智能体AI（Agentic AI）并非简单的技术迭代，而是一场价值万亿美元的商业革命。它将重塑企业核心业务流程，对于IT服务商而言，这既是前所未有的市场机遇，也要求其在服务模式、商业结构和能力栈上进行一场深刻的战略进化。
前言：迎接一个崭新的智能时代
我们正处在一个技术变革的关键时刻。智能体人工智能（Agentic AI，或称代理式AI）的出现，标志着一个新时代的开启。它不仅仅是现有技术的简单升级，更是一股将重塑各行各业、重新定义商业运作与价值创造方式的颠覆性力量。
对于Google Cloud的合作伙伴以及所有IT服务领域的领导者而言，这股浪潮代表的远不止一个新的技术热点。它是一个千载难逢的机遇，让您能够引领客户迈向一个更智能、更自动化、生产力更高的未来。本报告的核心观点与数据改编自Google Cloud的最新行业报告，并结合了我们的深度解读与分析，旨在为旨在为IT服务组织的执行层领导者提供可行的洞察与战略框架，以指导您制定面向2025年及未来的智能体AI战略。
本文中的所有观点与发现，均基于严谨的、自下而上的分析。Google深入研究了那些最能从智能体AI中获益的行业、角色和具体任务。除了扎实的定量研究，还与Google Cloud内部的领导者以及身处AI开发前沿的IT服务合作伙伴进行了深度访谈。这些对话涵盖了客户需求的来源、新兴的应用案例、采纳过程中的障碍，以及服务合作伙伴在商业模式上如何演变等关键议题。正是这种数据驱动分析与真实市场反馈的结合，为我们描绘出了一幅清晰且可操作的智能体AI机遇图景。
在这份报告中，您将发现智能体AI所开辟的两个重大机遇：它不仅能颠覆性地提升传统技术项目的价值，更为您和您的企业铺就了一条清晰的进化之路——从技术实施者转变为不可或缺的‘业务转型伙伴’。我们将向您展示，如何通过解决客户最根本的商业挑战，来解锁全新的收入来源，并与客户建立更深层次的战略合作关系。
我们坚信，通过理解当前的宏观格局，识别高潜力的应用场景，并发展有针对性的能力，合作伙伴可以在这轮变革中实现卓越的增长和差异化。
请将这份报告视为您在激动人心且瞬息万变的智能体AI世界中的一本综合指南。我们的目标是，聚焦那些新兴的需求信号，并引导合作伙伴准确地找到那些能为各行各业客户带来最大价值的痛点。
第一章：理解智能体AI——下一个技术前沿
智能体AI：释放人工智能的全部潜能
近年来，人工智能（AI）的突破性进展解锁了许多强大的新能力。而智能体AI，正是应用这些前沿进展的下一步。它创造出能够自主推理、做出决策并采取行动以实现特定目标的系统。通过利用最新的AI模型，智能体系统超越了像文本生成这样的简单任务执行，能够独立地管理复杂流程，并直接与各种商业软件进行交互。
这一特性使得智能体AI尤其适合应对真实的商业挑战。一个AI智能体可以监控其所处的环境，理解不断变化的上下文，创建计划，并在不同的数字系统中执行这些计划——所有这一切都无需持续的人工监督。这使得它们能够处理复杂的、多步骤的工作流，并以过去任何自动化或AI技术都无法实现的方式，交付切实的商业成果。
这是一场真正的范式转移，而非“自动化2.0”
关于智能体AI究竟只是自动化的一种新形式，还是某种更伟大的事物，业界存在着各种争论。但事实明确地指向了后者。
企业曾从第一波业务流程自动化浪潮中获益，也就是我们今天熟知的机器人流程自动化（RPA）。RPA机器人为企业提供了一种在稳定环境中自动化高度结构化、重复性任务的方法。它们严格遵循预定义的脚本，一旦面临环境变化或意料之外的情况，往往会陷入困境。
与此同时，生成式AI（GenAI）的崛起，为处理非结构化的、创造性的任务提供了一个强大的工具。它以媲美人类的水平执行任务的能力，推动了其迅速而广泛的普及。然而，事实证明，仅仅使用生成式AI来改造核心业务流程并实现清晰的投资回报（ROI）是具有挑战性的。
智能体AI通过将生成式AI的推理能力与在业务系统中采取行动的能力相结合，克服了这些局限性。智能体能够处理复杂的多步骤工作流，从结果中学习，并自主适应新的信息。这使得企业能够超越简单的任务自动化，开始重新设计其核心业务流程。
这种能力上的“阶跃”式变化，对企业的运营方式产生了深远的影响。让我们以一个真实的保险理赔裁决场景为例：
