揭秘：AI Agent 落地难在哪，产品又咋样？

一、智能体概念与应用演进

（一）传统数字员工的局限

以往的数字员工，主要聚焦于自动化流程。然而，搭建这些流程并非易事，无论是通过代码编写，还是采用拖拉拽的可视化方式，操作人员都需要学习特定的语言或技能。不仅如此，操作人员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。

（二）火热的 Agent 智能体到底落地了什么？

如今宣传概念中的数字员工，实现了从繁琐搭建到简单对话生成流程的转变。以公司财务工作为例，若财务人员需整理公司财务报表，涉及银行流水下载、数据统计分析及汇报等工作。

发布指令--帮我识别银行回单并写进 word

不断提要求，它就开始去干活了

二、AI Agent 落地的局限性

（一）技术层面问题

尽管 AI Agent 概念先进，但实际落地却常遇阻碍。在处理复杂任务时，由于大模型存在“幻觉”问题，可能会胡编乱造，或者因上下文记忆有限导致逻辑断裂。例如在处理一些需要复杂推理和大量信息整合的任务时，AI Agent 可能给出错误或不合理的结果。

（二）现实难题

1. 成本问题：企业若想应用 AI Agent，需先解决成本高的问题。特别是将 RPA 与大模型结合形成智能体的过程中，涉及大量计算资源，成本相当高昂。这使得在发展“数字员工”通用性方面，设置了较高门槛，多数电脑自动化公司难以取得较大进展。

2. 数据问题：数据质量差和隐私保护难也是现实挑战。行业专属数据的清洗和标注工作特别耗时费力，而高质量的数据是 AI Agent 准确执行任务的基础。同时，企业在使用 AI Agent 处理数据时，还需确保数据隐私得到有效保护。

3. 人才短缺：真正既懂 AI 技术又了解行业需求的人才十分匮乏。许多开发团队在开发过程中，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，导致开发出的产品要么不实用，要么因成本过高而难以投入使用。

4. 应用缺失：虽然市场上有诸多尝试，但至今尚未出现能让人眼前一亮、可大规模推广的杀手级应用。整个行业仍处于探索阶段，大家都在摸索前行。

三、智能体产品现状

曾经，RPA 厂商宣传的“数字员工”，大多只是将 RPA 与大模型（如 gpt、kimi 等）相结合的概念，由于成本高昂，在实现“脑子”与“手”真正结合方面，大多仅停留在概念层面，实际进展有限。

但 Deepseek 的出现带来了转机，其“开源”且“较低配置”的特性，虽不能说让智能体的实现轻而易举，但确实大大降低了门槛，加速了 RPA 与大模型融合，即 RPA 装上“大脑”的进程。各大厂商也纷纷官宣相关进展，展现了行业在这方面的积极探索。下面看看厂商情况——

  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 再添助力。金智维正同步基于 DeepSeek 升级已有金融、政务等领域大模型，全方位提升不同业务场景 AI Agent 型数字员工的规划、推理、界面操作能力。