报告综述
AIAgent作为能够感知环境、基于目标进行决策并执行动作的智能化应用，在大模型和RAG等技术加持下能力大幅提升，展现出接近人类的思维能力和处理复杂任务的灵活性。AIAgent具备独立思考、自主执行、持续迭代三大核心能力，正逐渐取代Copilot，成为大模型应用的主流形态之一。爱分析调研发现，降低运营成本是企业落地大模型的首要目标，知识库管理、数据分析、营销与客户服务等场景成为主要应用领域，而AI Agent是这些场景的智能化解决方案。本报告重点分析数据分析AI Agent和AI Agent开发管理平台市场。
市场洞察
企业AIAgent项目面临“落地难”和“应用难”两大挑战。“落地难”表现为项目进展缓慢，周期拉长，部分企业投入意愿低迷；“应用难”则源于员工对新技术的接纳度不高，需要企业进行变革管理、激励措施或培训。报告提出三个市场洞察：
- AI Agent是新质生产力：AIAgent具备推理规划、记忆存储、知识沉淀、执行工作等能力，是智能化时代的新型劳动者，需要算力、数据、模型、专家知识等核心要素支撑。
- AI Agent是激发数据要素价值的重要手段：AIAgent丰富数据应用场景，提升数据应用价值，并对数据基础设施提出新需求，与数据开发治理工具结合潜力巨大。
- 企业应建立AI文化：从AI信任和数据素养着手，提升员工对AI的信任和基础技能，建立AI文化。
数据分析AI Agent市场
数据分析AI Agent落地需遵循三个要点：
- 满足用户端到端需求，直接生成工作报告：以央国企落地居多，用户期望简化报告准备工作，提升工作效率。
- 分项目推进，优先落地面向企业高管的项目：企业各群体需求不同，需拆分项目推进，优先考虑高管项目以获得管理层支持。
- 选择合适的技术路径：三条技术路径包括数据仓库+宽表、指标语义层、图模型，企业需结合自身特性选择。
案例：数势科技基于SwiftAgent为某城商行打造智能分析解决方案，通过指标语义层、Agent架构、反问机制、加速引擎和主流国产模型适配，实现用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，显著提升数据分析效率和准确性。
AIAgent开发管理平台市场
AIAgent开发管理平台落地要点：
- 是企业AI战略的核心承载与全员赋能引擎：大型企业采用“自上而下”策略推进，CIO应寻求平台支撑实现全员赋能。
- 需要配套的应用规划与初期应用开发：企业期望平台厂商提供应用规划、咨询和初期应用开发服务，并逐步过渡到自主开发和维护。
案例：飞鹤与火山引擎共创AI赋能的数字化转型之路，通过数字人试点、能力建设和全局AI规划，实现从试点到全局的AI应用扩展。
结语
AIAgent正成为企业转型的核心力量，成功落地需要技术和企业文化的双重支持。未来，AIAgent有望成为企业持续创新和增长的强劲引擎。
