AI Agent是能够感知环境，基于目标进行决策并执行动作的智能化应用。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。

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。自2023年6月以来，爱分析系统对百余家大型企业的IT负责人进行了深入调研，知识库管理、数据分析、营销与客户服务等场景，已成为企业用户落地大模型的主要应用领域，而这些场景的智能化解决方案，无一例外地指向了AI Agent。

8月22日，爱分析正式发布《2024爱分析·AI Agent应用实践报告》，内容包括企业落地AI Agent的常见挑战、解决方案、多个高优先级场景的落地要点，以供企业参考。

前往爱分析官网或微信公众号获取《2024爱分析·AI Agent应用实践报告》以及大模型相关研报合集：

1、2024爱分析·大模型应用实践报告

2、2024爱分析·AI Agent应用实践报告

3、2023爱分析·大模型厂商全景报告

4、2023爱分析·中国大模型市场商业化进展研究报告

5、大模型市场洞察报告（2023年）

6、北京市人工智能大模型行业应用分析报告

7、北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书

报告典型案例

大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现灵活取数用数

飞鹤：AI引领的数字化转型，从试点到全局

01
报告综述
AI Agent是能够感知环境，基于目标进行决策并执行动作的智能化应用。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。

AI Agent具备三个核心能力：独立思考、自主执行、持续迭代。独立思考能力使得AI Agent能够根据任务目标和约束条件，进行任务规划和问题拆解，形成清晰的执行步骤；自主执行能力则允许AI Agent调用必要的组件和工具，按照既定的工作流依次执行任务；而持续迭代能力则确保了AI Agent能够基于任务执行的反馈，不断优化自身的性能和效率。

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。自2023年6月以来，爱分析系统对百余家大型企业的IT负责人进行了深入调研，发现降低运营成本已成为企业用户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，已成为企业用户落地大模型的主要应用领域，而这些场景的智能化解决方案，无一例外地指向了AI Agent。

AI Agent相关市场众多，其中数据分析AI Agent和AI Agent开发管理平台是企业在2024年关注度最高的两个特定市场。本报告将重点研究上述两个特定市场，通过对它们的深入分析，本报告旨在为企业用户提供落地AI Agent项目时的策略指导和实践洞见。

02
市场洞察
在爱分析对多家大型企业IT负责人的深入调研中，我们发现AI Agent项目的落地与应用普遍面临两大挑战：“落地难”与“应用难”。

“落地难”现象分析

企业在AI Agent项目上的进展缓慢，周期拉长。面对新经济局势，企业普遍采取节流降本的策略，IT支出亦受到显著影响。在此背景下，一些企业对AI Agent的价值认识不足，导致投入意愿低迷。然而，企业亦担心错失智能化转型的机遇，加之政策导向的推动，使得企业不得不推进AI Agent项目。

这种纠结状态导致AI Agent项目虽已立项，却因驱动力不足而进展缓慢。具体表现在，企业在市场调研到正式签约阶段，会进行过度的厂商调研，并要求多家意向厂商进行POC验证，其用时大约是同金额传统IT项目的两倍。

“应用难”现象分析

尽管企业通常选择在某个部门先行试点AI Agent，期待取得成效后再扩大使用范围，但实际情况并非总是如预期般顺利。许多员工更倾向于沿用传统工作方式，对AI Agent的采纳并不积极。这并非因为AI Agent的能力不足，而是企业文化缺乏必要的变革。企业需要在变革管理、激励措施或培训活动等方面进行投资，以促进员工对新技术的接纳和应用。

企业应结合自身特性，建立AI Agent与新质生产力、数据要素的内在联系，实现价值升华，以及建立AI文化，增强员工对AI的信任和基础技能。

市场洞察1：AI Agent是由模型、数据、算力、专家知识组成的新质生产力

新质生产力是以全要素生产率大幅提升为标志，本质是先进生产力，代表生产力迭代升级的方向。从现代生产力变革看，科学技术越来越成为生产力最主要推动力量，科技创新是发展新质生产力的核心要素。大模型作为当前科技创新的重要组成部分，以大模型为代表的新“智”技术是新质生产力的重要生产工具。

图表1：AI Agent与新质生产力的关系

AI Agent作为大模型技术的重要应用，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，是新质生产力的代表。AI Agent生产过程需要算力、数据、模型、专家知识等核心要素的支撑。

