圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)
文｜王吉偉
七張圖，深度了解全球AI Agent行業(yè)
五個(gè)板塊七張圖片，帶你深度認(rèn)知全球AI Agent行業(yè)
AI智能體市場(chǎng)規(guī)模有多大？目前市場(chǎng)格局是怎樣的？一篇文章看明白
AI Agent市場(chǎng)格局如何？未來(lái)市場(chǎng)前景怎么樣？一篇文章看明白
了解AI Agent市場(chǎng)格局、技術(shù)路徑與未來(lái)市場(chǎng)，看這一篇就夠了
詳解AI Agent市場(chǎng)格局、技術(shù)路徑與未來(lái)市場(chǎng)，智能體創(chuàng)業(yè)一定不要錯(cuò)過(guò)
雖然GPTs推出后暴露了很多問(wèn)題，時(shí)不時(shí)就會(huì)有安全組織現(xiàn)身說(shuō)法，卻無(wú)法阻擋人們創(chuàng)建專屬CahtGPT的熱情。
因?yàn)閷m斗，OpenAI不得不將GPT Store的上線推遲到2024年，這就讓一些第三方GPT Store的聲望更強(qiáng),GPTs Hunter數(shù)據(jù)顯示目前的GPTs數(shù)量已經(jīng)達(dá)到3.3W+。
按照這個(gè)發(fā)展速度，就是OpenAI官方GPT Store在明年1月1日上線，GPTs的數(shù)量最少也能超過(guò)10W+。如果算上企業(yè)用戶借助微軟OpenAI服務(wù)開發(fā)的GPTs,這個(gè)數(shù)量可能要翻倍。
微軟屬于近水樓臺(tái)，緊跟著OpenAI推出的Copilot Studio功能更強(qiáng)且應(yīng)用更廣，已經(jīng)支持自定義ChatGPT助手無(wú)縫集成在CRM、ERP、OA等日常辦公系統(tǒng)中，安全性能也更強(qiáng)。
這還只是OpenAI一家廠商的GPTs產(chǎn)品，其他廠商的同類產(chǎn)品已經(jīng)在路上或者發(fā)布。
比如國(guó)內(nèi)大語(yǔ)言模型（LLM，Large Language Models）廠商昆侖萬(wàn)維發(fā)布的天工SkyAgents平臺(tái)，可以讓用戶通過(guò)自然語(yǔ)言構(gòu)建私人助理。字節(jié)跳動(dòng)的豆包平臺(tái)，也悄悄上線了創(chuàng)建AI智能體功能。在這個(gè)兩個(gè)平臺(tái)，都能構(gòu)建類GPTs產(chǎn)品，當(dāng)然也能深度集成各自生態(tài)內(nèi)的辦公等產(chǎn)品。
開源廠商也不例外。比如LangChain推出的開源項(xiàng)目OpenGPTs，能讓用戶構(gòu)建類GPTs產(chǎn)品。
“準(zhǔn)Agent”GPTs作為AI智能體的早期產(chǎn)品，它的大量出現(xiàn)必然會(huì)帶來(lái)LLM在更多場(chǎng)景的大量應(yīng)用，也為真正AI智能體的應(yīng)用做了鋪墊，先一步引領(lǐng)了用戶體驗(yàn)并教育了整個(gè)市常
用比爾蓋茨的話來(lái)說(shuō)，Agent將能夠幫助人們處理幾乎所有活動(dòng)和生活各個(gè)領(lǐng)域的事務(wù)，對(duì)軟件業(yè)和整個(gè)社會(huì)都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
GPTs是AI智能體時(shí)代的前夜，它的大量應(yīng)用意味著自主智能體時(shí)代即將到來(lái)。
未來(lái)AI智能體的普及應(yīng)用，將會(huì)造就一個(gè)極其龐大的市常大模型廠商、技術(shù)供應(yīng)商、企業(yè)服務(wù)軟件廠商、初創(chuàng)企業(yè)以及各領(lǐng)域的大型企業(yè)，都將參與到這場(chǎng)AI智能體的饕餮盛宴。
那么，未來(lái)的AI智能市場(chǎng)規(guī)模會(huì)有多大？市場(chǎng)格局又是怎樣的？目前都有哪些具有代表性的Agent產(chǎn)品及項(xiàng)目？
本文，王吉偉頻道通過(guò)七張圖來(lái)為大家揭開這些謎題。如果你是AI Agent創(chuàng)業(yè)者，這篇文章將非常適合你。
AI Agent市場(chǎng)前景
先來(lái)看一下AI Agent的市場(chǎng)前景。
