最近科技圈又传来了新动向，腾讯官宣今年的全球数字生态大会定在9月16号。每年这种大厂的旗舰会议都像是一个风向标，总能透露出接下来一年的技术热点和产业的发展方向。对于我们这些天天盯着AI发展的爱好者和从业者来说，这无疑是个观察巨头布局、思考行业未来的好时机。

借着这个热点，咱们今天来聊聊当下的AI软件到底发展到哪一步了，企业和开发者面临的真实挑战又是什么？

AI软件的进化之路

回顾AI的发展，我们似乎总在追求更大、更强的模型，这个过程也被人戏称为“炼丹”。从最初的规则系统，到后来依赖海量数据训练的机器学习，再到如今席卷全球的生成式AI，技术的核心驱动力似乎没变。但如果我们把视角从模型本身拉远，看看承载这些模型的“软件”，就会发现变化是颠覆性的。AI软件已经从一个个独立的、解决单点问题的工具，演变成了一个庞大而复杂的“生态系统”。

过去我们说AI软件，可能指的是一个语音识别SDK或者一个图像处理API，它们有特定、有用的功能，像是一个个等待被调用的“零件”。而现在，我们看到的是像腾讯云TI平台、阿里云PAI这样的AI工厂，它们整合了数据处理、模型训练、部署和管理的全流程。

这种转变是市场需求的必然结果。根据 MarketsandMarkets的预测，全球AI市场规模将从2025年的3717.1亿美元增长到2032年的24070.2亿美元，年复合增长率高达30.6%。如此庞大的市场增长，靠的绝不是零散的工具，而是能够支撑企业规模化应用AI的“工业化流水线”。

而这种“流水线”思维本质上就是为了解决AI落地的效率问题。企业需要的不是一个只会按简单指令操作的“天才模型”，而是一个能融入现有业务流程、稳定可靠的“数字员工”。Fortune Business Insights的数据显示，到2024年，已有约35%的企业采用了AI技术，而超过90%的企业正在利用AI获取竞争优势。当AI成为刚需，那么我们对软件的易用性、稳定性和可管理性的要求就提到了前所未有的高度。这也解释了为什么云厂商们都在不遗余力地构建自己的AI平台，因为这才是未来AI商业化的主战场。

Agent智能体掀起市场热潮

今天，Agent智能体（AI Agent）这个词在2025年已经可以说是无处不在了。那么它到底是什么？说白了，Agent就是一个能感知环境、自主决策并执行任务的智能程序。它和我们熟悉的聊天机器人不同，后者更多的是被动回答，而Agent则被赋予了“主动思考和行动”的能力。它能理解一个模糊的目标，比如“帮我规划一次去深圳参加腾讯大会的行程”，然后自主地去调用日历、查询航班、预订酒店，并完成整个任务闭环。

这种从“被动响应”到“主动执行”的变化也催生了一个巨大的新市场。根据 Alvarez & Marsal的分析报告，全球AI Agent市场预计将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年复合增长率高达44.8%。而驱动这一增长的核心动力就是企业对效率提升的极致追求。报告指出，早期部署AI Agent的企业在客服、销售等职能上已经实现了高达50%的效率提升。这意味着实实在在的成本降低和生产力解放。

Agent怎样协同工作？

当企业开始尝试构建自己的Agent时，一个非常现实的技术路线选择题就摆在了面前：是打造一个无所不能的“单体Agent”，还是构建一个由多个“专家Agent”组成的协同群体？这也是现在所谓的“单体智能”与“多体智能”之争。

单体Agent主要试图在一个模型或系统里塞进所有功能，这种方式在处理简单、边界清晰的任务时很有效。但随着任务复杂度的提升，比如要完成一个完整的供应链优化方案，单体Agent很快就会力不从心，因为它需要掌握财务、物流、市场预测等多个领域的专业知识，这就会导致系统设计极其复杂且难以维护。而多体智能系统则像一个项目团队，每个Agent都有自己的专长。它们可以一个负责数据分析，一个负责模型预测，一个负责生成报告，通过相互通信和协作，共同完成一个复杂的宏大目标。

目前来看，多体智能被认为是解决复杂企业级问题的更优路径，但它的挑战也显而易见的：怎样让这些Agent高效、可靠地协同？

传统的做法是依赖API（应用程序编程接口），把每个Agent都需要被封装成一个服务，通过预先定义好的API进行调用和数据交换。但这带来了巨大的开发和维护成本，每当业务流程变化，或者某个系统升级，API的调整就可能是一场噩梦。这也是许多企业在AI落地时感到“心有余而力不足”的主要痛点之一。

也是在这个背景下，一些新的技术思路开始涌现。比如国内的实在Agent智能体就提出了一种很有意思的“无API”模式。它的核心思想是让Agent像人一样，直接通过操作软件的用户界面（UI）来执行任务和获取信息，而不是依赖背后复杂的API。这种方式极大地降低了集成的门槛和成本，因为无论后台系统如何变化，只要前端界面对人是可用的，Agent就能像一个不知疲倦的“数字员工”一样继续工作。这种技术思路也为解决多体智能协同的“最后一公里”问题提供一个可行的解决方案。

Agent的技术支持

无论是单体还是多体Agent，要想在企业环境中稳定运行，都离不开一个强大而稳固的底层技术支撑。而这个支撑体系就是MLOps（机器学习运维）和AI编排（AI Orchestration）。如果说Agent是前台的演员，那MLOps和AI编排就是后台的导演、场务和舞台机械师，确保整场大戏能够顺利上演。

MLOps这个概念借鉴了软件开发领域的DevOps，主要任务就是将机器学习模型的开发、部署、监控和维护流程标准化、自动化。在过去，一个模型从实验室到生产环境可能需要数周甚至数月，并且中间充满了手动操作和不确定性。而MLOps的出现，就是为了解决这个“模型上线难”的问题。根据 Exactitude Consultancy的预测，全球MLOps市场规模将从2024年的约45亿美元增长到2034年的200亿美元，这也反映出业界已经普遍认识到，没有高效的运维体系，再好的模型也只是空中楼阁。

而如果说MLOps关注的是单个模型的生命周期，那么AI编排则关注的是由多个模型、Agent和数据流组成的复杂工作流的管理。Gartner预测，到2025年，50%的组织将致力于开发AI编排平台，以实现AI的规模化运营。这正是腾讯、阿里、百度等云巨头正在发力的地方，它们提供的不仅是模型，更是一整套用于管理和编排AI能力的平台。以腾讯云的智能体开发平台ADP为例，它就提供了Workflow和Multi-agent等框架来帮助企业快速构建可落地的应用。

AI的终局是“替代”还是“共生”？

随着AI软件，特别是Agent技术变得越来越自主，一个问题被越来越多人提及：AI的最终目标是完全替代人类工作，还是与人类形成一种更高效的“人机共生”关系？

一种观点是，完全的自动化是提升社会生产力的终极手段。当未来大部分重复性、流程化的脑力劳动都将被AI Agent取代，人类就可以从繁琐的工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的任务。这听起来很美好，但现实却更为复杂。

另一种观点认为AI目前仍存在“黑箱”问题，它的决策过程往往难以解释。有研究指出，像GitHub Copilot这样的AI编程助手，虽然能提升效率，但也可能在代码中引入更多潜在的错误，特别是在像在金融、医疗、法律等高风险领域，完全依赖一个无法解释其行为的AI来做决策，后果可能是灾难性的。

对于这个问题，今年的腾讯大会上，或许能从巨头的战略中得到更多解答。