市场洞察2：AI Agent是激发数据要素价值的重要手段

AI Agent作为智能化应用，是激发数据要素的重要手段。一方面是丰富数据应用场景，数据应用不再仅仅是数据报表、数据看板、自助分析等基础数据分析工具，还涌现出智能运维、营销助手、数字员工等诸多数据应用场景；另一方面，AI Agent大幅提升数据应用价值，特别是沉淀专家知识等非结构化数据，有助于企业内部数据资产化，提升数据要素流通效率。

图表2：AI Agent与数据要素的关系

AI Agent对数据基础设施提出新需求。除了要满足国家数据要素建设标准（四大设施（网络设施、算力设施、流通设施、安全设施）和六大能力（数据汇聚、数据处理、数据流通、数据应用、数据运营和数据安全保障））之外，企业数据基础设施建设还需要充分考虑到AI Agent 等大模型应用落地需求，在记忆存储、专家知识沉淀等方面提供支撑。

同时，AI Agent与数据开发治理工具结合，在数据治理、数据运营等场景有非常丰富的落地潜力，能够极大提升数据开发效率，减少数据工程团队和数据运营团队的工作量，提升企业用户综合数据能力。

市场洞察3：企业应从AI信任与数据素养着手，建立AI文化

德勤一项调研结果显示：“与其他企业相比，大力投资变革管理的企业称人工智能举措超出预期的可能性是平均水平的1.6倍，实现预期目标的可能性是平均水平的1.5倍以上。”

建立AI文化需要从AI信任和数据素养两方面着手。AI信任是指员工对企业构建强大人工智能系统的能力及其为他们带来利益的意愿的信任。数据素养则要求企业提升员工的数据意识，鼓励他们建立批判性思维技能，以正确提出问题并找到解决问题所需的数据。

03
数据分析AI Agent市场
数据分析AI Agent作为企业智能化转型的关键工具，其落地实施需遵循以下三个核心要点：

第一个要点：满足用户端到端需求，直接生成工作报告。

落地数据分析AI Agent需要坚实的数字化基础和较充足的预算，因此以央国企落地居多。央国企有大量汇报场景，包括日报、周报、月报、专项汇报等。央国企用户使用数据分析AI Agent，不止需要取数、图表和结论生成功能，更需要自动生成各类工作报告的功能。用户期望数据分析AI Agent能够简化报告准备工作，将原本耗时数小时的任务缩短至数分钟，从而显著提升工作效率。

一个数据分析AI Agent的生命力在于用户是否愿意使用。因此，基于用户需求端到端地直接生成报告更能打动他们。取数、图表生成、单点结论生成之类的“半成品”对用户而言价值度较低。

第二个要点：分项目推进，并优先落地面向企业高管的项目。

数据分析AI Agent应用范围广泛，可实现企业全员赋能。由于企业各群体需求不同，因此需要拆分出多个项目进行落地。以银行为例，分支行长、理财经理、数据运营团队对数据分析AI Agent的需求便存在明显差异，如果合并推进，难度较大。

在数据分析AI Agent子项目中，应优先落地面向企业高管的项目。其核心考量在于，设定AI Agent项目业务收益时，需要从顶层开始进行考虑。AI Agent本身需要获得来自管理层的大力支持，以及在公司范围内推动这项工作，那么针对管理层的赋能，或探讨如何使AI Agent为管理层带来价值，无疑是更为有效的切入点。

第三个要点：数据分析AI Agent有三条技术路径，企业应结合自身特性进行选择。

在大模型应用的早期阶段，一些企业试图通过大模型直接与企业内部数据对话，本质上是Text to SQL，由于大模型可能产生幻觉，反馈的结果往往不够准确。发展至今，已出现三条技术路径用于提升数据分析准确率，并融入AI Agent方案之中。

1. 数据仓库+宽表：企业采用“让大模型在数据仓库宽表中进行查询”的方式。该方式下，企业需要通过建模生成一张宽表，以便缩小查询范围来提升查询准确率，以及提升查询效率。其优势在于最大程度利用企业现在数据系统，改动和投入较小。

2. 指标语义层：企业通过构建企业的标准化语义层，预设数据指标和标签的定义与管理，避免业务理解对不齐，让大模型可以更准确地理解用户需求。某城商行综合使用大模型、Agent和指标语义层，让非技术人员实现灵活取数用数。

3. 图模型：纯粹的大模型方案仅改造了交互层，而未触及数据层。通过图模型表示数据层，可以提升准确率和问答及时性。某大型国有企业基于图模型方案搭建数据自服务平台，用数效率大幅提升。

