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從AI Agent的起源到其在不同階段的技術突破，再到對未來發(fā)展方向的預測，文章詳細闡述了AI Agent如何逐步演變?yōu)榻裉斓男螒B(tài)，并探討了其在解決復雜任務中的潛力和挑戰(zhàn)。對于希望了解AI Agent及其在現代科技中角色的讀者來說，這是一篇不可錯過的文章。

本篇文章是使用5W1H分析框架拆解AI Agent的中篇，在進入正文之前，先總體回顧這一系列文章的脈絡。

上篇：介紹What + Why，主要解答以下問題。

What：AI Agent是什么？AI Agent有哪些組成部分？AI Agent的原理是什么？AI Agent是怎么分類的？

Why：為什么會產生AI Agent？AI Agent的優(yōu)勢和劣勢是什么？為什么企業(yè)和個人都要關注AI Agent？

中篇：介紹When + Where + Who，主要解答以下問題。

When：AI Agent的發(fā)展歷程是怎樣的？AI Agent未來的發(fā)展趨勢是怎樣的？

Where：AI Agent有哪些應用場景？

Who：AI Agent領域的玩家有哪些？AI Agent領域的行業(yè)價值鏈是怎樣的？

下篇：介紹 How，主要解答以下問題。

How：如何實現AI Agent？AI Agent包括哪些系統(tǒng)模塊？如何開始學習AI Agent？

想了解全部內容的同學，可以關注WXGZH“風叔云”，回復關鍵詞“拆解AI Agent”，獲得《5W1H分析框架拆解AI Agent》的完整PPT文件。

在《大佬們都在關注的AI Agent，到底是什么？用5W1H分析框架拆解AI Agent（上篇）》中，圍繞What和Why，風叔詳細闡述了AI Agent的概念、構成、分類、產生原因、優(yōu)勢劣勢、以及對企業(yè)和個人的影響。

在這篇文章中，風叔將圍繞When、Who和Where，詳細介紹AI Agent的發(fā)展歷程、行業(yè)玩家和具體應用場景。

一、5W1H分析框架之When

1. AI Agent的發(fā)展歷程

對于一直關注AI大模型的讀者來說，下圖應該不陌生。下面我們就沿著這個脈絡，回顧一下AI Agent的發(fā)展歷程。

階段一，LLM大模型時代之前的Agent

Agent這一概念其實要早于LLM大模型，最早可以起源于馬文明斯基在80年代出版的《智能社會》這本書，Agent理論在LLM大模型出來之前，也已經被學術界研究了很多年。

在《大佬們都在關注的AI Agent，到底是什么？用5W1H分析框架拆解AI Agent（上篇）》中，風叔有介紹AI Agent的核心三大組成部分，Perception、Brain和Action，其中最關鍵的部分就是具備記憶、規(guī)劃和推理能力的Brain。在大模型出現之前，Agent的技術始終面臨天花板，無法取得實質性的進步，其核心就是缺乏具備規(guī)劃和推理能力的Brain，且這種Brain還需要具有良好的通用性和泛化性。

在LLM大模型出現之前，比較知名的垂直領域 Agent 的例子比如 Alphago，它有感知環(huán)境、思考決策、采取行動的閉環(huán)邏輯。還有DeepMind的Agent57，使用強化學習方式讓Agent學習打游戲，以及OpenAI玩“躲貓貓”的多智能體。

在這一階段，常規(guī)的Agent更多采用結構化固定模式，通過實現固定算法流程來完成一些自動化任務。而大模型為Agent帶來了靈活性，使其可以應對人類在腦力勞動中面臨的各種復雜的長尾任務，進一步實現體力和腦力任務的全面自動化。

LLM大模型是第一個可以自主學習并擁有廣泛知識的AI模型，以LLM大模型作為Brain武裝起來的AI Agent，開始迅速發(fā)展。

階段二，Prompt工程

在LLM大模型剛問世的時候，大家都喜歡Prompt工程。用戶通過描述角色技能、任務關鍵詞、任務目標及任務背景等信息，告訴大模型需要輸出的格式，然后大模型進行輸出。

