摘要
百度创始人李彦宏在「百度世界2024」上强调智能体（AI Agent）是AI应用的主流形态，即将爆发。YC合伙人Jared也认为垂直领域AI Agent可能成为比SaaS大10倍的市场，可能催生市值超过3000亿美元的科技巨头。
YC资深投资人认为大型语言模型（LLM）技术的进步为AI Agent的发展奠定了基础，类似于2004年浏览器引入XML HTTP请求，开启了新的计算范式，使得AI Agent能深度结合软件与人工操作，提升效率和降低成本。
SaaS行业的成功被视为AI Agent兴起的佐证。SaaS模式通过云端托管软件，降低了使用门槛和成本，促进了B2B软件市场的发展。AI Agent被认为有潜力超越SaaS，因为它不仅提供软件服务，还能通过AI技术实现自动化操作。
LLM技术的应用可能会改变企业的用人模式，使得公司在实现快速增长的同时，需要更少的员工，减少对人力的依赖。
2024年，AI Agent的风吹的猛了些。
01
SaaS行业的成功
是垂直领域AI Agent兴起的最佳佐证
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SaaS模式的优势:
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低成本: 无需购买昂贵的软件许可证和硬件设备。
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易于使用: 通过网络即可访问，无需复杂的安装和配置。
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可扩展性强: 可以根据企业的需求灵活调整订阅方案。
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SaaS 行业的繁荣: 过去20年，SaaS行业获得了超过40%的风险投资，并诞生了300多家独角兽企业，例如 Salesforce、Workday、Zoom 等。这充分证明了 B2B 软件市场的巨大潜力。
02
LLM进步为垂直领域AI Agent的爆发奠定了基础
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XML HTTP 请求功能: 允许网页在不重新加载整个页面的情况下与服务器交换数据，从而实现更流畅的用户体验。
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Ajax 技术: 利用 XML HTTP 请求功能，实现网页的异步更新，提升用户体验。
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LLM 技术: 能够理解和生成人类语言，可以用于构建聊天机器人、自动生成文本、翻译等应用。
03
为什么大公司错失了B2B SaaS
04
AI Agent 将如何影响企业的人员结构？
05
垂直领域 AI Agent 的市场潜力有多大？
06
垂直领域 AI Agent 的应用案例
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Outset: 利用 LLM 技术改进调查和问卷调查领域。传统的调查和问卷调查软件需要人工设计问题、收集数据和分析结果，而 Outset 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据用户的反馈实时调整问题和答案，从而提高调查的效率和准确性。
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Momentic: 利用 AI 技术进行 QA 测试，取代传统的 QA 团队。传统的 QA 测试需要人工编写测试用例、执行测试和分析结果，而 Momentic 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据软件的代码和功能变化自动调整测试用例，从而提高测试的效率和覆盖率。
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Powerhelp: 开发 AI 客户支持代理，可以处理复杂的客户支持工作流程，取代传统的客户支持团队。传统的客户支持需要人工接听电话、回复邮件和解决问题，而 Powerhelp 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据用户的提问和历史记录提供个性化的解决方案，从而提高客户满意度和效率。
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Salient: 利用 AI 语音呼叫技术，自动化催收汽车贷款领域的债务。传统的催收工作需要人工拨打电话、与借款人沟通和记录催收结果，而 Salient 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据借款人的情况和还款能力调整催收策略，从而提高催收效率和成功率。
07
AI语音呼叫技术的发展趋势
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AI 语音合成技术: 可以将文本转换为自然流畅的语音，使得 AI Agent 可以像真人一样与用户进行对话。
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自然语言处理技术: 可以让 AI Agent 理解用户的意图和情感，并根据用户的提问和反馈进行相应的回复。
08
如何选择适合自己的 AI Agent 创业方向？
本文源自「私域神器」，发布者：siyushenqi.com，转载请注明出处：https://www.siyushenqi.com/32706.html
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