單從自主智能體（Autonomous Agent）市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，marketsandmarkets數(shù)據(jù)顯示2019年全球自主智能體市場(chǎng)規(guī)模為3.45億美元，預(yù)計(jì)到2024年將達(dá)到29.92億美元，2019-2024期間的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到54%。
其中，自動(dòng)化和敏捷性的提高、交付增強(qiáng)客戶體驗(yàn)的需求、成本節(jié)約和投資回報(bào)的增加是自主智能體行業(yè)的一些主要增長(zhǎng)因素
同時(shí)該機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，2023年全球自主人工智能和自主智能體（Autonomous Agent）市場(chǎng)的收入規(guī)模超過(guò)48億美元，到2028年有望達(dá)到285億美元左右，預(yù)計(jì)2023-2028年的年復(fù)合增長(zhǎng)率為43.0%。
自主人工智能和智能體的擴(kuò)張受到多重因素的推動(dòng)，包括人工智能應(yīng)用的日益普及、并行計(jì)算資源的可訪問(wèn)性的提高，以及自動(dòng)駕駛和醫(yī)療保健的進(jìn)步。
grandviewresearch預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與此相當(dāng)。其數(shù)據(jù)顯示，2022年，全球自主人工智能和自主智能體市場(chǎng)規(guī)模為39.3億美元，預(yù)計(jì)從2023年到2030年將以42.8%的復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)增長(zhǎng)，其中亞太地區(qū)的復(fù)合年增長(zhǎng)率將高達(dá)46.2%。
“自主（autonomous）”或“自動(dòng)駕駛（self-driving）”術(shù)語(yǔ)用于描述無(wú)需人工干預(yù)即可獨(dú)立操作和做出決策的人工智能系統(tǒng)。自主智能體產(chǎn)品形態(tài)主要體現(xiàn)于虛擬助手，包括亞馬遜的Alexa、蘋果的Siri和谷歌的Assistant等。
這意味著，大量Agent將會(huì)以軟件助手的形態(tài)出現(xiàn)，同時(shí)原有軟件形態(tài)的助手類產(chǎn)品也會(huì)升級(jí)迭代為自主智能體。
該機(jī)構(gòu)特別提到，軟件市場(chǎng)在2022年已經(jīng)以超過(guò)42.0%的收入份額領(lǐng)先市常由于系統(tǒng)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展，適應(yīng)環(huán)境并從中學(xué)習(xí)，軟件市場(chǎng)正在迅速增長(zhǎng)。
需要說(shuō)明的是，這幾組數(shù)據(jù)主要預(yù)測(cè)的是自主智能體的市常雖然未來(lái)的AI智能體市場(chǎng)會(huì)以自主智能體為主，但不同企業(yè)往往會(huì)因?yàn)闃I(yè)務(wù)屬性與市場(chǎng)目標(biāo)的不同，在具體需求上不一定都是自主智能體，還會(huì)涉及到非自主智能體以及生成式智能體等多種形式。
再就是某些引入Agent架構(gòu)的傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品，不一定會(huì)以智能體的形式出現(xiàn)。
因此，AI Agent的未來(lái)的市場(chǎng)空間實(shí)際要大得多。
自主智能體是一種軟件或程序，不需要人工干預(yù)就能為用戶或系統(tǒng)做事情或做出決策。自主智能體的設(shè)計(jì)目的，是在與環(huán)境或其他自主智能體交互的同時(shí)完成特定的任務(wù)或目標(biāo)。
例如，聊天機(jī)器人是自助服務(wù)智能體，可以通過(guò)文本或語(yǔ)音與用戶交流，響應(yīng)查詢，提供數(shù)據(jù)，甚至完成諸如安排約會(huì)或訂購(gòu)產(chǎn)品之類的任務(wù)。
