AIAgent定義：AIAgent是能夠自主感知環境、決策并執行動作的智能化應用，區別于傳統AI和RPA機器人，具備獨立思考、自主執行和持續學習的核心能力。
發展階段：企業用戶場景中AIAgent的發展分為“執行者”、“輔助者”、“參與者”和“協調者”四個階段，目前大多數應用處于前兩個階段。
核心組件：包括記憶、規劃、工具和執行，重點在于記憶、規劃和工具的建設。
落地形式：AIAgent在企業用戶落地時通常針對不同場景開發相應的應用，架構分為前端展現和后端平臺。
運行流程：包括問題澄清、分析拆解、智能決策、任務執行、觀察結果和記憶存儲等步驟。
落地正當時：AIAgent作為大模型技術的應用，當前企業用戶落地大模型的主要目的是降低運營成本，主要應用場景包括知識庫、數據分析和營銷客服。
落地路徑：企業用戶落地AIAgent面臨確定高價值場景、制定落地路徑、項目可行性和供應商選型等挑戰。
落地流程：分為規劃立項、開發實施和持續運營三個階段，每個階段都有其關鍵活動和考慮因素。
關鍵要素：專家知識建設和工作流設計對于AIAgent的成功落地至關重要。
代表廠商：市場上的主要AIAgent廠商包括大模型廠商、AIAgent應用廠商和垂直應用廠商，各有其核心能力和服務模式。
市場展望：2024年被視為企業用戶AIAgent落地的元年，預示著大模型應用將為企業業務帶來變革性影響。
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