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國內外代表性AI Agent原生企業鑒析

人工智能
當前,AI Agent的典型應用領域包括:智能零售、自動駕駛、智慧醫療、AI教育、情感陪伴以及網絡安全等。這些領域具備高人機交互密度、實時決策需求與復雜任務拆解特性,天然適合引入Agent機制實現自動化與智能化升級。

根據當前企業AI Agent創新應用的調研,不同行業在大模型與AI Agent技術的落地節奏上呈現出顯著差異。整體來看,AI Agent的快速部署主要集中在以AI為驅動的新興企業與新興應用場景中,這類企業具有更高的數字化程度、更靈活的技術架構以及更強的創新動能。相比之下,傳統企業受限于歷史系統的復雜性、業務穩定性要求及安全合規約束,普遍以局部試點和功能模塊替代為主要推進方式,尚未形成全流程的Agent化重構。

當前,AI Agent的典型應用領域包括:智能零售、自動駕駛、智慧醫療、AI教育、情感陪伴以及網絡安全等。這些領域具備高人機交互密度、實時決策需求與復雜任務拆解特性,天然適合引入Agent機制實現自動化與智能化升級。

以下內容將圍繞這些行業代表性企業的成立背景、核心產品、業務流程與組織架構進行分析,比較其技術演進路徑與戰略定位,為理解全球AI Agent產業發展趨勢提供參考。

歐美的AI Agent原生企業

(一)智能零售:Walmart

Walmart是全球最大的零售企業,全球員工超220萬,門店覆蓋24個國家,每周服務顧客達2.55億人次。面對數字化變革與AI浪潮,沃爾瑪正在從傳統零售商向以數據驅動的智能零售平臺轉型。

  • 核心產品:Walmart構建了一個角色驅動、需求導向的Agentic AI系統,匹配不同利益相關者的任務與語境。核心AI Agent產品包括:Sparky(客戶購物助手)、Wally(商家端AI助理)、TrendtoProduct(趨勢分析)、內部生產力與運營 Agents。
  • 業務流程:該系統實現了自然語言購物、智能盤點、品類分析、銷售預測等功能,幫助Walmart從商品選品、上架、客戶推薦到下單配送,從店內運營盤點到反饋評估都實現了Agent化閉環。
  • 組織結構:組織結構的特點是:面向角色、以問題為單位的跨部門協作體系。實施轉型的核心團隊包括:新興技術部(主導團隊)、員工知識轉化組(AI賦能中心)、各業務域團隊(AI協作)。

Walmart AI Agent原生組織架構Walmart AI Agent原生組織架構

(二)自動駕駛:Waymo

Waymo是Alphabet(谷歌母公司)旗下的自動駕駛技術公司,前身為2009年谷歌啟動的自動駕駛項目,2016年項目獨立,Waymo正式成立。該公司專注于自動駕駛汽車技術的研究與開發,致力于通過創新技術提高交通安全性,讓出行更便捷。主要業務包括:自動駕駛技術解決方案、自動駕駛出租車服務、自動駕駛貨運服務。截至2024年8月,Waymo 是唯一一家在美國運營商用自動駕駛出租車服務的公司,擁有約700輛自動駕駛出租車,每周可提供大約5萬次付費無人駕駛行程,已完成超過200萬次行程。

  • 核心產品:Waymo Driver是一個全自動駕駛系統(AI Agent)。該產品以兩種形式提供服務:一是面向公眾的無人駕駛網約車服務Waymo One,二是面向物流的自動駕駛卡車解決方案Waymo Via。
  • 業務流程:核心業務流程是“運輸即服務”,完全由AI Agent驅動。用戶通過App叫車,Waymo Driver自主規劃路線、感知環境、遵守交規、處理突發事件,并最終將乘客或貨物安全送達目的地,全程無需人類司機干預。
  • 自主決策與任務自動化:Waymo Driver能夠實時分析來自激光雷達(LiDAR)、攝像頭和雷達的融合數據,對行人、車輛等數百個動態目標進行行為預測,并做出毫秒級的駕駛決策,是自主決策的極致體現。
  • 組織架構:公司由兩大部分組成:一部分是龐大的研發團隊,負責算法迭代、模擬測試和硬件開發,持續訓練和優化Waymo Driver;另一部分是運營團隊,負責車輛的維護、清潔和遠程支持,是服務于AI Agent的人類員工。

Waymo AI Agent原生組織架構Waymo AI Agent原生組織架構

(三)醫療行業:Ambience Healthcare

Ambience Healthcare是一家典型的醫療+AI深融合型公司。2020年在美國成立,由人工智能和醫療技術領域的工程師與醫生聯合創辦,致力于利用生成式AI技術優化醫療文書流程,減輕醫護人員負擔。該公司借助 OpenAI、Kleiner Perkins 等投資機構的戰略資金,快速發展為行業領軍企業。