另一個(gè)例子是，2023年3月美國(guó)軟件公司Adept籌集了3.5億美元，用于開發(fā)數(shù)字助理，這是一個(gè)能夠?qū)⑽谋久钷D(zhuǎn)換為一系列動(dòng)作的人工智能模型。
對(duì)于AI Agent的未來(lái)，Octane AI 聯(lián)合創(chuàng)始人Ben Parr認(rèn)為，Agent不僅在科技領(lǐng)域更是整個(gè)商業(yè)領(lǐng)域的浪潮，他預(yù)測(cè)10年內(nèi)，將有多家價(jià)值數(shù)十億美元的公司的運(yùn)營(yíng)完全交給自主智能體。
事實(shí)上，從現(xiàn)在出現(xiàn)的少數(shù)人力資源+AI Agent的公司，已經(jīng)能看到AI智能體往這個(gè)方向的發(fā)展苗頭。這個(gè)話題不是本文的重點(diǎn)，王吉偉頻道會(huì)在另一篇文章中與大家探討。
AI智能體市場(chǎng)格局
對(duì)于自主智能體這個(gè)新興領(lǐng)域，資本市場(chǎng)已經(jīng)用其獨(dú)到的投資眼光將AI智能體產(chǎn)業(yè)劃分為三層架構(gòu)。
大家可以看下面這張來(lái)自風(fēng)險(xiǎn)投資公司Aura Ventures的《自主人工智能體新興市場(chǎng)格局》圖（成圖于7月之前），它將整個(gè)Agent產(chǎn)業(yè)自下而上劃分三層，最下面為用于智能體運(yùn)營(yíng)（AgentOps）的模塊插件層，中間為程序應(yīng)用層（APPlications），最上面為服務(wù)層（services）。
可以明顯感受到，智能體運(yùn)營(yíng)層借鑒了OpenAI官方給出的AI Agent架構(gòu)，該架構(gòu)也是當(dāng)前最為流行的Agent架構(gòu)之一。
智能體運(yùn)營(yíng)層
智能體運(yùn)營(yíng)層主要分為七個(gè)部分，分別為智能（Intelligence）、記憶內(nèi)存（Memory）、工具和插件（Tools and plugins）、多智能體游樂(lè)場(chǎng)和協(xié)議（Multi-agent playgrounds and protocols）、多智能體通信模式（Multi-agent communication schemas）以及多智能體通信模式、監(jiān)控、安全和預(yù)算（Monitoring,security and budgetary）及智能體運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)（AgentOps marketplace）。
智能（Intelligence）：智能體的“大腦”，由負(fù)責(zé)任務(wù)創(chuàng)建、規(guī)劃和上下文的 LLM 提供支持。它們理解并產(chǎn)生自然語(yǔ)言，擁有廣闊的世界知識(shí)，并且能夠?qū)W習(xí)，LLM一般通過(guò) API或開源被使用。
OpenAI的GPT、Claude等LLM都在這個(gè)部分，更先進(jìn)的例子包括 HuggingGPT及Falcon 等。其中也包括特定領(lǐng)域的LLM和DAAS，比如為心理健康數(shù)據(jù)提供API的Sahha 。
分銷優(yōu)勢(shì)、成本、社區(qū)護(hù)城河和模型質(zhì)量，將是這個(gè)部分的制勝關(guān)鍵。
記憶內(nèi)存（Memory）：獲娶存儲(chǔ)、保留和檢索數(shù)據(jù)。分為短期記憶、長(zhǎng)期記憶和感覺(jué)記憶。向量數(shù)據(jù)庫(kù)和嵌入框架的激增是其中的關(guān)鍵。參與者包括 Pinecone 和 Chroma以及像Perplexity AI一樣具有集成優(yōu)勢(shì)的Text to SQL 初創(chuàng)公司，
工具和插件（Tools and plugins）：能夠提供工具與插件的市嘗API和技能庫(kù)，用于創(chuàng)建、修改和利用外部對(duì)象來(lái)執(zhí)行超出LLM 限制的事情。外部工具可以顯著擴(kuò)展模型功能，例如瀏覽器掃描和桌面支持等。目前，這些實(shí)用程序主要存在于提示和技能庫(kù)中。
