即將起飛的智能體，怎么落子？

AI圈春節(jié)無眠，DeepSeek憑借一己之力在國內(nèi)外掀起了腥風(fēng)血雨。

DeepSeek-R1徹底打開了強化學(xué)習(xí)的“黑匣子”，也撕下了以O(shè)penAI為代表的閉源大模型“遮羞布”。一場假期逐漸演變?yōu)榱薉eepSeek式“掃盲”，普通人占卜問道，圈內(nèi)人連夜惡補論文。

僅上線20天的“DeepSeek”創(chuàng)下了奇跡，全球日活DAU突破2000萬，成為了全球增速最快的AI應(yīng)用。

目前，大模型行業(yè)存在著兩條并行主線，即底座大模型能力升級與Agent應(yīng)用落地。前者主要解決的是天花板問題，模型通用能力越強，所能處理的問題就越復(fù)雜。Agent則承擔(dān)起連接“大模型”和“場景”的中介作用，核心解決的是模型落地問題。

DeepSeek不僅是模型性能大突破，而且?guī)砹烁咝А⒐?jié)約成本的開源解決方案，這將為今年Agent應(yīng)用爆發(fā)打下了基礎(chǔ)。據(jù)悉，僅春節(jié)期間，就有部分企業(yè)完成了全線產(chǎn)品基座升級，迎來了第一批“DeepSeek應(yīng)用”。

底層大模型是“打地基”，Agent應(yīng)用是“蓋房子”，地基打得牢，房子才能建得穩(wěn)。

據(jù)光子星球了解，在大模型這片算不上成熟的土壤上，Agent至少已經(jīng)搶跑了一年多。當Agent從工具屬性逐漸演變?yōu)樯a(chǎn)力，能夠把大模型能力打包進產(chǎn)品來解決問題，所有的SaaS都值得用AI再做一遍，都值得用智能體改造一遍。

歷史似乎是一個循環(huán)，仿佛一夜回到當初的大模型井噴期。面對Agent，是要以量取勝，走“千體大戰(zhàn)”“萬體大戰(zhàn)”的路線，還是聚焦到核心需求場景，集中把幾個場景做深、打通？

大模型的下一站：Agent在大爆發(fā)前夜

過去一兩年的時間，大家各自沿著技術(shù)、場景進行摸索。Agent作為一個新興業(yè)態(tài)，目前整體呈現(xiàn)出“混沌”的階段性特征。

最直觀體現(xiàn)在價格上，翻看過去一年的Agent應(yīng)用訂單，成單價格在幾千到上千萬元浮動，彈性相當大。相關(guān)行業(yè)人士告訴我們，某些個人開發(fā)者可以把價格壓得很低。

一個比較突出的點在于，Agent的落地是先供給后需求。以技術(shù)為導(dǎo)向的思維下，導(dǎo)致了Agent早期對外輸出時更多強調(diào)的還是“工具屬性”。對一般企業(yè)來說，有兩個門檻，一是在大模型之上調(diào)動工具組合Agent應(yīng)用的能力，二是把Agent應(yīng)用與現(xiàn)有業(yè)務(wù)結(jié)合的能力。

目前國內(nèi)尚有大量的大型、中小型企業(yè)用戶需求沒有被釋放與滿足，整個市場供給出現(xiàn)了斷檔。有一部分企業(yè)敏銳地察覺到了該現(xiàn)象，試圖扭轉(zhuǎn)供需間的失衡關(guān)系，但仍是杯水車薪。囿于自身資源、實力有限，不能完全覆蓋剛需場景，以此來滿足企業(yè)的需求。

需求和供給是一組動態(tài)的關(guān)系，初期由技術(shù)驅(qū)動，隨著技術(shù)的成熟，Agent應(yīng)用需求爆發(fā)近在咫尺。

回顧大模型的發(fā)展也曾走過同樣的軌跡，從無到有，從搞大參數(shù)到百模大戰(zhàn)。比起大模型，Agent的部署難度系數(shù)更低，像此前一樣，也出現(xiàn)了極端化的聲音。有企業(yè)家說要做百萬個Agent應(yīng)用，開展智能體時代的“千體大戰(zhàn)”和“萬體大戰(zhàn)”。

對此種觀點，持正反兩方觀點。支持的人認為，現(xiàn)下Agent還有大量需求沒被發(fā)現(xiàn)，只有迅速以數(shù)量鋪開，通過大規(guī)模的開發(fā)與應(yīng)用，才能讓Agent觸角深入到各個行業(yè)，測試效果如何。

