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• 原文：The AI agent market map
• 作者：CBInsights
• 翻譯：獼猴桃 & Claude Sonnet 3.7

AI agent市場圖譜

在本文中我們通過挖掘CB Insights數據庫，繪制了包含170多家AI agent初創公司的市場圖譜，覆蓋26個類別。本文還提供了關于AI agent的發展前景、局限性和未來方向的展望。

這些數據來源于哪里？

'數字協作者'正從概念走向現實。

雖然AI助手已經在各行業取得進展，但下一階段的演變——具有更廣泛決策范圍的自主智能體正快速到來。AI agent初創公司在2024年融資達38億美元（幾乎是2023年的三倍），而且每個科技巨頭都在開發AI agent或提供相關工具。

對企業的影響將是深遠的，從改變勞動力結構（人類與AI agent的混合團隊）到通過全面自動化常規任務來最大化運營效率。

以下我們列出了170多家有前景的開發AI agent基礎設施和應用的初創公司。

AI agent展望

完全自主的智能體因可靠性、推理能力和訪問權限等問題而受到限制。當今大多數agent應用都在'護欄'內運行——在受約束的架構中，例如，基于LLM的系統遵循決策樹來完成任務。

本圖譜中的智能體包含以下組件的某種組合：

• 推理能力： 支持復雜推理、語言理解和決策的基礎模型。這些模型評估信息并構成智能體的認知核心。
• 記憶系統： 存儲、組織和檢索短期上下文信息和長期知識的系統。
• 工具使用： 允許智能體與外部應用、API、數據庫、互聯網和其他軟件交互的集成能力。
• 規劃能力： 智能體將復雜任務分解為更易管理的步驟、反思表現并適時調整的架構。

我們預計隨著AI能力的提升，更多初創公司將提高其自主性。推理和記憶能力的改進將實現更復雜的決策、適應性和任務執行。

例如，2024年9月，法律AI初創公司Harvey宣布，OpenAI的o1推理模型，結合領域專業知識和數據，使其能夠構建法律智能體。該公司在2025年2月以30億美元估值融資3億美元，過去6個月銷售團隊規模翻倍，表明市場需求增長。

雖然上述市場圖譜主要突顯私營企業景觀（聚焦企業應用），但科技巨頭和現有企業也在推出智能體。我們預測大型科技公司和領先的LLM開發商將主導通用AI agent，但小型專業化公司仍有諸多機會。

展望未來，值得關注超越助手/聊天機器人界面的新形態，這將拓展'agent'的邊界。這方面的早期跡象包括'AI原生'工作空間——從頭圍繞AI能力構建的工具和平臺，而非簡單地在傳統產品上疊加AI功能。例如：

• Eve^[1]的法律平臺旨在自動化案件生命周期的各個方面（從案件接收到起草）。
• Hebbia^[2]的Matrix產品構建能從文件中挖掘信息（按行）并回答問題（按列）的電子表格，主動發現、組織和呈現數據。
• The Browser Company^[3]通過其Dia產品，探索能總結內容、自動化重復網絡任務，甚至能預測下一步行動的網頁瀏覽界面。

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類別概覽

AI agent基礎設施

這一部分涵蓋構建agent專用基礎設施的公司。（我們排除了通用生成式AI基礎設施市場^[4]，如基礎模型和向量數據庫）。

開發工具

已經出現了多樣化的工具生態系統支持智能體開發。這些工具范圍從像Letta^[5]這樣的記憶框架，使交互中的持久、可檢索記憶成為可能；到允許智能體通過集成（如Composio^[6]）、認證（如Anon^[7]）和瀏覽器自動化（如Browserbase^[8]）采取行動的工具。

另一組公司在支付^[9]（包括為智能體開發加密錢包和虛擬卡的公司）和語音^[10]（開發平臺和AI語音應用測試工具以及語音模型）領域為智能體提供更多實用功能。

同時，對簡化、全面部署選項的需求推動了AI agent開發平臺^[11]的興起——這是我們圖譜中最擁擠的基礎設施市場。

包括Cohere^[12]（通過其North AI工作空間）和Mistral^[13]在內的LLM開發商已推出自己的agent開發框架，而Amazon^[14]、Microsoft^[15]、Google^[16]和Nvidia^[17]都提供AI agent開發工具。由于許多企業因風險較低而青睞成熟供應商^[18]，大型科技公司在這方面具有顯著優勢。

信任與性能

圍繞可靠性和安全性的擔憂促成了agent評估與可觀察性工具^[19]市場。早期公司針對自動測試（如Haize Labs^[20]）和性能跟蹤（如Langfuse^[21]）等應用。

多智能體系統^[22]，即專業化子智能體協同完成任務^[23]，也在提高準確性方面顯示出前景。Insight Partners支持的CrewAI^[24]的多智能體編排平臺據報道已被40%的財富500強企業使用。

供應商也直接解決可靠性問題。根據我們2025年第一季度與20多家AI agent初創公司的交流，公司建立用戶信任主要使用5種方法：

• 透明度
• 人工監督
• 技術保障
• 安全與合規
• 持續改進

橫向應用與職能

橫向AI agent初創公司構成了圖譜和整體格局的近一半。

這一部分主要包括面向企業的初創公司，提供跨職能的行業通用應用，如人力資源/招聘^[25]、營銷^[26]和安全運營^[27]。生產力與個人助理^[28]市場的公司，包括帶有Operator agent的OpenAI^[29]，直接面向消費者和員工。

根據公司的中位Mosaic健康評分，吸引力最大的AI agent市場是客戶服務^[30]和軟件開發（包括編碼^[31]和代碼審查與測試^[32]智能體）。這些市場也是最擁擠的，原因是智能體在明確定義的工作流程和可測試環境中帶來的價值^[33]。

我們在采用方面也看到了這一點，特別是在客戶服務層面：在2024年12月CB Insights調查的64個組織中，三分之二表示他們正在使用或將在未來12個月內在客戶支持中使用AI agent。

總體而言，與基礎設施和垂直細分市場相比，橫向AI agent應用在商業上更為成熟，根據CBI商業成熟度評分^[34]，超過三分之二的市場正在部署或擴展其解決方案。

AI agent的未來發展？

垂直（行業特定）應用

隨著初創公司通過解決行業特定客戶問題來開拓利基市場，我們預計垂直細分化將增加，尤其是在嚴格監管和數據敏感的領域。

這一類別包括服務于以下行業的公司：

• 金融服務與保險： 圖譜上最擁擠的垂直類別，有11家公司，初創公司針對各種金融服務工作流程，如金融研究（Boosted.ai^[35]和Wokelo^[36]）、保險銷售與支持（Alltius^[37]和Indemn^[38]）以及財富顧問前景挖掘與運營（Finny AI^[39]和Powder^[40]）。
• 醫療健康： 此市場的解決方案旨在減少醫療專業人員的手動任務，涵蓋臨床文檔、收入周期運營、呼叫中心和虛擬分診等用例。像Thoughtful AI^[41]（收入周期運營）和Hippocratic AI^[42]（人員配置市場）等公司的解決方案針對端到端醫療保健工作流程。
• 工業： 這些公司尋求優化流程和設備——包括控制系統、機器人和其他工業機器——而不依賴持續的人工干預。例如，Composabl^[43]在2024年5月推出了一個agent平臺，使用LLM為控制工業設備的智能體創建技能和目標。上市公司如Palantir^[44]也活躍在這一領域。

好了，這就是我今天想分享的內容。如果你對構建AI智能體感興趣，別忘了點贊、關注噢~