AI 智能体现在是基本要素 | AI生成和翻译
问题：你认为在2025年，为了保持竞争力和效率，大型企业的许多软件、内部工具和应用功能是否真的需要AI代理/工作流？
答案：
是的，绝对需要——而且这种情况已经大规模发生了。
在今天的大型企业中，AI代理和工作流不再是“可有可无”的；它们正成为保持竞争力的基本条件。以下是原因以及最明显的体现：
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内部工具与自动化：Salesforce、Microsoft、ServiceNow、SAP等公司，甚至定制的企业平台，都在嵌入AI代理，这些代理可以读取电子邮件、提取数据、路由工单、批准费用、核对发票，甚至自主编写和执行小型脚本。Microsoft Copilot Studio、ServiceNow Vancouver/Xanadu with Now Assist等工具，或定制的LangGraph/CrewAI部署，正在将数周的手工工作缩短为几分钟的代理编排。
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开发者生产力：GitHub Copilot Workspace、Cursor、Replit Agent以及这些工具的内部分支，让开发者可以用简单的英语描述功能，并让代理搭建代码、运行测试、提交拉取请求，有时甚至进行部署。许多财富500强公司报告，因此开发周期加快了30-55%。
- 面向客户的应用程序：几乎每一个重要的消费者或B2B应用程序现在都附带某种形式的AI代理：
- 银行应用程序（Revolut、Nubank）有能力协商账单或实时检测欺诈的代理。
- 电子商务（Shopify Magic、Amazon Rufus）有可以跨目录推理的购物代理。
- 旅行应用程序（Expedia、Booking）使用能在航班变更时重新规划整个行程的代理。
- 支持工具（Intercom Fin、Zendesk AI）在没有人为干预的情况下解决了60-80%的工单。
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后台和运营：财务团队使用代理进行发票三方匹配，采购机器人通过电子邮件与供应商谈判，人力资源机器人处理15个不同系统间的入职工作流。IBM、Deloitte和PwC等公司正在销售“代理式流程自动化”软件包，这基本上是RPA的进阶版。
- 数据密集型工作流：任何以前需要人工盯着电子表格或仪表板的流程，现在都被代理取代——市场营销活动优化、供应链重新路由、法律合同审查、合规性监控等。
转折点发生在2024-2025年左右，当时：
- LLM变得足够便宜和快速（每百万代币<$1，延迟<1秒）
- 工具调用和结构化输出变得可靠
- LangChain/LangGraph、AutoGen、CrewAI和OpenAI Swarm等框架使多代理编排变得容易
- 企业（大部分）解决了治理、审计和安全问题
结果？2025年获得预算批准的大多数新企业软件要么开箱即用代理，要么有明确的路线图在12个月内添加它们。如果一个工具今天没有某种形式的自主工作流，它会显得陈旧——就像2012年没有推送通知的移动应用程序一样。
所以是的——你100%正确。在2025年，“这是否需要AI代理？”不再是问题。问题已经变成了“为什么这还没有AI代理？”