用戶們也充分發(fā)揮自己的聰明才智，發(fā)展了各種各樣的Prompt工程的玩法，如角色扮演、零樣本提示和少樣本提示。比如在少樣本提示下，用戶只需要給出少量示例，大模型就能學習到示例背后的邏輯，從而給出正確的答復。

當任務過于復雜時，超出了單一 Prompt 的能力時，可以通過分解任務，構建多 Prompt 來協同解決。最常見的 Prompt 協同形式就是提示鏈 Prompt Chain，Prompt Chain 將原有需求進行分解，通過用多個小的 Prompt 來串聯或并聯，共同解決一項復雜任務，如下圖所示。

階段三，大模型插件

雖然Prompt工程很強大，但是僅憑Prompt工程根本無法滿足人們日益增長的復雜需求。由于大模型本身的諸多缺陷，如不能及時更新知識，上下文長度有限等等，工程師們開始給大模型加入插件。

比如引入向量數據庫，對某些特定的專屬數據進行切片、分塊和向量化，然后把數據索引進向量數據庫。當用戶進行輸入時，先通過數據召回找到最匹配的數據分塊，再提交給大模型做Prompt工程，這樣就可以使用到最新的和最準確的知識。這就是檢索增強生成RAG，Retrieval-Augmented Generation。

同時，為了讓大模型更好地和物理世界交互，工程師們嘗試讓 GPT 調用函數和使用工具。一系列關于工具使用的實踐開始出現，比如Toolformer和API Bank，ChatGPT也推出了自己的插件體系。

階段四，任務分解與反思

大模型在一些簡單的任務上取得了還不錯的結果，人們開始往更深處探索大模型的智能，尤其是處理復雜問題上的能力，這就涉及到了對復雜任務的分解，以及在行動過程中的反思。

(1) 思維鏈COT

當我們對LLM這樣要求「think step by step」，會發(fā)現LLM會把問題分解成多個步驟，一步一步思考和解決，能使得輸出的結果更加準確

(2) COT-SC

一個CoT有時可能出現錯誤，我們可以讓Agent進行發(fā)散，嘗試通過多種思路來解決問題，然后投票選擇出最佳答案，這就是CoT-SC。

(3) 思維樹TOT

思維樹TOT是對思維鏈CoT的進一步擴展，在思維鏈的每一步，推理出多個分支，拓撲展開成一棵思維樹。使用啟發(fā)式方法評估每個推理分支對問題解決的貢獻。選擇搜索算法，使用廣度優(yōu)先搜索（BFS）或深度優(yōu)先搜索（DFS）等算法來探索思維樹，并進行前瞻和回溯。

(4)思維圖GOT

思維樹ToT 的方式也存在一些缺陷，對于需要分解后再整合的問題，比如排序問題，排序我們可能需要分解和排序，然后再merge。這種情況下TOT就不行了，可以引入思維圖GOT來解決。

當人們發(fā)現大模型的推理能力還是不足時，開始試圖讓模型自身清楚地描述問題，把問題轉化為 PDDL （Planning Domain Definition Language）格式的描述語言，通過調用通用規(guī)劃器來解決規(guī)劃問題，再把解決方案轉化為可執(zhí)行的動作，以更好地邏輯推理和規(guī)劃等任務。這就是LLM+P

上面幾種思路都是在解決任務分解問題，工程師們也想到了很多解決大模型反思和完善自身行動的思路。

首先是ReACT，全稱是Reasoning-Action，這種模式是讓大模型先進行思考，思考完再進行行動，然后根據行動的結果再進行觀察，再進行思考，這樣一步一步循環(huán)下去。這種行為模式基本上就是人類這樣的智能體主要模式。

然而，工程師覺得這樣仍然不夠，他們希望大模型在完成每一個任務后，能夠積累經驗和教訓、因此產生了借鑒強化學習思路的”反射”機制，反射機制能夠讓機器記住每一次任務的完成情況，無論效果好壞，以供未來參考，提升模型的性能。這就是Reflecxion。

階段五，Agent問世

隨著各項基礎設施的逐步完善，更大的變革轟然襲來，這就是Agent。2023年4月AutoGPT橫空出世正式宣告了LLM Agent的來臨，短短數周就獲得了9萬星，賺足了眼球。