在过去的世界里（RPA时代）：RPA在处理异常情况时一直很吃力，比如解读非结构化的索赔描述，或处理因文件不完整而产生的模糊性。当不满足精确的预设条件时，RPA往往只能将案件上报给人工处理。
在智能体AI的世界里：理赔流程被彻底重塑。想象一下，您的理赔专家不再需要手动处理繁琐的文档。一个理赔智能体能够利用生成式AI，从照片、邮件、通话录音等多种信息中自动提取关键细节，对照保单规则和客户历史进行验证，并主动协调其他系统调取缺失文件。它超越了简单的自动裁决，能自主评估风险并发起支付。最终，智能体处理了绝大多数标准流程，将‘直通处理率’提升至新高度，从而将您宝贵的专家团队解放出来，让他们能真正专注于处理最复杂、最需要同理心和高级判断力的案件。
再以市场营销中的个性化为例：
在过去的世界里（GenAI时代）：生成式AI擅长创造个性化的内容元素，例如独特的电子邮件文案、广告行动号召，甚至是为满足个人偏好而渲染出的不同AI图像。但是，如果没有营销团队手动定义复杂的旅程规则和活动参数，生成式AI本身很难协调整个独立的客户旅程或进行实时的动态调整。
在智能体AI的世界里：智能体AI可以驾驭生成式AI的能力，自主地管理“超个性化”。它能根据在线行为模式、购买数据和客户提供的数据，为每个客户建立并完善个人档案；利用生成式AI创造独一无二的“N-of-1”（一人一策）内容；最关键的是，它能决定在整个客户旅程中，互动的最佳时机、顺序和渠道。这使得企业能够大规模地实现真正自适应、最优化的营销体验。
类似这样的例子不胜枚举，并且随着智能体能力的提升，它们将继续激增，让企业能够从根本上重新构想其业务流程。
智能体AI如何改变世界：新旧对比
第二章：解决真实世界的问题——日益增长的智能体AI需求
解锁行业根深蒂固的挑战
新型智能体AI范式的力量，在于其有潜力帮助企业解决宏观层面的行业挑战——那些每个行业都存在的、所谓的“万亿美元级难题”。
在零售业，这些痛点包括威胁利润率的不断上涨的投入成本，或大规模的客户服务效率低下问题。在医疗健康领域，是诊所的员工短缺，或是患者账单中持续存在的问题。在金融服务业，是容易出错且延迟的保险理赔和“了解你的客户”（KYC）流程，这导致了成本流失和合规风险的升高。
下图清晰地展示了，每个行业都面临着其自身独特的、由这些宏观痛点构成的组合。
为了解决这些痛点，企业现在可以使用一系列为特定行业和特定业务需求量身定制的智能体。
在消费品（CPG）行业，一个库存规划AI智能体可以利用实时的结构化和非结构化数据持续预测需求，然后自主地协调响应措施，如触发补货、重新规划货运路线或调整仓库吞吐量要求，以防止供应链中断。
在医疗健康领域，一个护理协调智能体可以动态地编排个性化的护理计划，确保患者的后续随访得到安排、执行，并根据接收到的患者数据进行调整，从而缓解因长期人员短缺带来的压力。
在金融服务领域，一个KYC验证智能体可以智能地解读大量非结构化信息，以自动完成整个文件验证过程。同时，一个贷款发放智能体可以超越简单的清单式审批，管理复杂的风险识别工作流，以全面的判断力自主执行贷款批准决策。
这样的例子存在于每一个行业，智能体AI都能提供一个强大的新工具集，来解决以前难以处理的痛点。
因此，智能体时代将重塑企业解决其核心问题的方式，通过增强人类的能力来推动生产力和客户价值的大幅提升。在此过程中，智能体将使人类员工能够将注意力从常规的执行工作转移到更高价值的战略性任务上，并使企业能够在两个方面实现新一轮的改进：一是提升营收（通过更快的上市速度和更好的客户互动），二是提升利润（通过常规任务自动化、优化的资源配置和主动的风险检测）。
强烈的智能体AI需求信号
企业已经认识到智能体AI在解决长期行业痛点方面的变革性潜力，并已开始采取行动。根据波士顿咨询公司（BCG）最新的IT采购者脉搏调查，超过90%的企业计划在未来三年内整合智能体AI。目前兴趣最高的领域是客户服务和一系列广泛的分析用例（例如，商业智能、高级预测分析）。
认识到这一新兴需求，领先的软件公司和投资者正在推动其智能体AI战略在公众认知和资本投资两方面的发展。领先的SaaS供应商正通过不同渠道进行大量投资：推出预构建的智能体解决方案和平台（如Salesforce推出的Agentforce），进行战略性收购（如Informatica、Moveworks），以及与他方紧密合作以构建智能体生态系统（如Workday的智能体合作伙伴网络）。
