爱分析·AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告：神州问学新鲜出炉

大模型浪潮席卷全球，AI Agent作为这股浪潮中的新星正在取代Copilot，成为大模型应用的主流形态之一，以其惊人的速度和影响力重塑科技和商业的版图。

AI Agent 是指以大模型为驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行的智能体。随着大模型能力增强以及RAG等技术的成熟，AI Agent的能力得到了质的飞跃。这些模型赋予了AI Agent更接近人类的思维能力，再联动各类工具和组件，使得AI Agent在处理复杂任务时表现出前所未有的灵活性和效率。从智能助手、个性化推荐系统到自动化客户服务，AI Agent的应用案例层出不穷，它们在各行各业中展现出巨大的潜力和价值。

爱分析认为，AI Agent市场从技术架构角度可以划分为基础层、平台层和应用层。基础层是指支持AI gent的基础环境，包括大模型、算力基础设施和数据基础设施。平台层是基础层和应用层之间的“桥梁”，有利于大模型在各种实际场景以AI Agent的形态快速落地，包括AI Agent开发管理平台、LLMOps工具等。应用层是指各类场景的AI Agent，既有金融、能源、汽车等行业场景的AI Agent，也有业务流程自动化、数据分析、协同办公等通用场景的AI Agent。AI Agent市场划分详见下图。

本评估报告聚焦AI Agent开发管理平台市场，爱分析遴选出具备成熟解决方案和成功案例的厂商神州问学进行能力评估，供企业做厂商选型时作为参考。

• 市场定义：

AI Agent开发管理平台是以大模型为基础，内置多样化工具、插件，具备AI Agent开发、测试、发布、集成、运维、安全等一系列能力的全生命周期平台。平台可以快速搭建具备客户特征的AI Agent，降低大模型应用开发门槛。

• 甲方终端用户：

大型企业的IT部门、业务部门

• 甲方核心需求：

AI Agent开发管理平台成为企业AI战略的神经中枢，肩负着全员赋能与智能化升级的双重使命。企业高层的“自上而下”策略，不仅确立了AI在企业中的核心地位，更明确了以技术提升全员效率和创新能力的目标。CIO们在这一过程中，需要的不仅是技术平台，更是一个能够提供深度应用规划和初期开发的全面合作伙伴，以确保AI技术在企业中的有效落地和价值实现。

• AI Agent开发管理平台是企业AI战略的核心承载与全员赋能引擎。大型企业正积极探索其落地实施的有效途径，而“自上而下”的推进策略已成为众多企业的共同选择。这种策略强调由企业高层领导牵头，自顶向下地制定和执行AI战略。其中，"全员赋能"不仅是一项核心目标，更是衡量CIO工作绩效的关键指标之一。为了实现这一目标，CIO们正寻求AI Agent开发管理平台的支撑作用，旨在为每位员工配备个性化的AI助手，以技术赋能全员，激发组织潜力。

AI Agent开发管理平台的建立，并非单纯追求技术的应用，而是深挖AI在业务层面创造的实际价值。尽管不同企业对业务价值的定义各有侧重，但普遍关注的三大价值领域可以概括如下：

1) 长尾场景的智能优化：企业在日常运营中会遇到大量特定的长尾场景，这些场景虽小，却直接影响员工的工作效率。AI Agent通过智能化处理，显著提升员工的工作效率，使他们在不增加工作量的情况下，能够高效处理更多任务。

2) 业务流程的效率提升：以某二手车交易企业为例，通过构建AI Agent，用户可以利用自然语言交互的方式，大幅缩短选购流程，提高用户体验，加速交易进程。

3) 员工能力的专业升级：以合同审核为例，传统上这一高风险工作需要专业知识丰富的人员来完成。AI Agent的引入，使得合同审核流程自动化成为可能，降低了对员工专业技能的门槛，优化了人力资源配置，同时减少了对高级别专业人才的依赖。

• 企业追求的不只是AI Agent平台，更需配套的应用规划与初期应用开发。在大模型技术的落地之旅中，企业不仅是探索者，更渴望找到能够并肩前行的"良师益友"。对于AI Agent开发管理平台的引入，企业期望得到的不仅是一套软件系统，而是希望平台厂商能成为其应用规划和实施的得力伙伴。在这一过程中，企业迫切需要解决的问题涵盖了应用场景的选择、优先级排序、以及各场景预期的投资回报率（ROI）等关键咨询领域。咨询服务的核心，在于帮助企业明确AI Agent的应用蓝图，识别和评估那些最需要智能自动化的业务场景，并制定出切实可行的实施路线图。这不仅涉及到技术层面的规划，更包括业务流程的梳理和优化。

