6月25日下午,由愛分析主辦的2025愛分析·第三屆AI大模型高峰論壇在北京JW萬豪酒店成功舉辦。在圓桌對話環(huán)節(jié),愛分析聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席分析師張揚擔任主持人,邀請晶合集成AI研發(fā)項目總負責人黎家儼、開為科技創(chuàng)始人楊通、拓爾思金融和產(chǎn)業(yè)大腦產(chǎn)品中心總經(jīng)理周寧捷登臺,圍繞“Agent進步,會為企業(yè)帶來哪些變革與增量?”主題展開討論。以甲方和廠商的不同視角一起探討Agent 當前的實際落地進展和未來的趨勢。
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討論議題一、Agent的落地進展及路徑如何?晶合集成AI研發(fā)項目總負責人黎家儼:黎總認為,在半導體領(lǐng)域的Agent落地中,強調(diào)甲乙方深度融合的開發(fā)模式。合作伙伴、用戶端與項目管理方需共同參與系統(tǒng)構(gòu)建,以滿足行業(yè)對端到端任務的嚴苛定義。由于需深度耦合物理世界運行邏輯,多智能體協(xié)作系統(tǒng)被應用于晶圓廠(Fab)場景,覆蓋從任務理解、拆解、工具調(diào)用到交付的全鏈路閉環(huán)。針對半導體工程師需掌握超100種工具的痛點,Agent可顯著縮短技能訓練周期。具體落地場景層面,Agent優(yōu)先解決高頻基礎工作。例如開發(fā)自動讀圖表Agent,其準確率已超越人類工程師。在良率預測分析場景中,將任務拆解為數(shù)據(jù)多維分析、大模型預測、優(yōu)化建議三階段,避免直接響應籠統(tǒng)的"提升良率"需求,轉(zhuǎn)而聚焦關(guān)鍵影響因子分析。技術(shù)實現(xiàn)上降低依賴通用語言模型,而是基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建專用多模態(tài)模型,應用于機臺調(diào)試與仿真場景。同時結(jié)合DeepSeek等開源模型迭代語言模塊,通過行業(yè)數(shù)據(jù)自建知識庫,并采用強化學習持續(xù)降低模型錯誤率。半導體行業(yè)的特殊性要求Agent必須垂直深耕:容錯率逼近零閾值、知識體系跨領(lǐng)域且封閉、需與物理設備深度交互。因此核心壁壘在于四維能力整合:每秒千萬級生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時處理能力、現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)的無縫集成能力、兼具半導體經(jīng)驗與AI技術(shù)的復合型人才、以及Agent與物理流程的原子級融合能力。開為科技創(chuàng)始人楊通:楊總提出當前行業(yè)正經(jīng)歷從"追求100%準確率"到"接受容錯以釋放杠桿價值"的范式遷移。為實現(xiàn)準確率與效率的平衡,構(gòu)建三層防護體系:第一是基于知識庫與RAG技術(shù)確?;A準確性;第二是通過多智能體交叉驗證,如代碼生成與測試Agent互補,降低錯誤率;第三是在關(guān)鍵決策節(jié)點引入人工審核承擔最終責任。未來模型升級,如GPT-5的推理工具一體化,將提升意圖理解精度。當前需構(gòu)建兼容性框架等待技術(shù)成熟。Agent開發(fā)采用"通用基座+垂直插件"雙軌路徑。通用基座,依托GPT、Gemini等基礎模型內(nèi)化工具使用與多模態(tài)理解能力。同時通過三大能力快速適配垂直場景:支持PB級知識庫實時爬取與精準RAG檢索、深度集成數(shù)據(jù)庫交互與AI數(shù)據(jù)分析、利用MCP協(xié)議連接各類SaaS工具。