这些信号有力地表明了智能体AI部署未来的长期增长趋势，为Google Cloud的合作伙伴将企业级智能体AI实施方案推向市场创造了一个绝佳的环境。公开文件显示，与一年前相比，如今软件公司提及“智能体AI”的次数增加了12倍。同时，风险投资在拥有智能体AI解决方案的初创公司上的投资也呈现出爆炸式增长。
这一切都表明，市场已经准备就绪。对于IT服务商而言，问题不再是“是否”要进入这个领域，而是“如何”快速、有效地进入。
第三章：机遇的规模——量化智能体AI市场
智能体AI为合作伙伴服务创造了近1万亿美元的全球市场
智能体AI的出现不仅是一个技术里程碑，它还准备在全球经济中创造巨大的新价值。对于Google Cloud的合作伙伴而言，这意味着一个巨大的市场机遇。
据估计，在一个‘完全潜力’的情景下，智能体AI相关的服务（咨询、实施、维护）市场潜力惊人：全球将达到近1万亿美元，仅美国市场就高达3500亿至4500亿美元。为了让您更直观地感受这个规模，请注意：这个数字已超过了当前美国整个传统IT服务市场的年支出总和（约3200亿美元）。
更值得注意的是，完整的应用层价值池（即企业级智能体AI软件产品所产生的软件价值）估计约为3万亿美元。这凸显了随着智能体AI在各行业和工作职能中普及，对专业的咨询、实施和维护服务的需求将是多么巨大。
我们如何估算智能体AI的价值池？
为了更好地理解这个机遇的规模，我们开发了一个详细的自下而上模型。我们的主要目标是清晰地展示智能体AI在不同角色和行业中的相对机会大小，而不是提供绝对的采纳时间预测。
我们的估算是什么：这是一个假设智能体AI被完全采纳并交付全部价值的“完全潜力”情景。它假设AI智能体成功地增强了所有被认为是“可应对”的任务。同时，模型也嵌入了保守性，假设任务不太可能被完全自动化，因为总需要更高层次的战略思考和/或异常处理。
我们的估算不是什么：它不是对智能体AI采纳具体时间线的预测，也不是基于任何特定IT服务商盈利模式或定价水平的预测。
该模型量化了智能体AI在大约330个任务类别中的潜力。基于这些可应对的任务，我们估算了相关的应用层市场和IT服务机遇。
采纳的时间点潜力
虽然我们讨论的价值池描绘了一个长期的“完全潜力”价值，但我们认识到，实现这一潜力的实际轨迹和时间框架存在相当大的不确定性。
云市场的演变为了解智能体AI市场可能如何发展提供了一个相关——尽管不完美——的类比，因为它也代表了企业的一次结构性技术转变。数据显示，云支出在约15年内从2010年的约200亿美元增长到超过4000亿美元，年均增长率约为25%。
如果我们相信，今天的智能体市场能够以云在2010年至2024年间的速度发展，那么我们估计的近1万亿美元全球智能体服务价值池中，有3000亿至6000亿美元（以2025年美元计算）是可能在2035年至2040年间实现的。
“这是Agentforce的季度……我们从未见过产品以这样的速度增长……在短短几个月内，我们看到这个潜在市场达到了数千亿美元。” —— Salesforce CEO，2025财年第四季度财报电话会议
此外，市场上AI发展的迅猛势头表明，智能体AI的采纳可能会遵循比云更快的 时间线，这进一步缩短了合作伙伴的机会窗口，并让我们有充分的理由乐观地认为，在未来3到5年内，巨大的价值就已唾手可得。例如，Stripe发现，AI初创公司建立业务的速度更快。2024年Stripe上排名前100的AI公司达到500万美元年收入平均花费了24个月，而前几波SaaS公司则需要37个月。
区域市场动态
由于行业构成和服务型经济与制造业经济的混合比例不同，智能体AI市场的特征和构成因地区而异。
北美：北美代表了全球最大的潜在IT服务价值池，这得益于其高度专业化的劳动力。该市场主要由科技/媒体/娱乐（Tech/TMEG）和金融服务与保险（FSI）行业驱动，这两个行业合计占区域价值池的近40%。该地区企业的技术成熟度和组织准备度为拥抱AI驱动的转型奠定了坚实的基础。
欧洲、中东和非洲（EMEA）：EMEA的劳动力也相对专业化。与北美相比，该地区的行业分布更为均衡，但在汽车/工业领域有一个热点，占总IT服务价值池的约20%。这种产业多样性塑造了IT服务商需要解决的运营挑战类型。
