爱分析·AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告：火山引擎

01 研究范围定义

大模型浪潮正在重塑科技和商业的版图。在这场变革中，AI Agent——以大模型为驱动的智能体——正快速取代Copilot，成为大模型应用的主流形态之一。简单讲，AI Agent就是能自主理解、感知、规划、记忆，并调用工具去执行复杂任务的智能体。随着大模型能力的提升和RAG等技术的成熟，AI Agent的能力已经今非昔比——它们具备了更接近人类的思维能力，再联动各类工具和组件，处理起复杂任务来，灵活性和效率都超出了预期。

从智能助手、个性化推荐到自动化客服，AI Agent的应用案例在各行各业不断涌现。从技术架构来看，爱分析将AI Agent市场划分为基础层、平台层和应用层。基础层是大模型、算力和数据基础设施；平台层是连接基础层和应用层的“桥梁”，包括AI Agent开发管理平台、LLMOps工具等；应用层则覆盖了金融、能源、汽车等行业场景以及业务流程自动化、数据分析、协同办公等通用场景。

本评估报告聚焦AI Agent开发管理平台这一细分市场，遴选出具备成熟解决方案和成功案例的厂商——火山引擎——进行能力评估，为企业在厂商选型时提供参考。

02 AI Agent开发管理平台市场分析

AI Agent开发管理平台是以大模型为基础，内置多样化工具和插件，具备AI Agent从开发、测试、发布、集成到运维、安全等全生命周期能力的平台。它让企业能够快速搭建贴合自身业务特征的AI Agent，大幅降低大模型应用的开发门槛。

大型企业的IT部门、业务部门。

AI Agent开发管理平台正在成为企业AI战略的神经中枢，承担着全员赋能和智能化升级的双重使命。企业高层推行的“自上而下”策略，不仅确立了AI的核心地位，也明确了利用技术提升全员效率和创新能力的目标。对CIO来说，他们需要的不仅是技术平台，更是一个能提供深度应用规划和初期开发的全面合作伙伴，确保AI技术能够有效落地并创造价值。

• 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。
  大型企业正积极寻找落地路径，“自上而下”的推进策略正在成为众多企业的共同选择——由高层领导牵头，自上而下制定和执行AI战略。其中，“全员赋能”既是核心目标，也是衡量CIO工作绩效的关键指标。为了实现这一目标，CIO们正在借助AI Agent开发管理平台，为每位员工配备个性化的AI助手，以技术激发组织潜力。

  建立AI Agent开发管理平台并非单纯追求技术应用，而是深挖AI在业务层面的实际价值。不同企业对业务价值的定义各有侧重，但普遍关注三个核心领域：

  1）长尾场景的智能优化：
  企业日常运营中充斥着大量特定长尾场景，这些场景虽小，却直接影响员工效率。AI Agent通过智能化处理，显著提升了工作效率。

  2）业务流程的效率提升：
  以某二手车交易企业为例，通过构建AI Agent，用户可以用自然语言交互大幅缩短选购流程，提升用户体验，加速交易进程。

  3）员工能力的专业升级：
  拿合同审核来说，传统上这项工作需要专业知识丰富的人员完成。AI Agent引入后，合同审核流程实现了自动化，降低了对专业技能的门槛，优化了人力资源配置。

• 企业追求的不只是AI Agent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，企业不仅要成为探索者，更渴望找到能并肩前行的伙伴。引入AI Agent开发管理平台，企业期待的不仅是一套软件系统，更希望平台厂商能成为应用规划和实施的得力助手。在这个过程中，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）等关键咨询问题。咨询服务的核心，是帮助企业明确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，并制定可行的实施路线图。

  在咨询服务基础上，企业同样需要厂商提供应用开发服务，以保障平台落地和应用生态的初步构建。初期采购平台时，企业希望厂商能示范性地提供1—2个定制化AI Agent，这既能验证平台的技术实力和业务适配性，也能展示AI技术在实际工作中的价值。但最终目标是建立自主可控的AI应用生态，因此首批AI Agent开发后，企业将逐步过渡到由内部IT和业务团队自行开发和维护。这意味着平台不仅要提供强大的技术支撑，还需要配备相应的培训和文档资源，确保企业团队能顺利接管后续的开发和迭代工作。