該模式既能捕獲基礎模型進化紅利,又能通過垂類知識庫、數(shù)據(jù)庫及MCP接口滿足業(yè)務深度需求。Agent構(gòu)建壁壘的核心在于"研產(chǎn)融合"機制:采用敏捷小組制同步推進業(yè)務落地與前沿論文研究,持續(xù)驗證新技術(shù)優(yōu)勢;建立"用戶反饋-數(shù)據(jù)積累-模型優(yōu)化"的飛輪,團隊配置融合資深工程師與AI研究者,通過"學習-復現(xiàn)-創(chuàng)新"三階機制高效整合技術(shù)突破,規(guī)避從零創(chuàng)新的資源陷阱。拓爾思金融和產(chǎn)業(yè)大腦產(chǎn)品中心總經(jīng)理周寧捷:周總認為,C端與B端的Agent落地呈現(xiàn)顯著差異。C端在報告生成、創(chuàng)意類等容錯空間較大的場景已實現(xiàn)端到端應用。B端則依賴預置任務鏈,例如金融與央企場景中,10個節(jié)點任務鏈通常僅有2-3個節(jié)點由Agent執(zhí)行,且整體準確率需達85%以上才具備商業(yè)化價值。B端核心難點在于自然語言交互的上下文限制,需通過機器合成精細化提示詞約束交互邊界——單一Agent達到90%準確率已屬行業(yè)高位。在路徑選擇上,基座大模型應側(cè)重通用能力,但Agent應用必須垂直深耕。因各領(lǐng)域行業(yè)Know-How、專家推理邏輯難以被通用方案覆蓋,且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理范式差異顯著。以金融、政務、媒體為例,垂直Agent的壁壘體現(xiàn)在三維能力:行業(yè)知識圖譜構(gòu)建能力、上下文工程優(yōu)化能力、評估體系設計能力。這不僅涉及提示詞優(yōu)化,更需完成數(shù)據(jù)清洗、標簽化等底層工程,并通過用戶反饋閉環(huán)持續(xù)提升準確率。Agent的核心競爭壁壘在于評估體系與長期迭代機制:從POC到商業(yè)化需經(jīng)歷高成本的準確率爬坡過程,垂直場景中知識處理方式,如索引策略,存在數(shù)百種組合方案,需結(jié)合領(lǐng)域經(jīng)驗篩選最優(yōu)解。同時需構(gòu)建覆蓋RAG、MCP、Agent的全鏈路評估體系,通過持續(xù)積累行業(yè)專屬數(shù)據(jù)與反饋,形成難以復制的迭代護城河。討論議題二、企業(yè)完成Agent 建設后如何推廣運營以產(chǎn)生業(yè)務價值?晶合集成AI研發(fā)項目總負責人黎家儼:在晶和集成內(nèi)部推廣AI Agent 時,需以 “痛點解決” 為核心選項目,通過 “燈塔項目” 展現(xiàn)成效。例如優(yōu)先解決公司當前最迫切的問題,讓高層直觀看到價值。同時要分階段管理預期,明確告知各階段可達成的目標,如第一階段實現(xiàn)基礎功能,第二階段優(yōu)化效率等,避免過度承諾。對外溝通時,以實際效益為說服依據(jù),引導資源投入。晶和集成公司高層主動推動 AI 計劃,使得 AI 導入過程更順暢。開為科技創(chuàng)始人楊通:當前AI 運營的核心是讓甲方接受 AI 價值,由于行業(yè)處于 “舊世界崩塌、新世界未立” 的過渡期,甲方對 AI 格局尚不明確,因此采用 “AI+SaaS” 的過渡模式:將 AI 作為使用 SaaS 的 “潤滑劑”,而非獨立產(chǎn)品銷售,延續(xù)傳統(tǒng) SaaS 收費模式,通過 AI 提升用戶使用頻次和付費意愿。今年開為科技以免費或低門檻方式讓客戶體驗AI 功能,搶占市場先機,待明年甲方 AI 預算大幅提升時,前期積累的用戶和數(shù)據(jù)將發(fā)揮價值。