQ、微信客服等平台，同時支持以API的形式供三方軟件進行調用，初始用戶有一個億token體驗使用額度，額度用完後，將無法調用，已上线API付費能力，付費後，可支持更多次調用。