  总的来说，企业对AI Agent开发管理平台的期待已经超越单纯的技术采购——他们寻求的是一个全面合作的伙伴，共同规划和培育企业的AI应用生态，实现业务流程的智能化转型。

厂商需要构建一个既技术先进又用户友好的平台，确保业务人员能轻松上手并快速开发个性化AI应用。这意味着厂商需要提供无代码、低代码以及全代码的配置方式，满足不同技术背景员工的需求。同时，厂商必须集成包括RAG技术在内的企业场景增强技术，保证大模型在B端场景的有效应用。此外，还需要构建一个功能丰富的公共插件中心和模板库，支持AI Agent的能力扩展和快速构建。更重要的是，厂商应配备专业的咨询服务团队和AI Agent开发团队，深入企业进行需求分析和应用场景规划，确保企业能精准投资并有效落地AI应用。

• AI Agent开发管理平台需要便于业务人员上手应用。
  为了实现全员赋能的愿景，企业对平台的要求不仅是技术先进，更需要界面友好、易于业务人员使用。IT部门的专业力量固然重要，但业务部门的广泛参与才是实现AI普及化的关键。因此，平台设计必须考虑业务人员的操作习惯和技术水平，提供低门槛、高效率的开发环境。

  具体来说，平台应该提供自然语言对话和一键创建功能，让没有编程基础的业务人员也能轻松上手。无代码和低代码配置方式通过简化的拖拽操作，让员工能快速构建和部署业务应用。这种直观的操作方式大大降低了技术门槛，使业务人员可以根据自身业务需求自主开发个性化的AI解决方案。

  同时，为满足不同技术背景的需求，平台还应提供全代码配置方式，为具备编程能力的员工提供更大的灵活性和自主性，支持开发更复杂的AI应用。

• AI Agent开发管理平台：集成RAG技术、插件生态与模板库的强强联合。
  纯粹依靠大模型构建AI Agent更适合C端场景，比如写文章、做摘要等，但这种方式难以应用于B端场景。平台必须融合RAG技术以及多模态存储、向量化处理、上下文理解增强等企业场景增强技术，才能实现大模型在B端的有效落地——RAG技术在其中扮演着至关重要的角色。

  AI Agent的能力扩展在很大程度上依赖其“手脚”——插件。平台应构建一个丰富的公共插件中心，提供涵盖新闻搜索、生产力工具、图像理解等多功能插件，以适应不同行业和场景的需求。同时，支持企业用户根据自身需求创建自定义插件，通过参数配置快速调用现有API能力，实现AI Agent功能的个性化扩展。

  为了进一步提升构建效率和质量，平台还应配备丰富的应用场景模板库。这些模板应预置法律咨询、人力资源管理、营销自动化、风险控制等多种企业级应用场景，使企业能在极短时间内快速搭建符合特定业务需求的AI应用。

• 厂商应具备大模型落地规划咨询与AI Agent开发团队。
  企业在采购AI Agent开发管理平台时，往往会要求厂商提供应用规划类的咨询服务和应用开发服务。因此，厂商必须组建一支既精通大模型落地规划咨询，又具备强大AI Agent开发能力的专业团队。

  咨询服务团队负责深入企业，通过专业分析和洞察，帮助企业识别那些既具有高价值又具备高可行性的应用场景。目标是为企业描绘出一条清晰的AI应用落地路径，确保企业每一步投资都精准有效。通过咨询服务，企业能明确自身需求和目标，为AI Agent的开发和管理奠定基础。

  AI Agent开发团队则承担将规划转化为现实的责任。他们利用自身技术专长，帮助企业开发首批AI Agent，快速展示平台的技术实力和业务价值。这不仅为企业带来立竿见影的效益，也为后续的内部开发工作提供了经验和模板。

1. 符合AI Agent开发管理平台市场分析的厂商能力要求；

2. 近一年厂商在该市场至少服务1家企业。

03 厂商评估：火山引擎

火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，帮助企业构建体验创新、数据驱动和敏捷迭代等数字化能力，实现业务可持续增长。

HiAgent是一款涵盖多模型适配、智能体构建、企业应用开发管理等多项能力的企业专属AI应用创新平台。它高度适配企业个性化需求，让业务人员可以轻松构建智能体，让业务创新不受技能限制。企业业务人员依托HiAgent可以快速构建经营助手、员工助手、智能客服、智能导购、营销文案等企业应用。