下圖是AutoGPT 的架構圖，旨在實現對任務的有效管理。生成的任務將會被加入優(yōu)先級隊列中，隨后系統(tǒng)會不斷從優(yōu)先隊列中選擇優(yōu)先級最高的任務進行執(zhí)行，整個過程中，任何反饋都會通過記憶進行迭代優(yōu)化代碼

隨后，更多的LLM Agent如雨后春筍般爆發(fā)出來，比如微軟的Jarvis HuggingGPT、專門用于寫小說的RecurrentGPT、清華聯合面壁推出的雙循環(huán)機制XAgent、虛擬世界Minecraft中的智能體Voyager等等。

然后，工程師們就想到了Multi-Agent，既然Single Agent已經具備了獨立決策和行動能力，如果將多個Agent放到一個環(huán)境中，他們之間會碰撞出什么火花呢？

“斯坦福小鎮(zhèn)”項目應該是最有名的Multi-Agent項目，在這個虛擬的小鎮(zhèn)里，有25 個獨立的 AI 智能體在小鎮(zhèn)上生活。他們的決策和行動并不是固定寫死在系統(tǒng)里面的，每個智能體背后都連接著LLM大模型。他們有工作，會八卦，能組織社交，結交新朋友，甚至舉辦情人節(jié)派對，每個小鎮(zhèn)居民都有獨特的個性和背景故事。這些角色每天會自己制定計劃，參與活動和做事情，還會主動和其他Agent交談。同時，Agent交談的內容會被存儲在記憶數據庫中，并在第二天的活動計劃中被回憶和引用，是不是非常像人腦的記憶系統(tǒng)？“斯坦福小鎮(zhèn)”項目也涌現出了許多頗有趣味性的社會學現象。

還有一個很著名的Multi-Agent項目叫MetaGPT。這個項目按照軟件公司的組織架構，定義了多個AI智能體角色，包括產品經理、架構師、項目管理員、工程師和測試人員等角色。各角色之間通過相互協作，基本可以勝任完成500行左右代碼的小工程了。隨著AI Agent的進一步強大，在未來每個人完全可以開一家虛擬公司，自己承接物理世界的真實需求，然后交給虛擬公司的員工完成，非常具有想象空間。

這就是AI Agent到目前為止的大體發(fā)展過程，LLM大模型的出現是Agent發(fā)展的拐點，Agent的發(fā)展速度如火箭般攀升。那么站在現在看未來，AI Agent會有怎么樣的發(fā)展趨勢呢？

2. AI Agent的未來發(fā)展趨勢

在《大佬們都在關注的AI Agent，到底是什么？用5W1H分析框架拆解AI Agent（上篇）》中，風叔有介紹到，目前AI Agent最大的局限就是可靠性不足。因為LLM大模型容易出現幻覺和不一致性，將多個AI步驟連起來會進一步加劇可靠性問題，從而難以獲得用戶信任。舉個例子，假設每個步驟LLM的可靠性是95%，如果一個任務需要被分解到5步以上，那么最終的可靠性將不到80%，這會大大限制AI Agent在一些Critical場景下的應用。

未來，AI Agent的發(fā)展，必須首先要解決可靠性不足的問題，而解決可靠性不足的問題，就得從任務分解與反思、記憶優(yōu)化、Function Calling準確性這幾個維度入手。

1）任務分解與反思

現在的 Agent 只是一個規(guī)劃器，它負責做規(guī)劃。但實際上，這個流程中還存在很多未明確的問題，比如是否存在一個內部加工過程，以及這個過程是否透明可控等。

類比我們人類思考的過程，人腦有兩套系統(tǒng)，系統(tǒng)1和系統(tǒng)2。系統(tǒng)1是快思考，出自于人類天生的本能，思考時間快，消耗能量少。系統(tǒng)2是慢思考，人類的邏輯能力、推理能力和歸納能力，皆是出自于系統(tǒng)2，而且系統(tǒng)2思考時間慢，消耗能量大。系統(tǒng)2的能力大多數都是人類后天習得的，但是經過不斷地刻意練習后，一部分能力也能由系統(tǒng)2轉移到系統(tǒng)1，由慢思考變?yōu)榭焖伎肌?/p>