典型的產(chǎn)品，如Openai插件、replit及toolformer等。其他如SLAPA是一個(gè)自學(xué)習(xí)的API 系統(tǒng)，是早期產(chǎn)品化應(yīng)用案例。Relevance AI也是該領(lǐng)域另一個(gè)快速發(fā)展的參與者，它在 UX 和“用低代碼輕松創(chuàng)建智能體鏈”的能力方面頗具優(yōu)勢(shì)。
多智能體游樂(lè)場(chǎng)和協(xié)議（Multi-agent playgrounds and protocols）：智能體網(wǎng)絡(luò)之間應(yīng)該應(yīng)用什么通信協(xié)議，該問(wèn)題將在這部分得到解答。PumaMart和SIM Gen Agents一直在做這方面的攻關(guān)，E2B是這個(gè)領(lǐng)域的新興參與者。E2B已與OpenAI等LLM廠商建立合作，其Playgrounds沙盒環(huán)境可以讓用戶構(gòu)建各種基于LLM的智能體及相關(guān)應(yīng)用。
多智能體通信模式（Multi-agent communication schemas）：由AgentOps的混合組成的Agent，將需要能夠使它們以盡可能最佳的方式進(jìn)行交互的服務(wù)。多智能體通信協(xié)議，更有益于多智能體學(xué)習(xí)、反思和解釋的概念。
目前這些主要作為提示技術(shù)存在，更多是在論文中提及，比如Chain of Thoughts prompting Wei et al （2022） 和 Reflexion （Shinn & Labash 2023）（回復(fù)格局，獲取本文所用所有大圖資料）。
這一部分，主要提供思維鏈、自我詢問(wèn)，cmol調(diào)試器子目標(biāo)以及分解相關(guān)。這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，也會(huì)在接下來(lái)迎來(lái)一些玩家。
監(jiān)控、安全和預(yù)算（Monitoring,security and budgetary）：在智能、內(nèi)存、工具和插件、通信和協(xié)議、安全和安保方面，Agent都應(yīng)受到監(jiān)管。目前而言，對(duì)于工具級(jí)別或智能體級(jí)別的AI進(jìn)行監(jiān)控，仍然是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題。
這是Agent商業(yè)落地最重要的部分，能夠通過(guò)跨多個(gè)平臺(tái)的監(jiān)控（錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)沿襲）、安全性和預(yù)算來(lái)優(yōu)化智能體的玩家將會(huì)勝出，也會(huì)催生很多智能體安全相關(guān)的初創(chuàng)項(xiàng)目。
智能體運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)：被定義為智能體框架產(chǎn)品發(fā)布平臺(tái)，如FinGPT,BabyAGI,AutoAGI,CAMEL等都在這一層。HuggingFace和Github也被放在這一層，主要因?yàn)檫@兩個(gè)平臺(tái)提供并托管了大量的模型和相關(guān)項(xiàng)目。
HuggingFace是模型分發(fā)的主要參與者，有機(jī)會(huì)為Agent創(chuàng)建一個(gè)類似市場(chǎng)的產(chǎn)品，就像Smol-ai Developer所做的，AI工程師可以輕松地為任務(wù)選擇最佳的Agent基礎(chǔ)設(shè)施。
Agent應(yīng)用程序?qū)?/p>
Agent應(yīng)用程序?qū)又饕ㄍㄓ脩?yīng)用（General purpose）和行業(yè)應(yīng)用（Business industry）兩部分。
通用應(yīng)用（General purpose）：這些Agent提供了前所未有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能水平，并為個(gè)人用戶實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的民主化。這些將圍繞“待完成的工作”框架展開。病毒式傳播、建立分銷優(yōu)勢(shì)的能力，以及利用更多可抵御大型科技公司的“利基”用例將是獲勝的關(guān)鍵。