在咨询服务的基础上，企业同样需要厂商提供的应用开发服务，以确保平台的落地和应用生态的初步构建。在初期采购平台时，企业期望厂商能够示范性地提供1-2个定制化的AI Agent，这不仅验证了平台的技术实力和业务适配性，也展现了AI技术在实际工作场景中的价值和潜力。然而，企业的最终目标是建立起自主可控的AI应用生态。因此，在首批AI Agent开发之后，企业将逐步过渡到由内部IT和业务团队自行开发和维护AI Agent的模式。这要求平台不仅要提供强大的技术支撑，还需配备相应的培训和文档资源，确保企业团队能够顺利接管AI Agent的开发和迭代工作。

综上所述，企业对AI Agent开发管理平台的期待，已经超越了单纯的技术采购，而是寻求一个全面的合作伙伴，共同规划和培育企业的AI应用生态，实现业务流程的智能化转型。

• 厂商能力要求：

厂商应致力于构建一个既技术先进又用户友好的平台，确保业务人员能够轻松上手并快速开发个性化AI应用。这要求厂商提供无代码和低代码的配置方式，以及全代码配置选项，满足不同技术背景员工的需求。厂商需集成包括RAG技术在内的先进企业场景增强技术，以确保大模型在To B领域的有效应用。同时，构建一个功能丰富的公共插件中心和模板库，以支持AI Agent的能力扩展和快速构建企业级应用。此外，厂商应配备专业的咨询服务团队和AI Agent开发团队，深入企业进行需求分析和应用场景规划，确保企业能够精准投资并有效落地AI应用。开发团队则负责将规划转化为实际的AI Agent，展示平台的技术实力和业务价值。

• AI Agent开发管理平台需要便于业务人员上手应用。为实现全员赋能的愿景，企业对AI Agent开发管理平台的要求不仅是技术先进，更需界面友好，易于业务人员的使用。IT部门的专业技术力量固然重要，但业务部门的广泛参与才是实现AI普及化的关键。因此，平台的设计必须考虑到业务人员的操作习惯和技术水平，提供低门槛、高效率的开发环境。

AI Agent开发管理平台应提供自然语言对话和一键创建功能，使得没有编程基础的业务人员也能轻松上手。平台的无代码和低代码配置方式，通过简化的拖拽操作，让员工能够快速构建和部署业务应用，无需编写代码。这种直观的操作方式大大降低了技术门槛，使得业务人员能够根据自己的业务需求，自主开发个性化的AI解决方案。

同时，为了满足不同技术背景的企业需求，平台还应提供全代码配置方式，为具备一定编程能力的员工提供更大的自主性和灵活性。这种方式支持开发更复杂的AI应用，满足企业在特定场景下对高级功能的需求。

• AI Agent开发管理平台：集成RAG技术、插件生态与模板库的强强联合。仅依靠大模型构建AI Agent，更适合To C场景，例如写文章、做摘要等。但是，此方式难以应用于To B场景。平台必须融合先进的RAG技术以及多模态存储、向量化处理、上下文理解增强等企业场景增强技术，以实现大模型在To B领域的有效落地。RAG技术在其中扮演着至关重要的角色。

AI Agent的能力扩展在很大程度上依赖于其“手脚”——插件。平台应构建一个丰富的公共插件中心，提供覆盖新闻搜索、生产力工具、图像理解等多功能插件，以适应不同行业和场景的需求。同时，支持企业用户根据自身需求，创建自定义插件，通过参数配置快速调用现有的API能力，从而实现AI Agent功能的个性化扩展。

为了进一步提升AI Agent的构建效率和质量，平台应配备丰富的应用场景模板库。这些模板应预置多种企业级应用场景，如法律咨询、人力资源管理、营销自动化、风险控制等，使企业能够在极短的时间内快速搭建起符合特定业务需求的AI应用。

• 厂商应具备大模型落地规划咨询与AI Agent开发团队。企业在采购AI Agent开发管理平台时，往往会要求厂商提供应用规划类的咨询服务和应用开发服务。因此，厂商必须构建一支既精通大模型落地规划咨询，又具备强大AI Agent开发能力的专业团队。

咨询服务团队负责深入企业，通过专业的分析和洞察，帮助企业识别那些既具有高价值又具备高可行性的应用场景。他们的目标是为企业描绘出一条清晰的AI应用落地路径，确保企业投资的每一步都精准而有效。通过咨询服务，企业能够明确自身的需求和目标，为AI Agent的开发和管理奠定坚实的基础。

与此同时，AI Agent开发团队承担着将规划转化为现实的责任。他们利用自身的技术专长，帮助企业开发首批AI Agent，快速展示平台的技术实力和业务价值。这不仅为企业带来了立竿见影的效益，也为后续的内部开发工作提供了宝贵的经验和模板。

• 入选标准说明：

 1. 符合AI Agent开发管理平台市场分析的厂商能力要求；

2. 近一年厂商在该市场至少服务1家企业。

• 厂商介绍：

神州数码集团股份有限公司（简称：神州数码）在2023年推出AI原生赋能平台——神州问学，旨在为企业提供模型、算力、数据和应用的连接能力，它既是一站式企业大模型集成平台，也是企业的大模型运营平台。发展至今，神州问学已落地金融、能源、汽车、医疗、消费零售、政务等多个领域。

