在數字化轉型的浪潮中，傳統軟件廠商正面臨著前所未有的挑戰。新的技術、商業模式和競爭對手不斷涌現，對傳統軟件廠商的生存空間構成了巨大威脅。然而，每一次技術革新和行業變革都蘊含著新的機遇。

對于傳統軟件廠商而言，如何敏銳地捕捉這些機遇，實現自我轉型與升級，成為決定其未來發展的關鍵因素。如今，AI Agent 技術的興起，為傳統軟件廠商帶來了全新的發展契機，有望助力它們突破發展瓶頸，重塑競爭力。

觀研報告網發布的《中國AI Agent行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2024-2031年）》數據顯示，2023年中國AI Agent市場規模已達554億元，預計2028年將達8520.35億元，2023-2028年年復合增長率為72.7%。

其中，B端應用長期占據主導，2023-2028年占比均超98%，而C端增長空間大，2023-2028年年復合增長率超100%。

從OpenAI、谷歌、Salesforce、Servicenow、Hubspot等全球頭部的AI應用公司新產品即將發布情況來看，AI Agent有望成為2025年AI應用的新趨勢。

AI Agent作為生成式AI的交互模式之一，相比嵌入式（Embedding）模式、副駕駛（Copilot）模式，智能體（Agents）模式AI參與度更高。隨著全球數據量高速增長，AI Agent迎來增長機遇。

在B端場景下，AI Agent將對SaaS應用進行全面重構，與傳統知識庫結構化管理模式相比，AI Agent的向量數據庫能自動學習和理解文檔，實現更加高效的知識管理；在C端場景下，AI Agent作為生成式AI的商業化應用，可以廣泛應用于電商、教育、旅游、酒店以及客服等行業，帶來傳統行業的升級轉型。

眾多軟件廠商正積極布局AI Agent技術。例如，字節跳動旗下的火山引擎與漢得信息合作，共同探索AI Agent在業務場景中的應用；微軟則通過其開源AI Agent AutoGen，為開發者提供了強大的工具支持，助力企業構建智能應用；百度的文心一言也與彩訊股份等企業合作，推動AI技術在金融等領域的應用。

這些動態表明，AI Agent技術正成為軟件行業發展的重要驅動力。傳統軟件廠商通過與科技巨頭合作或自主研發，積極擁抱AI Agent技術，以提升產品智能化水平，拓展業務邊界，實現商業模式創新。這不僅有助于軟件廠商在激烈的市場競爭中脫穎而出，也為整個軟件行業的持續發展注入了新的活力。

面對AI Agent技術帶來的巨大機遇，傳統軟件廠商不禁要問：如何把握這一趨勢，實現自身的技術突破和業務創新？在與科技巨頭的合作中，如何找到適合自己的發展路徑，避免被邊緣化？這些問題值得每一個傳統軟件廠商深思。

軟件廠商的發展瓶頸

在技術的浪潮中，軟件廠商需要不斷適應新技術的發展，保持產品的創新性和競爭力。但技術的快速更新迭代往往使得軟件廠商在技術研發和產品更新上疲于奔命，難以保持領先地位。

市場競爭的加劇也使得軟件廠商面臨著價格戰、產品同質化等問題，難以形成差異化的競爭優勢。在數據驅動且以客戶為中心的時代，如何應對生命周期縮短的產品、快速變化的技術標準和激烈的競爭壓力，都將成為企業需要解答的關鍵問題。

當代軟件廠商面臨著前所未有的發展瓶頸，主要包括以下幾點。

技術創新乏力。軟件技術日新月異，新興技術不斷涌現，如人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等。然而，許多傳統軟件廠商囿于既有技術路徑和開發模式，創新動力不足，對新技術的應用和融合存在滯后性。這導致其產品和服務缺乏差異化競爭優勢，難以滿足市場和用戶日益增長的個性化、智能化需求。

人才短缺與成本上升。軟件行業對高端技術人才的需求持續旺盛，但優秀人才供給有限，人才爭奪日趨激烈。同時，軟件人才的薪酬待遇不斷上漲，用工成本大幅攀升。許多軟件廠商面臨招聘難、留存難、成本高的問題，專業人才匱乏制約了企業的研發創新和業務拓展。

用戶需求變化快。如今，各行各業都在加速數字化轉型，企業用戶對軟件的功能性、易用性、智能化、個性化提出了更高要求。與此同時，廣大個人用戶，尤其是年輕一代，他們的軟件使用習慣和偏好更加多元化、碎片化。用戶需求變化之快，給軟件廠商的產品規劃、設計研發、快速迭代帶來巨大壓力。

