AI智能体市场全景：26个领域的170多家初创公司如何重塑未来工作与行业格局

CB Insights 基于内部的市场调研分析，绘制了 170 多家 AI Agent初创公司，覆盖 26 个类别。还提供了 AI Agent进展、局限性和未来方向的展望。

“数字同事”正从概念走向现实。

尽管AI助理已经在各个行业取得了进展，但下一个演变——具有更大决策范围的自主智能体——正迅速到来。2024年，AI智能体初创公司筹集了38亿美元（几乎是2023年总额的三倍），而每一家大型科技公司已经在开发人工智能智能体或为其提供工具。

这对企业的影响将是深远的，从改变劳动力构成（形成人类和人工智能智能体的新混合团队）到通过全面自动化常规任务来最大化运营效率。

我们在下方列出了170多家正在开发人工智能智能体基础设施和应用的有前景的初创公司。

我们根据mosaic-score（500分以上）和/或融资时间（2022年以来）来选择纳入的公司。我们只包括私营公司，并根据它们的主要关注点进行分类。这份市场地图并不涵盖整个领域。

CB Insights Mosaic 评分是一个用作筛选工具的宝贵工具。能够检查自动匹配自定义标准的潜在机会，这些标准与战略相一致。极大地改进了整体的战略流程，同时也是一个巨大的时间节约者。

----拉胡尔·贝格

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AI Agent展望

完全自主的智能体由于可靠性、推理能力和接入权限等问题仍然受到限制。

如今大多数智能体应用都在“防护栏”（一个受限的架构）内运行，例如基于大语言模型的系统会遵循决策树来完成任务。

本地图上展示的智能体包含以下部分或全部组件：

• 推理：能够进行复杂推理、语言理解和决策的基础模型。这些模型评估信息并构成智能体的认知核心。
• 记忆：存储、组织和检索短期上下文信息以及长期知识的系统。
• 工具使用：使智能体能够与外部应用程序、API、数据库、互联网和其他软件进行交互的集成能力。
• 规划：智能体将复杂任务分解为更易管理的步骤、反思表现并根据需要进行调整的架构。

随着大模型能力的提升，我们预计会有更多初创公司提升其智能体的自主性。推理和记忆

能力的改进将使智能体能够进行更复杂的决策、适应变化并执行任务。

例如，2024年9月，法律人工智能初创公司（Harvey）宣布，OpenAI的o1推理模型在补充了特定领域的知识和数据后，使其能够构建法律智能体。该公司于2025年2月以30亿美元的估值筹集了3亿美元，其销售团队在过去6个月中规模翻倍，显示出市场需求的上升。

Harvey：Harvey Agents：AI代理如何重塑专业法律工作的未来

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Harvey团队将AI系统清晰地划分为四个关键概念，展现了从简单到复杂的演进过程：

• 模型（Models）是AI的基础构建块。就像GPT-4o或o1这样的个体模型，它们接收单一提示，产生单一响应。这些模型就像AI世界的原子，是构建更复杂系统的基础元素。
• 模型系统（Model Systems）则是将多个模型与特定任务工具和知识源（如搜索工具、RAG数据库或其他函数调用）结合起来。
• 代理（Agents）代表了更高级的进化形态。Harvey将代理定义为能够规划、适应和与人类有意义互动以完成任务的模型系统。
• 工作流（Workflows）是代理的实际应用形式。它们由一个或多个代理组成，共同产生有意义、特定的工作成果。

Graphic depicting workflows

尽管上述市场地图突出了私营领域的现状（重点关注企业应用），但科技巨头和现有企业也在推出智能体。我们预测大型科技公司和领先的大语言模型开发企业将拥有通用人工智能智能体，但小型、专业化的参与者仍有众多机会。

展望未来，关注那些超越copilot/聊天机器人界面的新形式，它们将拓展“智能体”的边界。早期迹象包括“AI-native”工作空间——围绕人工智能能力从头开始构建的工具和平台，而不是在传统产品上添加人工智能功能。

