爱分析·AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告：神州问学

先梳理一下整体图景。大模型的浪潮席卷全球，随之而来的AI Agent正在以惊人的速度和影响力重塑科技与商业版图。可以说，它正在取代Copilot，成为大模型应用的主流形态之一。

那么，到底什么是AI Agent？简单来说，它是以大模型为驱动，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具能力的智能体，能够自动化执行任务。随着大模型能力的增强以及RAG等技术的成熟，AI Agent的能力已经实现了质的飞跃——它们被赋予了更接近人类的思维能力，再联动各类工具和组件，在处理复杂任务时，灵活性甚至效率都前所未有。

从智能助手到个性化推荐系统，再到自动化客户服务，AI Agent的案例在各行各业不断涌现，潜力一望可知。根据爱分析对市场的梳理，从技术架构角度，AI Agent市场可以划分为基础层、平台层和应用层。

• 基础层：支撑AI Agent的基础环境，包括大模型、算力基础设施和数据基础设施。
• 平台层：介于基础层与应用层之间的“桥梁”，能让大模型以AI Agent的形态在各种实际场景快速落地，包括AI Agent开发管理平台、LLMOps工具等。
• 应用层：指各类场景下的AI Agent，既有金融、能源、汽车等行业场景的，也有业务流程自动化、数据分析、协同办公等通用场景的。

具体划分可参考下图。

本评估报告聚焦于AI Agent开发管理平台这一细分市场，选出了具备成熟解决方案和成功案例的厂商“神州问学”进行能力评估，供企业在选型时参考。

AI Agent开发管理平台市场分析

AI Agent开发管理平台是以大模型为基础，内置多样化工具和插件，具备AI Agent全生命周期管理能力——涵盖开发、测试、发布、集成、运维、安全等环节。平台能够快速搭建具有企业自身特征的AI Agent，从而降低大模型应用的开发门槛。

大型企业的IT部门、业务部门。

AI Agent开发管理平台正在成为企业AI战略的神经中枢，既承载全员赋能，又承担智能化升级的双重使命。企业高层普遍采用“自上而下”的策略，不仅确立了AI在企业的核心地位，也明确了通过技术提升全员效率和创新能力的总体目标。对CIO们来说，他们需要的并不仅仅是一个技术平台，而是一个能够提供深度应用规划和初期开发的全面合作伙伴，确保AI技术能真正落地、产生价值。

• AI Agent开发管理平台是企业AI战略的核心承载和全员赋能引擎。
  大型企业都在积极寻找落地途径，而“自上而下”的推进策略成了很多企业的共同选择。关键在于，这一策略强调由企业高层牵头，从顶层设计出发，逐步推进。“全员赋能”不仅是目标，更是考核CIO工作绩效的核心指标之一。为了做到这一点，CIO们正寄希望于AI Agent开发管理平台，为每位员工配备个性化的AI助手，实现技术赋能全员，激发组织潜力。

建设这样的平台，目的不仅是追求技术的先进性，更是看它能挖掘出怎样的业务价值。尽管不同企业对“业务价值”的定义不尽相同，但普遍关注的三个领域很清晰：

日常运营中大量特定的长尾场景虽然小，却直接影响员工效率。AI Agent可以通过智能化处理把这些场景搞定，让员工在不增加工作量前提下，高效处理更多任务。

拿二手车交易来说，通过构建AI Agent，用户可以用自然语言交互的方式，大幅缩短选购流程，提升用户体验并加速交易。

以合同审核为例，传统模式下高风险且需要专业人才完成。引入AI Agent后，合同审核流程自动化成为可能，降低了对专业技能的依赖，优化了人力资源配置。

• 企业追求的不只是平台本身，还需要配套的应用规划和初期开发服务。
  在落地大模型的过程中，企业不仅是探索者，更在寻找能并肩前行的“良师益友”。引入AI Agent开发管理平台，并不是单纯买一套软件，企业更期望厂商成为其应用规划和实施的合作伙伴。具体来说，企业亟需解决的问题包括：应用场景的选择、优先级排序、各场景预期的投资回报率（ROI）等关键咨询问题。咨询服务的核心，是帮企业明确AI Agent的应用蓝图，识别最需要智能自动化的业务场景，并制定出切实可行的实施路线图——这不仅关乎技术，更涉及业务流程的梳理和优化。

