随着科技飞速发展和企业需求不断升级，企业的运营模式正在经历深刻变革。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，企业迫切需要借助先进的技术手段提升运营效率和决策准确性。AI Agent 作为人工智能领域的璀璨新星，正以前所未有的速度渗透到各行各业，引领着新一轮智能化革命浪潮。

不同于传统人工智能应用和 RPA 机器人，AI Agent 能够基于目标和对现状能力的认知，在环境约束中，依赖特定资源和现有工具，找到行动规则并将行动拆解为必要的步骤，自主执行步骤，达成目标。凭借强大的自主学习能力、高效的数据处理能力及精准的决策支持能力，AI Agent 能够自动从海量数据中提取有价值信息，模拟人类思维进行智能决策，也因此成为了推动企业数字化转型、提升运营效率的关键力量。

在此背景下，为了帮助企业更好地了解和落地应用 AI Agent，实现业务价值，爱分析正式发布《2024 爱分析 · 中国 AI Agent 市场研究报告》。

《2024 爱分析 · AI Agent 市场研究报告》通过深入一线调研与丰富实践案例，全面剖析了 AI Agent 在企业数字化经营中的核心价值，揭示了企业在应用 AI Agent 时面临的痛点与挑战。

报告详细阐述了 AI Agent 的定义、核心组件、运行流程及其在各行业与通用场景的落地进展，并展示了其在提升企业管理效率、优化业务成果方面的显著成效。同时，报告深入探讨了 AI Agent 厂商的核心能力、代表厂商及成功案例，为企业用户提供了从战略对齐到落地实施的全方位指导。

报告核心摘要

1. AI Agent 市场概括与企业落地应用

市场阶段：AI Agent 市场普遍处于 " 执行者 " 和 " 辅助者 " 阶段，仅少数办公场景达到 " 参与者 " 级别，尚未出现 " 协调者 " 应用；

落地形式：企业多根据不同应用场景开发特定 AI Agent，整体架构包括大模型、AI Agent 平台和 AI Agent 应用，中大型企业常同时部署多款大模型；

应用场景：AI Agent 在知识库、数据分析、营销 & 客服等领域应用广泛，被视为大模型最佳应用场景，主要目标为降本增效。

2. AI Agent 在各行业及通用场景的落地进展

行业进展：能源、金融、政务是 AI Agent 落地最快的行业，主要得益于其高数字化预算和成熟的基础设施；

通用场景：办公、财务、营销是 AI Agent 进展较快的通用场景，涉及会议管理、客户分析、营销推荐等多个细分领域。

3. AI Agent 的企业价值与核心要素

新质生产力：AI Agent 由模型、数据、算力和专家知识组成，是智能化时代的新型劳动者，显著提升生产力；

数据价值激发：AI Agent 通过丰富数据应用场景和提升数据应用价值，促进企业内部数据资产化，提升数据流通效率；

关键要素：专家知识建设和工作流设计是 AI Agent 落地的关键，专家知识是构建 AI Agent 内部模型和世界模型的基础。

4. AI Agent 厂商能力与市场趋势

厂商能力：AI Agent 厂商需具备技术能力、方案设计能力和专家知识沉淀与运营服务能力；

市场趋势：随着技术成熟，中大型企业将逐渐建设自身的企业专属大模型，依赖内部专家知识沉淀，推动 AI Agent 向更高阶应用发展。

5. 实践案例剖析解读

保险经纪营销辅助 Agent：通过自动提取体检单信息并推荐适配保险产品，显著提升销售转化率，缩短预核保周期；

智能结算稽核 Agent：在国网单位实现智能抓取、分类、异常识别与风险评估，大幅提升稽核效率和精准度；

Text To BI Agent：为中银消费金融提供智能数据查询、分析和可视化体验，降低业务人员使用门槛，优化决策质量。