反對者則認為，借鑒大模型，百模大浪淘沙后也只剩幾家，Agent沒有必要做無謂資源浪費，不如先聚焦在幾個剛需場景。比起“用上”，“用好”才是終極目標。

讓AI更有用：聚焦五大場景做深做透

“發(fā)展智能體，做深比做多更重要?！?/p>

京東云是幾家堅持Agent市場大有可為的大廠之一，基于海外SaaS市場的成功經(jīng)驗，一位京東云人士認為發(fā)展智能體也要用好技術(shù)的二八定律——20%核心應(yīng)用往往滿足了通用的80%需求。

考慮到Agent目前的發(fā)展階段，京東云認為做深比做多更重要，要把核心場景打穿、打通，將20%核心應(yīng)用做到“好用易用”。

因此，京東云構(gòu)建了一套完整的智能體技術(shù)體系，簡單來說就是兩個詞“AI應(yīng)用更有用”和“AI應(yīng)用更好用”，并以此形成了可以提供從底層智算到上層應(yīng)用的一攬子系統(tǒng)解決方案。

具體來看，向上是場景層面，基于京東內(nèi)部智能體實戰(zhàn)經(jīng)驗，嚴選出企業(yè)布局智能體聚焦的五個重點方向，分別為協(xié)同辦公、專業(yè)助手、客戶服務(wù)、營銷推廣和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

向下是基礎(chǔ)設(shè)施層面，避免出現(xiàn)傳統(tǒng)SaaS重復(fù)造輪子所導(dǎo)致的孤島效應(yīng)和資源浪費，京東云認為企業(yè)應(yīng)該打造統(tǒng)一智算底座。通過智能體平臺配置好的模板，降低用戶使用門檻，幫助業(yè)務(wù)側(cè)快速搭建滿足80%核心需求的智能體應(yīng)用。

京東云聚焦五大場景的考量主要有兩個。首先，從外部調(diào)研數(shù)據(jù)看，Agent廣泛應(yīng)用在軟件開發(fā)、市場營銷、IT運營、客戶服務(wù)、人力資源等場景，其所選取場景基本覆蓋了市場企業(yè)的需求。

另據(jù)京東云數(shù)據(jù)顯示，五個重點方向目前覆蓋了智能體收益最高的80%核心場景。這樣一來，客戶不僅知道把Agent用在哪里，還知道怎么拿Agent賺錢。只有用戶清晰地看到收益，才能更快地釋放Agent應(yīng)用市場需求。

落實到Agent應(yīng)用場景是個模糊的概念，有些新興的Agent公司被迫定位為“工具型”產(chǎn)品，原因就在于缺乏行業(yè)經(jīng)驗。

有公司告訴光子星球，他們只有在保證通用型產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，才能抽出精力選擇性地滿足客戶的業(yè)務(wù)性需求，一旦超出他們的可控范圍，就不得不放棄某些場景。

但京東本身就是Agent的最佳試煉場，五大場景就是跑通物流、金融、零售等業(yè)務(wù)的實戰(zhàn)結(jié)果。

據(jù)其介紹，基于京東云言犀智能體平臺，京東內(nèi)部已構(gòu)建超1萬+個智能體，提高人效超1億元。基于此，才有了對Agent應(yīng)用場景的進一步細分，例如對籠統(tǒng)的“專業(yè)助手”劃分為商家智能助手、采銷助手、物流小哥智能助手等。針對營銷推廣需求細化為了AIGC營銷、AI導(dǎo)購、數(shù)字人直播、智能外呼等。

從場景直接切入到行業(yè)，客戶立即就能鎖定應(yīng)該用到哪些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中。據(jù)悉，京東云言犀智能體平臺配置100多種行業(yè)解決方案，以及1000多種插件，無論用戶是否有編程基礎(chǔ)，都可以低成本快速搭建基于AI大模型的各類智能體應(yīng)用。

將AI Agents部署到生產(chǎn)環(huán)境中時常面臨著定制化難度大、缺乏可重用的基礎(chǔ)設(shè)施等問題。眾所周知，Agent最突出的能力在于可調(diào)用工具，但碎片化的工具、集成性和可擴展性問題一直困擾著企業(yè)和開發(fā)者。這就需要建立管道和調(diào)度屬性的平臺來統(tǒng)一管理。