對于任務分別的難題，一種可能的解決辦法是將內部加工過程外部化，用系統(tǒng)2包裹起來，使每一步細粒度的思考都可以展現出來。但是具體如何用系統(tǒng)2進行包裹，風叔也還沒有具體的思路，需要持續(xù)關注AI Agent最新的論文和進展。

2） 記憶優(yōu)化

目前，AI Agent的記憶機制是把所有的信息，以向量數據的方式存儲在歷史記錄里，然后在需要的時候進行召回。這種記憶方式，站在工程化的角度，其實也比較合理，但是在實際使用中，會出現一些問題。

首先，歷史記憶會越積越多，當數據量到達一定程度之后，數據召回的速率就會顯著下降，從而影響AI Agent的反應速度。其次，在記憶數據庫中，一定會存在大量的錯誤信息，或者不合時宜的信息，但是AI Agent很難判斷哪些記憶是需要修正的。

人類的記憶其實是有重塑機制的，人類在獲得大量相關的知識后，不會簡單地把它們堆積在腦中，而是通過海馬體進行重整。比如在我們做夢時，大腦會重新構造這些相關的知識，使得記憶網絡變得有序。同時，人類可以主動刪除一些不好的記憶，或者錯誤的記憶，比如很多生活中無關緊要的信息，人腦就會逐漸遺忘掉，從而避免記憶負荷越來越大。

所以在未來，AI Agent一定要優(yōu)化記憶系統(tǒng)，不能簡單的將長短時記憶簡化為向量數據庫。

3） Function Calling準確性

目前，Function Calling是AI Agent進行工具使用的最主要的手段，可以說AI Agent的執(zhí)行能力強依賴于大模型的Function Calling能力。但是目前的Function Calling的準確性其實并不理想，表現最好的大模型其準確率也只有86%。

86%意味著什么？

意味著，目前的AI Agent還只能應用在對準確率要求不高、有人類進行兜底的場景，比如撰寫論文或調研報告、智能客服等等。對于更加嚴謹的場景，比如工業(yè)、醫(yī)療、能源，還難以有AI Agent的用武之地。

還意味著，如果AI Agent需要執(zhí)行一連串的任務，哪怕只有5個環(huán)節(jié)，整體流程的準確率將下降到不足30%，即系統(tǒng)不可用。

所以在未來，AI Agent一定要提升Function Calling的準確性，或者有更準確的API調用方式。只有當準確率達到99.99%以上時，AI Agent才能在更為廣闊的工業(yè)界生根發(fā)芽。

4）多模態(tài)與世界模型

除了以上三個維度之外，還有一個非常關鍵的點，即多模態(tài)和世界模型。

在漫長的進化歷史中，生物神經網絡從簡單的條件反射逐漸進化到今天的主動預測，我們已經可以在大腦中構建世界模型，進行強大的推理和分析。比如當我們看到晚霞時，就會知道明天大概率是個晴天；比如當我們感知到建筑發(fā)生搖晃時，就知道很有可能發(fā)生了地震，需要趕緊去一個安全的地方。

現在的大模型主要是通過語言進行交互，這樣顯然是不夠的。如果要進一步理解世界，一定需要多模態(tài)輸入，包括視覺、聽覺、傳感器等等。因此，未來的AI Agent一定會更多和物理實體相結合，比如將AI Agent集成進入機器狗，訓練其進行救援任務。在這個過程中，對于時間的認知、身體運動的控制也需要集成到AI Agent里面去。

AI Agent的發(fā)展速度太快了，每個月甚至每周，都有新的研究成果、新的產品問世。我們能做的，就是躬身入局，時刻關注大模型和Agent的發(fā)展。

二、5W1H分析框架之Who

接下來，我們再從”Who”這個維度拆解一下AI Agent，主要回答AI Agent領域都有哪些核心玩家這一關鍵問題。

風叔將從三個角度來進行拆解：從AI Agent框架本身，從AI Agent的行業(yè)場景，以及從國內AI Agent生態(tài)。

1. 從AI Agent框架本身

下面這張圖來自風險投資公司Aura Ventures的《自主人工智能體新興市場格局》，按照AI Agent的框架，將整個Agent產業(yè)自下而上分成了三層：最下面為用于智能體運營（AgentOps）的模塊插件層，中間為程序應用層（Applications），最上面為服務層（Services）。整個劃分非常清晰，唯一美中不足的是，這張圖成圖于去年，因此難以揭示目前最新的Agent發(fā)展狀況。