例如：伊芙（Eve）的法律平台旨在自动化整个案件生命周期的各个方面（从案件受理到起草）。

赫比亚（Hebbia）的矩阵产品构建电子表格，从文件中挖掘信息（以行显示）并回答问题（以列显示），主动发现、组织并呈现数据。

Hebbia 提供使用生成型人工智能工具来协助工作流程、分析文档和提供见解。

服务于资产管理、法律、房地产和企业咨询等行业，为其提供所需的人工智能解决方案。该公司成立于 2020 年，总部位于美国纽约市。

浏览器公司（The Browser Company）凭借其Dia产品，正在探索能够总结内容、自动化重复性网络任务，甚至预测下一步行动的网络浏览界面。

分类别概述

人工智能智能体基础设施

这一领域涵盖构建专门针对智能体的基础设施的公司。（我们在地图中排除了基础模型和向量数据库等通用生成式人工智能基础设施市场。）

开发工具

一个多样化的工具生态系统已经出现，以支持智能体的开发。这些工具包括像莱塔（Letta）这样的记忆框架，它能够在交互过程中实现持久且可检索的记忆；还有允许智能体通过集成（例如组合（Composio））、认证（例如匿名（Anon））和浏览器自动化（例如浏览器基础（Browserbase））来采取行动的工具。

另一组公司正在为智能体提供更多在支付（包括为智能体开发加密钱包以及虚拟卡的公司）和语音（开发平台、测试人工智能语音应用的工具以及语音模型）方面的实用性。

与此同时，对简化、全面部署选项的需求推动了人工智能智能体开发平台的兴起——这是我们地图上竞争最激烈的基础设施市场。

大语言模型开发者，包括拥有北人工智能工作空间的科赫尔（Cohere）和米斯特拉尔（Mistral），已经推出了自己的智能体开发框架，而亚马逊、微软、谷歌和英伟达都提供人工智能智能体开发工具。由于许多企业出于风险较低的考虑更倾向于选择成熟的供应商，大型科技公司在这一领域具有显著优势。

信任与性能

对可靠性和安全性的担忧帮助确立了智能体评估与可观测性工具的市场。处于早期阶段的公司正在针对自动化测试（例如海泽实验室（Haize Labs））和性能跟踪（例如朗格夫（Langfuse））等应用开展业务。

多智能体系统，即专门的子智能体协同工作以完成任务，也在提高准确性方面显示出潜力。据称，得到洞察力合作伙伴（Insight Partners）支持的克鲁人工智能（CrewAI）的多智能体编排平台已经被财富50强企业中的40%所使用。

供应商也在直接解决可靠性问题。根据我们在2025年第一季度与20多家人工智能智能体初创公司的简报，公司正在采用5种主要方法来建立用户信任：透明度、人工监督、技术保障、安全与合规、持续改进。

垂直应用与工作职能

横向AI智能体初创公司占据了地图和整体景观的近一半。

这一领域主要以针对企业的初创公司为主，其应用跨越工作职能，如人力资源/招聘、市场营销和安全运营等行业无关的领域。生产力与个人助理市场中的公司，包括拥有操作员智能体的OpenAI，正直接面向消费者和员工。

根据公司的中位数mosaic-score，最具吸引力的AI智能体市场是客户服务和软件开发（包括编码以及代码审查与测试智能体）。

由于智能体为明确定义的工作流程和可测试环境带来的价值，这些市场也是竞争最为激烈的领域之一。

我们在采用情况中看到了这种反映，尤其是在客户服务层面：在CB Insights于2024年12月调查的64个组织中，三分之二表示他们正在使用或将在未来12个月内使用人工智能智能体进行客户支持。

总体而言，与基础设施和垂直领域相比，横向人工智能智能体应用在商业上更为成熟，根据CB Insights的商业成熟度评分，超过三分之二的市场正在部署或扩展其解决方案。

垂直（行业特定）应用

我们预计随着初创公司在解决特定行业的客户问题方面开辟出各自的细分市场，垂直化程度将不断提高，尤其是在受到严格监管审查和数据敏感的领域。

这一类别包括为以下行业提供服务的公司：

金融服务与保险：这是竞争最激烈的垂直领域，共有11家公司。

这里的初创公司针对各种金融服务工作流程，例如金融研究（Boosted.ai和Wokelo）、保险销售与支持（Alltius和Indemn），以及财富管理咨询的潜在客户开发与运营（Finny AI和Powder）。

医疗保健：旨在减少医疗专业人员在临床文档、收入周期运营、呼叫中心和虚拟分诊等用例中的手工任务量。

像Thoughtful AI（收入周期运营）和Hippocratic AI（员工市场）这样的公司的解决方案针对的是端到端的医疗保健工作流程。

工业：旨在优化流程和设备，包括控制系统、机器人和其他工业机器，而不依赖持续的人工干预。

例如，Composabl在2024年5月推出了一种智能体平台，该平台利用大语言模型为能够控制工业设备的智能体创建技能和目标。像Palantir这样的上市公司也在这一领域活跃。有关更多信息，请参阅我们的工业人工智能智能体与副驾驶市场地图。

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