言犀智能體平臺，是京東云推出的一站式AI智能體搭建與發(fā)布平臺，旨在連接大模型與企業(yè)應(yīng)用的“最后一公里”。

（言犀智能體平臺架構(gòu)圖）

該平臺最底部是模型開發(fā)平臺，目前已經(jīng)接入了數(shù)十個大模型，用戶可根據(jù)實際的業(yè)務(wù)需求選擇合適的大模型。中間是Agent應(yīng)用構(gòu)建平臺，可以任意組合大模型、知識庫、插件、意圖識別等能力，通過流程編排的方式來增強AI Agent對流程型復(fù)雜任務(wù)的理解和執(zhí)行力。最上面接入了企業(yè)核心場景，用戶只需要簡單復(fù)制行業(yè)模版和簡單調(diào)試即可快速構(gòu)建智能體。

上文中提到，業(yè)務(wù)量的參差不齊導(dǎo)致了用戶需求量的差異性。針對此，京東云不僅在開發(fā)過程中同時兼具靈活性和便捷性，而且在交付模式上覆蓋了大、中、小型各類企業(yè)需求，也無需糾結(jié)于通用化還是定制化功能。

首先是公有云服務(wù)模式，適合深度開發(fā)行業(yè)模型或獨立模型部署的場景，無數(shù)據(jù)外網(wǎng)擔(dān)憂，直接使用公有云言犀SaaS服務(wù)，資源彈性，按量付費。

其次是私有化交付模式，滿足數(shù)據(jù)本地化管控要求或低延遲指標需求，適合深度開發(fā)基礎(chǔ)模型、行業(yè)模型或獨立模型部署的場景。

第三是聯(lián)合定制開發(fā)，由京東云與行業(yè)客戶或行業(yè)軟件開發(fā)商共創(chuàng)，京東云提供算法服務(wù)和交付平臺，行業(yè)開發(fā)商借助言犀智能體平臺開發(fā)應(yīng)用。

重塑AI生產(chǎn)力：Agent已深度融入業(yè)務(wù)全流程

現(xiàn)在，被京東驗證過的Agent能力正在被大量復(fù)制，在各行各業(yè)的公司內(nèi)部發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。

劉曄（化名）是一名跨境電商，每天都要處理來自各個國家的商品貨物，商品進出口時的貨物備案成為了其最頭疼的一環(huán)。傳統(tǒng)HS Code備案流程復(fù)雜、耗時久、易出錯，需要先核對產(chǎn)品信息、判斷商品種類，翻閱資料查找稅則號后，然后手動上傳備案。遇到不常見或復(fù)雜商品時，商家還需要重復(fù)溝通、確認。每天繁瑣又重復(fù)的步驟，讓劉曄在其中消耗了大量的時間。

在接觸到京東云的CMS HScode生成智能體后，他開始嘗試讓AI替代人力?！艾F(xiàn)在一步就能完成備案流程，算下來只用了5秒鐘”，劉曄驚喜于Agent帶來的高效?，F(xiàn)在，他每天只需要點擊“AI推薦”按鈕，智能體工作流就會被觸發(fā)，大模型自動根據(jù)輸入的商品名稱進行品類識別，精準推薦出對應(yīng)的海關(guān)編碼，在被其采納后，還能同步關(guān)聯(lián)出編碼下的相關(guān)審核信息。

京東云稱，目前已有600多家京東跨境商家體驗到了該智能體的便捷，日均調(diào)用次數(shù)超過3000次，最高達5282次，商家采納率高達84%。

在廣告投放場景上，京東云推出了京準通智能助手，實現(xiàn)了“一魚多吃”。一個Agent應(yīng)用解決了許多商家專業(yè)知識不足、創(chuàng)意制作難題、操作效率低下和數(shù)據(jù)分析困難的四大難題。

“一個人也可以是一個廣告投放團隊?！?/p>

例如，商家往往難以獲取行業(yè)內(nèi)的最佳投放實踐經(jīng)驗，不知道如何根據(jù)不同的產(chǎn)品和目標受眾進行精準投放。京準通智能助手作為AI優(yōu)化師，能結(jié)合專業(yè)投手的最佳實踐，提升廣告創(chuàng)建與優(yōu)化效率，讓商家能夠借鑒專業(yè)經(jīng)驗，提高投放的精準度和效率。

