最近科技圈又傳來了新動向，騰訊官宣今年的全球數字生態大會定在9月16號。每年這種大廠的旗艦會議都像是一個風向標，總能透露出接下來一年的技術熱點和產業的發展方向。對于我們這些天天盯著AI發展的愛好者和從業者來說，這無疑是個觀察巨頭布局、思考行業未來的好時機。

借著這個熱點，咱們今天來聊聊當下的AI軟件到底發展到哪一步了，企業和開發者面臨的真實挑戰又是什么？

AI軟件的進化之路

回顧AI的發展，我們似乎總在追求更大、更強的模型，這個過程也被人戲稱為“煉丹”。從最初的規則系統，到后來依賴海量數據訓練的機器學習，再到如今席卷全球的生成式AI，技術的核心驅動力似乎沒變。但如果我們把視角從模型本身拉遠，看看承載這些模型的“軟件”，就會發現變化是顛覆性的。AI軟件已經從一個個獨立的、解決單點問題的工具，演變成了一個龐大而復雜的“生態系統”。

過去我們說AI軟件，可能指的是一個語音識別SDK或者一個圖像處理API，它們有特定、有用的功能，像是一個個等待被調用的“零件”。而現在，我們看到的是像騰訊云TI平臺、阿里云PAI這樣的AI工廠，它們整合了數據處理、模型訓練、部署和管理的全流程。

這種轉變是市場需求的必然結果。根據 MarketsandMarkets的預測，全球AI市場規模將從2025年的3717.1億美元增長到2032年的24070.2億美元，年復合增長率高達30.6%。如此龐大的市場增長，靠的絕不是零散的工具，而是能夠支撐企業規模化應用AI的“工業化流水線”。

而這種“流水線”思維本質上就是為了解決AI落地的效率問題。企業需要的不是一個只會按簡單指令操作的“天才模型”，而是一個能融入現有業務流程、穩定可靠的“數字員工”。Fortune Business Insights的數據顯示，到2024年，已有約35%的企業采用了AI技術，而超過90%的企業正在利用AI獲取競爭優勢。當AI成為剛需，那么我們對軟件的易用性、穩定性和可管理性的要求就提到了前所未有的高度。這也解釋了為什么云廠商們都在不遺余力地構建自己的AI平臺，因為這才是未來AI商業化的主戰場。

Agent智能體掀起市場熱潮

今天，Agent智能體（AI Agent）這個詞在2025年已經可以說是無處不在了。那么它到底是什么？說白了，Agent就是一個能感知環境、自主決策并執行任務的智能程序。它和我們熟悉的聊天機器人不同，后者更多的是被動回答，而Agent則被賦予了“主動思考和行動”的能力。它能理解一個模糊的目標，比如“幫我規劃一次去深圳參加騰訊大會的行程”，然后自主地去調用日歷、查詢航班、預訂酒店，并完成整個任務閉環。

這種從“被動響應”到“主動執行”的變化也催生了一個巨大的新市場。根據 Alvarez & Marsal的分析報告，全球AI Agent市場預計將從2024年的51億美元增長到2030年的471億美元，年復合增長率高達44.8%。而驅動這一增長的核心動力就是企業對效率提升的極致追求。報告指出，早期部署AI Agent的企業在客服、銷售等職能上已經實現了高達50%的效率提升。這意味著實實在在的成本降低和生產力解放。

Agent怎樣協同工作？

當企業開始嘗試構建自己的Agent時，一個非常現實的技術路線選擇題就擺在了面前：是打造一個無所不能的“單體Agent”，還是構建一個由多個“專家Agent”組成的協同群體？這也是現在所謂的“單體智能”與“多體智能”之爭。

