智能体变革软件应用，AI Agent带来的软件行业发展新机会

在数字化转型的浪潮中，传统软件厂商正面临着前所未有的挑战。新的技术、商业模式和竞争对手不断涌现，对传统软件厂商的生存空间构成了巨大威胁。然而，每一次技术革新和行业变革都蕴含着新的机遇。

对于传统软件厂商而言，如何敏锐地捕捉这些机遇，实现自我转型与升级，成为决定其未来发展的关键因素。如今，AI Agent 技术的兴起，为传统软件厂商带来了全新的发展契机，有望助力它们突破发展瓶颈，重塑竞争力。

观研报告网发布的《中国AI Agent行业发展现状分析与投资前景研究报告（2024-2031年）》数据显示，2023年中国AI Agent市场规模已达554亿元，预计2028年将达8520.35亿元，2023-2028年年复合增长率为72.7%。

其中，B端应用长期占据主导，2023-2028年占比均超98%，而C端增长空间大，2023-2028年年复合增长率超100%。

从OpenAI、谷歌、Salesforce、Servicenow、Hubspot等全球头部的AI应用公司新产品即将发布情况来看，AI Agent有望成为2025年AI应用的新趋势。

AI Agent作为生成式AI的交互模式之一，相比嵌入式（Embedding）模式、副驾驶（Copilot）模式，智能体（Agents）模式AI参与度更高。随着全球数据量高速增长，AI Agent迎来增长机遇。

在B端场景下，AI Agent将对SaaS应用进行全面重构，与传统知识库结构化管理模式相比，AI Agent的向量数据库能自动学习和理解文档，实现更加高效的知识管理；在C端场景下，AI Agent作为生成式AI的商业化应用，可以广泛应用于电商、教育、旅游、酒店以及客服等行业，带来传统行业的升级转型。

众多软件厂商正积极布局AI Agent技术。例如，字节跳动旗下的火山引擎与汉得信息合作，共同探索AI Agent在业务场景中的应用；微软则通过其开源AI Agent AutoGen，为开发者提供了强大的工具支持，助力企业构建智能应用；百度的文心一言也与彩讯股份等企业合作，推动AI技术在金融等领域的应用。

这些动态表明，AI Agent技术正成为软件行业发展的重要驱动力。传统软件厂商通过与科技巨头合作或自主研发，积极拥抱AI Agent技术，以提升产品智能化水平，拓展业务边界，实现商业模式创新。这不仅有助于软件厂商在激烈的市场竞争中脱颖而出，也为整个软件行业的持续发展注入了新的活力。

面对AI Agent技术带来的巨大机遇，传统软件厂商不禁要问：如何把握这一趋势，实现自身的技术突破和业务创新？在与科技巨头的合作中，如何找到适合自己的发展路径，避免被边缘化？这些问题值得每一个传统软件厂商深思。

软件厂商的发展瓶颈

在技术的浪潮中，软件厂商需要不断适应新技术的发展，保持产品的创新性和竞争力。但技术的快速更新迭代往往使得软件厂商在技术研发和产品更新上疲于奔命，难以保持领先地位。

市场竞争的加剧也使得软件厂商面临着价格战、产品同质化等问题，难以形成差异化的竞争优势。在数据驱动且以客户为中心的时代，如何应对生命周期缩短的产品、快速变化的技术标准和激烈的竞争压力，都将成为企业需要解答的关键问题。

当代软件厂商面临着前所未有的发展瓶颈，主要包括以下几点。

技术创新乏力。软件技术日新月异，新兴技术不断涌现，如人工智能、大数据、云计算、区块链等。然而，许多传统软件厂商囿于既有技术路径和开发模式，创新动力不足，对新技术的应用和融合存在滞后性。这导致其产品和服务缺乏差异化竞争优势，难以满足市场和用户日益增长的个性化、智能化需求。

人才短缺与成本上升。软件行业对高端技术人才的需求持续旺盛，但优秀人才供给有限，人才争夺日趋激烈。同时，软件人才的薪酬待遇不断上涨，用工成本大幅攀升。许多软件厂商面临招聘难、留存难、成本高的问题，专业人才匮乏制约了企业的研发创新和业务拓展。

用户需求变化快。如今，各行各业都在加速数字化转型，企业用户对软件的功能性、易用性、智能化、个性化提出了更高要求。与此同时，广大个人用户，尤其是年轻一代，他们的软件使用习惯和偏好更加多元化、碎片化。用户需求变化之快，给软件厂商的产品规划、设计研发、快速迭代带来巨大压力。