目前主要案例是個(gè)人編程類工具，如 GitWit、GPT-Engineer等， Embra AI（MAC個(gè)人助理）、Dust（生產(chǎn)力助手）等個(gè)人生產(chǎn)力領(lǐng)域的項(xiàng)目數(shù)量也在不斷增長(zhǎng)。
行業(yè)應(yīng)用（Business industry）：垂直領(lǐng)域的Agent，比如用于編程、營(yíng)銷、輔導(dǎo)及研究人員等的智能體，使用特定于上下文的業(yè)務(wù)規(guī)則或數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以有效降低成本和提高績(jī)效。
預(yù)計(jì)進(jìn)入AgentOps的行業(yè)下游參與者將在這個(gè)市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，其技術(shù)堆棧更具防御性。當(dāng)然，敏捷構(gòu)建的現(xiàn)有企業(yè)也有可能獲勝。
關(guān)于應(yīng)用層的其他Agent產(chǎn)品，大家可以按圖索驥，這里不再贅述。
services服務(wù)層
services服務(wù)層包括用戶構(gòu)建自己的智能體（Build your own-deployment）、智能體市場(chǎng)（Agent marketplace）和多智能體監(jiān)控（Multi-Agent monitoring）三部分。
構(gòu)建專屬個(gè)性化智能體（Build your own-deployment）：大量廠商正在涌入這個(gè)領(lǐng)域，目前主要是低代碼或無(wú)代碼平臺(tái)包括RPA等超自動(dòng)化平臺(tái)。這些廠商在原有產(chǎn)品基礎(chǔ)上構(gòu)建的基于LLM的平臺(tái)，可以使任何企業(yè)或消費(fèi)者用戶都能夠輕松創(chuàng)建和部署智能體。
為實(shí)現(xiàn)差異化、用戶體驗(yàn)、客戶支持以及針對(duì)特定領(lǐng)域的（例如，B2B、B2C、行業(yè)）定制可用性能力，將是廠商們獲勝的關(guān)鍵。
值得一提的是，這些平臺(tái)的一個(gè)關(guān)鍵銷售參數(shù)是客戶保留，而集成和用戶體驗(yàn)（例如支持）將是提高用戶粘性的關(guān)鍵。這部分的參與者包括 Relevance AI、XpressAI、SuperAgentAI 和 AgentRunnerAI等。
智能體市場(chǎng)（Agent marketplace）：隨著市場(chǎng)形勢(shì)的爆炸式增長(zhǎng)，應(yīng)用程序?qū)⒃谑袌?chǎng)上上市進(jìn)行推廣，將會(huì)出現(xiàn)更多為特定任務(wù)“雇傭”預(yù)先訓(xùn)練的應(yīng)用程序的平臺(tái)，不管是在B2C領(lǐng)域還是B2B領(lǐng)域。
現(xiàn)有的此類產(chǎn)品中，如GitHub和Fiverr開始扮演這個(gè)角色。NexusGPT 正在通過(guò)自由智能體市場(chǎng)和MindOS 來(lái)顛覆這一點(diǎn)，已經(jīng)具備廣泛關(guān)注度。未來(lái)，我們可能會(huì)看到特定行業(yè)或功能領(lǐng)域的“捆綁”或大批人工智能工人作為產(chǎn)品出售。
多智能體監(jiān)控（Multi-Agent monitoring）：多智能體的控制室引擎是一個(gè)即將被顛覆的新興開放類別，企業(yè)和個(gè)人級(jí)別都有用例。這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，采用更簡(jiǎn)單的方式構(gòu)建集成和API的能力將是其獲勝的關(guān)鍵。
目前該領(lǐng)域尚處于萌芽階段，但也有適用于企業(yè)和個(gè)人的項(xiàng)目，如 Alphakit.AI 是這一領(lǐng)域的先行者，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)通過(guò)手機(jī)監(jiān)控個(gè)人Agent。
需要說(shuō)明的是，這張圖繪制于7月份之前，所以大家要注意并不是現(xiàn)在只有這些Agent相關(guān)產(chǎn)品及架構(gòu)。最近4個(gè)多月里又出現(xiàn)了大量的Agent,并且有了OpenAI的Assistant API這樣的工具，傳統(tǒng)AI廠商想要構(gòu)建Agent應(yīng)用也是相當(dāng)簡(jiǎn)單。