1）AgentOps運營層

我們先來看最下面的AgentOps，非常明顯了采用了AI Agent的組成架構，即智能（Intelligence，負責Planning）、記憶（Memory）、工具使用（Tools & Plugins）。此外，還有多智能體環(huán)境和協議（Multi-agent playgrounds and protocols）、監(jiān)控/安全和預算（Monitoring,security and budgetary）、以及智能體運營市場（AgentOps marketplace）等輔助模塊。

• 智能（Intelligence）：智能體的“大腦”，背后是LLM大模型，負責任務創(chuàng)建和規(guī)劃，這里我們能看到OpenAI GPT、Claude、HuggingFace等耳熟能詳的名字。大模型質量、可靠性和成本，將是這部分玩家的制勝關鍵。
• 記憶（Memory）：用于獲取、存儲、保留和檢索數據，向量數據庫是其中的關鍵。這里的玩家包括 Pinecone、Chroma以及像Perplexity AI一樣具有集成優(yōu)勢的Text to SQL 初創(chuàng)公司。記憶容量、讀取速率、尤其是召回準確率，將是這部分玩家的關鍵因素。
• 工具和插件（Tools and plugins）：能夠為Agent提供API和技能庫，用于Agent和外部系統(tǒng)與環(huán)境進行交互，例如搜索查詢、發(fā)送郵件等。典型的包括API-Bank、Toolformer、以及部分大模型自帶的function calling能力。
• 多智能體環(huán)境和協議：這部分主要用于智能體和智能體的通信協議，包括PumaMart、SIM Gen Agents和E2B。
• 監(jiān)控、安全和預算：這部分主要解決智能體在LLM大模型、通信協議、安全安保方面的問題，也應該受到重視，安全是任何場景下使用Agent的前提。
• 智能體運營市場：主要用于Agent框架的發(fā)布、開源Agent的共享等。這塊最主要的玩家是HuggingFace和Github，還有FinGPT、BabyAGI等開源框架。

2） Agent應用層

Agent應用程序層包括通用應用（General purpose）和行業(yè)應用（Business industry）

通用應用主要偏個人應用場景，比如個人生活助理、商務助理、日常工作助理等等。典型的產品包括Embra AI、Adept AI、Cognosys AI。

行業(yè)應用主要偏業(yè)務垂直場景，比如編程、營銷、金融、供應鏈等等。典型的產品包括Quill AI、Octain AI等等

3）Agent服務層

Agent服務層主要包括智能體搭建平臺和智能體市場。

智能體搭建平臺是一種低代碼平臺，支持普通用戶通過簡單的配置搭建屬于自己的Agent，大幅降低AI Agent的創(chuàng)建門檻。目前智能體搭建平臺受到了很多大廠的青睞，因為大廠很難一開始基于某些垂類場景開發(fā)Agent應用，因此智能體搭建平臺成為最實際的選擇。比如微軟的Autogen、百度智能體平臺、字節(jié)Coze、騰訊元器等等。

下圖是字節(jié)Coze的智能體搭建的示意圖，提供了非常豐富的組件，方便用戶通過拖拉拽的方式快速搭建AI Agent。在后續(xù)文章中，風叔還會專門介紹搭建AI Agent的具體方法。

很多智能體搭建平臺也對外開放了Agent市場，使用者將自己搭建的Agent部署上線之后，其他用戶也能搜索并使用。下圖是字節(jié)Coze的Agent市場示例圖。

2. 從AI Agent行業(yè)場景

E2B出品的這份AI Agent行業(yè)全景圖是相對比較完整的。整張圖有兩個維度，第一個維度是開源和閉源，第二個維度是AI應用，包括了Coding、Productivity、General Purpose、HR、Data Analysis、Business Intelligence、Science、Research、Design、Marketing、Finance等細分領域。