Ambience Healthcare AI Agent原生組織架構Ambience Healthcare AI Agent原生組織架構

  • 核心產品:“AI驅動的臨床輔助系統”該平臺由:AutoScribe(自動語音記錄與實時病歷生成)、AutoCDI(自動臨床文書)、AutoRefer(自動生成專業轉診信)、AutoAVS(自動生成就診后患者總結材料)、AutoPrep(預約前自動預填和患者背景摘要)、PatientRecap(AI生成患者歷史摘要)等Agent模塊組成。
  • 業務流程:Ambience Healthcare的業務流程圍繞“AI驅動的臨床輔助系統”構建,以自然語言處理為核心,實現從醫生記錄到醫療編碼、患者文書的全流程自動化。其業務流程高度集成到醫院現有的電子病歷(EHR)系統中,具有強嵌入式特點。
  • 組織結構:結構上,該公司采用的是典型的扁平化、高度跨學科協作的硅谷式組織結構。核心團隊是:AI研發部、醫療知識與臨床安全部。同時設有臨床專家團隊,持續為Agent提供高質量的標注數據和反饋,以優化其在真實臨床環境中的表現。

(四)AI陪伴服務:Character.AI

Character Technologies, Inc.(對外通稱 Character.AI),公司成立于2021年,核心業務是“陪伴即服務”。其愿景是打造人人可用的“個性化人工智能代理”平臺,讓用戶自由創建、交互和分享擬人化智能體。

  • 核心產品:Character.AI平臺是一個開放的AI Agent創建和交互平臺,允許用戶創建個性化智能體,并可以與平臺上由AI驅動的、具有不同“人設”(如歷史人、 游戲角色、虛擬伴侶)的智能體進行深度、開放式的對話。平臺采用自主研發的大語言模型,支持多輪記憶、角色語氣、偏好定制。該平臺運行于Google Cloud TPU上,可以實現高并發響應。
  • 業務流程:Character.AI的主要服務形式是面向C端用戶提供自然語言對話交互,涵蓋日常陪伴、情感支持、知識問答、模擬人物聊天等。公司專注于底層對話模型的研發和平臺工具的構建,而海量的Agent“角色”則由社區用戶創造和訓練。公司的價值創造完全依賴于其平臺上數百萬個AI Agent能否提供持續的、有吸引力的、情感化的互動體驗。用戶黏性和付費意愿直接取決于這些Agent的“智能”與“人性”程度。
  • 組織結構:截至2024年,該公司團隊規模約100~200人。核心團隊包括:模型研發與基礎架構、產品與設計團隊、社區與內容管理、安全合規與倫理團隊。

中國的AI Agent原生企業

(一)自動駕駛:小馬智行pony.ai

小馬智行(pony.ai) 2016年成立,是一家專注于自動駕駛技術研發與應用的高科技民營企業,致力于打造 “虛擬司機”,為全球提供安全、可持續、便捷的出行服務,其愿景是讓自動駕駛觸手可及。主要涉及自動駕駛出行服務(Robotaxi)、自動駕駛卡車(Robotruck)、乘用車智能駕駛等業務,目前相關業務在廣州正式收費運營,在北京、上海、深圳地區已獲得了測試許可。Robotruck是目前營收的主要來源,Robotaxi則是未來商業化重點。

  • 核心產品:與Waymo類似,其核心產品是一套L4級別的自動駕駛系統(AI Agent),并以此為基礎提供Robotaxi服務和Robotruck服務。
  • 業務流程:其業務流程與Waymo高度一致,是以AI Agent為核心的“無人化運輸服務”。乘客或貨主通過App下單,車輛自主完成運輸任務。公司在中國和美國多個城市開展了大規模的Robotaxi測試和運營。
  • 自主決策與任務自動化:其系統能夠應對中國特有的復雜交通場景,如密集的行人與非機動車混行、不規則路口等。Agent需要做出比美國路況下更復雜的、更具博弈性質的駕駛決策。
  • 組織架構:擁有龐大的AI算法、高精地圖、硬件和系統工程團隊,以及負責車輛改裝、測試和日常運營的龐大地面團隊。整個組織為保障AI Agent的安全和高效運行而服務。

小馬智行AI Agent原生組織架構小馬智行AI Agent原生組織架構

(二)自動駕駛:文遠知行WeRide

文遠知行(WeRide) 成立于2017年,是一家全球領先的自動駕駛科技公司,總部位于廣州,并在全球7個國家30個城市開展研發、測試及運營。

  • 核心產品:WeRide One是一個通用的自動駕駛技術平臺,支持L2-L4成熟自動駕駛解決方案,能夠適配出租車、小巴、貨運車、環衛車等多種車型。這些自動駕駛的AI Agent服務車隊可通過云端平臺進行統一的車隊管理、調度和數據分析,形成了一個強大的數據閉環和算法迭代系統。
  • 業務流程:其業務模式是“服務的無人化運營”。通過部署不同形態的AI Agent車輛,為智慧城市提供出行、物 流、環衛等一整套無人化解決方案。例如,自動駕駛環衛車可以在深夜自主完成城市道路的清掃工作。針對不同應用場景,Agent還具備特定的任務自動化能力,如,環衛車Agent需要自主規劃清掃路徑,并控制清掃裝置的啟停;小巴則需要精確地自動停靠虛擬站點。
  • 組織架構:公司以通用的WeRide One平臺為核心,向自動駕駛出租車和智慧城市服務兩個方向拓展。組織架構支持多產品線的并行研發和商業化落地。

