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大模型激战之后，AI创业者扎堆儿猛冲AI agent，PMF找到了？

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AI agent会引发一场新的人工智能之战吗？

 
作者丨周可

编辑丨火狐狸

 
最近，AI创业赛道有两位女性迎来属于她们的新机会，6月13日，媒体报道称，前Meta工程师Fryderyk Wiatrowski和Peter Albert创立的初创公司Zeta Labs宣布推出Jace，这是一款基于LLM的AI agent，其可以根据指令来执行浏览器内的操作。
 
几乎在同一时间，有国内媒体爆出，此前从字节跳动离职的大语言模型研发技术专家杨红霞筹备的AI创业项目也是AI agent方向，目前，杨红霞的团队已获得3000至4000万美元的投资，项目投后估值1.5亿美元。
 
创业者将目标不约而同锁定的AI agent，从某个角度来看，是在ChatGPT聊天机器人基础上在做一种功能迭代。ChatGPT在功能上是为用户提供更为彻底，更具创造性的对话和答案。而AI agent则更进一步，在找寻答案的基础上，帮助人类做出决策。
 
初创公司Echo AI的首席执行官Alexander Kvamme对此评价为：AI agent是为了提高生产力和完成任务而构建的，它们是人工智能工具，能够做出决策，无论好坏，“无需人类介入”。
 
对于AI创业赛道的参与者来说，是时候对AI agent创业提起充分关注，并且，在目前的赛道竞争中来看，相较于大模型产品，AI agent产品已经有了相对成熟的落地范本，跑通了PMF，更具备参考价值。
 
01

谁找到了AI agent的应用方向？

 
我们所能观察到对AI agent的解读，一般偏向于人工智能代理，如何理解“代理”一词，其实有比较具象化的考量方式。
 
畅销书作家王智远给Agent的定义公式为：Agent=LLM（大型语言模型）+ Planning（规划）+Feedback（反馈）+Tool use（工具使用）
 
参考大多数专家的观点，他们认为，AI agent首先是超越聊天机器人的一种存在形式，如前文所述，ChatGPT之类的聊天机器人，是提供给用户一种对话和答案。
 
但AI agent通常是为特定业务功能而设计的，可以在大模型上进行定制使用，AI agent是一种更专业更定向的工具，可以代表用户执行多步骤、复杂的任务并生成自己的待办事项列表。在此过程中，用户可以省略一定发出指令的过程，这个过程也可以理解为做决策，所以，AI agent先进于ChatGPT的一点就在于对决策权的使用和把握。
 
恰恰是因为这种功能，不少业内人士也将AI agent描述为是人的“助理”，可以自动执行一些程序指令。通俗的来理解，就是AI agent作为助理更智能，更能体察人的需求，在帮助人类完成某些工作的过程中，对人的可代替程度也增强了。
 
今年5月份，谷歌公布的Project Astra就具象化的表现了人工智能助手的特性，在演示视频中，助手使用视频和音频，能够帮助用户记住他们把眼镜放在哪里，检查代码并回答有关所显示对象的问题。
 

 
如今，更多落地的AI agent项目接连问世。
 
Zeta Labs公司的Jace是一个简单的web代理，用户在与机器人互动过程中，描述自己的需求，提供指令之后，底层模型就开始工作，在浏览器中创建计划，提供信息，采取行动。
 
Jace的智能程度远超人们想象，比如，其可以帮助用户预订酒店，这个过程包括：搜索酒店信息——访问酒店网站——预订——付款。Jace也被认为是“给聊天机器人装上了手和腿”。再比如，使用Jace还可以搜索航班，回复电子邮件，进行招聘活动，甚至能够完成创办一家公司（的流程）。这种流程化的工作范式在Jace中实现了落地和执行，有非常专业具体的应用场景，接下来要做的，就是需要在数据端更完善，保证工具智能化的水平。
 
和Jace的AI agent产品有很多，从算法，算力，数据三要素来说，AI agent相比大模型而言，其需求更垂直，对三要素的要求也更系统化具体化，所以产品使用场景的针对性更强，也更容易找到PMF。
 