這種策略既能留住客戶,又能為未來 AI 規(guī)模化應用奠定基礎。拓爾思金融和產(chǎn)業(yè)大腦產(chǎn)品中心總經(jīng)理周寧捷:DeepSeek 帶動下,甲方加速 Agent 落地,如某銀行年初啟動 100 個 Agent 項目,卻面臨效果不達預期的問題。運營關(guān)鍵在于聚焦高價值場景,解決真實業(yè)務痛點,避免 “為 AI 而 AI” 的資源浪費。冷啟動階段需快速達到用戶初步預期,通過持續(xù)迭代形成 “數(shù)據(jù)飛輪”—— 用實際效果驅(qū)動用戶反饋,再以反饋優(yōu)化 Agent。若盲目鋪開場景,易導致業(yè)務方失望,反向影響 AI 應用推進,因此需精準定位核心需求,以結(jié)果為導向推進 Agent 運營。討論議題三、Agent的未來商業(yè)模式將如何變革?晶合集成AI研發(fā)項目總負責人黎家儼:作為甲方代表,黎總指出過去與廠商的付費模式主要基于廠商的投入成本,而今年更傾向于按結(jié)果付費(RaaS)。隨著成功案例增多,甲方對 “結(jié)果導向” 的付費方式接受度提升,這是從傳統(tǒng) SaaS 模式向更務實的價值交付轉(zhuǎn)變。甲方態(tài)度的轉(zhuǎn)變源于對 AI 價值的信心增強。開為科技創(chuàng)始人楊通:楊總從廠商視角提出,Agent 時代的商業(yè)模式變革核心在于賦能傳統(tǒng) SaaS 公司轉(zhuǎn)型。由于生產(chǎn)結(jié)構(gòu)從 “工具直接面向用戶” 變?yōu)?“工具→Agent→用戶”,廠商應聚焦幫助 SaaS 公司升級為垂類 Agent,再由 Agent 為甲方提供服務。這種模式下,付費邏輯從傳統(tǒng)的年訂閱制轉(zhuǎn)向按Agent 調(diào)用量收費,因為 Agent 對工具的使用頻次可達人類的成百上千倍,這種 “Agent+SaaS” 的模式將催生指數(shù)級增長的商業(yè)機會。拓爾思金融和產(chǎn)業(yè)大腦產(chǎn)品中心總經(jīng)理周寧捷:周總指出,對垂直領(lǐng)域廠商而言,按結(jié)果付費是商業(yè)模式的終極目標。傳統(tǒng)按Token 或 SaaS 訂閱的收費模式以技術(shù)驅(qū)動為主,而垂類客戶更關(guān)注業(yè)務結(jié)果,因此需與甲方或行業(yè) ISV 合作共建 RaaS 模式。他強調(diào),結(jié)果付費的可行性在于整合行業(yè) Know-How 與技術(shù)能力,通過 Agent 直接覆蓋傳統(tǒng)工具的過程性工作。本次圓桌對話環(huán)節(jié),三位專家圍繞Agent 在落地應用、推廣運營及商業(yè)模式變革三大核心議題展開討論,結(jié)合半導體、金融、政務等多行業(yè)實踐,揭示了 Agent 從技術(shù)落地到商業(yè)價值實現(xiàn)的關(guān)鍵路徑與競爭要點,強調(diào)垂直領(lǐng)域深耕、結(jié)果導向思維及數(shù)據(jù)驅(qū)動迭代的重要性。本次交流探討出Agent 發(fā)展的三大趨勢:一是必須扎根垂直行業(yè),通過深度融合業(yè)務邏輯與技術(shù)能力構(gòu)建壁壘;二是運營與商業(yè)模式需以 “結(jié)果價值” 為核心,從技術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向業(yè)務驅(qū)動;三是數(shù)據(jù)與反饋閉環(huán)是持續(xù)優(yōu)化的關(guān)鍵,唯有形成 “場景驗證 - 迭代升級” 的正向循環(huán),才能推動 Agent 從概念走向規(guī)模化商業(yè)落地。注:點擊左下角“閱讀原文”,領(lǐng)取專家完整版視頻。