包括國(guó)內(nèi)也出現(xiàn)了很多Agent項(xiàng)目，前段時(shí)間奇跡論壇的一場(chǎng)路演據(jù)說(shuō)有30+Agent項(xiàng)目，這預(yù)示著AI Agent即將進(jìn)入井噴期。
所以這張Agents市場(chǎng)格局圖并不是用來(lái)看有哪些產(chǎn)品的，主要是為了讓大家熟悉Agent產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。這樣要?jiǎng)?chuàng)業(yè)的話就能找到自己的位置，清楚自己的項(xiàng)目處于哪個(gè)層次，并能夠了解國(guó)外有哪些對(duì)標(biāo)產(chǎn)品。
AI Agent SDK、框架與庫(kù)
前面提到現(xiàn)在已發(fā)展出很多Agent架構(gòu)，下面我們也通過(guò)一張圖來(lái)了解。
目前在智能體的構(gòu)建上，開發(fā)人員為解決可靠性、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)安全等問(wèn)題而選擇的范式各不相同。
目前的智能體要么建立在現(xiàn)有工具之上，要么創(chuàng)建自己的內(nèi)部解決方案，要么采用一些專門為智能體構(gòu)建的產(chǎn)品，其中許多仍處于早期階段或 alpha/beta 版本。
一些開發(fā)人員，為傳統(tǒng)軟件中智能體問(wèn)題的等效問(wèn)題提供了解決方案，比如：
用于智能體編排和調(diào)試的Inngest；
用于可觀測(cè)性的Sentry；
用于數(shù)據(jù)集成的LlamaIndex。
傳統(tǒng)的軟件解決方案仍然無(wú)法應(yīng)對(duì)LLM性質(zhì)所帶來(lái)的特定于智能體的挑戰(zhàn)。一個(gè)例子是調(diào)試智能體，它本質(zhì)上是在處理提示，并且缺少與實(shí)時(shí)調(diào)試等效的智能體。
更多開發(fā)人員在構(gòu)建智能體時(shí)，會(huì)使用新的框架和SDK來(lái)重新發(fā)明輪子，而不是在現(xiàn)有技術(shù)之上進(jìn)行構(gòu)建。
所以，現(xiàn)在的一些廠商完全摒棄傳統(tǒng)軟件構(gòu)建智能替代邏輯，有的正在構(gòu)建完全自定義的基礎(chǔ)設(shè)施，有的則使用現(xiàn)有技術(shù)至少以某種方式適合他們的智能體案例。
其中一種理念是多智能體系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施補(bǔ)充，應(yīng)該是面向智能體的智能體專有云，如E2B 為智能體或 AI 應(yīng)用程序構(gòu)建的AI playground、沙盒云環(huán)境，這些環(huán)境對(duì)于智能體的編碼案例很有用。
還有更多為AI 智能體或 LLM 應(yīng)用程序量身定制的項(xiàng)目，最常見(jiàn)的是用于構(gòu)建、監(jiān)控和分析的框架。這些構(gòu)建AI Agent產(chǎn)品所需要的特定SDK和框架，見(jiàn)下圖。
這張圖展示了目前已有的用于創(chuàng)建、監(jiān)控、調(diào)試和部署AI Agent產(chǎn)品的SDK、框架、庫(kù)和工具的數(shù)據(jù)庫(kù)。
按照不同作用及功能，將這些框架及工具分為九個(gè)部分：監(jiān)控、可觀察性及分析（Monitoring、Observability、Analytics），前端（Frontend），大語(yǔ)言模型運(yùn)行時(shí)（Runtime for LLMs），構(gòu)建框架和平臺(tái)（Building Frameworks platforms），數(shù)據(jù)集成與內(nèi)存管理（Data integration,Memory management），大語(yǔ)言模型API和路由器（API and routers for LLMs），人工智能產(chǎn)品構(gòu)建庫(kù)（Libraries for building Al products），編排（Orchestration），構(gòu)建和部署LLM（Building&deploying LLMs）。
