傳統(tǒng)的SaaS將在2025 Agent時(shí)代走向終結(jié)
隨著 AI，尤其是 LLM 的迅猛發(fā)展，AI Agent 正成為變革性工具，重新定義 SaaS（Software-as-a-Service，軟件即服務(wù)）平臺的運(yùn)營模式、價(jià)值交付以及用戶交互方式。到 2025 年，AI Agent 不僅會增強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)，還將推動全新商業(yè)模式的誕生。
垂直AI Agent：超越傳統(tǒng) SaaS 的新范式
近年來，垂直AI Agent（Vertical AI Agents）的概念備受關(guān)注。這些專為特定行業(yè)和場景設(shè)計(jì)的 Agent，可能引發(fā)比傳統(tǒng) SaaS 更深遠(yuǎn)的轉(zhuǎn)變。據(jù) YC 的 Lightcone 播客指出，這一領(lǐng)域?qū)⒃杏龜?shù)百家市值百億美元的公司，市場規(guī)?；?qū)⑦h(yuǎn)超 SaaS。
??https://www.ycombinator.com/library/Lt-vertical-ai-agents-could-be-10x-bigger-than-saas??
微軟 CEO 薩提亞·納德拉預(yù)測，AI Agent 將從根本上改變 SaaS 的定義。他在B2G播客中提到，傳統(tǒng) SaaS 的 CRUD（創(chuàng)建、讀取、更新、刪除）數(shù)據(jù)庫模式或?qū)⒃凇爸悄?nbsp;Agent 時(shí)代”走向終結(jié)。
??https://www.youtube.com/watch?v=9NtsnzRFJ_o??
AI代理的核心價(jià)值與技術(shù)構(gòu)成
什么是AI Agent？
AI Agent 是由人工智能驅(qū)動的軟件程序，基于 LLM 等基礎(chǔ)模型設(shè)計(jì)，能夠自主完成特定任務(wù)。這些 Agent 具備以下特性：
- 環(huán)境感知與目標(biāo)導(dǎo)向：可根據(jù)上下文執(zhí)行任務(wù)并不斷學(xué)習(xí)。
- 自主操作能力：具備功能調(diào)用、記憶、互聯(lián)網(wǎng)搜索，以及與外部系統(tǒng)交互等能力。
舉例來說，在一個(gè) SaaS CRM 平臺中，AI Agent 可以自動管理客戶互動、安排后續(xù)任務(wù)，并為銷售團(tuán)隊(duì)提供預(yù)測分析。
AI Agent 的架構(gòu)組成
- 基礎(chǔ)模型：通常是 GPT-4、Claude 或 Gemini 等 LLM，或適用于特定任務(wù)的小型語言模型（SLM）。
- 系統(tǒng)提示：明確 Agent 的目的及輸出格式。
- 外部知識接入：通過 RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)連接到外部數(shù)據(jù)源，為 Agent 提供準(zhǔn)確的領(lǐng)域知識。
- 工具集成：賦予 Agent 執(zhí)行工作流、觸發(fā)操作的能力。
- 協(xié)調(diào)器：管理用戶輸入、內(nèi)部操作和輸出。
- 用戶體驗(yàn)層（可選）：展示 Agent 功能，供用戶直接交互。
在 Multi-Agent 系統(tǒng)中，一些 Agent 僅與其他系統(tǒng)內(nèi) Agent 通信，而另一些則與最終用戶互動。
為何 AI Agent 會顛覆 SaaS 市場？
- 全新商業(yè)模式：垂直 AI Agent 深入特定行業(yè)需求，創(chuàng)造更高價(jià)值。
- 動態(tài)交互：從被動工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃咏鉀Q問題的智能助手。
- 更高效率：自動化復(fù)雜任務(wù)，解放人力，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。
到 2025 年，AI Agent 不僅是增強(qiáng) SaaS 功能的“助手”，更是重新定義行業(yè)的核心驅(qū)動力。
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從單 Agent 到 Multi-Agent AI 系統(tǒng)：未來的演進(jìn)與發(fā)展
到 2025 年，AI 系統(tǒng)將從單 Agent 模式向 Multi-Agent 模式大規(guī)模轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)變將顯著提升 AI 在復(fù)雜任務(wù)中的效率與智能化水平。
單 Agent 系統(tǒng) vs Multi-Agent 系統(tǒng)
單 Agent 系統(tǒng)
- 特性：專注于單一任務(wù)的 AI 模型，例如智能聊天機(jī)器人。
- 局限性：僅適用于獨(dú)立場景，難以應(yīng)對復(fù)雜的交互式工作流。
- 人類介入：需要持續(xù)的人工反饋來優(yōu)化性能。
Multi-Agent 系統(tǒng)
- 特性：由多個(gè) AI Agent 組成的網(wǎng)絡(luò)，通過協(xié)作解決需要多領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的任務(wù)。
