AI Agent是指具有自主性或半自主性的智能實體，能夠利用人工智能技術在數字或物理環境中感知、決策、采取行動并實現目標。與Copilot、聊天機器人等相比，AI Agent能夠自主規劃和行動，實現用戶預設的目標。

在去年發布《2024年AI Agent應用最佳實踐報告》時，沙丘智庫觀察到企業對AI Agent技術的應用仍處于初期階段，關于AI Agent的定義與分類、技術架構、落地路徑等都尚未統一，很多應用都處于前期試點階段，尚未產生明確價值。

2025年，被市場普遍認為是“智能體元年”，AI Agent的市場熱度持續走高，呈現快速發展的趨勢。沙丘智庫觀察到AI Agent的技術路徑正在走向統一、通用型AI Agent的雛形已經出現、企業級AI Agent應用價值在部分場景也已被驗證。

在這一背景下，為了幫助企業更好的判斷AI Agent的定義邊界、了解AI Agent的應用場景、掌握企業級AI Agent落地方法、學習優秀企業的AI Agent實踐經驗，沙丘智庫《2025年AI Agent應用最佳實踐報告》為企業提供了一份全面的AI Agent建設指南，并精選了21個企業級AI Agent應用實踐案例，覆蓋數據分析、智能客服、智能運維、軟件開發等場景，為企業落地AI Agent應用提供參考。

完整報告：沙丘智庫《2025年AI Agent應用最佳實踐報告》（63頁PPT）

01AI Agent的判斷標準

從2024年下半年開始，很多技術供應商開始使用“AI Agent”一詞來描述廣泛的產品功能，被“濫用”的Agent概念會導致市場認知混亂。一些供應商將已有的AI助手、聊天機器人、RPA等重新包裝為“AI Agent”，但這些并非真正的AI Agent。

在《2025年AI Agent應用最佳實踐報告》中，沙丘智庫定義了AI Agent的一組典型特征，有助于企業明晰AI Agent的定義邊界，這些特征并非必須全部滿足，但一個AI Agent系統擁有的特征越多，說明其“代理性”越強。企業在設計AI Agent解決方案時，不需要追求包含盡可能多甚至所有的特征，而是要根據實際需求，達到能力、復雜性和適應性之間的平衡。

02AI Agent應用建議

沙丘智庫認為，當前市場上的通用型Agent更多是狹義概念上的，是指任務覆蓋面較廣、功能相對豐富的AI Agent，但并不是所有任務都能完成。

對于企業來說，AI Agent的應用尤其要謹慎。沙丘智庫認為企業在開發一個新Agent時，首先要進行場景考察，判斷是否適合用Agent實現。當前，AI Agent的實際使用成本較高，太簡單的場景沒必要用Agent實現，可控性要求非常高的場景也不需要用Agent實現。

建議企業在構建AI Agent時，采取如下建議：

第一，漸進式實驗與模式驗證。使用開源工具和框架探索AI Agent架構設計模式并理解其目的。從實現Agent能力和行為的功能模式（包括架構模式、工作流模式、大模型交互模式、行動模式和記憶模式）開始，然后擴展到運營模式（評估模式、安全和身份管理模式）。避免重復造輪子，同時加速落地進程。

第二，行為驗證與生產可信度。AI Agent部署的主要障礙是行為不可驗證。當有一個經過驗證的生產場景時，構建Agent評估能力，并收集真實世界的數據，將其作為基于大模型的AI Agent的組成部分，從而確保建立生產級別的信任。

第三，模塊化架構設計原則。將Agent拆分為模塊化組件，有助于對行為進行單元測試和監控，簡化故障查找、優化和變更管理。通過Agent架構模式和Agent行動模式實現模塊化。對Agent組件進行模塊化評估和測試是維護整體Agent性能和信任的重要基礎。

第四，復用現有技術資產。AI Agent的核心組件（如結構化提示、API交互、數據存儲等）可通過現有開發工具以及自動化、編排或集成平臺來實現。充分利用企業已有技術棧降低成本，避免重復造輪子，同時加速落地進程。

* 以上內容節選自沙丘智庫《2025年AI Agent應用最佳實踐報告》完整報告：沙丘智庫《2025年AI Agent應用最佳實踐報告》（63頁PPT）