每個細分領域具體的玩家就不一一列舉了，大家可以詳細參考下圖。另外，這張圖是持續(xù)更新的，通過這個地址 https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents，大家就能看到最新的進展，以及E2B對每個玩家的詳細介紹。

3. 國內AIAgent生態(tài)

目前國內的AI Agent發(fā)展也十分迅猛，下圖是甲子光年出品的中國AI Agent生態(tài)圖譜1.0，將整個AI Agent行業(yè)分為三層。

最底層是算力層，包括像阿里云、AWS、華為云這類提供底層GPU算力的云廠商。

中間是平臺框架層，包括面向企業(yè)業(yè)務工作流場景的企業(yè)級AI Agent平臺，比如釘釘、匯智智能、瀾碼科技。以及面向個人開發(fā)者或普通用戶的AI Agent平臺，比如百度文心智能體平臺、阿里ModelScope、字節(jié)扣子等。

最上層是垂直應用層，比如專注于金融行業(yè)的Easy Link、招聘行業(yè)的用友和Moka、營銷領域的BetterYeah。

對于普通的創(chuàng)業(yè)者或創(chuàng)業(yè)團隊來說，肯定沒有足夠的資源投入大模型賽道，但是站在大模型的肩膀上，選擇一個相對垂直的領域做AI Agent，服務于企業(yè)客戶的具體業(yè)務流程和場景，是更加切實可行的選擇。

三、5W1H分析框架之Where

AI Agent的發(fā)展正在以前所未有的速度改變我們的生活和工作方式。接下來我們從行業(yè)視角來分析一下，在具體的行業(yè)中AI Agent都有哪些可落地的場景。

1. 電商&零售

• 個性化推薦系統(tǒng)：將用戶的歷史瀏覽數據、購買數據以及當下和AI的上下文數據，作為輸入給到AI Agent，Agent自動預測用戶在未來對各類商品的購買率，進行重排后輸出預估購買率最高的TopN商品，實現個性化的產品推薦。
• 個性化營銷系統(tǒng)：將用戶歷史上在各個營銷渠道的觸達和點擊數據，結合本次營銷活動的營銷內容，作為輸入給到AI Agent，Agent自動預測每個用戶在每個營銷渠道（比如短信、外呼、小程序、公眾號等）的預估點擊率，從而實現自動化和個性化的營銷活動，提高用戶參與度和品牌曝光度。
• 智能客服：通過提前構建企業(yè)專屬知識庫，AI Agent 可以自動回答用戶的咨詢，處理訂單問題和退貨請求。相比傳統(tǒng)智能客戶，AI Agent可以支持用戶靈活多樣的問題，不用局限于傳統(tǒng)的Q&A模板，可以大幅節(jié)省準備問答對的時間，提升智能客服的準確率。
• 內容生成：在電商場景中，經常會涉及到商品封面圖、海報、商品詳情頁、營銷文案等內容的生成。傳統(tǒng)的做法都需要人工拍攝和撰寫，而在AI Agent的助力下，使用者只需要告訴Agent關鍵詞，比如商品類型、內容形態(tài)、內容主題和風格等，AI Agent可以自動完成。
• 需求預測：將過去一段時間內，各個品類的銷量數據、促銷活動信息、天氣信息等數據，作為輸入給到AI Agent，Agent預測未來一段時間內的銷量，從而幫助企業(yè)提前做好配貨。
• 庫存管理：將歷史各個品類的訂單數據，各個供應商的供貨數據，比如供貨周期、供貨價格，作為輸入給到AI Agent，AI Agent預測每個品類的安全庫存，并在商品庫存預警時，自動發(fā)起采購流程。
• 價格優(yōu)化：AI Agent還可以使用爬蟲工具獲取市場動態(tài)、競爭對手定價和用戶行為，經過數據分析后，為電商企業(yè)提供動態(tài)定價建議。這種實時的價格調整策略有助于最大化利潤和競爭力。

2. 制造業(yè)

