AI Basic：人工智能代理（AI Agent）的兴起：架构、应用与产业分析，兼论软件即服务（SaaS）公司的角色与Palantir的技术优势

AI Agent 的概念和应用, 以及最强AI 应用公司PLTR Palantir! | RAG | SaaS | Ontology | 知识图谱

报告：人工智能代理（AI Agent）的兴起：架构、应用与产业分析，兼论软件即服务（SaaS）公司的角色与Palantir的技术优势

摘要：

本报告系统性地探讨了人工智能代理（AI Agent）在大型语言模型（LLM）驱动下的出现及其影响。报告首先界定了AI Agent的概念，并将其与检索增强生成（RAG）等技术进行了对比分析，阐明了AI Agent在实现工作流自动化和处理复杂任务中的核心作用。随后，报告考察了软件即服务（SaaS）产业的分类与发展趋势，特别关注AI时代垂直整合与水平整合模式的演变。报告通过具体的应用案例（如自动化电脑操作、法律研究、代码生成）展示了AI Agent的实际能力。最后，报告重点分析了高质量数据准备在AI Agent框架中的关键地位，并以Palantir Technologies为例，深入阐述了其本体论（Ontology）与知识图谱（Knowledge Graph）技术在数据准备方面的独特优势，以及这一优势如何赋予防护栏在B2B和B2G市场以及特定AI Agent应用领域（如客户服务）中占据先发优势和技术壁垒。报告认为，AI Agent代表了AI应用的重要未来方向，而拥有强大数据整合和管理能力的公司将在这一浪潮中拥有显著竞争力。

关键词： 人工智能代理（AI Agent），大型语言模型（LLM），检索增强生成（RAG），软件即服务（SaaS），本体论（Ontology），知识图谱（Knowledge Graph），Palantir Technologies

正文：

本报告旨在探讨人工智能代理（AI Agent）作为AI应用新范式的兴起，分析其在大型语言模型（LLM）驱动下的爆发式发展。报告首先界定AI Agent的概念及其与相关技术的区别（特别是与Retrieval Augmented Generation – RAG的对比），阐述AI Agent在工作流程演变中的作用。随后，报告分析软件即服务（SaaS）行业的分类与发展趋势，特别是在AI时代垂直整合与水平整合的考量。报告将通过具体的案例展示AI Agent在自动化任务和专业领域的应用。最后，报告将重点分析数据准备的重要性，并以Palantir Technologies为例，深入探讨其Ontology（本体论）/Knowledge Graph（知识图谱）技术在AI Agent时代的独特优势及其在B2B和B2G市场的潜力。

关键词： 人工智能代理（AI Agent），大型语言模型（LLM），检索增强生成（RAG），Agentic RAG，软件即服务（SaaS），本体论（Ontology），知识图谱（Knowledge Graph），Palantir Technologies

1. 引言

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度发展，并催生了新的应用模式。近期，人工智能代理（AI Agent）的概念受到广泛关注，预示着AI应用时代已悄然到来。AI Agent，可被理解为AI代理或AI任务引擎，旨在赋予AI模型更强的自主决策和执行复杂任务的能力。本报告认为，AI Agent的快速发展与大型语言模型（LLM）的成熟密切相关。本报告将从技术框架、应用实例和产业格局三个层面，分析AI Agent的现状与未来潜力，并特别考察专注于数据准备技术的SaaS公司，尤其是Palantir，在这一新时代中的独特地位。

2. 理论框架：AI Agent与使能技术

理解AI Agent的应用落地，需要考察其技术基础和与相关概念的区别。

2.1 工作流的演变与AI Agent的角色

人类的工作流经历了从实体资料时代到电子资料时代，并正在迈向AI应用时代。在实体资料时代，信息存储于物理介质，人类负责信息提取与决策。电子资料时代，通过数字化和软件工具，人类获取和分析数据效率大幅提升，从而优化决策。在即将到来的AI应用时代，AI Agent将更多地参与甚至主导决策过程，许多重复性、繁琐或超出人类实时处理能力的复杂任务将逐渐被AI Agent取代。因此，将AI Agent理解为“AI任务引擎”更为恰当，强调其完成任务而非仅仅提供信息的属性。

