作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
AI Agent是一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。
与RPA等自动化工具相比，AI Agent是一种更加智能化的系统，不仅能自动执行任务，还具有一定程度的“代理能力”，这意味着它可以自主运行，根据处理的数据做出决策，并从经验中进行学习。通过增强人的能力，AI Agent进一步推动自动化的实现。
基于对企业AI Agent落地实践的调研与研究，沙丘智库发布《2024年AI Agent最佳实践报告》，为企业提供一份全面的应用指南，包括AI Agent市场概览、实现方法、企业应用现状与15个典型实践案例等。
完整报告：《2024年AI Agent最佳实践报告》（52页PPT）（可前往“沙丘智库”查阅）
▎报告概览：
伴随着人工智能技术的迭代，AI Agent也经历了多个发展阶段。从技术发展趋势上看，基于大模型的AI Agent正在成为主流，有望提供一种革命性的AI Agent技术解决方案。
AI Agent的代理能力是一个范围，当前的AI Agent是在狭义条件下执行特定任务的有限代理系统，与能从环境中学习、做出决策并独立执行任务的完全代理系统之间仍存在较大差距。
大模型正在增强AI Agent的代理能力，使AI Agent能够进行更加复杂、更类似于人类的互动，并在创意内容生成等任务中扩展其能力，缩小与通用人工智能下成熟AI Agent之间的代理能力差距。
当前，企业对AI Agent技术的应用仍处于初期阶段，尤其是基于大模型的AI Agent。根据沙丘智库近期对81名企业技术相关负责人的调研，17.3%的企业表示正在开发AI Agent。
企业在开发AI Agent时会遇到来自多方面的挑战，其中AI Agent的结果可靠性是限制其落地的关键因素之一。
基于对多家企业AI Agent落地实践的调研与研究，沙丘智库总结了如下四点AI Agent最佳实践经验：
第一，采用大小模型协同的技术路线；
第二，RAG技术提供额外知识来源；
第三，合理设计Workflow提升输出质量；
第四，采取安全风险应对措施。
同时，在《2024年AI Agent最佳实践报告》中，沙丘智库精选了15个AI Agent实践案例，涉及数据分析、智能运维、智能客服、软件开发、个人助理等多个应用场景，旨在为企业落地AI Agent提供经验借鉴。
* 以上内容节选自沙丘智库《2024年AI Agent最佳实践报告》
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完整报告：沙丘智库《2024年AI Agent最佳实践报告》（52页PPT）（可前往“沙丘智库”查阅）
报告目录
第一部分：AI Agent应用指南
1.AI Agent概览
1.1 AI Agent的定义
1.2 AI Agent的技术演进历程
1.3 大模型增强AI Agent的代理能力
1.4 基于大模型的AI Agent框架
1.5 AI Agent的能力级别划分
2.AI Agent分类
2.1 AI Agent分类——按应用架构划分
2.2 AI Agent分类——按决策逻辑划分
2.3 AI Agent分类——按用户群体划分
3.AI Agent 实现方法
3.1 将AI Agent嵌入到应用环境中
3.2 构建AI Agent的关键组件——单Agent
3.3 构建AI Agent的关键组件——多Agent
4.AI Agent落地现状
4.1 企业AI Agent的应用情况
4.2 企业AI Agent的应用领域
4.3 企业应用AI Agent时面临的挑战
4.4 现阶段AI Agent的技术局限性
5.AI Agent建设最佳实践
5.1 最佳实践1：采用大小模型协同的技术路线
5.2 最佳实践2：RAG技术提供额外知识来源
5.3 最佳实践3：合理设计Workflow提升输出质量
5.4 最佳实践4：采取安全风险应对措施
第二部分：AI Agent典型案例
案例1：华为云AI Agent实践
案例2：联想基于Multi-Agent的销售提效实践
案例3：蚂蚁基于多智能体的投研支小助
案例4：字节跳动智能运维AI Agent实践
案例5：腾讯大数据智能体
案例6：天弘基金数据分析Agent实践
案例7：中国联通智能体平台
案例8：江苏移动客户经理营销助手Agent
案例9：58同城智能体方案
案例10：平安壹钱包Workflow Agent实践
案例11：微众银行Multi-Agents研发流程提效实践
案例12：去哪儿Agent评测方案
案例13：联想端侧个人智能体
案例14：蔚来NOMI Agents多智能体框架
案例15：OPPO AI超级智能体
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