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14AIAgent介绍
AI Agent（人工智能体）是基于大语言模型（LLM）驱动的智能系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和工具调用能力，能够通过独立思考分解目标并自动化执行复杂任务，例如跨应用操作、数据分析及智能决策，被视为“智能终端上的自动驾驶”。
11500编辑于 2026-06-17- 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|公众号接入AIAgent
之前已经考虑将公众号加入智能体，但是由于API接口返回太慢了，于是重新实现了一个页面，就变成这样：
1.1K10编辑于 2025-02-27 - 来自专栏计算机视觉CV
AIAgent：我不是只有AI脑！
chatGPT引领各个大厂纷纷推出自己的大模型，但是这些大模型如果不投入应用就没多大意义了~所以大模型的下半场就轮到AIAgent了。 本文主要介绍我理解的AIAgent思路以及几个常用框架，如有理解不对，欢迎评论指出。 什么是AIAgent？ Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。 所以，AIAgent可不仅仅只有LLM~ 为什么AIAgent会出现？ 对我们算法工程师，从技术来说，AIAgent是什么？或者我们能做什么？ 所以AIAgent出现了~ AIAgent主流框架 下面我们一起整理下几个主流AIAgent框架的思路，你会发现和大家做事思路一样，毕竟，AIAgent作者是人。 1. 以上就是我个人对AIAgent的认识了~不知道什么时候agent能帮助人人都成超级个体。。。。
2.8K233编辑于 2023-11-02 为什么最近所有人都在聊AI Agent？
核心底层逻辑：两大特性构筑智能体技术壁垒市面上通用大模型层出不穷，而AIAgent能够实现技术降维，核心不在于模型算力强弱，而是拥有传统模型不具备的双重底层能力，这也是其商业化价值的核心支撑。 行业布局分化：大厂双线卡位抢占行业红利伴随着智能体商业化进程加速，科技企业的布局路径逐渐清晰，行业形成底层基建+垂直应用的双线发展格局，两类企业分工明确、互补发展。 2、场景应用型：聚焦细分赛道落地相较于漫长的底层技术研发，垂直场景商业化落地速度更快、变现能力更强。 行业新风口：端侧AI改写智能体发展格局在智能体商业化落地的进程中，云端算力的短板逐渐暴露，延迟偏高、隐私泄露、算力成本高等问题，制约着AIAgent民用化普及。 这也意味着，端侧算力将会决定未来AIAgent的普及上限。AIAgent，人工智能的下一程拐点从文字生成到逻辑思考，从被动应答到主动执行，AIAgent的出现，标志着人工智能正式迈入智能化新阶段。
20910编辑于 2026-05-11- 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
浅谈AIGC商业化
本篇文章试图从产品经理的角度，系统地讲述下AIGC的技术和商业化现状，谈谈对未来发展前景的展望。 这两者目前的技术现状、商业化落地形态都不太一样，本篇文章将主要介绍文本生文领域的情况。 二、商业化现状 既然预训练大模型这么厉害，目前商业化进展到哪一步了？ 要回答这个问题，先要了解下预训练大模型的特点，从技术自身出发，才能推导出因此可能造就的产业形态。 从已经验证的实际效果来看，对于大多数场景都可以不用训练、或者只需要几千或几万条数据简单finetune就能得到可以商业化落地的效果。 总之，在文生文领域，虽然目前的商业化落地尚不成熟，存在着多种多样的困难。
1.4K50编辑于 2023-03-08 - 来自专栏第二层思考
我看开源商业化
---- 很多人可能会对『开源商业化』对这个词感到困惑，开源 不是免费使用的吗？为什么和 商业化 放在一起呢？ 让我们从头说起。除了本身的功能之外，如何做好一个开源项目呢？ 你还需要商业化的支持。商业化支持是企业用户的定心丸，如果你依赖的开源组件，过了一年作者不再维护了，企业用户就会有很大的损失。而且商业支持一般会解锁更多的功能，并且出了问题都有及时的解决。 绝大部分的开发者都需要供房供车养孩子，而开源商业化就是一个企业和开发者双赢的解决方法。 说到这里还没明白的程序员，就属于池老师说的白眼狼了。 写在最后 开源商业化，给理想主义色彩浓厚的开源社区，带来了利益驱动的观念。这是一个好观念，就像我们 80 年代的改革开放一样。 一个开源项目，可以大方的把盈利、把商业化摆在台面上讨论，带来更多全职的开发者和公司参与，让项目更快的推进，这是一个良好的生态循环。 这和我们生活中的音乐和电影是一样的。
59640发布于 2020-02-24 - 来自专栏韩锋频道