2.2 RAG、Agentic RAG与AI Agent的技术区别

大型语言模型（LLM）的快速发展是当前AI应用爆发的关键驱动力。在此基础上，RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）和AI Agent是当前AI规模化应用的重要框架，旨在增强LLM的能力。

• RAG 是一种结合LLM与外部知识库的技术。其核心在于让LLM在生成回复前，能够检索并参考其训练数据之外的权威信息，从而提高回复的相关性和准确性。其工作流程通常是：用户提问 -> 生成提示语 -> 从外部数据库检索相关信息 -> LLM根据提示语和检索信息生成回复。
• Agentic RAG 是RAG的进一步发展。与传统RAG仅单次调用LLM不同，Agentic RAG多次利用LLM的能力。在提问与提示语之间，Agentic RAG利用LLM的理解和推理能力更深入地解析用户提问，判断是否需要查询数据库、选择哪个或哪几个数据库，甚至决定最终回复的输出形式（文本、表格、图片等）。本质上，Agentic RAG利用LLM提升了系统对问题的理解和对数据的利用效率，减少不当引用和“幻觉”。
• AI Agent 是一个更广泛的概念，指代能够感知环境、采取行动并从经验中学习的软件程序。Agent赋予LLM自主决策和执行复杂任务的能力。其核心亮点在于引入了“慢思考”（Think Slow）机制，即：感知/观察环境 -> 思考（利用LLM和外部工具如搜索、计算、API调用等）-> 尝试行动 -> 观察结果 -> 反复循环直到找到潜在最优解 -> 最终执行解决方案。相较而言，RAG侧重于信息处理和知识增强，而AI Agent侧重于任务执行和行动能力，需要更强的计算能力和更复杂的编排。

3. 产业格局：软件即服务（SaaS）与AI Agent的整合

AI应用的落地主要通过各类软件实现，特别是SaaS模式。理解SaaS公司的分类有助于分析AI Agent的产业格局。

3.1 SaaS公司分类

传统上，SaaS公司可大致分为三类：

1. 传统B2C大众消费软件： 面向个人消费者，提供基础应用（如邮箱、文档、聊天）。市场高度集中，由大型科技公司主导（如Google）。
2. 新兴B2C大众消费软件： 面向个人消费者，满足新兴需求（如打车、外卖、共享住宿、虚拟货币交易）。市场竞争激烈，由新兴创业公司开创（如Uber, DoorDash, Airbnb, Coinbase）。
3. B2B企业软件： 面向企业客户。可选择垂直整合（专注特定行业，提供极致定制化服务）或水平整合（提供全面软件服务）。

此外，还存在 B2G（Business to Government） 市场，面向政府客户。此类需求通常要求兼具垂直领域的深度定制以满足政府的苛刻要求，以及水平领域的全面产品能力。

3.2 软件行业发展趋势与AI Agent的影响

回顾软件行业近几十年的发展，可见明显的阶段性变化：2000年代早期以大型企业软件（如Oracle, SAP）为主；2000年代中期至2010年代，云计算驱动了新的SaaS提供商涌现（如Salesforce, ServiceNow）；2010年代涌现了大量面向大众消费者的新型SaaS；2020年后，垂直整合的SaaS，尤其是在金融科技（Fintech）等领域，带来了新的热潮。

AI时代的到来正加速这一趋势。大量初创公司正利用AI在各行业进行垂直整合。同时，AI Agent的能力使得软件能够执行更复杂的任务，这对于需要在特定领域提供深入、自动化解决方案的垂直SaaS公司尤其有利。对于需要全面服务的水平SaaS公司，AI Agent也提供了提升自动化和智能化水平的新途径。对于B2G市场，AI Agent满足了政府对复杂任务自动化和数据处理的更高要求。

4. AI Agent的应用案例

AI Agent的能力已经在多个领域展现出应用潜力。以下是三个典型示例：

4.1 自动化电脑操作Agent

基于大型语言模型的AI Agent已能实现自动化电脑操作。例如，Anthropic发布的Agent能够理解用户指令，通过模拟用户操作（如截屏、识别界面元素、在不同应用间切换、搜索信息、填写表单）来完成任务，如在CRM和电子表格之间提取并迁移客户数据。这种能力预示着未来许多桌面工作流可能被自动化。

