AI代理将如何在2025年颠覆SaaS(附最新10个AI Agent框架及趋势预测)

我爱免费 · 发表于 2025-1-10 03:42

作者：微信文章
导言

今年是AI agent应用的爆发年，会跑出来一批非常有价值的ai agent公司。

当然也会死掉很多的ai创业公司。我们介绍了最新的10个a agent框架。以及对今年ai应用的预测。

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2B AI Agent 做到什么程度算是成功？

随着人工智能的快速发展，特别是LLM（大型语言模型）AI代理(Agent)正在成为具有变革性的工具，重新定义SaaS平台的运作方式，提供价值并与用户互动。

到2025年，我们可以预期AI代理不仅将增强现有系统，还将推动全新商业模式的创建。

最近，垂直AI代理的概念引起了极大的关注，这表明可能会出现比传统SaaS更具变革性的潜在范式转变。

正如YC的Lightcone播客所强调的那样，这些专门设计用于深度整合特定行业和用例的代理，有望创造全新的商业机会类别。

根据预测，这一领域可能会出现数百亿美元的公司，垂直AI代理可能会比SaaS扩大一个数量级。当然这些ai h呢在中国会以不一样的形式存在，因为国内没有像国外那么完善的sars生态，所以国内。为另外一种完全不一样的形式存在。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）提出了AI代理将如何重塑SaaS格局的远见，预测了商业应用程序构思和利用方式的根本性转变。

在最近的B2G播客采访中，他提出，传统的SaaS结构基本上是由业务逻辑管理的CRUD（创建、读取、更新、删除）数据库, 在代理AI时代, 这个逻辑可能会重塑

以下文章将尝试深入探讨AI代理内容包括。：

什么是AI代理？

AI代理是由人工智能驱动的软件程序，通常基于基础模型，旨在自主执行特定任务。这些代理是上下文感知的，目标导向的，并能够从其环境或用户的互动中学习。

我们可以将AI代理视为虚拟助手，但更加专业和能干。

它们可以自动化重复的任务，分析复杂的数据并做出决策，与用户和系统互动以实现定义的目标。

为了变得自主，它们将配备诸如函数调用、内存、搜索互联网的能力，或在外部系统执行CRUD操作等工具和能力。

例如，在SaaS CRM平台上的AI代理可以独立管理客户互动，安排后续工作，并为销售团队提供预测性分析。

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AI Agent剖析

在其核心，AI代理建立在基础大模型之上，通常是大型语言模型（LLMs）之一，例如GPT4，Claude，Gemini等，或者是适合代理设计的特定任务的小型和低成本语言模型（SLMs）。

系统提示作为指导框架，定义了代理的目的和输出格式。

为了使代理在上下文中具有相关性，它连接到外部知识库或数据源，用准确的领域特定信息来支撑其响应。这种集成的常见方法是检索增强生成（RAG）模式，它将外部数据的检索与生成能力相结合。

除了其基本理解之外，代理还配备了工具包: 专业能力和技能，使其能够自主执行操作，触发工作流程，或解决与其目标一致的任务。

协调所有这些组件的是编排者，它是将代理功能粘合在一起的粘合剂。编排者处理来自用户的输入，管理内部操作，并将连贯的结果直接提供给用户或在涉及多代理交互的系统中提供给其他代理。

