Agent应用价值探索

AI Agent 的应用价值可以从两个维度来看：业务领域（垂直行业）和工作场景（横向职能）。

横向职能场景（几乎覆盖所有岗位）
知识工作自动化是目前落地最快的方向。研究员用 Deep Research 类 Agent 做竞品分析和文献综述，原来需要 2 天的工作压缩到 20 分钟；产品经理用 Agent 自动汇总用户反馈、生成 PRD 初稿；运营用 Agent 监控数据异常并自动生成日报。
代码与工程是目前 ROI 最高的场景。Devin、Claude Code 这类 Agent 不只是写代码，而是能读懂整个代码库、自主定位 bug、写测试、提 PR，初级工程师的重复性工作可以大幅减少。
客服与销售是最早商业化的方向。从简单的 FAQ 机器人升级为能查订单、改地址、处理退款的”端到端客服 Agent”，人工介入率从 60% 降到 10% 以下已有成熟案例。

垂直行业（深度价值）
金融：实时监控市场信号 + 自动生成投研报告 + 合规文件审查。摩根大通、高盛都已有内部 Agent 处理大量重复性分析工作。
医疗：辅助诊断（影像 + 病历联合分析）、临床文档自动化（医生说话，Agent 实时生成病历）、药物研发文献综述。Epic 的 AI 助手已经在多家医院减少了医生 40% 的文书时间。
法律：合同审查（标注风险条款）、案例检索、尽职调查文件整理。Harvey AI 在顶级律所已进入实际使用阶段。
教育：个性化辅导 Agent 能根据学生的错题记录动态调整讲解策略，Khan Academy 的 Khanmigo 是最典型的案例。
制造 / 供应链：预测性维护（设备数据 + 维修记录联合分析）、采购决策辅助、生产排程优化。

一个核心判断
Agent 带来价值的任务通常具备三个特征：信息密集（需要处理大量文本/数据）、步骤可拆解（有清晰的子任务）、结果可验证（好不好一眼看得出来）。反之，高度依赖人际关系、需要物理操作、或者判断标准极其模糊的任务，目前 Agent 的价值还有限。