(三)智慧醫療:平安健康醫療科技有限公司

平安健康醫療科技有限公司(又稱“平安好醫生”) 2014年成立,2018年在香港聯交所主板上市,是中國領先的在線醫療健康服務平臺,致力于構建“互聯網+醫療健康”的生態閉環。

  • 核心產品:平安健康基于自研的“平安醫博通”大模型,打造了多元化的AI Agent原生產品集群,AI Agent產品承擔具體醫療健康服務職能,如:“安主任”醫生助理、平安芯醫、AI養老管家、AI醫務室、AI健康福利官等等。
  • 業務流程:平安健康通過AI Agent將用戶體驗與醫生服務深度結合,形成智能醫療從健康咨詢、智能導診與輔助診斷、專家協同與診療閉環、慢病與健康管理、長期陪護與醫養融合的全生命周期健康服務鏈條。
  • 自主決策與任務自動化:平安健康的AI Agent已初步具備多層次的智能決策鏈條,實現從感知到推理、到響應的閉環能力。具體表現為:使用大模型對癥狀、文字、圖像等進行結構化處理與初步風險分類;利用醫學知識圖譜構建病因-癥狀-處置方案的關聯網絡,支持因果型推理與疾病分類識別;不同角色(醫生Agent、健康管理Agent、慢病隨訪Agent)之間通過事件消息或推理引擎實現協同判斷。

平安健康正逐步將AI Agent嵌入到多個關鍵任務中,實現 流程型與決策型任務自動化,包括:自動化健康問診與分診、檢查與用藥智能推薦、智能慢病管理與隨訪、報告自動解讀與可視化生成、企業健康服務自動化等。

AI Agent 決策-執行流程圖AI Agent 決策-執行流程圖

  • 組織構架:平安健康正在構建“AI+醫療”深度融合的組織協同體系,包括:技術平臺與AI研發團隊(負責大模型和Agent能力構建)、醫療專業團隊(與Agent形成“人+機”協作服務機制)、運營與服務團隊、合規與倫理保障部門(定期評估Agent風險、誤導行為或干預必要性)。

(四)網絡安全:云起無垠

北京云起無垠科技有限公司【簡稱:云起無垠】 是一家專注于應用大模型進行網絡安全能力賦能,并致力于打造最懂安全的AI安全智能體的創新企業。公司成立于2021年7月,總部位于北京。

云起無垠AI Agent原生組織架構

  • 核心產品:該公司依托自主研發與訓練的“云起AI安全大腦”,構建了無極AI安全智能體平臺與無垠模糊測試智能體等產品體系,面向漏洞挖掘、攻防競賽、開發安全測試等應用場景打造了安全工具類、代碼安全類、漏洞情報等十多個安全智能體產品。
  • 業務流程:無極AI安全智能體平臺上集成數十種AI Agent工具用于應用軟件安全檢測,可以覆蓋應用軟件開發、測試、上線、使用的整個生命周期。如,在編碼階段使用SAST智能體進行缺陷分析;在測試階段使用模糊測試智能體進行未知漏洞測試并提供修復意見;上線后使用攻擊面偵察智能體對應用進行實時監測;在新漏洞披露后,通過情報驗證工具進行漏洞驗證和告警。
  • 自主決策與任務自動化:在“無極AI安全智能體平臺”中,用戶可按需調用具備不同安全能力的AI Agent。各Agent通過標準化智能體協作協議(如MCP模型上下文協議或任務編排協議)進行信息交互與任務聯動,從而構建出一個支持端到端閉環響應的智能安全管理流程。借助大模型驅動的自然語言理解與語義推理能力,各類AI Agent在缺陷識別、漏洞檢測、分析、研判等場景中顯著提升處理效率,減少因規則僵化帶來的誤報和漏報。同時,通過自動化任務編排機制,平臺能夠根據風險等級和業務優先級自動調度相應的Agent執行處置任務,真正實現從“告警生成”到“閉環處理”的全流程智能化,持續提升企業安全運營的自主決策能力與自動化水平。
  • 組織構架:該公司組織構架以核心管理層為引領,安全智能體研發團隊、安全服務團隊為主要支撐,同時配備銷售等職能部門,共同推動企業發展。其中,研發團隊專注于AI Agent相關的安全模型設計、檢測機制開發,而服務團隊則在漏洞挖掘、滲透測試與風險響應等領域積累了大量實戰經驗。這些經驗數據與知識體系,已逐步轉化為支持AI Agent自主決策的行業垂類語料與規則模型,有效提升了系統的智能化水平與行業適配能力。
責任編輯:武曉燕 來源: 安全牛
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