制作吸引人的廣告文案和圖片素材需要耗費大量時間和精力，對于人力和資源有限的商家來說是一個巨大的負擔(dān)。京準通智能助手的AI設(shè)計師功能，可幫商家一鍵制作廣告文案和圖片素材，快速生成高質(zhì)量的創(chuàng)意內(nèi)容。

一個真實的案例發(fā)生在去年京東618大促期間，惠普品牌在推廣某款游戲本時嘗試使用智能助手來輔助廣告投放，得益于其數(shù)據(jù)查詢和分析能力，幫助品牌降低20%多的人工操作耗時。

合同審核幾乎成為了Agent落地的必選項，無論央國企還是私企每天都產(chǎn)生了大量的需求。看似簡單的功能，實則每個流程都對AI造成了挑戰(zhàn)。

文本往往具有高度的專業(yè)性和嚴謹性，充斥著大量的法律術(shù)語、行業(yè)慣例和復(fù)雜的條款結(jié)構(gòu)。AI要準確理解合同內(nèi)容，不僅需要具備強大的自然語言處理能力，還需要深入了解法律、商業(yè)等多個領(lǐng)域的知識。

例如，合同中的一些模糊表述，如“合理期限”與“不可抗力”，其含義在不同的情境下解釋各異，AI需要結(jié)合上下文和相關(guān)法律規(guī)定進行準確判斷。此外，合同條款之間存在著復(fù)雜的邏輯關(guān)系，如條件關(guān)系、因果關(guān)系等，AI要能夠識別并理解這些關(guān)系，才能準確評估合同的風(fēng)險和合規(guī)性。

為了解決上述問題，京東的JoyLaw智能體應(yīng)用采用“小模型+大模型+工程”組合的審查模式，通過大模型的語言理解能力對合同文本進行初步分析，再利用小模型針對特定領(lǐng)域和業(yè)務(wù)場景進行精細化處理，結(jié)合工程優(yōu)化手段，顯著提升了審查結(jié)果的準確性，準確率超過85%。整個審查過程最快低至2分鐘內(nèi)，極大地提升了效率。

終

DeepSeek以其媲美OpenAI領(lǐng)先模型的效果和極大的成本降低，給AI應(yīng)用帶來更大的想象力。據(jù)測算，DeepSeek-R1的整體成本，約為OpenAI o1模型的1/30，讓人們可以用極低的成本應(yīng)用AI。

此前，京東云已經(jīng)正式上線DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，支持公有云在線部署、專混私有化實例部署兩種模式，供用戶按需部署，快速調(diào)用。

隨著大模型技術(shù)的飛速演進和成本的極大降低，有觀點認為，2025年將成為Agent大規(guī)模落地元年。一旦Agent的“千體大戰(zhàn)”“萬體大戰(zhàn)”爆發(fā)，Agent應(yīng)用難免走向同質(zhì)化的命運。

跳出“題海戰(zhàn)術(shù)”，包括京東云在內(nèi)的很多玩家都認為，Agent的差異性不在技術(shù)上，而在場景與業(yè)務(wù)落地。

當Agent真正成為生產(chǎn)力，其標準也隨之變得透明化，回歸到“降本增效”的本質(zhì)上。站在用戶側(cè)，則體現(xiàn)為Agent搭建上手速度越快越好；企業(yè)需要自己定制化的比例越低越好；為企業(yè)帶來的增效越明顯越好。

京東具備豐富供應(yīng)鏈場景和數(shù)據(jù)，能夠為大模型應(yīng)用生長提供肥沃土壤。我們了解到，活躍在其內(nèi)部的智能體超10000個，覆蓋了智能客服、物流運輸、合同審核、研發(fā)效能等場景。

測試數(shù)據(jù)證明，Agent已經(jīng)帶來了明顯的提效。AI場景的探索落地，從3個月縮短到1周，之前需要10余人的科學(xué)家團隊工作，現(xiàn)在1人即可完成。新應(yīng)用的開發(fā)上線，從以前幾個月時間，只能做一個應(yīng)用，到現(xiàn)在每個月可生產(chǎn)上千個應(yīng)用。

早先，“采銷東哥”出圈，商家們正是看到京東自己“用得好”，才選用言犀數(shù)字人解決方案一樣，對于客戶而言，他們所需要的Agent不是花里胡哨的營銷，而是要一把經(jīng)過實際驗證有效的產(chǎn)品。