市場競爭日益激烈。全球軟件市場競爭日益白熱化，行業馬太效應凸顯。一方面，以BAT為代表的互聯網巨頭憑借其平臺優勢和海量數據，不斷向傳統軟件領域滲透，對現有格局形成沖擊。另一方面，細分市場涌現出許多新銳軟件廠商，它們善于發現用戶痛點，快速占據細分賽道。傳統大中型軟件廠商面臨“雙向擠壓”，市場拓展乏力，業績增長放緩。

盈利模式創新不足。傳統軟件廠商主要依靠銷售軟件許可、定制開發和技術服務獲取收入，但這種重銷售、輕運營的盈利模式正受到挑戰。云計算、移動互聯網時代，用戶更青睞軟件即服務（SaaS）的訂閱制模式，更看重軟件的持續運營和個性化服務。許多軟件廠商對新興商業模式的探索還不夠，盈利方式單一，現金流和營收增長缺乏可持續性。

管理機制亟待升級。軟件行業瞬息萬變，產品和技術創新速度快，對企業的決策機制、組織架構、流程管理等提出了新的要求。然而，不少傳統軟件廠商仍沿用傳統的“金字塔”式的科層管理體系，決策鏈條長、信息傳遞慢、部門壁壘多，難以適應快速變化的市場節奏。組織管理機制亟須升級，向扁平化、敏捷化、柔性化轉型。

軟件廠商正面臨著多重發展瓶頸，需要在技術創新、市場拓展和商業模式創新等方面尋求突破。軟件廠商需要積極探索新的商業模式，拓展市場份額，提升品牌影響力，加強技術研發和產品創新，以適應新技術的發展，在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

LLM賦能傳統軟件開發

在人工智能領域，LLM正逐漸成為賦能傳統軟件行業的一大利器。從代碼自動生成、缺陷檢測，到用戶交互和文檔管理，LLM在軟件行業的應用正在不斷地拓寬。針對那些追求創新以保持行業競爭力的企業而言，這一技術的引入和應用不僅是趨勢，更是必然的選擇。

從目前LLM在軟件開發領域的應用來看，LLM可以從以下幾個維度賦能傳統軟件行業，幫助企業突破發展瓶頸，實現轉型升級。

（1）加速產品智能化進程

LLM可以顯著提升軟件的語言理解和交互能力。傳統軟件廠商可以利用LLM，開發出更加智能化的軟件產品。

比如，集成智能對話機器人，實現軟件的自然語言人機交互；嵌入知識問答引擎，讓軟件具備專業領域的問答能力；融合情感計算模型，讓軟件能夠感知用戶情緒，提供更貼心的服務。LLM讓軟件在“理解”和“表達”上更接近人類，大大改善用戶體驗，推動軟件產品的智能化升級。

（2）突破軟件開發瓶頸

當前，軟件開發面臨著效率瓶頸、bug頻發、文檔缺失等諸多挑戰。LLM有望從多個環節賦能軟件工程，實現軟件開發的自動化和智能化。

比如通過代碼預訓練模型，根據需求描述自動生成代碼；通過代碼糾錯模型，自動識別和修復代碼缺陷；通過代碼摘要模型，自動生成代碼注釋和文檔。LLM可以成為軟件工程師的得力助手，從而大幅提升軟件開發效率，降低軟件維護成本。

（3）重塑軟件交互范式

隨著自然語言處理技術的進步，人機交互正在從“圖形界面觸控”走向“對話式交互”。ChatGPT的問世，更是引爆了AIGC（AI Generated Content）浪潮。這意味著，未來軟件的主要交互界面，將從冷冰冰的界面按鈕變為更貼近人性的對話交流。

傳統軟件廠商需要嘗試基于LLM，率先探索和實踐軟件交互范式的創新。通過引入智能對話、語音交互、知識問答等，重新設計軟件的交互流程和呈現方式，用“聊天式”的交互取代“填表式”的操作，讓用戶使用軟件就像與專業顧問對話一樣流暢自然、高效準確。

（4）實現行業知識賦能

LLM具備強大的知識表示和學習能力，可以從海量行業語料中習得有效知識，構建起行業知識圖譜。傳統軟件廠商可以利用這一優勢，為各行各業的從業者提供“懂行業、懂專業”的智能助手。

比如，為金融從業者提供智能投資顧問，為醫療從業者提供智能醫療助手，為法律從業者提供智能法律顧問。這些行業智能助手通過與從業者進行自然語言交流，結合行業知識圖譜進行分析推理，就可以提供專業、可信的行業建議。這為軟件廠商實現行業知識變現、擴大行業影響力提供了新路徑。

（5）創新軟件盈利模式

LLM使得軟件具備了個性化、智能化服務用戶的能力。傳統軟件廠商可以借此創新軟件盈利模式，探索從“賣許可”到“賣服務”的商業模式轉型。

比如，不再一次性售賣軟件，而是按智能服務使用量或服務成效來收費；不再銷售統一的產品，而是針對不同用戶提供個性化的解決方案。軟件廠商還可以將積累的行業數據、算法模型進行標準化封裝，面向第三方開發者開放，建立智能服務生態，實現數據、算法的二次變現。