营销公司gradient也是使用AI agent的典型，其业务上可以帮助营销团队实现内容供应链自动化，跟踪订单来帮助营销人员完成现有的工作，对于营销人员来说，有了这个“项目助理”就不需要将高级的工作任务进行细致拆分，在效率和质量上都有了保证。
 
麦肯锡数字高级合伙人Jorge Amar曾在接受采访中提到“新一代人工智能企业每年可产生2.6万亿至4.4万亿美元的价值”，但是他也表示，随着业务增长和生产力的提高，这种预估的价值最终能实现多少，将取决于企业在用户，产品链条等环节要素中的工作效率转变。
 
归根结底，我们在探讨AI agent未来市场价值的过程中，还是要看产品的落地方向和在实践中的成果。
 
外媒报道中也提到，在当今的全球经济中，60%到70%的人类工作时间可以用过人工智能的手段来实现自动化，因此，AI agent在To B的应用方向上被广泛看好。
02

资本闻风涌入，AI agent已现估值泡沫？

 
“我信仰AGI，我信仰应用，我信仰能马上商业化的！”金沙江创投主管合伙人朱啸虎此前因为AGI寻找PMF的问题曾公开表达对项目商业化的想法，在当前的环境下，是坚持技术信仰还是市场信仰，成为AI行业内最具争议的观点，资本当然是逐利的，被市场验证的项目方向更值得获得长远的资金支持。
 
风投公司Lux Capital合伙人Grace Isford表示，如今，资本市场对AI agent创业项目的兴趣明显增加，已经有数亿美元的资金投入到这个细分赛道中，且显而易见的是，这些获投的AI agent企业估值在急剧攀升。
 
PitchBook给出的数据也显示，去年，AIGC领域完成了近700笔投资交易，总涉及金额高达291亿美元，同比增长260%。
 
比起炒概念，经历了2023年的热情以及2024年上半年的沉淀，如今的AI创业赛道更转向对市场模式验证的理性思考，能不能真正在商业化场景中快速使用并产生价值效益，依然是考量AI agent项目的重要标准。
 
比如，与微软建立合作的Cognition AI旗下就有AI agent产品Devin，其自诩为“第一位人工智能软件工程师”。
 

 
Devin曾在社交媒体上引发了巨大轰动，是因为其作为“软件工程师”不仅仅为用户生成简单的代码，甚至可以为用户创建一个解决问题的过程，编写代码，测试它，然后发布它。
 
微软与其建立合作，则是对这个方向认可的一个现实背书。
 
行业专家的观点在于，如今的AI agent其定义特征远超单一使用案例，其发展方向更接近人的全能助理，在赛道方向上，B端和C端市场都有一定的展开空间。
 
方向的看好并不意味着市场路径的成熟，OpenAI开发者体验主管Romain Huet则提醒“要让工具更加自主，还有很多工作要做”。
 
尽管如此，资本表现出的热情依然在为整个赛道带来新生机。
 

初创公司Imbue得到了亚马逊Alexa基金和Eric Schmidt的支持，估值超10亿美元。

 

初创公司ArtisanAI致力于开发AI agent“员工”，近期完成了730万美元的种子轮融资，并表示迄今为止已吸引了100多家公司客户的关注。

 

包括我们前文提到的Jace，该公司已在种子期前融资290万美元，由Y Combinator前人工智能主管丹尼尔·格罗斯和前GitHub首席执行官纳特·弗里德曼领投。

 
不过，在部分业内人士看来，如今的AI agent创业赛道“企业估值仍然远远领先于商业基本面”，换句话说，在这个细分赛道市场已经有了估值泡沫的迹象。
 
火热的AI agent赛道的优势在于，寻找到可落地的应用场景，且在B端和C端市场都有相对光明的应用方向，但专家也提出，AI agent产品面临的一个重大障碍还在于组织和用户对其智能性的信任，这个过程中还要考虑到用户习惯，如果AI agent产品不能提供对用户需求指令非常准确的判断，那么在决策环节的拉垮则会给整个产品带来重大打击，这个问题仍需通过数据算力等基础要素来解决。
 
这也从另一个角度提示人们，AI agent创业当前面临的几个核心问题：数据质量、员工信任度以及使用成本，这三个要素如果不能寻找到更完美的答案，则在B端的业务推进方面会面临很大困难。

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