亚太地区（JAPAC）：JAPAC的IT服务价值池更偏重于文书、销售和贸易工人类别执行的任务。这与更多服务型经济体形成对比，表明对能够解决大批量、基于任务的功能的AI解决方案有更强的需求。该地区的价值集中在零售/消费品、汽车/工业和金融服务，合计占机会的约70%。
拉丁美洲（LATAM）：LATAM的IT服务价值池较小，由更多样化的劳动力基础驱动。该地区价值更集中于零售/消费品、公共部门和汽车/工业领域（约60%）。
“我们目前的许多机会都在北美，那里似乎是新技术采纳最先开始的地方。这得益于美国投资的速度和规模，以及较低的监管障碍。欧洲大约有3-6个月的滞后，而亚太地区的特定需求也在增长。” —— Google Cloud 合作伙伴
第四章：合作伙伴的战略要务——服务在智能体世界将如何演变
面对近万亿美元的庞大市场，您和您的企业不能再将智能体AI仅仅看作一条新的服务线。这关乎生存和未来的领导地位，是一场必须参与的战略转型。袖手旁观的代价是错失定义下一个十年的机会。那么，作为IT服务领域的领导者，您该如何驾驭这场转型？我们为您提炼了定义‘智能体时代’战略路线图时必须回答的五个核心问题，这既是挑战，也是您构建竞争壁垒的关键所在。
01. 演进交付模式：超越纯粹的技术执行
在传统世界里，IT服务商帮助客户解决大规模的执行问题，比如“企业如何将本地的SAP系统迁移到云端？”。然而，在智能体世界里，客户对IT服务商的期望将演变为帮助他们利用智能体来解决根本性的业务问题。这要求IT服务商更深入地理解并可能重新设计业务流程，以实现智能体的价值。这种演变对IT服务商如何交付工作产生了深远影响：
近期更强调前期设计工作：IT服务商需要在前期投入时间来理解业务流程，并可能设计新的、将智能体嵌入工作流的组织流程，以实现全部价值潜力。
交付更多原型，而非幻灯片：客户将越来越期望在早期就看到“能工作的原型”，这将促使IT服务商从交付幻灯片转向交付可运行的代码——这反过来又能让IT服务商尽早展示价值，从而巩固其长期地位。
找到变革的领导者以帮助推动实施：虽然技术实施仍然是关键要素，但随着时间的推移，IT服务商需要变得更善于帮助客户在智能体进入生产环境后推动采纳。至关重要的是，这包括主动的变革管理：识别变革领导者，规划采纳路线图，以及管理生产部署风险。
维护支持需求的演变：虽然核心的维护能力仍然重要，但我们预计会加入前所未见的、针对智能体的新元素，例如协调多智能体工作流、评估和衡量智能体性能、以及刷新智能体知识以防止模型漂移——所有这些都将以持续、循环的方式进行。
“根据过去6个月的势头，我们担心客户只会用智能体来增强现有工作流程，而不是重新构想它们。这正是IT服务商需要帮助他们解锁真正、全部价值的地方。” —— Google Cloud 合作伙伴
02. 重构商业结构：匹配智能体价值创造的本质
智能体AI将为IT服务商开辟测试不同盈利结构的机会，以适应IT服务商和企业不同程度的风险偏好。这是一个刷新定价策略的独特时机，因为智能体AI带来的机遇规模和所需的工作组合及知识基础都发生了阶跃式变化。虽然我们相信传统的“时间和材料”和“固定费用”模式仍将作为可预测、透明定价的关键结构，但IT服务商应借此机会考虑其他与向客户交付价值相符的盈利选项：
经常性软件/SaaS式定价：IT服务商可以将其独特的领域专业知识体现在产品化的智能体解决方案中。如果IT服务商能够将其智能体解决方案作为可复用的知识产权（IP）进行转售——可能通过市场平台被发现和访问——那么经常性的、类似SaaS的盈利模式可以提高客户粘性并带来额外的价值浪潮。
非经常性、基于交易的定价：这种模式允许客户按需购买特定的AI能力或“数字员工”来完成离散的任务，为定义明确、非连续性的需求提供了成本控制选项，区别于持续的服务订阅。
基于结果的定价：当智能体被端到端部署时，它们能够内在地驱动可衡量的业务成果。对于这种情况，当存在可行的投资回报率（ROI）且风险与回报平衡时，IT服务商应考虑基于结果的定价。
IT服务商必须在盈利模式创新（即基于结果和经常性模型）与客户对可预测、透明定价的偏好之间取得平衡。
03. 使用新工具快速达到智能体部署所需的数据就绪状态