（6）升級組織管理體系

LLM等人工智能技術的發展，也倒逼軟件企業變革組織管理范式。軟件廠商需要成立專門的AI Lab和數據中臺，引進AI科學家和行業專家，建立數據采集、標注、清洗、挖掘、應用的全流程體系，實現數據驅動的精細化運營。

軟件企業需要加強跨部門協作，打破數據孤島，形成業務、產品、研發、數據、AI等多團隊聯動的敏捷研發組織，快速響應市場變化。此外，還要注重人機協作，促進員工學習成長，塑造勇于創新的企業文化。

LLM在軟件開發領域有著廣泛的應用前景，目前已經涌現出一批代表產品和案例，為軟件開發者提供了智能化的編程輔助工具。下面是幾個典型的產品與案例。

• GitHub Copilot：GitHub聯合OpenAI推出的AI結對編程工具。基于GPT模型，經過在大量開源代碼庫上的預訓練，Copilot可以根據程序上下文、自然語言描述、代碼片段等，自動生成完整的函數實現，并提供代碼補全、代碼解釋等智能建議。Copilot已支持多種主流編程語言，可以顯著提升開發者的編程效率。
• Amazon CodeWhisperer：亞馬遜發布的AI編程助手。同樣基于LLM，經過在亞馬遜內部和開源代碼上的訓練，CodeWhisperer可以實時生成代碼建議，完成復雜的函數實現。它還具備代碼安全掃描能力，可以檢查代碼中的安全漏洞和最佳實踐。目前已集成到亞馬遜云開發工具AWS Cloud9 IDE中。
• Tabnine：一款基于GPT架構的智能代碼補全工具。Tabnine采用了自監督學習范式，在海量開源代碼庫上訓練LanguageModel，從而可以根據上下文語境實現全類型、全場景的代碼補全，覆蓋變量名、函數名、代碼行等。目前已支持主流的20多種語言，可以集成到各種流行IDE中。

除了上述產品，業界還出現了一批創新產品和實驗性項目，比如Replit GhostWriter、Mintlify Doc Writer以及AI輔助編程工具Sidekick等，還有Yann LeCun投資的類似產品Kite等。

這些產品初步驗證了LLM賦能軟件開發的可行性和有效性，但要真正成為開發者的得力助手，當然還需在工程化、易用性、安全性等方面進一步打磨。

LLM是軟件行業的新引擎，它在智能化、知識化、個性化、服務化等方面展現出巨大潛力。傳統軟件廠商應該順應這一技術變革浪潮，將LLM嵌入軟件產品的設計、研發、測試、運營等各環節。

通過構建行業知識圖譜、開發智能化應用、創新軟件交互、升級盈利模式、變革組織管理等多管齊下，全面實現軟件能力的躍升，驅動企業實現智能化轉型，開創發展新局面。唯有如此，企業方能在新一輪技術革命中搶占制高點，贏得競爭主動權。

AI Agent帶來的軟件發展機會

在數字化時代的迅猛發展中，LLM的廣泛應用已成為推動軟件行業增長的新動力。AI Agent的興起，不僅為傳統軟件實踐帶來了前所未有的變革，還通過提供更高效、準確和個性化的服務，極大地擴展了軟件的功能和應用范圍。

AI Agent為企業提供了新的發展路徑，有助于突破技術限制和市場約束。它們也為終端用戶創造了實際價值，推動了整個軟件行業的持續創新和發展。具體來說，AI Agent帶來的軟件發展機會主要體現在以下幾個方面。

智能化升級現有產品：利用LLM和AI Agent技術，傳統軟件廠商可以對現有產品進行智能化升級，如加入智能寫作助手、智能對話機器人和智能推薦引擎等，以優化產品功能和用戶體驗，從而增強產品競爭力，鞏固市場地位。

開發全新智能化應用：借助成熟的LLM和AI Agent技術，廠商可以開發出全新的智能化應用，例如行業智能助手、智能識別與交互系統以及智能決策與優化平臺等。這些創新應用將拓展軟件的可能性，為廠商開辟新的市場空間。

打造智能化解決方案：憑借豐富的行業經驗和深刻的業務洞察，傳統軟件廠商可以利用LLM和AI技術，將經驗和洞察轉化為智能化的行業解決方案，幫助客戶實現業務流程自動化、決策智能化和服務個性化，進而提升客戶黏性和市場影響力。

構建智能化平臺與生態：隨著數字化轉型的深入，智能化基礎設施和服務平臺的需求日益增長。傳統軟件廠商可以利用先進技術構建智能化的PaaS平臺，提供全生命周期的AI服務，同時打造開放、協同、共享的產業智能化生態，以吸引更多開發者和合作伙伴，形成網絡效應和規模優勢。