在此基础上，企业同样需要厂商提供应用开发服务，确保平台的落地和初步应用生态的构建。在初期采购平台时，企业希望厂商能够示范性地提供1-2个定制化AI Agent，这既验证了平台的技术实力和业务适配性，也展示出AI在实际工作场景里真正的价值。当然，企业的最终目标还是建立自主可控的AI应用生态。因此，首批AI Agent开发完成后，企业会逐步过渡到由内部IT和业务团队自行开发和维护的模式。这就要求平台不仅要提供强大的技术支撑，还得搭配相应的培训和文档资源，确保企业团队能顺利接手开发工作。

总的来说，企业对AI Agent开发管理平台的期待，已经超越了单纯的技术采购——他们是在找一位全面的合作伙伴，共同培育企业的AI应用生态，实现业务流程的智能化转型。

厂商需要做的，是构建一个既技术先进又用户友好的平台，确保业务人员能轻松上手，快速开发个性化的AI应用。这也就意味着，厂商必须提供无代码和低代码的配置方式，同时兼顾全代码配置选项，满足不同技术背景的员工。在技术侧，平台必须集成RAG在内的先进企业场景增强技术，确保大模型在To B领域真正用起来。此外，一个功能丰富的公共插件中心和模板库也必不可少，用于支持AI Agent的能力扩展及快速构建企业级应用。最后，厂商还得配备专业的咨询团队和AI Agent开发团队，深入企业进行需求分析和场景规划，确保企业能精准投资并落地AI应用。

• AI Agent开发管理平台必须便于业务人员上手。
  为了实现全员赋能，企业对平台的要求可不只是“技术先进”，更要求界面友好，让业务人员用起来顺畅。IT部门的专业力量固然重要，但业务部门的大范围参与才是AI普及化的关键。因此，平台设计必须贴合业务人员的操作习惯和技术水平，提供低门槛、高效率的开发环境。理想的做法是：提供自然语言对话和一键创建功能，让没有编程基础的业务人员也能快速上手。无代码和低代码方式，通过简化的拖拽操作，让员工快速搭建并部署应用，无需写代码。这种直观操作大幅降低了技术门槛，让业务人员能自主开发个性化AI方案。当然，为了满足不同技术背景的需求，平台也得提供全代码配置，给有编程能力的员工更大的自主空间，让他们能开发更复杂的应用。

• 集成RAG技术、插件生态和模板库，三者强强联合。
  单纯依靠大模型构建AI Agent，更适合To C场景，比如写文章、做摘要。但在To B场景中，这就不太够用了。平台必须融合RAG技术以及多模态存储、向量化处理、上下文理解增强等企业场景增强技术，才能实现大模型在To B领域的有效落地。RAG在这里扮演着重要作用。至于AI Agent的能力扩展，很大程度上取决于插件，也就是它的“手脚”。平台应该建立一个丰富的公共插件中心，提供新闻搜索、生产力工具、图像理解等多功能插件，适配不同行业和场景的需求。同时，支持企业用户根据需要创建自定义插件，通过参数配置快速调用现有API。为了进一步提升构建效率和质量，平台还应该配备丰富的应用模板库，预置法律咨询、人力资源管理、营销自动化、风险控制等多个领域的模板，让企业极速搭建符合自身业务的应用。

• 厂商需要配备大模型落地规划咨询与AI Agent开发团队。
  企业在采购平台时，往往要求厂商提供应用规划方面的咨询服务和实际开发服务。所以，厂商必须组建一支既精通大模型落地规划咨询，又具备强大开发能力的专业团队。咨询团队负责深入企业，通过专业分析识别高价值且高可行性的应用场景，帮助企业画出一条清晰的落地路线，确保每一步投资都精准有效。而AI Agent开发团队的任务，就是把规划变成现实。他们利用技术专长，帮企业开发首批AI Agent，快速展示平台的能力和价值，不仅带来立竿见影的效益，也为后续内部开发提供宝贵经验。