最后，如果需要用户交互，可选的用户体验将向最终用户展示代理的能力。

在多代理系统中，一些代理将仅与系统中的其他代理进行内部通信，而另一些将与最终用户进行通信。

从单一代理到多代理人工智能系统

到2025年，我们将看到从单一代理人工智能解决方案向多代理系统的重大转变。

单一代理系统：这些是专注于特定任务的人工智能模型，比如智能聊天机器人。

虽然在孤立场景中有效，但在处理复杂、相互关联的工作流程方面存在局限性。

单一代理系统通常需要人类参与，提供持续反馈。

多代理系统：这涉及到一组人工智能代理人合作解决问题或实现需要不同专业知识的目标。

想象一下一个团队内部相互沟通、批评并改进彼此结果以解决给定任务的协作，与一个只从与之通信的人那里获得反馈的单一代理相比。

例如，在项目管理SaaS平台中，一个人工智能代理可能会优先处理任务，另一个可能会预测项目风险，第三个可能会处理资源分配

所有这些都能和谐工作。这些系统模拟人类团队，其中每个代理人都带来了独特的专业知识。

多代理系统特别引人注目，因为它们可以动态调整以应对新的挑战，委派责任，甚至相互协商以优化结果。

多代理系统的目标是将人类参与降至最低，只在需要时或设计为需要时才寻求人类监督和/或批准。

用于构建和设计AI Agent的平台和工具

AI Agent的普及已经得到了使其设计、训练和部署变得更加便捷的平台的推动。这些平台通常提供：

值得关注的新兴平台和工具

Semantic Kernel

微软推出的轻量级开源开发工具包，可让您轻松构建AI Agent并将最新的AI模型集成到您的C#、Python或Java代码库中。它作为一个高效的中间件，能够快速交付企业级解决方案。

LangChain

与Semantic Kernel类似，LangChain是一个用于构建由语言模型驱动的应用程序的OSS工具包，通常用于设计对话Agent。他们提供了用于编程的Javascript和Python SDK。

OpenAI Assistant APIs

随着GPT-4o、o1等版本的推出，开发人员可以构建越来越复杂的Agent，并将其部署在他们的应用程序中或在ChatGPT平台上。

OpenAI Swarm

由Open AI团队开发的教育框架，探索用于研究和模拟目的的符合人体工程学的轻量级多Agent编排。

AutoGen

微软研究开发的多Agent对话框架，简化了构建LLM工作流程，实现了跨各个领域的多样化应用。它提供了优化的LLM推理API，以提高性能并降低成本，使其成为创建高效且多才多艺的AI驱动解决方案的强大工具。AutoGen还提供了"AutoGen Studio"，用于构建多Agent的无代码/低代码体验。

Vercel AI SDK

Vercel推出的免费开源库，为您提供了构建使用Typescript和Node.JS的AI产品所需的工具，可轻松集成到Next.JS web应用程序中。

AutoGPT

用于自主多Agent系统开发的开源框架，带有CLI。

TinyTroupe

微软推出的有趣的OSS项目，提供了基于语言模型的多Agent人格模拟，用于增强想象力和业务洞察。

无代码/低代码SaaS-AI构建工具：专门的工具，允许非技术用户构建、部署和配置AI Agent。

Azure AI Foundry

可使用各种模型和服务构建、部署和管理AI驱动的应用程序。它提供了一个新的助手构建器（目前处于公共预览阶段），用于在Azure中构建和部署Agent。

Microsoft Copilot Studio

允许使用低代码工具和生成式AI为Microsoft 365和其他渠道创建和定制AI助手。

人机界面将如何演变？

对话界面
对话式AI将重新定义用户与SaaS平台的交互方式。

用户不再需要手动浏览菜单或表单，只需简单地输入或说出请求，比如“为上个月的销售创建一份报告”，或者“项目X的状态如何？”

AI代理将理解查询，解释意图并执行命令。这减少了摩擦，使用户能够更快地完成任务，减少认知努力。

此外，这些对话代理将变得更加上下文感知，跨多次交互保持持续对话，这可以改善用户体验。

主动代理

AI代理将预测需求并启动操作，例如建议优化或警报团队异常。

个性化界面

AI代理将通过学习用户的行为、偏好和需求，为个人用户定制SaaS界面。

平台不再采用一刀切的方式，而是动态地适应每个用户。

例如，项目管理的SaaS平台可能根据其角色向不同的团队成员呈现不同的仪表板布局-经理可以看到高层概述，而开发人员可能会得到更详细的任务和时间表。

随着时间的推移，AI将建议符合每个用户模式的自定义快捷方式、工具或工作流程，使界面感觉个人化和直观。

以后的颠覆

到2025年，AI智能体可能会以深刻的方式颠覆SaaS：

到而且今年会跑出来一批真正盈利的垂直ai agnet公司，无论是国内还是国外，证明ai的能力和潜力. 当然也会有非常多的悲哀a卷的公司因为无法融到资金,自己也无法盈利而死掉。所以今年是ai创业最关键的一年让大家更加相信aa的潜力，要么ai这波浪潮就会沉寂一段时间，但无论如何，未来都是以后的大趋势。

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萍聚头条

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