市场竞争日益激烈。全球软件市场竞争日益白热化，行业马太效应凸显。一方面，以BAT为代表的互联网巨头凭借其平台优势和海量数据，不断向传统软件领域渗透，对现有格局形成冲击。另一方面，细分市场涌现出许多新锐软件厂商，它们善于发现用户痛点，快速占据细分赛道。传统大中型软件厂商面临“双向挤压”，市场拓展乏力，业绩增长放缓。

盈利模式创新不足。传统软件厂商主要依靠销售软件许可、定制开发和技术服务获取收入，但这种重销售、轻运营的盈利模式正受到挑战。云计算、移动互联网时代，用户更青睐软件即服务（SaaS）的订阅制模式，更看重软件的持续运营和个性化服务。许多软件厂商对新兴商业模式的探索还不够，盈利方式单一，现金流和营收增长缺乏可持续性。

管理机制亟待升级。软件行业瞬息万变，产品和技术创新速度快，对企业的决策机制、组织架构、流程管理等提出了新的要求。然而，不少传统软件厂商仍沿用传统的“金字塔”式的科层管理体系，决策链条长、信息传递慢、部门壁垒多，难以适应快速变化的市场节奏。组织管理机制亟须升级，向扁平化、敏捷化、柔性化转型。

软件厂商正面临着多重发展瓶颈，需要在技术创新、市场拓展和商业模式创新等方面寻求突破。软件厂商需要积极探索新的商业模式，拓展市场份额，提升品牌影响力，加强技术研发和产品创新，以适应新技术的发展，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

LLM赋能传统软件开发

在人工智能领域，LLM正逐渐成为赋能传统软件行业的一大利器。从代码自动生成、缺陷检测，到用户交互和文档管理，LLM在软件行业的应用正在不断地拓宽。针对那些追求创新以保持行业竞争力的企业而言，这一技术的引入和应用不仅是趋势，更是必然的选择。

从目前LLM在软件开发领域的应用来看，LLM可以从以下几个维度赋能传统软件行业，帮助企业突破发展瓶颈，实现转型升级。

（1）加速产品智能化进程

LLM可以显著提升软件的语言理解和交互能力。传统软件厂商可以利用LLM，开发出更加智能化的软件产品。

比如，集成智能对话机器人，实现软件的自然语言人机交互；嵌入知识问答引擎，让软件具备专业领域的问答能力；融合情感计算模型，让软件能够感知用户情绪，提供更贴心的服务。LLM让软件在“理解”和“表达”上更接近人类，大大改善用户体验，推动软件产品的智能化升级。

（2）突破软件开发瓶颈

当前，软件开发面临着效率瓶颈、bug频发、文档缺失等诸多挑战。LLM有望从多个环节赋能软件工程，实现软件开发的自动化和智能化。

比如通过代码预训练模型，根据需求描述自动生成代码；通过代码纠错模型，自动识别和修复代码缺陷；通过代码摘要模型，自动生成代码注释和文档。LLM可以成为软件工程师的得力助手，从而大幅提升软件开发效率，降低软件维护成本。

（3）重塑软件交互范式

随着自然语言处理技术的进步，人机交互正在从“图形界面触控”走向“对话式交互”。ChatGPT的问世，更是引爆了AIGC（AI Generated Content）浪潮。这意味着，未来软件的主要交互界面，将从冷冰冰的界面按钮变为更贴近人性的对话交流。

传统软件厂商需要尝试基于LLM，率先探索和实践软件交互范式的创新。通过引入智能对话、语音交互、知识问答等，重新设计软件的交互流程和呈现方式，用“聊天式”的交互取代“填表式”的操作，让用户使用软件就像与专业顾问对话一样流畅自然、高效准确。

（4）实现行业知识赋能

LLM具备强大的知识表示和学习能力，可以从海量行业语料中习得有效知识，构建起行业知识图谱。传统软件厂商可以利用这一优势，为各行各业的从业者提供“懂行业、懂专业”的智能助手。

比如，为金融从业者提供智能投资顾问，为医疗从业者提供智能医疗助手，为法律从业者提供智能法律顾问。这些行业智能助手通过与从业者进行自然语言交流，结合行业知识图谱进行分析推理，就可以提供专业、可信的行业建议。这为软件厂商实现行业知识变现、扩大行业影响力提供了新路径。

（5）创新软件盈利模式

LLM使得软件具备了个性化、智能化服务用户的能力。传统软件厂商可以借此创新软件盈利模式，探索从“卖许可”到“卖服务”的商业模式转型。

比如，不再一次性售卖软件，而是按智能服务使用量或服务成效来收费；不再销售统一的产品，而是针对不同用户提供个性化的解决方案。软件厂商还可以将积累的行业数据、算法模型进行标准化封装，面向第三方开发者开放，建立智能服务生态，实现数据、算法的二次变现。

