原文摘要

集成 AI Agent 的竞赛已然打响，各企业正着手利用各种 Agent 产品重塑工作流程。

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进一步信息揣测

• 中型企业是AI Agent应用的主力军：员工人数100至2000人的中型公司对Agent的生产环境应用积极性最高，可能因其规模适中、决策链较短且创新试错成本较低。
• 非科技行业暗藏Agent需求爆发点：90%的非科技公司受访者已计划或正在使用Agent，表明传统行业对AI的接纳速度远超预期，但缺乏公开的成功案例参考。
• 性能质量与成本是核心痛点：企业最关心Agent的性能稳定性（如准确率、响应速度），其次才是成本，暗示当前技术成熟度不足可能导致隐性维护成本（如人工复核、频繁调优）。
• 制造业Agent落地“重营销轻生产”：生产环节因行业小众、工艺复杂且缺乏可借鉴模式，落地难度大；企业被迫自主创新，但实际落地案例多集中在营销和职能管理（如HR、培训）。
• Agent价值从“降本”转向“创收”：传统自动化聚焦后台降本，而AI Agent更侧重前台业务增长（如海外市场拓展、客户获取），企业更愿为直接带来收入的场景买单。
• 技术驱动转向需求驱动：厂商从“技术先行”转为“场景优先”，需主动挖掘客户需求（如英科的DCS系统结合），而非依赖通用解决方案。
• 年轻心态比经验更重要：员工对新技术接受度（年轻心态）被反复强调，暗示传统企业推行Agent可能面临老员工抵触或组织文化冲突。
• 行业存在“伪需求”陷阱：厂商需警惕客户因跟风提出Agent需求，但实际场景不匹配（如纯粹生产环节），导致项目烂尾或ROI低下。
• 飞书等协作平台成关键入口：企业倾向通过现有办公平台（如飞书）集成Agent功能，降低用户学习成本，侧面反映独立Agent产品推广难度更大。
• 2年窗口期验证效益：企业当前对Agent容忍度高（不强制要求降本），但预计1-2年后将严格考核实际效益（如ROI），厂商需提前布局可量化的价值证明。