探索智能化商業模式：LLM和AI Agent的應用將催生出全新的智能化商業模式。傳統軟件廠商可以探索基于AI的訂閱制服務、智能化增值服務和數據智能變現等創新商業模式，實現業務轉型，并掘金智能化價值鏈，開拓新的利潤增長點。

智能員工助手：基于LLM，傳統軟件廠商可以開發出適用于不同崗位和場景的智能員工助手，如銷售助手、客服助手等。這些助手可以利用自然語言交互快速準確地完成各種業務和事務性工作，有效提升員工工作效率，改善企業運營管理。

智能業務流程機器人：圍繞各類業務流程開發的傳統軟件，如ERP、CRM等，可以通過基于LLM的AI Agent實現更強大的智能流程自動化。這些Agent可以根據業務規則和上下文自動處理各環節，實現端到端的業務流程自動化，同時還能處理各種異常和特殊情況。

行業知識智能問答：深耕各行各業的傳統軟件廠商可以利用LLM將積累的行業知識和專家經驗轉化為智能問答系統。用戶可以用自然語言詢問問題，并獲得專業、權威的回答，這為傳統廠商提供了行業知識賦能和變現的新思路。

軟件智能生成與維護：面對軟件開發的效率瓶頸和人力成本挑戰，基于LLM的AI Agent有望實現軟件編程的智能化，包括自動生成代碼、文檔以及自動定位和修復缺陷等，這將極大提升軟件開發和維護效率，改變軟件工程模式。

用戶個性化服務：每個企業都有大量軟件用戶，他們具有不同的使用偏好和行為習慣。通過LLM訓練的用戶AI Agent可以從海量用戶數據中學習不同用戶畫像，為每個用戶提供獨特的個性化服務體驗，如個性化功能推薦和問題解答等，這將大幅提升軟件的用戶體驗和用戶粘性。

后記：如何借助AI Agent實現新模式

LLM時代，傳統軟件廠商正面臨著前所未有的挑戰與機遇。隨著AI Agent技術的崛起，這些廠商正積極尋求轉型之路，通過融入人工智能技術來實現新的商業模式，從而在激烈的市場競爭中占據一席之地。

通過使用AI Agent技術，傳統軟件廠商將能夠實現銷售活動的優化、產品的改進、服務型企業模式的轉變、降低獨立開發者門檻以及實現商業應用平臺級AI Agent等多方面的突破，進而實現新的商業模式。

 優化銷售活動和提高客戶服務效率

通過使用人工智能技術，如Chorus AI和Gong所做的，傳統軟件廠商可以優化公司的銷售活動，提高銷售效率。例如，客戶支持軟件Solvy就是基于Zendesk或ServiceCloud構建的，能夠自動回執支票，這表明傳統軟件廠商可以通過集成AI技術來提升客戶服務的自動化水平。

  利用AI技術改進產品

微軟通過投資OpenAI，利用生成AI技術改進其產品，展示了傳統軟件廠商可以通過投資或建立合作伙伴關系，利用AI技術來提升其產品競爭力。這種方式不僅能夠保持市場領先地位，還能通過創新的產品吸引更多用戶。

  服務型企業模式的轉變

AI技術的應用使得傳統軟件公司從軟件供應商轉變為提供服務的企業。這種模式下，軟件廠商不再僅僅關注于軟件本身，而是更加注重如何利用AI技術為客戶提供增值服務，從而實現商業模式的轉型。

  降低獨立開發者探索商業模式的門檻

LLM產品的出現，尤其是ChatGPT，使得獨立開發者探索商業模式的門檻變得非常低。對于傳統軟件廠商來說，這意味著它們可以通過提供基礎的AI平臺或工具，幫助獨立開發者快速進入AI領域，從而擴大自己的市場份額。

  實現商業應用的平臺級AI Agent智能體

依靠先進的LLM實現商業應用的AI Agent需要準確理解上下文語義，并與實際業務相契合。這要求傳統軟件廠商需要在AI技術的應用上不斷創新，確保其AI解決方案能夠滿足實際業務需求，同時保障數據安全。

這些策略不僅能夠幫助傳統軟件廠商適應AI時代的變化，還能使它們在競爭激烈的市場中脫穎而出。

總的來說，LLM和AI Agent的崛起標志著人工智能發展進入了新階段。它們不僅讓軟件具備了更接近人類的認知和交互能力，還為傳統軟件廠商帶來了前所未有的發展機遇。

通過積極探索這些技術在軟件產品和服務中的創新應用，傳統軟件廠商有望重塑軟件的功能形態、交互方式和服務模式，引領整個行業的持續創新和發展。

本文轉載自 ??王吉偉??，作者：王吉偉