其中在構(gòu)建框架和平臺(tái)中，我們看到了OpenAI的Assistants API、Langchain、AutoGen、OpenGPTs、Hugging Face Agents等知名Agent構(gòu)建框架。
有意思的是，GPTs與Assistants API推出后，被網(wǎng)友認(rèn)為已死的Langchain及其推出的全新框架OpenGPTs都在其中，這也間接證明了Langchain的生命周期并沒(méi)有傳言那么慘。
對(duì)于創(chuàng)業(yè)者而言，這張圖算是點(diǎn)明了Agent技術(shù)發(fā)展路線。想要打造AI Agent的團(tuán)隊(duì)，可以根據(jù)該圖來(lái)選擇其產(chǎn)品需要的框架及相關(guān)組件，或者尋找相應(yīng)的替代品，不用再去為選擇什么框架與技術(shù)而大費(fèi)周章。
開源Agent和閉源Agent
E2B出品的這份AI Agent行業(yè)全景圖，所涉及的項(xiàng)目不算是最全的，卻是比較完整的，目前所涉及的行業(yè)及領(lǐng)域都有相應(yīng)的代表性產(chǎn)品。
該圖把目前的Agent產(chǎn)品分為開源和閉源兩個(gè)部分，并將按照項(xiàng)目屬性及面向用戶群體將這些產(chǎn)品放到了不同領(lǐng)域及行業(yè),其中還涉及到了Agent構(gòu)建架構(gòu)及運(yùn)營(yíng)支持的部門。
它被E2B放在名為awesome-ai-agents的GitHub項(xiàng)目上，此項(xiàng)目是開放性的，創(chuàng)業(yè)者可以在GitHub頁(yè)面提交相關(guān)項(xiàng)目。
這張圖一直在持續(xù)更新，目前已經(jīng)更新11月的2.2版本。新版本與上一個(gè)版本的最大區(qū)別是，加入了「智能體運(yùn)行時(shí)」單元。
可能是登上這張圖的項(xiàng)目過(guò)濾標(biāo)準(zhǔn)較高，也可能是迭代速度跟不上項(xiàng)目提交速度。目前圖片上的智能體相關(guān)項(xiàng)目（包括智能體構(gòu)建框架及運(yùn)行支持，云平臺(tái)除外）為98個(gè)，但項(xiàng)目頁(yè)面提交的項(xiàng)目展示數(shù)量已經(jīng)超過(guò)130個(gè)。
從圖片來(lái)看，編程類Agent項(xiàng)目最多，整體數(shù)量已經(jīng)達(dá)到38個(gè)，其中開源項(xiàng)目18個(gè)。
Agent構(gòu)建框架類項(xiàng)目數(shù)量?jī)H次于編碼類的Agent，總數(shù)量為19，開源項(xiàng)目為16個(gè)，閉源項(xiàng)目3個(gè)，其中包括OpenAI Assistans API。
生產(chǎn)力類Agent以閉源項(xiàng)目居多，數(shù)量為13，開源項(xiàng)目3個(gè)。
通用型Agent數(shù)量為12個(gè)，其中開源項(xiàng)目要多一些，數(shù)量為8。
數(shù)據(jù)分析類的Agent總共6個(gè)，其中閉源項(xiàng)目4個(gè)。
而3個(gè)商業(yè)智能類Agent，都是閉源項(xiàng)目。
科學(xué)、研究、設(shè)計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷類的Agent的數(shù)量各為1個(gè)，其中只有科學(xué)類和研究類Agent為開源項(xiàng)目。從中可以看出，垂直領(lǐng)域類的Agent目前數(shù)量很少，也就意味著比較廣闊的市場(chǎng)，創(chuàng)業(yè)的話可以往相關(guān)的方向走。
當(dāng)然，還有很多Agent項(xiàng)目這里并沒(méi)有放上，另外各領(lǐng)域的傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件也正在發(fā)力Agent，AI智能體的列表必然會(huì)越來(lái)越長(zhǎng)。
后記：個(gè)人智能體時(shí)代即將到來(lái)
下面這張圖，來(lái)自風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)madrona在6月份發(fā)布的一篇關(guān)于AI Agnet的博文。