如何为智能体AI提供数据是与每个客户的基础性对话，尽管“数据就绪”的传统概念正在演变。重点正在转向构建有效的数据管道，使AI智能体能够可靠地、在需要时访问和处理它们所需的多样化信息。
幸运的是，新的、由生成式AI赋能的工具已经被构建出来以满足这些需求，使得IT服务商能够快速构建知识图谱和组装可用于指导智能体的数据存储库。这些存储库越来越多地可以包含非结构化数据（如文档、电子邮件、会议记录），而这在传统自动化方法中通常是一个挑战。
因此，IT服务商必须装备自己使用这些工具，以便帮助客户绘制他们现有的数据版图，从而高效、安全地将各种数据集连接到AI智能体。
04. 构建将智能体解决方案从试点扩展到生产的能力
IT服务商将越来越需要展示核心能力，以绘制出现有业务流程的“前智能体”状态，重新设计这些工作流以整合智能体（无论是否有人类参与），利用像Vertex AI这样的一流企业AI平台来开发智能体，并设置与执行该工作流所需的现有数据系统的集成。
此外，将这些集成解决方案大规模部署到生产环境中的能力至关重要。这需要建立适合智能体AI演变速度的持续集成流程、确保智能体可靠性的严格测试方法，以及合理的础设施规划。
05. 专注于高价值、行业特定和客户特定的用例以驱动差异化
智能体AI的适用性非常广泛，这要求IT服务商根据机会大小和部署难易程度来优先排序用例。IT服务商应考虑两个不同的时间 horizon：一是追求“速赢”，即那些对智能体有明确近期需求的用例（例如客户服务）；二是构建更大、更具变革性的智能体生态系统（例如“一人一策”的个性化营销）。这将使IT服务商能够在为客户提供不断增长的价值的同时，建立起智能体服务的品牌和能力，并积累可复用的IP。
用例优先级矩阵
高价值 & 易部署 (速赢): 例如，动态内容营销、客户服务机器人。这些是资源密集型工作流，对智能体有明确的近期适用性。
高价值 & 难部署 (大赌注): 例如，为N-of-1客户体验构建的协调智能体、用于供应链规划的智能体。这些是高度定制化的系统，通常涉及跨职能工作流和多智能体系统。
低价值 & 易部署: 例如，内部员工FAQ系统、简单的ERP报告生成器。这些可以考虑使用现成的软件或内部开发。
低价值 & 难部署: 这些是用例应该被取消优先级。
主动解决这些主题的合作伙伴，可以赋能他们的客户使用AI智能体来驱动新的增长和效率途径，并为自己建立起真正的竞争优势，以抓住前所未有的智能体AI市场机遇。
第五章：智能体AI在行动——合作伙伴如何帮助变革关键行业
智能体AI正作为一种影响深远的解决方案出现，以增强和优化各行各业的任务。从物流到营销，从客户服务到合规，这些横向适用的智能体可以在广泛的领域中驱动影响力。
然而，尽管智能体AI具有广泛的适用性，但其真正的变革力量只有在针对每个行业的特定细微差别进行定制时才能被解锁。每个行业都面临着独特的结构性挑战、监管要求和运营工作流，智能体解决方案必须能够应对这些。为这些根深蒂固的、行业特定的需求量身定制智能体AI解决方案，是实现重大转型机遇的关键。
接下来的篇章将为您展开一幅‘实战地图’。我们将深入六个关键行业，通过具体的‘可能性艺术’案例，为您揭示智能体AI最具变革潜力的应用场景，并指明您作为Google Cloud合作伙伴，可以在何处率先发力，引领变革。
(一) 科技/媒体/娱乐/游戏 (Tech/TMEG)
Tech/TMEG组织通常是企业AI采纳的先行者，在数据基础设施和机器学习方面有深入的投资。但即使在这些先进的环境中，执行瓶颈依然存在。
据估计，智能体AI为Tech/TMEG领域的IT服务带来了1250亿至1750亿美元的全球机遇，其中美国市场占600亿至900亿美元。高影响力的价值池可能出现在以下领域：
媒体与娱乐的内容和活动优化
电信的智能网络和运营管理
游戏的可扩展叙事设计和个性化
科技行业的软件开发加速
用例深挖1：媒体与娱乐的内容营销
当前工作流：营销团队手动整合活动目标、受众细分和品牌指南。文案和设计师创作静态内容。营销运营和品牌团队手动审查并请求修改。团队在各种CMS、社交工具和广告平台上手动安排内容。分析师审查性能数据并根据结果请求新的创意。
