从即时到目的：用代理AI解锁商业价值

研报总结

引言

企业对AI的关注主要集中在生成式AI和大型语言模型（LLM）上，但Agentic AI正在改变这一趋势。根据Capgemini的研究，193%的企业领导者认为在未来12个月内成功部署Agentic AI将带来竞争优势。Agentic AI通过自主系统实现目标设定、决策和行动，广泛应用于客服、IT、销售等领域，但实现其价值面临数据碎片化、治理复杂、成本不可控等挑战。

Agentic AI的定义与特征

Agentic AI是由多种智能代理（如RPA、机器学习模型、生成式AI）协同工作，自主完成任务的系统。其关键特征包括：

• 统一AI准备数据访问
• 自优化AI管道
• 实时数据处理
• 自动化数据治理
• 可组合AI工作流

Agentic AI的应用场景

Agentic AI可应用于多个行业，包括：

• 电信：网络故障检测与自愈、客户生命周期管理、监管合规监控
• 金融：生产线优化、个性化购物、营销活动管理
• 制药：环境绩效跟踪、退货处理、设备预测性维护

Agentic AI的常见挑战

企业实施Agentic AI时面临的主要障碍：

1. 复杂的低效扩展
2. 缺乏可组合性和治理
3. 运营隔阂与集成挑战
4. 成本不可控与性能不稳定
5. 数据隐私与安全

理想的Agentic AI解决方案

理想的解决方案应具备六大特性：易用性、可信度、可重用性、效率、可扩展性和可预测性。Capgemini AI Scalability平台通过Snowflake技术，可降低开发成本70%、部署速度提升60%、问题检测速度提升40%。

行业应用案例

• 金融行业：通过Capgemini AI Scalability平台，银行可将AI模型开发成本降低80%，实现标准化AI工作流
• 制药行业：整合数据可加速药物发现，Snowflake的实时数据接入能力显著提升个性化治疗效率

核心建议

企业应寻找具备以下功能的Agentic AI解决方案：

• 端到端集成AI开发
• 开箱即用的数据治理
• 可定制智能代理
• 用户友好界面
• 可重用可组合工作流
• 自动化持续部署
• 统一治理与安全
• 可预测的AI扩展
• 本地LLM和AI服务接入
• 实时洞察决策支持

Agentic AI正推动企业AI规模化应用发生重大转变，集成化解决方案通过简化访问和操作管理，帮助企业控制成本、降低风险并实现可衡量的业务成果。