文｜羅拉

2025一開年，AI行業大有從iPhone時刻漸進到App Store時刻之勢。

國產大模型DeepSeek的技術突破，猶如投向AI行業的普羅米修斯之火。在華爾街投行高盛看來，這把火意味著AI行業的發展開始從硬件基礎設施層向應用層轉移。

作為AI應用的最主流形態，AI Agent被認為是DeepSeek施展拳腳的最佳方向。DeepSeek-R1所代表的強推理模型，本就長于智能分析和推理，疊加持續降本空間，相當于為企業智能體的爆發進一步縮短路徑。

科技行業原本就認定2025年會是「智能體元年」。就在DeepSeek崛起前夕，OpenAI 首席執行官Sam Altman還在個人「年終總結」中預言，「2025年，我們可能會看到第一批AI Agent‘加入勞動力大軍’，并實質性地改變公司的產出。」

DeepSeek的崛起，讓科技行業對智能體的預期進一步拉高。盡管很難預測誰會是下一個AI王炸，但很多人相信，人工智能的下一個巨大突破與智能體有關。根據德勤《2025年技術趨勢》預測，智能體將成為未來企業的重要組成部分。

當趨勢已來，擺在每一個企業面前的問題是，自身要如何布局、如何取舍，才能讓智能體釋放出更大的價值？

01

年內最火AI賽道

智能體「正式就業」

同ChatGPT類聊天機器人相比，智能體代表AI進化的更高層階。它能在動態世界中作出自主分析和決策。

比如OpenAI今年1月發布的Operator，可以通過自己的瀏覽器訪問互聯網，點擊、滾動、打字，還能訂餐；2月發布的Deep Research，則能幫助ChatGPT找到過去十年GDP排名前十的發達國家和前十的發展中國家的iOS和安卓普及率，并將這些信息繪制在一個表格中。

從微軟、谷歌、OpenAI、英偉達、Anthropic到國內的火山引擎、京東云、百度智能云、阿里云等科技公司，目前大家已基本形成一個共識：智能體是大模型落地的最優解。因為企業智能體能執行特定的自動化任務，可替代人工操作，進而提升效率。

這是讓企業客戶心甘情愿為大模型付費的前提。技術投資，最終還是為了省錢或者提升盈利空間。而智能體恰好提供了這樣一種可能性：降低人力成本的同時，利用AI獲得更高效產出。

比如麥肯錫通過自動化的流程分配智能體，將項目受理流程從20天壓縮到兩天；Momentic則用QA測試智能體直接取代了傳統的QA團隊；京東云開發的代碼助手JoyCoder可以代碼預測續寫、注釋生成代碼、智能代碼評審，已服務京東上萬名開發者，研發提效30%。Relevance AI提供的每組智能體所處理的工作流程，相當于通常需要五名全職員工的工作量。

智能體商業潛力如此巨大，以至于一向謹言慎行的微軟CEO納德拉給出了一個大膽預測，AI Agent將取代SaaS。

兩者有相似之處，都是通過軟件形式執行特定的自動化任務。在傳統云端服務中，SaaS是企業處理結構化數據的工具，其本質是一堆業務邏輯的CRUD數據庫。比如人力資源、財務、客戶關系管理、協同辦公，每一項業務都有相對應的后端數據庫，然后通過SaaS來調用服務。

▲四大云服務模型中，SaaS管理責任最全面

智能體的本質則是生產力，它將大模型AI能力與SaaS工具融合，集成為產品，直接解決企業問題。比如CRM系統可以集成銷售AI智能體，自動生成銷售報告，預測客戶流失風險。甚至，一個智能體可以同時調動財務、營銷和客戶服務等多領域工具，完成一個指定任務。

此類自主操作，能極大釋放生產力。

所以從效率角度來看，AI Agent取代SaaS或AI Agent重塑SaaS，只是表述的不同；從趨勢上來看，所有的SaaS都值得用AI再做一遍，值得用智能體改造一遍。