1. 符合上述AI Agent开发管理平台市场的厂商能力要求；
2. 近一年厂商在该市场至少服务过1家企业。

厂商评估：神州问学

神州数码集团股份有限公司（神州数码）在2023年推出了AI原生赋能平台——“神州问学”，它的定位是企业大模型的集成与运营平台，致力于为模型、算力、数据和应用的连接提供支持。经过发展，神州问学已经落地于金融、能源、汽车、医疗、消费零售、政务等多个领域。

神州问学作为企业级一站式GenAI集成平台，打通了模型、数据、应用和算力四大要素，专注大模型落地全生命周期管理，应对大型应用落地中的种种挑战。平台支持多云多语言，能满足企业多样化的业务需求，帮助企业快速且低成本地构建应用。产品内置八款大模型应用——慧阅读、慧解析、慧回答、慧写作、慧绘图、慧翻译、慧朗读和慧互动，为不同场景下的智能化升级提供支撑。

神州问学是一套软硬件一体化的解决方案，具备算力优化、模型供应、场景增强和应用构建四大优势。通过专业的算力设计服务，它有效降低了企业在高端GPU资源上的支出；凭借深厚的供应商关系，提供全面、新颖且价格优惠的大模型供应；结合企业场景增强技术，确保大模型在To B场景的实用性；同时，多样化的配置方式和丰富的应用模板，让企业能快速搭建和定制业务应用。

• 专注算力设计与资源管理，为企业节约算力支出。
  当前高端GPU市场供应紧张、价格高企，企业在部署大模型时面临不小的成本压力。神州问学通过专业的算力设计服务，帮助企业在保证性能的前提下实现成本效益的最大化。算力管理功能支持资源的统一管理和动态分配，能提高资源使用效率，并显著节约成本。同时，平台根据企业多样化的需求，提供了灵活部署方案，无论是公有云还是私有云都可以选择；并兼容英伟达等国际品牌的算力资源，也支持国内信创标准算力，帮助企业在全球化与本土化间找到最佳平衡。

• 依托深厚供应商关系，打造“全、新、惠”的模型供应能力。
  凭借着20多年来积累的行业资源，神州数码已经和超过3万家生态伙伴建立了紧密合作关系。这为神州问学提供了极强的模型供应实力，具体表现为三方面：首先是“全”，平台广泛适配阿里百炼、百度千帆、智谱、百川、OpenAI等主流厂商的大模型，企业可以快速挑选最合适的那一款；其次是“新”，面对大模型技术的快速迭代，神州问学能迅速引入并上线最新的模型，帮企业及时把握前沿；最后是“惠”，通过与供应商的紧密合作，它能为企业争取到更优惠的价格，直接减轻经济负担。

• 企业场景增强，让大模型在To B场景真正落地。
  仅靠大模型本身构建应用，更适合To C场景，在To B场景里往往行不通。神州问学通过深耕企业场景增强技术，成功实现了实际落地。具体技术包括RAG、多模态存储、向量化、上下文理解增强、多轮会话增强、推理增强、人机会话增强、多路召回等。

• 20+企业级应用场景模板及三种配置方式，让企业便捷搭建业务应用。
  神州问学在搭建业务应用上有四个突出亮点：

提供无代码、低代码、全代码三种方式，满足不同技术背景的企业。无代码和低代码通过直观的拖拽操作，使企业快速搭建应用；全代码方式则赋予企业更大的自主空间，支持开发更复杂的AI应用。

平台集成了ASR（自动语音识别）、TTS（文本到语音转换）、OCR（光学字符识别）等关键能力，支持二次开发和定制化，能无缝融入企业现有业务系统。

预置了20多个企业级模板，覆盖法律、人力资源、营销、风控等领域，企业最快5分钟左右就能搭建一个完整的应用。

包含慧阅读、慧解析、慧回答、慧写作、慧绘图、慧翻译、慧朗读、慧互动等八大模型应用，即插即用。例如，天士力医药基于慧阅读开发了智能培训机器人，通过模拟销售情境与初级医药代表互动对话，实时校验并矫正销售话术，显著提升了专业应答能力。

天士力医药、某国际知名食品饮料企业、某省烟草局。