4.2 垂直法律AI Agent

在法律科技领域，AI Agent结合Agentic RAG的概念，展现了在处理海量专业信息方面的强大能力。CaseText等公司提供的法律AI Agent能够快速搜索庞大的法律数据库，回答关于合同条款（如竞业禁止期限）的详细问题。此外，它们还能进行笔录审查（如分析证人在压力下的表现）和合同审查（包括处理格式不规范甚至乱码的文档），其处理速度和信息提取能力远超人类。

4.3 自动化编程Agent

AI Agent也正在降低软件开发的门槛。Replit等平台提供的Agent能够理解用户的自然语言需求（如“我想要一个可以记录心情和生活习惯的App”），并自动规划和生成代码，创建功能性的应用程序（如一个包含数据可视化图表的健康追踪App）。这使得不具备编程技能的用户也能快速构建软件，推动了软件开发的普及。

5. Palantir Technologies在AI Agent时代的优势分析

在AI Agent框架中，除了强大的LLM，高质量的数据准备工作至关重要。这是Palantir Technologies的核心优势所在。

5.1 Ontology与Knowledge Graph：数据准备基石

Palantir最突出的技术优势在于其利用Ontology和Knowledge Graph实现卓越的数据准备能力。Ontology（本体论）定义了数据的结构、数据模型及它们之间的关联与推理规则，为知识图谱提供了结构和语义基础。Knowledge Graph（知识图谱）则是将Ontology加载具体数据实例后形成的实际应用形态，提供了实例和应用场景。两者共同构成了数据准备的关键基础设施。虽然其他数据准备理论（如强化学习、模仿学习、深度学习）也可用于驱动AI Agent，但基于Ontology和Knowledge Graph的设计特别适用于预测性应用，这赋予Palantir在企业级应用方面巨大的优势。

尽管其他公司也能构建类似能力，但Palantir在该领域深耕多年，已在Ontology框架建设方面完成了“从0到1”的阶段。随着超强大LLM的加入，Palantir现有数据应用能力得以实现“从1到10”的飞跃，而许多竞争对手可能仍处于构建基础框架的阶段。

5.2 市场定位与竞争优势

Palantir的市场主要集中在B2B和B2G领域。其在B2G市场拥有强大的根基。在B2B领域，Palantir的优势在于能为中大型公司提供全面的SaaS解决方案。它既能帮助缺乏现代化企业管理系统的公司一步到位地过渡到具备AI应用能力的管理系统，也能为已部署传统云服务系统的公司进行数据优化。Palantir在数据准备方面的优势，能显著提高客户原始数据的可用性和质量，这些高质量数据又为AI Agent和其他自动化工作流提供了坚实基础。从这个意义上说，Palantir为客户提供的是一个凌驾于现有数据和软件之上的“企业操作系统”，提供更高的数据价值。

此外，Palantir甚至具备与垂直领域的SaaS提供商竞争的能力。例如，在竞争激烈的客户服务AI Agent领域，基于Ontology Knowledge Graph的数据架构使得Palantir的客户服务引擎具有很强的竞争力。其实际应用案例展示了AI Agent如何在一个集成界面中自动处理客户请求（如修改订单交付日期），快速生成并发送更新通知邮件，并通过可视化界面展示AI Agent的决策过程（思维链），并允许用户配置和管理Agent可调用的工具和信息源，极大地提升了任务处理效率。

6. 结论

AI Agent作为一种能够自主感知、决策和执行任务的新型AI应用模式，在LLM、RAG和先进的数据准备技术的共同推动下正迎来爆发。它们有望显著提高工作流程的自动化和智能化水平，取代人类在许多重复性和复杂任务中的参与。SaaS公司是AI Agent应用落地的主要载体，无论是垂直还是水平整合模式都在积极探索AI Agent的应用。Palantir Technologies凭借其在Ontology和Knowledge Graph领域多年的积累，在数据准备方面构建了独特的竞争壁垒，这使其在AI Agent时代，特别是在高价值的企业级B2B和B2G市场，占据了先发优势和技术优势。对其Ontology能力的进一步理解，有助于认识Palantir在企业AI操作系统和垂直AI Agent市场中的深层潜力。

参考文献

• (注：原文提及A16z研究文章及Anthropic, CaseText, Replit, Palantir等公司Demo，此处仅为报告结构示例，实际学术报告需列出具体参考文献。)

原视频：