• 質量控制：用攝像頭捕捉生產線上各類零件和成品的圖像，將圖片或視頻傳遞給AI Agent，Agent利用計算機視覺技術對圖像進行分析，自動檢測產品缺陷。當檢測到存在缺陷的零件時，可以發(fā)送通知給產線檢查員，甚至可以直接操作機械臂取出缺陷品。
• 生產線優(yōu)化：生產線流程是一個標準的workflow，workflow的每個環(huán)節(jié)都有明確的步驟、檢查事項和執(zhí)行動作。在這個過程中，可以利用Agentic Workfow，明確告知Agent要做的事項，將更多過去需要由人工重復執(zhí)行的過程，交給AI Agent，從而提升生產效率。
• 產品設計與開發(fā)：AI Agent 可以協助設計師和工程師進行產品設計，比如設計師輸入設計和尺寸的要求，AI Agent直接進行線稿設計；或者設計師提供線稿設計后，AI Agent輸出渲染效果圖，向設計師提供多種設計創(chuàng)意，從而縮短產品開發(fā)的周期。
• 能源消耗管理：AI Agent能夠接收機器或設備上傳感器的數據，例如溫度、電壓、電流等等，和數據庫中正常的設備運行數據進行比對，從而對設備的運行情況進行監(jiān)控和預警。例如，當某個設備因電源老化出現電壓異常時，AI Agent可以提早識別，并預警給工廠設備的維修人員。
• 供應鏈管理：和電商行業(yè)的需求預測和庫存優(yōu)化類似，AI Agent可以預測產品未來一段時間的銷量，同時根據歷史訂單和采購數據預測最優(yōu)的安全庫存，以及通過預警機制進行供應鏈上下游的協同，幫助企業(yè)更好地應對市場需求的波動和變化。
• 工藝改進：AI Agent 還可以通過分析生產過程中的數據，比如在不同環(huán)境和參數下生產出來的產品的差異性，從而進行工藝參數的優(yōu)化，提升產品質量和生產效率

3. 醫(yī)療行業(yè)

• 疾病預測和預防：通過歷史積累的患者健康數據，比如血糖、血氧、白細胞、紅細胞等大量指標數據，AI Agent可以學習到各項指標與疾病之間的相關性，對于像糖尿病、心臟病等疾病，提前預測病人患此類疾病的風險。
• 藥物研發(fā)：和疾病預測類似，AI Agent可以分析既有藥物中的各種化學和生物成分，結合每種藥物的藥效，從而預測新的化學和成分組合之后的藥性，加速新藥的發(fā)掘和開發(fā)，大幅降低研發(fā)成本和時間。
• 智能問診服務：在LLM大模型基礎上，通過RAG技術掛載醫(yī)療知識庫，將AI Agent訓練成為醫(yī)療領域專才，為患者提供7*24小時的在線醫(yī)療咨詢服務，根據患者的問題描述，還能提供初步的診斷建議。這樣既可以提升患者的就醫(yī)體驗，也能減輕醫(yī)生的工作負擔。
• 醫(yī)療影像分析：通過機器視覺技術，AI Agent 能夠輔助醫(yī)生分析 X 光、MRI、CT 等醫(yī)療影像，快速識別出患者是否有異常情況，如腫瘤、肺炎、骨折等，提高診斷的準確性和效率。
• 醫(yī)療教育和培訓：當AI Agent掛載了專門的醫(yī)學知識庫之后，還可以作為醫(yī)療教育的工具。比如AI Agent可以模擬患者向醫(yī)學院的學生提問，根據學生的回答，自動分析學生的學習情況，并指出學生的錯誤和不足，并引導學生進行專門的醫(yī)療課程學習。

AI Agent在各個行業(yè)都有非常多的應用場景，除了上述介紹的電商、制造、醫(yī)療之外，還包括金融、物流、能源、人資、旅游、教育等等行業(yè)，風叔就不在文章里一一贅述了。

風叔專門整理了一張行業(yè)應用場景的腦圖，感興趣的讀者可以關注WXGZH“風叔云”，回復“AI Agent應用場景”，即可獲取完整的應用場景圖。

四、總結

本篇文章是使用5W1H分析框架拆解AI Agent的中篇，圍繞When、Who和Where，詳細闡述了AI Agent的發(fā)展歷程、行業(yè)玩家和具體應用場景。

在下一篇文章中，風叔將圍繞How，詳細介紹AI Agent的具體實現路徑，以及如何更快的上手學習AI Agent。