AI Agent已成为热门话题，但在落地和产品实现方面，有其独特的发展情况、面临的问题以及不同厂商的探索实践。

一、AI Agent的应用演进

       传统数字员工主要基于自动化流程构建，存在诸多局限。搭建流程无论是通过代码编写还是可视化拖拉拽方式，操作人员都需学习特定语言或技能，还得深入了解企业业务与工作流程，与工作人员大量沟通，才能构建出成熟稳定的“流程自动化”方案。

       如今的AI Agent数字员工实现了从繁琐搭建到简单对话生成流程的转变。比如在公司财务工作中，财务人员只需向数字员工发送“我需要做本月的财务报告”指令，数字员工就会询问相关信息，得到确认后，能自行调取账号密码登录银行下载流水数据并梳理成表格，收到“分析数据”指令还能进行财务分析生成报表。并且随着使用，它会越发熟悉用户需求，未来甚至能主动完成并发送财务报表。

二、AI Agent落地的局限性

1. 技术层面问题：AI Agent在处理复杂任务时，大模型存在“幻觉”问题，可能胡编乱造，且上下文记忆有限会导致逻辑断裂。例如在需要复杂推理和大量信息整合的任务中，可能给出错误或不合理结果。

2. 成本问题：企业应用AI Agent，尤其是将RPA与大模型结合形成智能体，涉及大量计算资源，成本高昂。这为“数字员工”通用性发展设置了较高门槛，多数电脑自动化公司难以取得较大进展。

3. 数据问题：行业专属数据的清洗和标注耗时费力，而高质量数据是AI Agent准确执行任务的基础。同时，企业使用AI Agent处理数据时，还需确保数据隐私安全。

4. 人才短缺：既懂AI技术又了解行业需求的人才匮乏。开发团队要么在技术实现环节受阻，要么无法找准用户真正需要的应用场景，导致产品不实用或成本过高难以投入使用。

5. 应用缺失：市场上虽有诸多尝试，但尚未出现可大规模推广的杀手级应用，整个行业仍处于探索阶段。

 三、AI Agent的产品现状与厂商案例

曾经，RPA厂商宣传的“数字员工”大多只是RPA与大模型结合的概念，在实现“脑子”与“手”真正结合方面进展有限。

不过，Deepseek的出现带来转机，其“开源”且“较低配置”的特性，降低了门槛，加速了RPA与大模型的融合。

以下是一些厂商的相关案例：

- 金智维：自研AI Agent开发平台已率先集成DeepSeek系列模型，为研发高可用性、低定制型的业务场景级AI Agent助力，还基于DeepSeek升级金融、政务等领域大模型，提升不同业务场景AI Agent型数字员工的规划、推理、界面操作能力。

- IBM：强化了watsonx的数据与任务平台能力，构建“AgentOps”体系，建立“Agent能力目录（Agent Catalog）”，企业可选择通用能力Agent和行业特定Agent，结合低代码工具快速部署，并通过统一监控与策略引擎进行效果评估与性能调优。

- 谷歌DeepMind：推出的SIMA在游戏领域成果显著，具有可扩展、可指导、多世界的特性，能遵循自然语言指令执行游戏任务，已在多个游戏中表现出色，正与游戏工作室合作训练与测试，有望实现商业化。

- Meta：发布的AI视频剪辑工具LAVE，利用AI技术和五种LLM功能自动生成短视频和广告视频，无需人工干预，为视频编辑领域带来变革。

- 微软：推出的UFO Windows Agent能快速理解和执行用户自然语言请求，实现无缝导航和操作，有望成为下一代Windows系统核心。

- 阿里巴巴：旗下钉钉的AI Agent在办公场景中协助处理邮件、安排日程，实现智能化办公，服务70多万家企业。

- 实在智能：推出实在Agent智能体、TARS - RPA - Agent，实现商用落地。

- 澜码科技：AskXbot平台也有项目落地，致力于将Agent集成到现有企业工作流程中。