（6）升级组织管理体系

LLM等人工智能技术的发展，也倒逼软件企业变革组织管理范式。软件厂商需要成立专门的AI Lab和数据中台，引进AI科学家和行业专家，建立数据采集、标注、清洗、挖掘、应用的全流程体系，实现数据驱动的精细化运营。

软件企业需要加强跨部门协作，打破数据孤岛，形成业务、产品、研发、数据、AI等多团队联动的敏捷研发组织，快速响应市场变化。此外，还要注重人机协作，促进员工学习成长，塑造勇于创新的企业文化。

LLM在软件开发领域有着广泛的应用前景，目前已经涌现出一批代表产品和案例，为软件开发者提供了智能化的编程辅助工具。下面是几个典型的产品与案例。

• GitHub Copilot：GitHub联合OpenAI推出的AI结对编程工具。基于GPT模型，经过在大量开源代码库上的预训练，Copilot可以根据程序上下文、自然语言描述、代码片段等，自动生成完整的函数实现，并提供代码补全、代码解释等智能建议。Copilot已支持多种主流编程语言，可以显著提升开发者的编程效率。
• Amazon CodeWhisperer：亚马逊发布的AI编程助手。同样基于LLM，经过在亚马逊内部和开源代码上的训练，CodeWhisperer可以实时生成代码建议，完成复杂的函数实现。它还具备代码安全扫描能力，可以检查代码中的安全漏洞和最佳实践。目前已集成到亚马逊云开发工具AWS Cloud9 IDE中。
• Tabnine：一款基于GPT架构的智能代码补全工具。Tabnine采用了自监督学习范式，在海量开源代码库上训练LanguageModel，从而可以根据上下文语境实现全类型、全场景的代码补全，覆盖变量名、函数名、代码行等。目前已支持主流的20多种语言，可以集成到各种流行IDE中。

除了上述产品，业界还出现了一批创新产品和实验性项目，比如Replit GhostWriter、Mintlify Doc Writer以及AI辅助编程工具Sidekick等，还有Yann LeCun投资的类似产品Kite等。

这些产品初步验证了LLM赋能软件开发的可行性和有效性，但要真正成为开发者的得力助手，当然还需在工程化、易用性、安全性等方面进一步打磨。

LLM是软件行业的新引擎，它在智能化、知识化、个性化、服务化等方面展现出巨大潜力。传统软件厂商应该顺应这一技术变革浪潮，将LLM嵌入软件产品的设计、研发、测试、运营等各环节。

通过构建行业知识图谱、开发智能化应用、创新软件交互、升级盈利模式、变革组织管理等多管齐下，全面实现软件能力的跃升，驱动企业实现智能化转型，开创发展新局面。唯有如此，企业方能在新一轮技术革命中抢占制高点，赢得竞争主动权。

AI Agent带来的软件发展机会

在数字化时代的迅猛发展中，LLM的广泛应用已成为推动软件行业增长的新动力。AI Agent的兴起，不仅为传统软件实践带来了前所未有的变革，还通过提供更高效、准确和个性化的服务，极大地扩展了软件的功能和应用范围。

AI Agent为企业提供了新的发展路径，有助于突破技术限制和市场约束。它们也为终端用户创造了实际价值，推动了整个软件行业的持续创新和发展。具体来说，AI Agent带来的软件发展机会主要体现在以下几个方面。

智能化升级现有产品：利用LLM和AI Agent技术，传统软件厂商可以对现有产品进行智能化升级，如加入智能写作助手、智能对话机器人和智能推荐引擎等，以优化产品功能和用户体验，从而增强产品竞争力，巩固市场地位。

开发全新智能化应用：借助成熟的LLM和AI Agent技术，厂商可以开发出全新的智能化应用，例如行业智能助手、智能识别与交互系统以及智能决策与优化平台等。这些创新应用将拓展软件的可能性，为厂商开辟新的市场空间。

打造智能化解决方案：凭借丰富的行业经验和深刻的业务洞察，传统软件厂商可以利用LLM和AI技术，将经验和洞察转化为智能化的行业解决方案，帮助客户实现业务流程自动化、决策智能化和服务个性化，进而提升客户黏性和市场影响力。

构建智能化平台与生态：随着数字化转型的深入，智能化基础设施和服务平台的需求日益增长。传统软件厂商可以利用先进技术构建智能化的PaaS平台，提供全生命周期的AI服务，同时打造开放、协同、共享的产业智能化生态，以吸引更多开发者和合作伙伴，形成网络效应和规模优势。