典型案例1：大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现灵活取数用数

银行业迈向“数据驱动”，灵活取数用数的情况愈发多见。银行领导在决策会议上可能需要查看某项指标变动；业务团队在复盘会议上希望寻找业绩下滑的原因；客户经理在撰写月报时需要进行各项指标的同比环比分析。尽管银行经营分析团队拥有BI系统的支持，但在实时、灵活地取数用数方面仍有进一步优化的空间。

2024年，大模型技术在各行各业加速落地，推动了银行业数据分析场景的全面升级。

01.某城商行存在40%的临时性数据分析需求，打造实时分析能力迫在眉睫

某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。

面对这一挑战，银行经营分析团队通过灵活调整工作计划，积极应对数据分析需求的增长。然而，为了进一步提升数据分析的效率和响应速度，银行正在探索如何通过技术创新和流程优化，减少对加班的依赖，确保数据分析工作的可持续性和团队的工作生活平衡，并避免可能出现的工单积压情况。

工单积压的根本原因在于“分析资源供不应求”。该城商行中高层人数众多，业务团队更加庞大，经营分析团队资源供不应求。扩大团队规模并非最优选择，首先是因为经营分析岗位门槛和薪资都较高，其次该团队属于成本类部门，对于银行机构降本增效并无助益，增加人力投入内驱力不足。

工单积压的问题困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆脱这一困境，大模型的兴起为其提供新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地初期，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以满足灵活数据分析的需求。

02.指标语义层+Agent架构+反问机制+加速引擎+主流国产模型适配，数势科技脱颖而出

该城商行认为大模型项目具备强创新属性，更倾向与技术型创业公司联合共创，而不是传统银行IT服务商。经过对互联网大厂、大模型企业、数据分析企业等多类供应商的调研，最终选择了数势科技合作。

数势科技是一家数据智能产品提供商，旗下产品包括基于大模型增强的智能指标平台（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、多实体标签平台（SwiftXDP）及智能营销平台（SwiftMKT）。SwiftAgent产品定位与该城商行需求高度契合。该城商行看重SwiftAgent的五项优势：

指标和标签语义层让SwiftAgent输出更精准的结果。许多企业试图通过大模型直接与企业内部数据对话，本质上是Text to SQL，由于大模型可能产生幻觉，反馈的结果往往不够准确。数势科技通过构建企业的标准化语义层，预设数据指标和标签的定义与管理，避免业务理解对不齐，让大模型可以更准确地理解用户需求。
图表3：SwiftAgent通过增加指标和标签语义层帮助企业实现自主取数的工作原理

Agent架构让SwiftAgent可以解决复杂任务。SwiftAgent采用Agent架构，具备任务拆解和工具调用能力，能够自动解决复杂问题，无需过多人力介入。用户提问会由Agent基于问题目标，基于此类问题的最佳实践进行任务拆解，然后再去对应到具体的工具，到底是指标查询还是图表生成，还是归因分析。具体来说，某支行长告诉SwiftAgent：“帮我看一下最近7天理财产品销售情况，哪个渠道最多以及为什么，最后再来个总结。”传统方法下，该支行长通常需要先获取数据，核实数据情况，进行归因分析，最后以报告形式呈现结论。这涉及到多方面的技能，包括解释数据、归因分析、报告撰写等。而通过双方合作，他可以直接应用SwiftAgent产品高效、自动应对此类分析场景，为后续决策提供更加精准的分析支持，推动银行数字化进入更为智能、高效的阶段。
图表4：SwiftAgent Agent架构工作原理

反问机制让SwiftAgent生成更可用的结果。人与人之间工作交流时常常出现语义不清的情况，需要“进一步沟通”或“对齐”，人与大模型之间同样需要这个步骤。当前，多数大模型产品不具备反问能力，而是直接回答，答案往往是不可用，很可能答非所问。SwiftAgent在产品设计环节，增加反问模块，让大模型更好地理解用户需求，一步一步把需求“精细化”，提升正确结果概率，生成更可用的结果，而不是先生成一个错误答案，再沟通修改。例如用户提问：“帮我看下资产情况。” SwiftAgent会进行反问：“希望查询哪个时间段的总资产情况?例如，是最近7天、最近1个月，还是今年年初至今的统计数据?您也可以自定义时间窗口。”SwiftAgent的反问问题也不是基于固定模板生成的，而是根据该用户过往的使用习惯，由大模型生成。
加速引擎让SwiftAgent交互体验更好。用户能不能用起来，有一个关键点，就是结果生成的用时。用户问完一个问题，“干等”数十秒必然降低使用体验。数势科技自研指标加速引擎，可以让生成用时降低至10秒左右。又准又快，才能让用户真正用起来。
主流国产模型适配让SwiftAgent更安全。多数银行采用私有化部署大模型，即使采用API调用的方式，也是优先主流国产模型。部分数据分析厂商推出自己的基础模型，或者偏向适配国外模型，不能满足该城商行需求。SwiftAgent已适配主流国产模型，包括智谱GLM、Baichuan、百度文心一言和阿里千问等。
03.数势科技基于SwiftAgent为该城商行打造智能分析解决方案

