技术视角：AI Agent 落地局限与产品实现

“智能体（AI Agent）”已成为热门话题。不少 RPA（流程自动化）服务商都在大力宣扬“智能体”概念，其核心观点是：智能体（Agent）=大模型（LLMs）+流程自动化（RPA），通俗来讲，就如同数字员工拥有了“大脑”与“手”。 下面简单从技术视觉来聊聊，AI Agent 落地局限与产品的实现。

AI Agent 落地的重重局限

• 技术层面的障碍：先进的 AI Agent 在实际落地时，常因技术问题受阻。大模型存在的“幻觉”问题，使其在处理复杂任务时，可能会凭空捏造信息，或者因上下文记忆能力有限而出现逻辑断裂。例如在处理需要深度推理和大量信息整合的法律案件分析、科研项目论证等任务时，AI Agent 就可能给出错误或不合理的结果。

• 现实中的难题

• 成本居高不下：企业若想应用 AI Agent，成本是首要难题。将 RPA 与大模型融合为智能体，需要大量计算资源，成本极高。这无疑为“数字员工”的通用性发展设置了高门槛，导致多数电脑自动化公司在这方面进展缓慢。

• 数据问题突出：数据质量和隐私保护是两大挑战。行业专属数据的清洗和标注工作极为耗时费力，可这恰恰是 AI Agent 准确执行任务的基础。同时，企业在运用 AI Agent 处理数据时，必须确保数据隐私万无一失。

• 专业人才稀缺：既精通 AI 技术又了解行业需求的人才严重不足。许多开发团队不是在技术实现上遇到困难，就是无法精准定位用户真正需要的应用场景，最终开发出的产品要么不实用，要么成本过高，难以投入使用。

• 杀手级应用缺失：尽管市场上有很多关于 AI Agent 的尝试，但至今仍未出现能大规模推广、令人惊艳的杀手级应用。整个行业目前还处于探索阶段，大家都在不断摸索前行。

AI Agent 的产品现状

• 曾经的困境：曾经，RPA 厂商所宣传的“数字员工”，大多只是把 RPA 与大模型（如 GPT、Kimi 等）简单结合的概念。由于成本高昂，在实现“脑子”与“手”真正融合方面，基本停留在概念层面，实际进展不大。

• 新的转机：Deepseek 的出现为行业带来了希望。其“开源”且“较低配置”的特点，虽不能让智能体的实现变得轻而易举，但显著降低了技术门槛，加速了 RPA 与大模型的融合进程，也就是让 RPA 装上“大脑”的速度加快了。各大厂商也纷纷公布相关进展，展现出行业在这一领域的积极探索。

• 厂商的探索：

• 以金智维为例，其自研的 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 提供了有力支持。

• 金智维还基于 DeepSeek 同步升级金融、政务等领域的大模型，全面提升不同业务场景下 AI Agent 型数字员工的规划、推理和界面操作能力。除此以外，Agent 的相关厂商，例如用友 BIP、AutoAgents 灵搭平台、谷云科技 RestCloud、智谱清流等。