探索智能化商业模式：LLM和AI Agent的应用将催生出全新的智能化商业模式。传统软件厂商可以探索基于AI的订阅制服务、智能化增值服务和数据智能变现等创新商业模式，实现业务转型，并掘金智能化价值链，开拓新的利润增长点。

智能员工助手：基于LLM，传统软件厂商可以开发出适用于不同岗位和场景的智能员工助手，如销售助手、客服助手等。这些助手可以利用自然语言交互快速准确地完成各种业务和事务性工作，有效提升员工工作效率，改善企业运营管理。

智能业务流程机器人：围绕各类业务流程开发的传统软件，如ERP、CRM等，可以通过基于LLM的AI Agent实现更强大的智能流程自动化。这些Agent可以根据业务规则和上下文自动处理各环节，实现端到端的业务流程自动化，同时还能处理各种异常和特殊情况。

行业知识智能问答：深耕各行各业的传统软件厂商可以利用LLM将积累的行业知识和专家经验转化为智能问答系统。用户可以用自然语言询问问题，并获得专业、权威的回答，这为传统厂商提供了行业知识赋能和变现的新思路。

软件智能生成与维护：面对软件开发的效率瓶颈和人力成本挑战，基于LLM的AI Agent有望实现软件编程的智能化，包括自动生成代码、文档以及自动定位和修复缺陷等，这将极大提升软件开发和维护效率，改变软件工程模式。

用户个性化服务：每个企业都有大量软件用户，他们具有不同的使用偏好和行为习惯。通过LLM训练的用户AI Agent可以从海量用户数据中学习不同用户画像，为每个用户提供独特的个性化服务体验，如个性化功能推荐和问题解答等，这将大幅提升软件的用户体验和用户粘性。

后记：如何借助AI Agent实现新模式

LLM时代，传统软件厂商正面临着前所未有的挑战与机遇。随着AI Agent技术的崛起，这些厂商正积极寻求转型之路，通过融入人工智能技术来实现新的商业模式，从而在激烈的市场竞争中占据一席之地。

通过使用AI Agent技术，传统软件厂商将能够实现销售活动的优化、产品的改进、服务型企业模式的转变、降低独立开发者门槛以及实现商业应用平台级AI Agent等多方面的突破，进而实现新的商业模式。

 优化销售活动和提高客户服务效率

通过使用人工智能技术，如Chorus AI和Gong所做的，传统软件厂商可以优化公司的销售活动，提高销售效率。例如，客户支持软件Solvy就是基于Zendesk或ServiceCloud构建的，能够自动回执支票，这表明传统软件厂商可以通过集成AI技术来提升客户服务的自动化水平。

  利用AI技术改进产品

微软通过投资OpenAI，利用生成AI技术改进其产品，展示了传统软件厂商可以通过投资或建立合作伙伴关系，利用AI技术来提升其产品竞争力。这种方式不仅能够保持市场领先地位，还能通过创新的产品吸引更多用户。

  服务型企业模式的转变

AI技术的应用使得传统软件公司从软件供应商转变为提供服务的企业。这种模式下，软件厂商不再仅仅关注于软件本身，而是更加注重如何利用AI技术为客户提供增值服务，从而实现商业模式的转型。

  降低独立开发者探索商业模式的门槛

LLM产品的出现，尤其是ChatGPT，使得独立开发者探索商业模式的门槛变得非常低。对于传统软件厂商来说，这意味着它们可以通过提供基础的AI平台或工具，帮助独立开发者快速进入AI领域，从而扩大自己的市场份额。

  实现商业应用的平台级AI Agent智能体

依靠先进的LLM实现商业应用的AI Agent需要准确理解上下文语义，并与实际业务相契合。这要求传统软件厂商需要在AI技术的应用上不断创新，确保其AI解决方案能够满足实际业务需求，同时保障数据安全。

这些策略不仅能够帮助传统软件厂商适应AI时代的变化，还能使它们在竞争激烈的市场中脱颖而出。

总的来说，LLM和AI Agent的崛起标志着人工智能发展进入了新阶段。它们不仅让软件具备了更接近人类的认知和交互能力，还为传统软件厂商带来了前所未有的发展机遇。

通过积极探索这些技术在软件产品和服务中的创新应用，传统软件厂商有望重塑软件的功能形态、交互方式和服务模式，引领整个行业的持续创新和发展。

本文转载自 ​​王吉伟​​，作者：王吉伟