智能体AI工作流：AI智能体解析简报或活动输入，以提取信息优先级和语调。AI智能体起草内容变体（如文案、视觉效果、画外音），并根据角色和格式进行定制。AI智能体将内容路由到相关团队/智能体/利益相关者以进行流线型审批。AI智能体安排并跨系统部署内容，优化时间和位置。AI智能体跟踪互动、测试变体并自动优化内容。
用例深挖2：电信的网络运营
当前工作流：工程师监控来自不同网络系统的仪表板和指标。问题通常在用户投诉或日志出现后被手动标记或事后标记。网络团队检查设备、日志和流量模式以隔离故障。工程师协调修复步骤并手动派遣现场团队。事件记录手动输入，从事件中学习的机会有限。
智能体AI工作流：AI智能体持续从网络基础设施、边缘设备、OSS系统接收遥测数据。AI智能体关联监控工具中的异常，并在用户受到影响前标记潜在的中断。AI智能体跨系统关联信号，以实时识别可能的根本原因。AI智能体自动生成事件工单，派遣现场团队，并与服务台协调。AI智能体捕获跨团队（NOC、现场、工程）的事件数据，并将学习成果反馈到模型中。
用例深挖3：游戏的可扩展叙事设计
当前工作流：叙事主管概述故事世界、类型和玩家目标。编剧根据预期的玩家路径手动开发分支弧线。设计师创建对话树和选择。团队手动在场景中分配情感基调。QA/测试人员玩遍故事路径以标记不一致或节奏问题。
智能体AI工作流：AI智能体解析类型、主题和游戏玩法输入以定义叙事框架。AI智能体根据玩家原型和决策逻辑生成分支弧线。AI智能体设计动态对话树和角色弧线，以适应游戏路径。AI智能体根据场景上下文和期望的情感节奏动态调整基调。AI智能体模拟故事路径，标记不一致，并优化叙事循环。
(二) 零售/消费品 (Retail/CPG)
零售和CPG公司面临着越来越大的压力，既要个性化客户体验，又不能损害盈利能力。同时，它们必须应对不断上涨的投入成本、供应链中断和需求波动。
智能体AI为零售和CPG领域的IT服务带来了1500亿至2000亿美元的全球机遇，其中美国市场占200亿至300亿美元。最大的价值池可能出现在以下领域：
零售业的客户服务和购后支持
CPG的库存和需求规划
零售业的个性化购物和产品发现
用例深挖1：零售业的客户服务/退货
当前工作流：客户发送请求，客服代表阅读并分类问题。客服代表手动检查订单系统、政策或知识库。客服代表决定响应或请求经理批准。客服代表记录解决方案，更新CRM中的工单，并发送客户跟进。如果政策不明确或行动未经授权，客服代表将案件转给经理或更高级别。
智能体AI工作流：AI智能体使用自然语言处理实时解读问题。AI智能体从订单系统中提取相关信息并确认状态。AI智能体根据规则做出决策并执行行动/解决方案。AI智能体记录工单，更新CRM/订单系统，并触发个性化的响应消息。AI智能体仅将极少数复杂场景的异常情况路由给人工代表进行审查。
用例深挖2：CPG的库存规划
当前工作流：需求规划师拉取促销日历、季节性数据等。需求规划师结合销售数据和需求信号构建需求预测。库存规划师根据规则、交货时间等计算所需库存，并咨询门店经理。库存规划师将补货请求输入ERP或通过电子邮件发送给采购部门（通常有审批循环）。库存规划师留意缺货、延迟，并手动标记中断（通常是被动的）。
智能体AI工作流：AI智能体从POS和外部来源（如促销活动）拉取实时销售数据以感知需求信号。AI智能体使用来自BI工具的数据应用预测模型来预测需求。AI智能体使用ERP数据和WMS库存水平持续计算库存缺口。AI智能体生成补货订单并直接提交到ERP，仅上报异常情况。AI智能体监控WMS/ERP以检测延迟或需求变化，并触发规划、重新路由或警报。
(三) 金融服务/保险 (FSI)
金融服务和保险公司在数字基础设施上投入巨资，但仍然受到流程碎片化、遗留系统和复杂监管义务的困扰。
智能体AI为FSI领域的IT服务带来了1250亿至1750亿美元的全球机遇，其中美国市场占600亿至900亿美元。最大的价值池可能出现在“金融”领域，主要包括：
保险业的承保支持
财富管理的个性化财务规划
银行业的“了解你的客户”（KYC）验证
用例深挖1：保险业的承保支持
当前工作流：承保人收集申请详情、保单历史和来自检查报告、房产记录、信用局等的第三方数据。风险使用规则和清单进行评估，通常是静态的，需要手动审查PDF、图像或电子表格。边缘案例或冲突的数据点需要与代理人或经纪人进行升级和反复沟通。风险分类和定价指导是手动制定的，然后提交审批。
