科技圈最近又不太平了。继DeepSeek之后，中国团队开发的AI智能体Manus再次成为热议焦点，迅速刷屏。AI Agent这波浪潮来势汹汹，不仅让科技圈沸腾，也让不少传统企业心里犯起了嘀咕——这究竟是机遇还是挑战？

在3月6日的广州CPG会议上，勤策副总裁董阳对AI Agent的未来做了深度拆解，给企业在数字化转型中如何应对这场变革提供了实打实的参考。今天，就来聊聊AI Agent的崛起、企业的焦虑，以及未来该怎么选。

AI Agent：不可阻挡的趋势

市场规模的快速增长

研究机构的数据显示，2024年全球AI Agent工具市场规模预计达到50亿美元，年复合增长率高达35%。到2033年，这个数字有望突破1000亿美元。数据背后是巨大的市场潜力和广阔的前景，无论是企业还是个人，AI Agent正在以惊人的速度渗透到各个角落。

国内外巨头的积极布局

巨头们早已嗅到了味道。国内的扣子、腾讯元器、百度文心智能体，国外的微软Magma……这些动作释放的信号很明确：AI Agent将成为未来科技竞争的主战场。

什么是AI Agent？

简单来说，AI Agent是一种能感知环境、做出决策并采取行动来实现特定目标的智能实体。它通过模拟人类的认知能力，实现自主化的任务执行。听起来有点科幻电影的意思？现实是，它已经来了。

传统企业的焦虑：应用软件会被取代吗？

Salesforce创始人Benioff和微软CEO Satya Nadella都曾预言：AI Agent最终将取代传统应用软件和SaaS应用。这种论断让传统企业感到焦虑——如果AI Agent真的取代了现有应用软件，那企业的数字化转型岂不是要推倒重来？

董阳的观点给出了另一种视角：AI Agent更像是现有应用软件的“增强版”，而非替代品。他通过拆解应用程序的三大构成——数据存储形式、数据处理方法和人机交互方式，认为AI Agent会对应用软件产生重大影响，但不会完全取代。智能化升级能帮助企业更高效地完成任务，而不是碘伏整个体系。

企业如何选择AI Agent工具？

面对AI Agent浪潮，企业该如何选择适合自己的工具？董阳将策略分为四类，并逐一分析了优缺点：

• 购买商业的AI Agent工具：缺点在于数据无法融合、权限控制困难、用户体验不佳。
• 使用开源的AI Agent工具：自研成本高、技术难度大。
• 企业自研AI Agent工具：从零开始自研成本高，基于开源软件自研难度大，买源代码自研不靠谱。
• 购买SaaS公司的AI Agent工具：效率高、成本低、与业务系统融合度高。

显然，SaaS+AI Agent是绝佳模式。未来，CRM+AI Agent、ERP+AI Agent等深度融合的产品将成为主流。

勤策的“3A架构”：面向未来的数字化解决方案

为了帮助企业更好地应对AI Agent的挑战，勤策提出了“3A架构”——以业务对象为中心的数字化解决方案。

1. 业务对象为中心：通过抽象业务对象模型，构建对象之间的关联，形成统一的数据模型，实现数据的高效管理和应用。

2. aPaaS平台：提供零代码、低代码、高代码等多种开发方式，满足大型企业的个性化需求。内置的BI工具基于对象数据模型，实现高效的数据分析。

3. AI Agent平台：包括基于机器学习的Agent平台和基于大语言模型的Agent平台，解决视觉识别和自然语言处理等问题。企业可基于AI Agent平台自定义AI Agent，并直接调用CRM、TPM、DMS等业务数据。

4. Application层：预置各类应用功能，支持自定义开发新应用，满足企业的多样化需求。

经济性是关键：ROI决定一切

董阳强调，企业在选择AI Agent工具时，必须考虑投入产出比。在Agent价值尚不明确的情况下，选择第三方提供的平台进行创新尝试，是更为经济的选择。毕竟，ROI才是最终拍板的那个因素。