数势科技为银行提供智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为核心，利用行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：

图表5：银行智能分析解决方案技术架构

基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的高效应用。这样的定制化处理不仅满足了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，提高数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化管理，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅提高数据指标的管理效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的核心，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的灵活查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈精准的分析结果，可以明显提升数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级管理层提供高效、精准的数据支持，助力其在决策和运营中更加灵活和敏捷。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步满足银行多元化的数据分析需求。
同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO 统一登录、集成权限系统等。

04.用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式

智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：

1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。

2.效率提升：分析工作处理时长减少80%，每人每周减少10+小时数据处理工作。

3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。

4.交互友好度：用户界面友好度9.5分。

该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。项目收益具体如下：

1.降低人工成本：智能分析系统的上线，显著减少了手工数据处理的工作量，降低了对人工的依赖，节省了人力成本。

2.提高决策效率：系统能够快速响应用户的查询请求，提供准确的分析结果，显著提高了决策和运营效率。

3.增强数据利用率：通过构建标准化的指标语义层，系统能够充分挖掘和利用银行的数据资产，提升了数据利用率。

4.优化业务流程：系统的自动化和智能化功能，优化了业务流程，提高了工作效率和质量。

5.提升员工满意度：系统的易用性和高效性，让员工告别取数用数排队，员工满意度得到提升。

未来，该城商行计划与数势科技深化合作，利用智能分析赋能私人银行理财师，强化用户洞察与营销能力，让数据价值在业务层面得到更多体现。

04
AI Agent开发管理平台市场
AI Agent开发管理平台在企业AI战略中扮演着至关重要的角色，其落地实施要点如下：

第一个要点：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。

CIO们应寻求AI Agent开发管理平台的支撑作用，来实现这一目标。通过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。

第二个要点：企业追求的不只是AI Agent开发管理平台，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。

典型案例2：飞鹤：AI引领的数字化转型，从试点到全局

在数字化浪潮的推动下，企业正寻求通过技术创新来重塑业务流程和提升服务质量。飞鹤作为中国乳制品行业的先锋，正积极拥抱这一变革，致力于通过人工智能技术来推动其数字化转型。本案例将深入探讨飞鹤如何通过构建AI能力中台，实现从传统运营模式到智能化服务的转变，以及这一转型如何为飞鹤带来新的价值。

01.飞鹤开启以AI为核心的数字化转型新篇章

中国飞鹤于1962年创立，是中国最早的奶粉企业之一。根据市场调研数据，飞鹤在2019至2023年间保持了销量的领先地位，这一成就体现了其品牌实力和市场认可度。

2018年起，飞鹤着手实施全面数字化转型，提出了“3+2+2”战略布局，旨在通过智能制造、ERP系统和智能办公等IT项目，结合数据中台和业务中台，来推动新零售和智慧供应链的发展。这一战略布局体现了飞鹤对数字化转型的重视和对未来发展的规划。

在数字化转型的过程中，飞鹤信息化中心对新兴技术保持敏锐的洞察力。2023年，随着大语言模型技术的兴起，飞鹤信息化中心认识到AI技术在提升业务效率和优化交互体验方面的潜力。他们预见到，将AI技术整合到现有业务流程中，无论是内部管理还是外部客户服务，都可能带来显著的效益。

基于对技术趋势的分析，飞鹤信息化中心计划构建AI能力中台，将数字化战略布局由“3+2+2”扩展为“3+3+2”模式。这一扩展意味着飞鹤将AI技术作为新的支柱，与数据中台和业务中台并列，共同支撑集团发展。

02.飞鹤与火山引擎：共创AI赋能的数字化转型之路

飞鹤携手火山引擎，共同打造了一个三步走的AI建设方案，旨在将AI技术深度整合到企业的数字化转型中。这一方案从试点项目开始，逐步扩展至全面的能力建设和最终的全局AI应用实施。