智能体AI工作流：AI智能体从内部系统和外部信息源（如房产记录、天气数据库、卫星图像）拉取数据。AI智能体使用承保逻辑、位置数据、资产状况（如屋顶损坏）和历史索赔模式来评估风险。AI智能体标记边缘案例异常值（如房产状况不匹配、异常的先前索赔、缺失文件）供承保人审查。AI智能体生成初步的风险评估和定价层级，加速报价生成。
用例深挖2：财富管理的个性化规划
当前工作流：顾问从客户那里收集一些数据（如提交的财务报表），然后输入规划软件。顾问使用内部工具和静态假设构建财务计划，个性化程度有限。顾问定期手动审查投资组合，扫描市场更新，并不频繁地调整计划。顾问联系客户，并在审查后执行交易或调整。
智能体AI工作流：AI智能体汇总所有可用的客户数据（如消费行为、信用数据、账户余额）并对照财务目标进行评估。AI智能体构建与客户档案、背景和风险相符的定制化财务计划（如退休计划）。AI智能体持续分析市场趋势、现金流、投资组合漂移、消费模式，以标记优化或再平衡机会。AI智能体主动推荐行动，发送性能更新，并执行已批准的交易或计划调整。
(四) 医疗/生命科学 (Healthcare/Life Sciences)
医疗和生命科学组织面临着持续的压力，即用有限的资源提供更多的服务。提供者因人员短缺和行政管理开销而紧张，支付方面临缓慢、易错的理赔流程，生命科学公司则与分散的试验协调和漫长的开发周期作斗争。
智能体AI为该领域的IT服务带来了1000亿至1500亿美元的全球机遇，其中美国市场占300亿至500亿美元。最大的价值池可能出现在“科学家”领域，核心领域包括：
医疗提供者和支付方的收入周期自动化
医疗提供者的护理协调和患者旅程支持
生命科学的药物发现加速
生命科学的临床试验运营
用例深挖：医疗提供者的护理协调
当前工作流：患者通过门户、电话或传真提交入院表格；工作人员手动审查。工作人员联系支付方门户或系统以验证保险资格、人口统计信息。临床医生或排班员根据记录或最近的出院历史评估紧急性和再入院风险。排班员手动搜索各部门和提供者的日历以寻找可用预约。工作人员联系患者确认预约，发送提醒，协调任何需要的后续护理或出院后护理。
智能体AI工作流：AI智能体读取入院请求，提取关键信息（如就诊原因、提供者偏好、最近的出院状态）。AI智能体使用集成的EHR/保险系统验证记录，包括过去的住院史或再入院标记。AI智能体应用规则通过临床标准、症状等对患者进行分流，并评估再入院风险。AI智能体检查跨系统的提供者日程，将患者与护理团队和适当的时间段匹配。AI智能体在排班系统中预订预约，发送确认，设置提醒/后续护理，包括出院后护理。
(五) 汽车/工业 (Auto/Industrial)
在汽车和工业环境中，协调不仅是一个挑战，也是一个竞争约束。供应商网络复杂，客户期望不断提高，精益库存策略几乎没有容错空间。
智能体AI为该领域的IT服务带来了2000亿至2500亿美元的全球机遇，其中美国市场占500亿至700亿美元。最大的价值池可能出现在以下领域：
汽车行业的预测性维护
工业领域的B2B销售加速
汽车和工业的库存和物流优化
用例深挖：汽车行业的预测性维护
当前工作流：技术人员定期审查仪表板和机器状态报告以识别异常。问题通常在故障发生后或性能下降时才被标记出来。现场工程师/维护团队检查设备并审查日志以确定根本原因。维护团队提出工单，安排停机时间，并派遣技术人员。团队更新日志或问题报告；洞察很少被系统地反馈。
智能体AI工作流：AI智能体持续监控遥测、传感器数据和使用日志以检测故障的早期迹象。AI智能体使用机器学习模型预测潜在的故障模式，并提前标记高风险设备。AI智能体跨系统关联异常，参考历史事件，确定根本原因。AI智能体生成维护请求并与技术人员等协调维修排程。AI智能体记录事件，捕获解决方案详情，更新预测模型以提高准确性。
(六) 公共部门 (Public Sector)
公共机构被期望以速度、一致性和透明度提供服务，而通常运营在遗留基础设施和有限的能力之上。从福利处理到公共通信，许多机构仍然依赖手动工作流和碎片化的平台。
智能体AI为公共部门的IT服务带来了1250亿至1750亿美元的全球机遇，其中美国市场占250亿至500亿美元。最大的价值池可能出现在以下领域：
公民互动和服务交付
监管合规和报告
