企业级AI Agent应用指南：21个头部企业实践及落地建议

AI Agent是指具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。与Copilot、聊天机器人等相比，AI Agent能够自主规划和行动，实现用户预设的目标。

在去年发布《2024年AI Agent应用最佳实践报告》时，沙丘智库观察到企业对AI Agent技术的应用仍处于初期阶段，关于AI Agent的定义与分类、技术架构、落地路径等都尚未统一，很多应用都处于前期试点阶段，尚未产生明确价值。

2025年，被市场普遍认为是“智能体元年”，AI Agent的市场热度持续走高，呈现快速发展的趋势。沙丘智库观察到AI Agent的技术路径正在走向统一、通用型AI Agent的雏形已经出现、企业级AI Agent应用价值在部分场景也已被验证。

在这一背景下，为了帮助企业更好的判断AI Agent的定义边界、了解AI Agent的应用场景、掌握企业级AI Agent落地方法、学习优秀企业的AI Agent实践经验，沙丘智库《2025年AI Agent应用最佳实践报告》为企业提供了一份全面的AI Agent建设指南，并精选了21个企业级AI Agent应用实践案例，覆盖数据分析、智能客服、智能运维、软件开发等场景，为企业落地AI Agent应用提供参考。

完整报告：沙丘智库《2025年AI Agent应用最佳实践报告》（63页PPT）

01AI Agent的判断标准

从2024年下半年开始，很多技术供应商开始使用“AI Agent”一词来描述广泛的产品功能，被“滥用”的Agent概念会导致市场认知混乱。一些供应商将已有的AI助手、聊天机器人、RPA等重新包装为“AI Agent”，但这些并非真正的AI Agent。

在《2025年AI Agent应用最佳实践报告》中，沙丘智库定义了AI Agent的一组典型特征，有助于企业明晰AI Agent的定义边界，这些特征并非必须全部满足，但一个AI Agent系统拥有的特征越多，说明其“代理性”越强。企业在设计AI Agent解决方案时，不需要追求包含尽可能多甚至所有的特征，而是要根据实际需求，达到能力、复杂性和适应性之间的平衡。

02AI Agent应用建议

沙丘智库认为，当前市场上的通用型Agent更多是狭义概念上的，是指任务覆盖面较广、功能相对丰富的AI Agent，但并不是所有任务都能完成。

对于企业来说，AI Agent的应用尤其要谨慎。沙丘智库认为企业在开发一个新Agent时，首先要进行场景考察，判断是否适合用Agent实现。当前，AI Agent的实际使用成本较高，太简单的场景没必要用Agent实现，可控性要求非常高的场景也不需要用Agent实现。

建议企业在构建AI Agent时，采取如下建议：

第一，渐进式实验与模式验证。使用开源工具和框架探索AI Agent架构设计模式并理解其目的。从实现Agent能力和行为的功能模式（包括架构模式、工作流模式、大模型交互模式、行动模式和记忆模式）开始，然后扩展到运营模式（评估模式、安全和身份管理模式）。避免重复造轮子，同时加速落地进程。

第二，行为验证与生产可信度。AI Agent部署的主要障碍是行为不可验证。当有一个经过验证的生产场景时，构建Agent评估能力，并收集真实世界的数据，将其作为基于大模型的AI Agent的组成部分，从而确保建立生产级别的信任。

第三，模块化架构设计原则。将Agent拆分为模块化组件，有助于对行为进行单元测试和监控，简化故障查找、优化和变更管理。通过Agent架构模式和Agent行动模式实现模块化。对Agent组件进行模块化评估和测试是维护整体Agent性能和信任的重要基础。

第四，复用现有技术资产。AI Agent的核心组件（如结构化提示、API交互、数据存储等）可通过现有开发工具以及自动化、编排或集成平台来实现。充分利用企业已有技术栈降低成本，避免重复造轮子，同时加速落地进程。