• 产品服务介绍：

神州问学是企业级一站式GenAl集成平台，致力于打通模型、数据、应用和算力四大要素，专注于企业大模型落地的全生命周期过程管理，有效应对大型应用落地中的各种挑战。 

同时，神州问学提供了多云多语言支持，满足企业多样化的业务需求，帮助企业以快速且低成本的方式构建大模型应用。平台内含八款大模型应用，包括慧阅读、慧解析、慧回答、慧写作、慧绘图、慧翻译、慧朗读和慧互动，这些应用能够助力企业在不同场景下实现智能化升级和业务创新。

• 厂商评估：

神州问学是涵盖软件与硬件的一站式解决方案，具备算力优化、模型供应、场景增强和应用构建四大优势。神州问学通过专业的算力设计服务，有效降低企业在高端GPU资源上的支出。依托深厚的供应商关系，平台提供全面、新颖且价格优惠的大模型供应。结合企业场景增强技术，确保大模型在To B场景中的实用性和落地能力。此外，神州问学提供多样化的配置方式和丰富的应用场景模板，使企业能够快速搭建并定制化业务应用。

• 专注算力设计与资源管理，神州问学为企业节约算力支出。在当前高端GPU市场供应紧张、价格持续高位的背景下，企业在部署大型模型时面临着成本控制的挑战。神州问学通过专业的算力设计服务，帮助企业在保证性能的同时，实现成本效益的最大化。该团队专注于为企业提供定制化的算力解决方案，以平衡性能需求与成本支出。

神州问学所提供的算力管理功能，能够实现资源的统一管理和动态分配，这不仅提高了资源使用效率，也为企业节约了可观的算力成本。通过这种高效的资源调度，企业能够更加灵活地应对不同业务场景下的需求波动。

此外，神州问学还针对企业对算力的多样化需求，提供了灵活的部署方案。无论是公有云还是私有云部署，企业都可以根据自己的业务特点和安全要求，选择最合适的部署模式。同时，平台还提供了包括国际品牌如英伟达的算力资源，以及符合国内信创标准的算力选项，确保企业能够在全球化和本土化之间找到最佳平衡点。

• 依托深厚供应商关系，神州问学打造“全、新、惠”模型供应能力。凭借20余年的行业积累，神州数码已与3万余家生态伙伴建立了深厚的合作关系。这一庞大的合作伙伴网络为神州问学提供了强大的模型供应能力，具备"全、新、惠"三大特点。

首先，"全"体现在神州问学对主流供应商如阿里百炼、百度千帆、智谱、百川、OpenAI等的大模型的广泛适配。这种全面的兼容性确保企业能够快速地选择合适的大模型，满足其多样化的业务需求。

其次，"新"反映了神州问学在大模型更新迭代方面的敏捷性。面对大模型技术的快速发展，神州问学能够迅速引入并上线最新的模型，帮助企业把握技术前沿，提升竞争力。

最后，"惠"则凸显了神州问学在价格谈判方面的优势。通过与供应商的紧密合作，神州问学能够为企业争取到更优惠的价格，降低企业在大模型应用上的经济负担。

• 企业场景增强，神州问学让大模型在toB场景真正落地。仅依靠大模型构建应用，更适合To C场景，例如写文章、做摘要等。但是，此方式难以应用于To B场景。

神州问学通过深耕企业场景增强技术，成功实现了大模型在To B场景的落地应用。具体而言，企业场景增强相关技术包括RAG，多模态存储、向量化，上下文理解增强，多轮会话增强、推理增强、人机会话增强，多路召回等。

• 20+企业级应用场景模板&3种配置方式，神州问学让企业便捷搭建业务应用。神州问学在搭建业务应用方面具备四个亮点。

1) 灵活的配置方式：神州问学提供无代码、低代码、全代码三种配置方式，满足不同技术背景的企业需求。无代码和低代码配置方式通过直观的拖拽操作，使企业能够快速搭建业务应用；而全代码配置方式则赋予企业更大的自主性，支持开发更复杂的AI应用。

2) 集成的企业级能力：平台集成了ASR（自动语音识别）、TTS（文本到语音转换）、OCR（光学字符识别）等关键技术，支持二次开发和定制化开发，确保与企业现有业务系统的无缝融合。

3) 丰富的应用场景模板：神州问学预置了20多个企业级应用场景模板，覆盖法律、人力资源、营销、风险控制等领域，使企业最快在5分钟左右快速构建企业级应用。

4) 开箱即用的模型应用：神州问学提供八大模型应用，包括慧阅读、慧解析、慧回答、慧写作、慧绘图、慧翻译、慧朗读、慧互动等，实现即插即用。例如，天士力医药基于慧阅读开发了智能培训机器人，通过模拟销售情境与初级医药代表进行互动对话，实时校验并矫正销售话术，模拟医生询证产品情景，有效提升了医药代表的专业应答能力。

• 典型客户：

天士力医药、某国际知名食品饮料企业、某省烟草局

点击“阅读原文”，下载完整报告