- 優(yōu)勢：像人類團(tuán)隊(duì)一樣，每個(gè) Agent 擁有獨(dú)特的專長，可以動態(tài)調(diào)整、分配任務(wù)，并通過內(nèi)部溝通和互相優(yōu)化來提升結(jié)果。
- 減少人工參與：僅在必要時(shí)才需人工監(jiān)督或批準(zhǔn)，降低人類參與的頻率和強(qiáng)度。
例子：在項(xiàng)目管理 SaaS 平臺中，多個(gè) AI Agent 可以分別負(fù)責(zé)任務(wù)優(yōu)先級排序、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測以及資源分配等工作，從而高效協(xié)同完成整體目標(biāo)。
Multi-Agent 系統(tǒng)的潛力
Multi-Agent 系統(tǒng)的核心吸引力在于其高度動態(tài)的適應(yīng)能力、任務(wù)分配的靈活性，以及通過“ Agent 間協(xié)商”來優(yōu)化結(jié)果的能力。這種模式模擬人類團(tuán)隊(duì)協(xié)作，進(jìn)一步推動 AI 向更高效、更智能化的方向發(fā)展。
構(gòu)建與設(shè)計(jì)AI Agent 的工具與平臺
AI Agent 的普及得益于一系列支持其設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署的平臺。這些平臺通常提供以下功能：
- 預(yù)構(gòu)建模型：可直接部署的預(yù)訓(xùn)練 AI 模型。
- 定制化工具：支持根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型微調(diào)。
- 質(zhì)量評估：用于評估代理的性能、安全性和交互質(zhì)量。
- 集成能力：通過 API 和連接器將 AI Agent 無縫整合到現(xiàn)有 SaaS 平臺中。
- Multi-Agent 框架：提供模板和協(xié)議支持 Multi-Agent 協(xié)作行為的模擬和開發(fā)。
值得關(guān)注的工具和平臺
主流開發(fā)工具
- Semantic Kernel：微軟推出的輕量開源開發(fā)工具包，適配 C#、Python 和 Java，助力快速構(gòu)建企業(yè)級解決方案。
- LangChain：支持構(gòu)建語言模型驅(qū)動的應(yīng)用，常用于設(shè)計(jì)對話 Agent，提供 JavaScript 和 Python SDK。
- OpenAI Assistant APIs：支持開發(fā)復(fù)雜 Agent 并部署在 ChatGPT 平臺或獨(dú)立應(yīng)用中。
- AutoGen：微軟研究院開發(fā)的 Multi-Agent 對話框架，提供低代碼工具 “AutoGen Studio” 簡化 Multi-Agent 工作流的構(gòu)建。
開源項(xiàng)目與框架
- AutoGPT：開源的自主 Multi-Agent 系統(tǒng)開發(fā)框架，支持 CLI 操作。
- TinyTroupe：微軟的開源項(xiàng)目，用于 Multi-Agent
低代碼/無代碼工具
- Azure AI Foundry：提供全面的模型與服務(wù)，用于構(gòu)建和管理 AI 驅(qū)動的應(yīng)用。
- Microsoft Copilot Studio：低代碼工具，可為 Microsoft 365 及其他渠道創(chuàng)建和定制 AI 助手。
這些平臺和工具正在推動 AI 開發(fā)的民主化，使各類企業(yè)能夠輕松利用 AI Agent 的強(qiáng)大功能，創(chuàng)造更高的商業(yè)價(jià)值。
人機(jī)交互界面的演進(jìn)：AI Agent 如何優(yōu)化用戶體驗(yàn)
為了實(shí)現(xiàn)成功的 AI Agent 應(yīng)用，用戶界面需要友好且無縫地融入工作流。這催生了人機(jī) Agent 界面（Human-Agent Interfaces，HAI）的進(jìn)化，以下是未來可能的幾個(gè)發(fā)展方向：
1. 對話式界面（Conversational Interfaces）
- 操作模式轉(zhuǎn)變：通過對話替代傳統(tǒng)菜單或表單操作，用戶只需輸入或語音命令，如“生成上月銷售報(bào)告”或“項(xiàng)目X的狀態(tài)如何？” AI Agent 將理解意圖并執(zhí)行命令。
- 減少操作成本：消除了繁瑣步驟，提升效率，降低用戶的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。
- 情景感知能力：支持跨多次交互保持上下文對話，提供更連貫的用戶體驗(yàn)。
2. 主動式 Agent（Proactive Agents）
- 預(yù)見用戶需求：AI Agent 不再被動等待用戶指令，而是主動提出優(yōu)化建議，或在檢測到異常時(shí)發(fā)出警報(bào)。
3. 個(gè)性化界面（Personalized Interfaces）
- 基于行為與偏好動態(tài)調(diào)整：AI Agent 通過學(xué)習(xí)用戶行為和需求，為每位用戶量身定制界面。例如：