ToB软件商业化之路
如何走好商业化道路？也是众多从业者正面临思考的问题。本文整理并思考商业化道路上若干问题，供从业者参考。 1. 商业化之团队、资源与阶段 1).商业化团队职能 首先从商业化团队职能来看，可大致分解为几个部分。 第一部分是产品研发，主要提供从产品规划、研发、品控到商业化所必须的定价、封装等工作，其结果是输出商业化核心—产品。 第二部分是市场运营，主要提供两类能力。 商业化各阶段说明 1).商业化的阶段-IDEA ❖ 市场是第一位的：IPM 与 MRR 技术人创业往往有个误区，会忽略对市场的分析，是需要对市场抱有一颗敬畏之心。 数据库商业化痛点观察 下面是个人对国内数据库商业化痛点的几点观察，仅代表个人意见。 ❖ 同质化现象严重 据不完全统计，目前国内已经有大小近300家数据库厂商。
2K30编辑于 2022-11-24 - 来自专栏开源社
开源如何走向商业化？
他最近做了一个名为“开源：从社区到商业化”的演讲（你可以在这里下载完整的演讲文稿），这个演讲借鉴了他自己的经验，以及对几十位开源软件专家的采访。 随着越来越多的基础性开源技术的涌现，开源社区和企业开始尝试商业化。 因此，当你在推动有效采用的同时，你和你的社区应该仔细考虑你将来可能会将哪些东西商业化。 价值-市场契合度 ? 最后一个阶段，通常也是最困难的一个阶段，是找到价值与市场的契合度并以此来产生收入。
2.2K30发布于 2019-12-06 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
Hermes自我进化的AIAgent凭什么让OpenClaw 用户主动迁移？
——《道德经》Hermes是NousResearch出品的开源自进化AIAgent，GitHub23k+Stars，官网：hermes-agent.nousresearch.com一句话定义：它是目前唯一内置 "闭环学习系统"的开源AIAgent——它不仅能帮你干活，还能在干活过程中自动创建新技能、压缩记忆、建立你的用户画像，真正实现"越用越聪明"。 Hermes是"大一统"的集权制——CLI、网关、工具、记忆、进化循环全围绕一个AIAgent核心。逻辑高度集中，代价是修改时牵一发动全身；好处是状态一致、记忆共享、进化闭环。
63721编辑于 2026-04-16 - 来自专栏AI杂谈
智谱开源autoGLM：AI手机操作系统之战正式打响
AI想商业化，必须掌握调用链路。autoGLM开源，其意义不在于变得更开放，而在于，AI第一次以开源方式，试图成为手机操作系统的一部分。 但AIagent想进入系统，必须需要的就是操作系统思维。因此开源是唯一可能让AI进入系统、改写生态、挤压应用、重构入口的一条路径。autoGLM的动作不是技术演进，而是OS级布局。 当用户不再亲自点App，而是让AI去完成任务，那么未来的入口就不再是App图标，而是AIagent。这意味着移动互联网十年里最稳固的App主导权，会被AIagent拆掉。 真正的商业化，不在于对话收费，而在于大模型能够控制系统调用，拿到生态流量并且影响用户的分布。智谱autoGLM开源，就是在抢第一批手机系统合作伙伴。第三是软件厂商将进入AI化的生死战。 能否被AIagent调用？能否提供工具级API？能否被模型理解？能否被模型可靠执行？这都是App即将面临的问题。软件行业将第一次被迫面对自己的未来——不是服务人，而是服务模型。
94300编辑于 2025-12-10 - 来自专栏刘旷专栏
优必选的商业化困惑
不过，人形机器人服务不是刚需，机器人产品“量产”仍处于初级阶段，优必选产品大规模商业化任重道远。 商业化是难点 政策红利、资本助力、技术驱动下，越来越多互联网企业向智能化转型，AI赛道迅猛发展。 一方面，人形机器人造价昂贵，商业化场景落地难，也就是说优必选目前依靠人工智能教育业务创收，短时间内难以实现大规模盈利。 从技术到商业化阶段，各大AI企业之间的竞争变得愈加激烈，如何迎合市场发展趋势加快商业化落地，就成了AI企业决胜的关键。 而AI企业商业化之路漫漫，优必选不断进行产品升级迭代的同时还需注意降本增效，向大规模盈利的目标迈进。 刘旷公众号，ID：liukuang110
80630发布于 2021-07-13 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
To B产品商业化的真相
老实说，我刚开始听到“商业化”一词时，心跳还会陡然加快几秒，甚至还无法自拔地蹦跶几下，到现在已经渐渐麻木了。 产品商业化的本质究竟是什么？ ---- 1、产品商业化的误区 在谈商业化产品之前，先分享几个坑。 这些都是我们在做商业化管理过程中需要思考的内容。 2、如何开启产品商业化 以终为始，以实现客户的价值为着力点，去思考你想售卖给客户什么方案，再去倒推你的产品规划思路。 3、小结 产品的商业化管理是一个长期持续的过程，产品方案很重要、销售市场很关键、生态运营也不简单。 做to B产品，你会发现每天都有许多需要你费神琢磨、分身乏术的事，这些事情无非都隐藏在商业化管理的脉络里。