尤其在中國，大模型有望帶SaaS行業走上健康發展的新路——大模型天然的泛化能力、更強的復制性，可以降低軟件異構比例，能降低國內SaaS定制過高的問題；智能體對垂類領域數據庫的打通，一方面提高SaaS智能化、降低企業人力成本，另一方面又降低了AI使用門檻。

從《降噪NoNoise》所接觸過的部分toB企業來看，開發智能體基本已成共識，但具體策略未必清晰，比如IT部門和業務部門目標不一致怎么辦？內部業務場景可能有數十個、SaaS工具也數百個，要先從哪些地方找突破口？

德勤在《2025年技術趨勢》中建議，企業應先識別并聚焦1-2個高價值的AI應用場景。

京東云也發表研判：「在目前的發展階段，智能體做深比做多更重要。」企業智能體從千體大戰到萬體大戰，最后還是會收斂到收益最高的核心場景之中。

尤其是在DeepSeek、ChatGPT-O1等一批強推理模型的加持下，智能體產品在能力密度上有可能更好地契合核心場景，此時探索更深入的市場需求，也是一種生態位層面的布局。

02

摸著SaaS過河

有用比什么都重要

京東云的上述判斷主要有兩個依據。

一是參照海外SaaS行業的發展規律。海外SaaS企業完美演繹了「二八法則」在計算機領域的通用性：20%的核心SaaS滿足80%的通用需求。

比如在全球CRM市場，SaaS開山鼻祖Salesforce一家切走了約21.7%的份額，該公司2024財年總營收高達349億美元；人力資本管理（HCM）市場第一玩家Workday，獨占全球27%的市場份額。在更加細分的全球視頻會議行業，Zoom市場占有率高達55.9%。

這些頭部SaaS企業能在一個賽道獨占鰲頭，是因為把服務做得足夠深、把產品做得足夠有用。像Salesforce是全球首家成功將CRM引入云端的公司，Zoom則率先打通了跨企業間的連接，解決了傳統視頻會議軟件的信息孤島難題。

▲圖源：ZOOM官網

這些頭部SaaS企業能在一個賽道獨占鰲頭，是因為把服務做得足夠深、把產品做得足夠有用。像Salesforce是全球首家成功將CRM引入云端的公司，Zoom則率先打通了跨企業間的連接，解決了傳統視頻會議軟件的信息孤島難題。

借鑒海外SaaS企業成功經驗，發展智能體也要用好技術的「二八定律」——20%核心應用滿足通用的80%需求。在此基礎上，京東云總結出五大智能體核心場景，包括協同辦公、專業助手、客戶服務、營銷推廣和數據應用。這些場景不僅能夠覆蓋企業核心需求，還能夠最大化發揮智能體價值，讓AI更有用。

從國內外AI應用發展方向來看，上述5個場景基本涵蓋了大多數企業的核心需求，這些方向也與第三方調研機構對AI技術趨勢的預測相吻合。

第二個依據來自產業端實踐的驗證。京東自身擁有產業基因，業務橫跨零售、物流、供應鏈、金融、健康、工業、云計算等眾多行業，公司基于內部業務需求而構建的智能體超過1萬個，人效提升超過1億元。

以營銷推廣為例，京東開發的廣告投放AI Agent可隨時化身為AI教練員、AI設計師、AI優化師、AI分析師等多個角色，幫助商家實現「一個人也可以是一個廣告投放團隊」。比如品牌方以往監控多賬戶投放效果時，需要重復低效的切換多個賬戶，現在僅需要對助手說一句「幫我查詢跨賬號數據」即可。

去年618大促期間，惠普在推廣某款游戲本時借助智能助手，把人工耗時直接降低了20%以上。

在國際貿易場景中，基于京東云言犀智能體平臺打造的CMS HScode生成智能體，可將跨境商家海關商品備案提效60倍。此前，為了一串看似簡單的跨境商品海關編碼（HS Code），商家需要判斷商品種類，然后翻閱《進出口商品歸類》或者上網查找對應編碼，再手動填報備案，耗時長達5分鐘。