- 項(xiàng)目管理工具：為管理者展示高層概覽，為開發(fā)者呈現(xiàn)任務(wù)細(xì)節(jié)與時(shí)間表。
- 動態(tài)推薦：隨著時(shí)間推移，AI 會建議快捷方式、工具或工作流，符合用戶習(xí)慣，使界面更加直觀。
4. 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）的應(yīng)用
- 設(shè)計(jì)與協(xié)作工具的革命性增強(qiáng)：AR 與 AI 結(jié)合為用戶提供沉浸式體驗(yàn)，提升數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)的交互能力：
a.數(shù)據(jù)可視化：AI Agent 將 3D 模型或圖表疊加到用戶的物理空間中。
b.建筑設(shè)計(jì)應(yīng)用：用戶實(shí)時(shí)操控建筑設(shè)計(jì)，并直觀預(yù)覽修改后的效果。
- 橋接 AI 能力與用戶易用性：通過 AR 展示復(fù)雜信息，使用戶能夠以更具意義的方式進(jìn)行操作。
5. 分布式界面（Decentralized Interfaces）
- 跨生態(tài)系統(tǒng)的無縫連接：用戶無需進(jìn)入單一應(yīng)用，即可通過 AI Agent 訪問 SaaS 功能。
例子：在 Microsoft Teams 中與 AI Agent 互動，無需切換應(yīng)用即可獲取客戶數(shù)據(jù)或生成報(bào)告。
- 提高可訪問性：用戶不再受限于特定平臺，任務(wù)處理更加靈活。
6. 用戶體驗(yàn)與布局的變革（UX Layout Shift）
- 界面簡化與動態(tài)化：傳統(tǒng)靜態(tài)菜單與表單將被個(gè)性化、動態(tài)化設(shè)計(jì)取代。
- 嵌入式對話框架：用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)向?qū)υ挒楹诵模换ジ鲿?，操作更直觀。
未來的 HAI 將通過對話式交互、個(gè)性化調(diào)整、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、分布式功能和動態(tài)布局，為用戶提供更加自然、高效且定制化的體驗(yàn)。AI Agent 不僅是工具，更將成為用戶的智能助手，真正實(shí)現(xiàn)“技術(shù)與人性化”的結(jié)合。
人機(jī) Agent 溝通：提升交互的關(guān)鍵
在設(shè)計(jì)人機(jī) Agent 界面時(shí)，需考慮以下核心要素，以確保交互的高效和無縫：
- 目標(biāo)明確，偏好尊重：定義清晰的 Agent 目標(biāo)，并尊重用戶的偏好，同時(shí)提供反饋機(jī)制以持續(xù)優(yōu)化 Agent 行為。
- 用戶理解與行為一致性：
a.驗(yàn)證與透明：界面應(yīng)幫助用戶驗(yàn)證 Agent 的行為，并保持一致的反饋風(fēng)格。
b.細(xì)節(jié)層級動態(tài)調(diào)整：根據(jù)具體情境，為用戶提供適量的信息，既不過于簡化也不復(fù)雜冗長。
- 基于歷史的連續(xù)性：通過利用過去的交互記錄，建立信任并提升溝通的一致性。
- 全面溝通：
a.當(dāng)前行動：清楚說明正在執(zhí)行的任務(wù)。
b.未來意圖：提示下一步計(jì)劃。
c.結(jié)果反饋：明確任務(wù)是否完成以及潛在的附帶影響。
d.這種界面設(shè)計(jì)的核心挑戰(zhàn)在于，既要有效傳遞信息給用戶，又能準(zhǔn)確理解用戶的指令，從而確保用戶體驗(yàn)的正向提升。
即將到來的變革：AI Agent 如何顛覆 SaaS
到2025年，AI Agent 可能會以以下深遠(yuǎn)方式顛覆 SaaS 行業(yè)：
- 運(yùn)營效率提升：通過自動化重復(fù)任務(wù)與提供實(shí)時(shí)洞察，人類員工將專注于更具戰(zhàn)略性的工作。
- 規(guī)?；瘋€(gè)性化服務(wù)：憑借學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，AI Agent 將為每個(gè)用戶提供高度個(gè)性化的體驗(yàn)。
- 全新商業(yè)模式：
AI Agent 即服務(wù)（AIaaS）：企業(yè)可以租賃專門執(zhí)行特定任務(wù)的AI Agent，降低開發(fā)與維護(hù)成本。
- 競爭優(yōu)勢：深度集成 Multi-Agent 系統(tǒng)和先進(jìn)的人機(jī)界面設(shè)計(jì)的公司，將在 SaaS 市場中占據(jù)顯著優(yōu)勢。
邁向超級 Agent 時(shí)代
AI Agent 不僅僅是工具，更是協(xié)作者、倍增器和顛覆者，代表了工作與創(chuàng)新的新紀(jì)元。2025 年，能積極擁抱 AI Agent 變革的企業(yè)將脫穎而出，而依舊堅(jiān)持傳統(tǒng) SaaS 模式的企業(yè)可能面臨巨大挑戰(zhàn)。
AI Agent 和 Multi-Agent 系統(tǒng)將如何顛覆 SaaS 已毋庸置疑，真正的問題是，你和你的公司是否已為這場革命做好準(zhǔn)備。
本文轉(zhuǎn)載自 ??PyTorch研習(xí)社??，作者： 南七無名式