單體Agent主要試圖在一個模型或系統里塞進所有功能，這種方式在處理簡單、邊界清晰的任務時很有效。但隨著任務復雜度的提升，比如要完成一個完整的供應鏈優化方案，單體Agent很快就會力不從心，因為它需要掌握財務、物流、市場預測等多個領域的專業知識，這就會導致系統設計極其復雜且難以維護。而多體智能系統則像一個項目團隊，每個Agent都有自己的專長。它們可以一個負責數據分析，一個負責模型預測，一個負責生成報告，通過相互通信和協作，共同完成一個復雜的宏大目標。

目前來看，多體智能被認為是解決復雜企業級問題的更優路徑，但它的挑戰也顯而易見的：怎樣讓這些Agent高效、可靠地協同？

傳統的做法是依賴API（應用程序編程接口），把每個Agent都需要被封裝成一個服務，通過預先定義好的API進行調用和數據交換。但這帶來了巨大的開發和維護成本，每當業務流程變化，或者某個系統升級，API的調整就可能是一場噩夢。這也是許多企業在AI落地時感到“心有余而力不足”的主要痛點之一。

也是在這個背景下，一些新的技術思路開始涌現。比如國內的實在Agent智能體就提出了一種很有意思的“無API”模式。它的核心思想是讓Agent像人一樣，直接通過操作軟件的用戶界面（UI）來執行任務和獲取信息，而不是依賴背后復雜的API。這種方式極大地降低了集成的門檻和成本，因為無論后臺系統如何變化，只要前端界面對人是可用的，Agent就能像一個不知疲倦的“數字員工”一樣繼續工作。這種技術思路也為解決多體智能協同的“最后一公里”問題提供一個可行的解決方案。

Agent的技術支持

無論是單體還是多體Agent，要想在企業環境中穩定運行，都離不開一個強大而穩固的底層技術支撐。而這個支撐體系就是MLOps（機器學習運維）和AI編排（AI Orchestration）。如果說Agent是前臺的演員，那MLOps和AI編排就是后臺的導演、場務和舞臺機械師，確保整場大戲能夠順利上演。

MLOps這個概念借鑒了軟件開發領域的DevOps，主要任務就是將機器學習模型的開發、部署、監控和維護流程標準化、自動化。在過去，一個模型從實驗室到生產環境可能需要數周甚至數月，并且中間充滿了手動操作和不確定性。而MLOps的出現，就是為了解決這個“模型上線難”的問題。根據 Exactitude Consultancy的預測，全球MLOps市場規模將從2024年的約45億美元增長到2034年的200億美元，這也反映出業界已經普遍認識到，沒有高效的運維體系，再好的模型也只是空中樓閣。

而如果說MLOps關注的是單個模型的生命周期，那么AI編排則關注的是由多個模型、Agent和數據流組成的復雜工作流的管理。Gartner預測，到2025年，50%的組織將致力于開發AI編排平臺，以實現AI的規模化運營。這正是騰訊、阿里、百度等云巨頭正在發力的地方，它們提供的不僅是模型，更是一整套用于管理和編排AI能力的平臺。以騰訊云的智能體開發平臺ADP為例，它就提供了Workflow和Multi-agent等框架來幫助企業快速構建可落地的應用。

AI的終局是“替代”還是“共生”？

隨著AI軟件，特別是Agent技術變得越來越自主，一個問題被越來越多人提及：AI的最終目標是完全替代人類工作，還是與人類形成一種更高效的“人機共生”關系？

一種觀點是，完全的自動化是提升社會生產力的終極手段。當未來大部分重復性、流程化的腦力勞動都將被AI Agent取代，人類就可以從繁瑣的工作中解放出來，專注于更具創造性和戰略性的任務。這聽起來很美好，但現實卻更為復雜。

另一種觀點認為AI目前仍存在“黑箱”問題，它的決策過程往往難以解釋。有研究指出，像GitHub Copilot這樣的AI編程助手，雖然能提升效率，但也可能在代碼中引入更多潛在的錯誤，特別是在像在金融、醫療、法律等高風險領域，完全依賴一個無法解釋其行為的AI來做決策，后果可能是災難性的。

對于這個問題，今年的騰訊大會上，或許能從巨頭的戰略中得到更多解答。