1.3K30发布于 2021-03-03 - 来自专栏开源治理
开源商业化：满足各方底层需求
健康的开源项目是满足使用者、贡献者、商业公司各方「名利双收」的商业化利益。 是的，开源越来越向大众化和专业化前进。 开源已经是一种越来越清晰且可以走下去的商业模式了，大家对于“开源商业化”这个话题也已经慢慢接受了。 那么如何满足双方需求呢，我认为是更好的“开源商业化”，其实之前对于开源商业化我的理解是狭隘的，我简单粗暴的认为，商业化就是让开源背后的商业公司获得商业回报，才能让开源软件走的更好，现在看来我的理解是狭隘的甚至错误 我现在认为商业化或者回报是通过专业化方式让开源软件的两端都能得到回报。
58840发布于 2021-06-30 - 来自专栏SaaS加速器
用商业化思维打造SaaS产品
来源/作者 ：李宽wideplum ---- 商业化是产品经理的成人礼。从事SaaS是B端产品经理获得这份成人礼的重要途径之一。 所以，从事SaaS领域的产品经理，不仅仅要思考产品的功能实现，还要考虑销售运营，也要考虑商业化和销售运营的能力。产品在交易中，能够体现它的商业价值。
1.7K10发布于 2020-06-09 - 来自专栏罗超频道
移动商业化，巨头们着急了
显而易见的是，移动商业化，巨头们都开始着急了。 移动互联网从布局到变现 创业必须经历一个从初期用户原始积累，到中期探索变现，再到后期压榨式变现的过程。 因此互联网公司对于移动端的商业化早已急不可耐，只是此前时机并不成熟。移动化越成熟的公司，商业化越饥渴。微信、百度和阿里均已完成布局。 3、移动商业化支撑体系已成。 视频移动商业化更加迅速，搜狐视频去年Q4的移动收入已超过PC。猎豹移动、3G门户更是凭借着亮眼的移动商业化能力成功上市。巨头们已经尝到移动商业化甜头。 互联网公司在移动用户增长放缓和移动用户分流的背景下，在移动商业化支撑体系逐步建立起来时，加速商业化是必然结果。 因此，广告联盟在移动端能否普及，将影响移动互联网整体商业化程度。 移动互联网商业化正在加速。巨头们必将在自家App和联盟App上充填越来越多的广告。
73870发布于 2018-04-25 生成式视频技术商业化加速
生成式视频技术商业化现状 生成式视频技术通过AI模型自动创建或编辑视频内容，已在多个领域实现商业化落地。典型应用包括广告制作、影视预演、电商短视频生成、虚拟主播等。 主要商业化案例 广告行业自动化 WPP与NVIDIA合作搭建AI视频内容工厂，将广告制作周期从周级缩短至小时级，成本降低80%。系统可自动生成多语言版本的广告素材。 损失函数组合包括： loss = perceptual_loss + 0.01*flow_loss + 0.5*adversarial_loss 商业化部署方案 云API服务架构 提供RESTful接口的视频生成服务示例
51910编辑于 2026-01-20- 来自专栏SaaS加速器
让SaaS商业化落地才是王道
而资深的低代码玩家们，却在利用机会，紧锣密鼓地进行商业化布局. 在我看来，现在还在热衷谈论低代码的，还是因为太年轻了。 实际上，低代码平台目前最急需解决的，是它的商业化落地问题。 比如，低代码平台的用户究竟是谁？行业生态啥样？其在业务价值链中处于何种地位？从哪里获取收益以及如何分配？ 虽然低代码平台具有不少商业化机会，但国内大部分低代码公司，商业化落地还没有提到议事日程上来。 一句话总结：不同于AI等其它新概念，低代码因其历史的特殊性，作为风口不会持续太久，只有商业化落地才是王道。
93770发布于 2021-08-17 - 来自专栏云云众生s
开源的分发、商业化和未来
一个项目的生命周期有不同的阶段，利用早期阶段——当用户需要更多支持并且还不知道最佳实践时——提供了将你的专业知识和增值产品功能商业化的绝佳机会，从而提取更多价值。
33210编辑于 2024-03-28 国内外 10 家 AIAgent 平台专业盘点
本文将聚焦产品性能、商业化程度、主流评价等多个维度，以“场景适配为标准，为企业盘点出国内外10家热门的AI Agent平台产品。注：排名不分先后。
4K10编辑于 2025-09-17- 来自专栏产品笔记
商业化广告相关术语 | 产品笔记
CPM（Cost Per Mile）：每千人成本，指广告投放过程中，一千个人看到投放广告曝光的需要的成本价格，CPM是购买方、广告主角度，CPM= （Cost/Impression）*1000
2.1K31编辑于 2022-06-02
腾讯云开发者
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