現在商家只需要一步——觸發智能體工作流。

在協同辦公領域，京東云快速識別各類合同風險的JoyLaw，將合同審查時間縮短至分鐘級，100多頁的合同審查比對可在幾秒內完成，法務人員提效超30%。在客戶服務領域，結合智能體應用，京東云智能客服能夠7×24小時在線，實時解決用戶需求，獨立解決90%以上的問題。

▲JoyLaw智能體解決合同問題

通過對這些實踐的充分解耦，京東云已經將5大核心場景的智能體技術能力沉淀到京東云言犀智能體平臺上。通過預置的智能體配置模版，言犀平臺基本可覆蓋80%核心場景的智能體需求。

這意味著，有需要的大中小企業只需要在上面按需配置即可，不用再「摸著石頭過河」。

03

企業智能體如何抄近路？

在聚焦高價值、核心AI場景的共識之下，如何做出有用、好用的智能體，不同類型企業的抵達路徑也不相同。

中大型企業進行智能體布局，需要先在內部搭建統一的智能體平臺，將開發AI應用的工具封裝成插件、工作流、知識庫等模塊，讓業務需求基于平臺敏捷生長、快速迭代，避免重復造輪子。小微型企業則可通過直接調用公有云服務的方式使用智能體。

目前主流云服務廠商均有搭建自己的AI智能體平臺。微軟Copilot Studio上已有超過10萬家組織創建或編輯過智能體；SaaS巨頭Salesforce宣稱Agentforce已有上萬種智能體；百度文心智能體平臺智能體分發量一年上漲16倍，基于言犀智能體平臺，京東內部的智能體數量已經超過10000個，活躍在零售、物流、金融、工業、健康等眾多領域。

由于國內主流云服務商各有特色——比如字節的內容和個性化推薦基因，京東云的產業基因等，企業可根據自身業務場景，選擇適配的智能體平臺直接「抄近路」。比如一些傳統食品制造、航空、金融等產業型企業，已經開始通過京東云提升辦公效率和業務決策管理效率。

其中，某金融公司技術子集團希望通過大模型技術提升辦公效率。京東云為其本地化部署了包含辦公場景和研測場景的多個開箱即用智能體和一站式智能體構建平臺，不僅讓員工查找金融專業知識變得更加高效，客戶體驗也得到了顯著改善。

某航空租賃公司需要構建一個專門針對自有業務的智能問答系統。京東云提供的解決方案結合了向量數據庫和知識圖譜，系統通過問答反饋、鏈路追蹤以及知識更新來持續優化自身性能，幫助員工的工作效率大大提升。

在這個過程中，作為京東云智能體技術體系的出口，言犀智能體平臺負責「承上啟下」——在上層應用領域，通過法律咨詢、人力資源管理、營銷自動化等100多種行業解決方案以及1000多個多功能插件，踐行「AI應用更有用」的技術主張；在模型層以及底層算力上，通過一攬子解決方案實現讓「AI應用更好用」。

為了讓AI應用更「好用」，京東云已接入數十個主流大模型，包括驚艷全球的國產大模型DeepSeek。目前，言犀AI開發計算平臺支持 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 以及所有蒸餾小參數模型(DeepSeek-R1-Distill)的一鍵部署。

同時，京東云也為金融、企業、政府等客戶提供數據不出域的私有化模型推理服務。以DeepSeek R1版本為例，可根據界面提示進行選擇資源規格以及對應帶有deepseek模型的鏡像，待資源創建成功后進入實例，啟動即可與之對話。

在智算基礎設施層，京東云支持萬卡級別AI算力規模，提供對多元異構算力資源的統一管理，并支持多地域分布式算力的統一調度，確保資源的靈活分配和按需利用；通過創新的存算分離技術架構，可幫企業節省整體基礎設施成本超30%。

據IDC測算，2025年，50%的組織將使用企業智能體執行特定業務功能。可以預見的是，大模型訓練、推理成本的持續降低，以及推理模型的能力進化，將繼續推動智能體在各行業落地應用，助力企業實現智能化轉型、創造更多的盈利空間。

緊跟時代浪潮的企業和AI應用開發者，或許比觀望者更快見證激動人心的生產力重塑時刻。