图表1：HiAgent——企业专属AI应用创新平台

HiAgent通过创新的段位划分，简化了企业用户对AI Agent的认知过程——从青铜到王者，逐步引导用户深入应用。同时，通过原厂轻咨询、内置最佳实践和应用效果评测，确保了企业能构建出符合生产标准的AI Agent。

• HiAgent：划分智能体应用的“段位”，助力企业员工轻松驾驭AI Agent。
  在推广AI Agent开发管理平台的过程中，一个关键挑战是企业员工对AI Agent感到陌生，对其价值认识不足，因此缺乏采用动力。HiAgent通过创新的“段位”划分策略，有效解决了这一问题，帮助企业用户逐步深入了解平台的能力和价值。

  图表2：基于HiAgent构建不同“段位”的智能体应用

  青铜段位：
  HiAgent为初学者提供了一个快速上手的途径，允许企业用户在5分钟内构建应用，无需编程基础。通过自然语言对话和一键创建功能，HiAgent内置了结构化的提示词模板和Markdown语法，增强了应用的可读性和易用性。

  黄金段位：
  在黄金阶段，HiAgent赋予应用“记忆”和“手脚”。“记忆”指的是利用大模型高级检索增强生成（Advanced RAG）技术构建的企业知识大脑，即知识库；“手脚”则指插件功能，包括公共插件和自定义插件。HiAgent插件中心提供了丰富的插件选择，覆盖新闻搜索、生产力工具、图像理解等多个领域，满足不同行业和场景的需求。用户还可以创建自定义插件，通过参数配置快速调用已有API能力，扩展智能体的功能。

  王者段位：
  王者阶段标志着企业应用的高级阶段，HiAgent通过以下四个方面支撑构建王者级企业应用：

  1) 可视化拖拉拽工作流编排，允许用户在画布上灵活编排知识库、插件、大语言模型、代码块、条件判断等功能。

  2) CoT（Chain of Thought）Prompting技术，通过问题分解与推理，解决复杂问题。

  3) 函数调用或决策变化，实现用户意图的识别与执行。

  4) Multi Agent模式，模拟人类分工协作，实现复杂、稳定的业务流程全面AI化。

• HiAgent：打造“生产级”AI Agent的三重保障。
  构建“Demo级AI Agent”很容易，但“生产级AI Agent”就难得多。HiAgent通过原厂轻咨询、内置最佳实践、应用效果评测三重策略，为企业提供了一条清晰的路径，确保构建出真正能投入生产的AI Agent。

  原厂轻咨询：
  火山引擎提供的不仅是一个技术平台，更包括原厂轻咨询服务。这种咨询服务旨在帮助企业识别和梳理具有高价值和高可行性的应用场景，指明应用落地的路径。这种额外的服务价值，在于能帮助企业更深入地理解AI Agent在实际业务中的应用潜力和实施策略。

  内置最佳实践：
  在AI Agent实际落地过程中，企业往往会面临各种挑战。火山引擎通过将解决方案内置到HiAgent中，提供了快速有效的解决途径。例如，在处理动态数据更新的挑战时，HiAgent通过创新方案实现了查询效果和实时性的平衡。针对AI Agent频繁更新迭代的问题，HiAgent引入了“提示词模板”功能，允许企业进行多版本提示词管理，提升了用户体验和管理效率。

  应用效果评测：
  为了确保AI Agent能达到生产级标准，HiAgent还提供了全面的端到端应用效果评测服务。这项服务涵盖数据集构建、测评方法以及基于反馈的持续改进等多个方面，确保应用效果可度量和可优化。通过这种系统性的评价机制，企业能对AI Agent的性能和效果有清晰的认识，并据此进行必要的调整和优化。

• HiAgent：构建企业与C端用户的新型桥梁。
  在数字化转型浪潮中，企业与消费者之间的互动方式正经历深刻变革。“豆包App”作为字节跳动重点投入的大模型应用，已成为用户获取信息、解决问题、获取灵感和辅助创作的得力助手。截至2024年4月，豆包App下载量已超过1亿次，月活跃用户数达2600万，智能体总创建量高达800万。这些数字不仅展示了豆包App的市场影响力，也预示着其作为新兴流量入口的巨大潜力。

飞鹤、某知名高校、某知名三甲医院、某大型航空公司