這張圖很簡(jiǎn)單，羅列了當(dāng)時(shí)比較具有代表性的生成式AI應(yīng)用。其實(shí)用現(xiàn)在的眼光來(lái)看，這些應(yīng)用當(dāng)時(shí)正在向Agent模式過(guò)渡。尤其是智能助手類工具，幾乎都在謀求向Agent的轉(zhuǎn)型。
最近比爾蓋茨關(guān)于AI Agent的文章《AI is about to completely change how you use computers》刷了屏，詳細(xì)闡述了Agent將如何在未來(lái)幾年顛覆軟件行業(yè)。
其實(shí)在4月份高盛（Goldman Sachs）和SV Angel舉辦的關(guān)于人工智能的活動(dòng)中他就提到過(guò)，未來(lái)的人工智能頂級(jí)公司可能會(huì)創(chuàng)建一個(gè)個(gè)人數(shù)字智能體，可以為人們執(zhí)行某些任務(wù)。
或許正是受此啟發(fā)，madrona這篇博文名為《A Wave of Personal Agents is Coming》，談的是正在到來(lái)的個(gè)人智能體時(shí)代。
該圖按照個(gè)人應(yīng)用工作流，將相關(guān)的工具與應(yīng)用分為增強(qiáng)（ENHANCED）和原生（NATIVE）兩個(gè)板塊。增強(qiáng)板塊列舉了當(dāng)時(shí)非常接近于Agent的應(yīng)用，主體部分原生板塊分為內(nèi)容創(chuàng)作及個(gè)人智能體&聊天助手兩部分。
在內(nèi)容創(chuàng)作部分，紅杉將其分為視頻/圖片、市場(chǎng)營(yíng)銷圖片、寫作、幻燈片、額外內(nèi)容創(chuàng)建及3D游戲開發(fā)幾個(gè)子版塊，每個(gè)版塊都列舉了相應(yīng)的應(yīng)用。
個(gè)人智能體&聊天助手部分是按照行業(yè)應(yīng)用劃分的，分為購(gòu)物、外賣/即時(shí)訂餐、家居、房地產(chǎn)、餐廳訂位、橫向聊天助手、個(gè)人生產(chǎn)力、旅行、人工智能朋友/伙伴、健康和教練及教育等行業(yè)。
其中前六個(gè)都標(biāo)注了開放機(jī)會(huì)，并且第六個(gè)用T.B.D.標(biāo)注，意味著在更多行業(yè)及領(lǐng)域都會(huì)有更多的相關(guān)的產(chǎn)品走出來(lái)。
這張圖會(huì)繪制于6月份，所列舉的應(yīng)用還是生成式AI應(yīng)用或者可以用“準(zhǔn)Agent”來(lái)表達(dá)，現(xiàn)在看來(lái)有些產(chǎn)品甚至可以被OpenAI的GPTs替代掉。
圖片左邊的被紅杉稱作增強(qiáng)型應(yīng)用的產(chǎn)品，在當(dāng)時(shí)已經(jīng)很接近智能體功能，但還不具備自主采取行動(dòng)的能力。比如Expedia在其移動(dòng)應(yīng)用程序中實(shí)施了AI聊天搜索用于發(fā)現(xiàn)行程，Kayak、Instacart和Klarna等公司在ChatGPT 中都有插件。
現(xiàn)在，隨著OpenAI推出Assitant API以及更多Agent架構(gòu)的出現(xiàn)，這些產(chǎn)品應(yīng)該正在或者已經(jīng)快速向Agent對(duì)齊。當(dāng)時(shí)madrona調(diào)研的一些創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)從特定領(lǐng)域的方法開始構(gòu)建Agent，還有些團(tuán)隊(duì)采用橫向方法來(lái)創(chuàng)建個(gè)人智能體。
這張圖片上列舉的產(chǎn)品不是現(xiàn)在意義上的AI Agent，主要還是用于展示未來(lái)個(gè)人Agent的豐富應(yīng)用場(chǎng)景，這也應(yīng)該是其認(rèn)為“一波個(gè)人智能體應(yīng)用潮即將襲來(lái)”的主要緣由。
總體而言，這張圖對(duì)未來(lái)Agent的產(chǎn)品分類和應(yīng)用領(lǐng)域還是做了不錯(cuò)的梳理。同時(shí)這些產(chǎn)品都有機(jī)會(huì)用現(xiàn)在的新架構(gòu)及新技術(shù)迭代升級(jí)成為Agent，擁有一定的參考與借鑒意義的。
也希望你的項(xiàng)目，能夠早日進(jìn)入類似的名單。