飞鹤AI能力中台架构详见下图，它通过四层结构实现了从基础设施到具体应用场景的全方位覆盖。

图表6：飞鹤AI能力中台建设规划

底层（基础设施层）：这一层次是整个中台的基石，包括了先进的云架构、业务中台和数据中台。它们共同构成了支撑AI应用运行的坚实基础，确保了数据处理的高效性和业务流程的灵活性。

能力层：在能力层，可以看到了飞鹤AI能力中台的核心组成部分，它们是：

大模型能力：提供包括自有大语言模型、算力支持、AIGC安全风控等能力。
数字人：提供3D形象定制和音色定制，使数字人能够更好地融入企业服务和营销活动。
数字孪生：提供3D数字孪生建设和异构数据整合等能力。
智能推荐：提供商品推荐和内容推荐等能力。
音视频：提供视频/图像分析和NLP分析等能力。
创新能力：提供云VR大空间和AR云平台等能力。
接入层：接入层是能力层与具体应用之间的桥梁，包括了大模型能力类型、服务形态、接入形式，以及飞鹤大模型内容风控模型，确保了AI能力能够安全、高效地被集成和使用。

场景层：场景层根据企业的具体业务需求，将应用场景分为三大类：用户运营触达、渠道销售和企业管理。每个类别下都包含了多个具体的应用场景，如追溯问答、消费者咨询、优选客服等，以满足不同业务环节的需求。

Step 1: 数字人试点与价值认同

飞鹤将某智能问答项目（数字人）作为试点，这一选择基于数字人的直观价值和对AI技术易于形成共识的特点。火山引擎提供的豆包大模型，以其在字节跳动内部的广泛应用和每日千亿级tokens的使用量，为飞鹤提供强大的语言模型支持。同时，火山引擎的公有云GPU资源池确保了模型的即时可用性和业务的稳定性。此外，火山引擎还引入了新技术和工程化改造，包括知识库构建、定制化提示词服务、工程化服务以及内容安全审核过滤，以满足飞鹤的具体需求。

Step 2: 能力建设与HiAgent平台应用

在能力建设阶段，HiAgent平台发挥了核心作用。HiAgent针对企业级市场进行了深度定制，提供了成熟的解决方案。通过“段位”划分策略，HiAgent帮助企业员工逐步掌握AI Agent的使用，同时通过原厂轻咨询、内置最佳实践和应用效果评测，确保了AI Agent达到生产级标准。

Step 3: 全局AI规划与应用生态构建

在全局AI规划和应用建设的第三阶段，飞鹤计划基于HiAgent平台，让全体员工掌握AI能力，并梳理企业的应用地图。这一阶段的目标是构建一个全面的AI应用生态，涉及所有业务部门，实现从试点到全局的扩展。飞鹤将利用HiAgent平台的能力，将AI技术融入到各个业务流程中，从而提升整体运营效率和市场竞争力。

通过这一系列的步骤，飞鹤展现了其在AI技术应用和数字化转型方面的前瞻性和决心。火山引擎的技术支持和专业服务，为飞鹤提供了实现这一转型的坚实基础。

03.智能问答：飞鹤数字化转型的亮点与新起点

作为飞鹤AI能力中台的关键构成，第一步（某智能问答项目）的实施标志着飞鹤在数字化转型道路上迈出了坚实的步伐。该项目通过整合“数字人+大模型”服务，成功地将先进的大模型技术应用于实际业务场景中。智能数字人能够处理广泛的消费者咨询，实现了100%的问答响应率，同时保持了超过95%的高准确率，这在客户服务领域是一个令人瞩目的成就。

飞鹤预计在2024年完成第二、三步的建设工作。随着项目的深入，飞鹤有望成为乳制品行业在新一轮数字化转型中的AI技术应用典范。

05
结语
AI Agent正逐渐成为企业转型的核心力量。通过本报告的分析，我们得以一窥AI Agent的应用潜力与实践挑战。本报告旨在为企业决策者提供一个全面的视角，帮助他们在智能化转型的道路上识别机遇、规避风险，并制定出切实可行的策略。我们强调，成功的AI Agent落地不仅需要技术的支持，更需要企业文化的适应和员工能力的培养。

展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI Agent有望成为企业持续创新和增长的强劲引擎。我们期待与业界同仁一道，共同探索AI Agent的无限可能，携手推动企业乃至整个社会的数智化进程。