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挖掘了170家公司,AI Agents市場全解析

 mrjiangkai 2025-04-11 發布于上海

嘿,大家好!這里是一個專注于前沿AI和智能體的頻道~

  • 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。

我們根據Mosaic健康評分(500+)和/或近期融資情況(2022年以來)選擇公司。我們僅包括私營公司,并根據其主要業務進行分類。此市場圖譜并非此領域的詳盡列表。
我們根據Mosaic健康評分(500+)和/或近期融資情況(2022年以來)選擇公司。我們僅包括私營公司,并根據其主要業務進行分類。此市場圖譜并非此領域的詳盡列表。

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。

理解AI agent的框架
理解AI agent的框架

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]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
圖片

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]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]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]

圖片

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]Wokelo[36])、保險銷售與支持(Alltius[37]Indemn[38])以及財富顧問前景挖掘與運營(Finny AI[39]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~

Reference
[1] 

Eve: https://www./company/eve-9

[2] 

Hebbia: https://www./company/hebbia

[3] 

The Browser Company: https://www./company/the-browser-company

[4] 

通用生成式AI基礎設施市場: https://www./research/generative-ai-startups-market-map/

[5] 

Letta: https://www./company/letta

[6] 

Composio: https://www./company/composio/financials

[7] 

Anon: http://www./company/anonymous-until-we-speak

[8] 

Browserbase: http://www./company/browserbase

[9] 

支付: https://app./market-report/2732?tab=overview

[10] 

語音: https://app./market-report/2733?tab=overview

[11] 

AI agent開發平臺: https://app./market-report/2728?tab=esp

[12] 

Cohere: http://www./company/cohere-7

[13] 

Mistral: http://www./company/mistral-ai

[14] 

Amazon: https://www./company/amazoncom

[15] 

Microsoft: http://www./company/microsoft-bing

[16] 

Google: http://www./company/google

[17] 

Nvidia: http://www./company/nvidia

[18] 

許多企業因風險較低而青睞成熟供應商: https://www./research/report/corporate-strategy-generative-ai-adoption-success/

[19] 

評估與可觀察性工具: https://app./market-report/570?tab=overview

[20] 

Haize Labs: https://www./company/haize-labs

[21] 

Langfuse: http://www./company/langfuse

[22] 

多智能體系統: https://app./market-report/2734?tab=overview

[23] 

專業化子智能體協同完成任務: https://www./research/multi-agent-ai-outlook/

[24] 

CrewAI: http://www./company/crewai

[25] 

人力資源/招聘: https://app./market-report/2575?tab=overview

[26] 

營銷: https://app./market-report/2555?tab=overview

[27] 

安全運營: https://app./market-report/2398?tab=overview

[28] 

個人助理: https://app./market-report/2578?tab=overview

[29] 

OpenAI: http://www./company/openai

[30] 

客戶服務: https://app./market-report/2703?tab=overview

[31] 

編碼: https://app./market-report/2556?tab=overview

[32] 

代碼審查與測試: https://app./market-report/2482?tab=overview

[33] 

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: https://www./research/report/future-workforce-ai-agents/

[34] 

CBI商業成熟度評分: https://www./commercial-maturity/

[35] 

Boosted.ai: https://www./company/boostedai

[36] 

Wokelo: https://www./company/wokelo

[37] 

Alltius: https://www./company/alltius

[38] 

Indemn: https://www./company/indemn

[39] 

Finny AI: https://www./company/finny-ai

[40] 

Powder: https://www./company/powder-2

[41] 

Thoughtful AI: https://www./company/thoughtful-automation

[42] 

Hippocratic AI: https://www./company/hippocratic-ai

[43] 

Composabl: https://www./company/composabl

[44] 

Palantir: http://www./company/palantir-technologies

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