行政运营
用例深挖：公共部门的欺诈检测
当前工作流：分析师监控交易记录、行为日志、内部报告以识别潜在的违规行为。分析师根据预定义规则、跨可用输入的模式匹配来检测异常。分析师通过收集文件、验证记录和让相关团队参与来启动调查。高风险案件根据审查协议上报给相关团队（如欺诈调查员）。案件结果在团队间共享，学习成果可能会被纳入未来的欺诈预防工作中。
智能体AI工作流：AI智能体持续监控跨系统的交易/行为，整合跨团队的信号。AI智能体根据历史欺诈案件和跨职能的行为数据检测异常。AI智能体汇编支持性证据，协调相关团队，启动调查步骤。AI智能体评估严重性/背景，将案件路由到适当的团队，并附上完整的文档和相关背景。AI智能体记录解决方案详情，更新欺诈检测模型，并向相关团队传播洞察。
第六章：与Google Cloud合作——共创智能体的未来
进入智能体AI时代的旅程充满了巨大的机遇，Google Cloud致力于赋能合作伙伴引领这场转型。通过将您的行业专业知识和客户关系与Google Cloud尖端的技术和AI创新相结合，可以帮助企业解决他们最复杂的问题。
开放创新和思想领导力的良好记录
与Google Cloud合作，您就站在了AI研究的前沿。Google Cloud致力于推动开放创新和AI思想领导力，积极贡献并支持对智能体AI优势至关重要的开源计划：
智能体开发工具包（ADK）：提供一个开源框架，以简化和加速AI智能体的创建，它是模型无关和部署无关的。
Agent2Agent（A2A）协议：旨在建立智能体之间的开源互操作性，这是一个已经得到Google Cloud 50多个合作伙伴贡献的协作努力。
为智能体AI开发提供的尖端平台和工具
认识到智能体AI的独特需求，Google在AI技术栈的各个层面都为您准备了合适的工具。这些工具针对合作伙伴在智能体时代取得成功最重要的元素：解决数据挑战，以及访问即用型智能体以启动开发和构建复杂的、根据企业需求定制的AI智能体。
BigQuery：为AI提供可扩展的数据仓库平台，自动化从数据摄取到洞察的数据生命周期。
Vertex AI：是Google的统一平台，支持智能体AI生命周期的每个阶段。
Agentspace：是一个专门用于管理和协调智能体的环境。
构建一个负责任的智能体未来
当踏入这个新领域时，Google对负责任地开发和部署AI的承诺是坚定不移的。正如Google在AI原则中所阐述的，必须既大胆又负责。
结论：前行之路——对Google Cloud合作伙伴的行动号召
智能体AI的时代不再是遥远的愿景；它正迅速成为当今的现实，随之而来的是一个重塑商业运作和价值交付方式的无与伦比的机会。正如本报告所阐明的，智能体AI服务的市场是巨大的，全球估计近1万亿美元。因此，这不仅仅是一次渐进式的转变，而是一次根本性的转型。对于Google Cloud的合作伙伴来说，这一刻是一个明确的行动号召：大胆行动，战略性投资，并紧密合作，帮助客户驾驭这个激动人心的新领域。
前方的旅程需要的不仅仅是采用新技术；它需要一种新的思维和运营方式。为了帮助合作伙伴定义他们在智能体时代的战略路线图，以下六个关键的指导原则需特别强调：
识别痛点并构建原型：专注于解决高价值、客户特定的痛点以驱动差异化。
重新构想核心业务流程：将交付模式从纯粹的技术执行演变为业务流程的共同设计。
使用新工具解决数据鸿沟：利用生成式AI工具和现代协议，用较少结构化的数据集激活智能体。
大规模部署智能体：带来强大的变革管理能力，以加速部署并交付明确的ROI。
管理完整的智能体生命周期：提供新的持续支持形式，如协调智能体群和刷新知识。
商业模式创新：探索与智能体交付的可衡量影响相符的定价结构。
Google Cloud随时准备帮助合作伙伴引领这场变革。横跨整个AI技术栈的尖端技术、开源贡献、思想领导力以及全面的合作伙伴支持，可以加速您的智能体计划，并推动您在将高价值、有影响力的智能体AI解决方案推向市场方面取得成功。
面对智能体AI带来的广阔前景，规划和执行能力成为企业致胜的关键。我们强烈建议您立即使用「AI创新GPT」智能体来规划、设计和管理企业的智能体AI创新。这款工具能帮助您系统性地识别高价值用例，设计稳健的实施路线图，并有效管理整个创新生命周期，确保您的企业在这场变革中占得先机。
