中信证券：AI Agent资本市场情绪乐观 未来一年或将加快商业化普及

（原标题：中信证券：AI Agent资本市场情绪乐观 未来一年或将加快商业化普及）

智通财经APP获悉，中信证券发布研报称，AI Agent作为当前最具潜力的AI应用形态，资本市场的关注度持续升温。预计高容错率、简单任务链的应用场景料将率先落地，并逐步向其他领域扩展，同时AI Agent本身ROI易于量化的特性，亦有助于加快其商业化普及速度。受欧美企业IT支出回升+AI Agent驱动，AI Agent的乐观预期，未来12个月该行持续看好美股软件板块的投资机会，建议投资者不断加大板块配置权重。

中信证券主要观点如下：

Salesforce近期推出的AI Agent产品获得CRM企业客户的积极反馈，产业、资本市场关注度亦持续升温。AI Agent试图在行为、能力上和人类对齐，核心技术要点（准确度、复杂任务、运行成本等）进展将决定落地速度、应用深度等。

AI Agent核心技术点：准确度、复杂任务处理、运行成本。

AI Agent能否在软件产业大范围的推广落地，需要依赖于结果准确度、复杂长链条任务处理，以及计算成本等核心技术要素的突破和提升，同时上述技术要素的进展、最终实现高度等，也相应决定了AI Agent在不同应用领域的落地先后顺序和应用深度。而从当前各大厂商的技术进展来看：

1)结果准确度，当前解决幻觉问题的工程手段数量众多(超32种)，在此帮助下由GPT-4驱动的AI Agent在HumanEval测试中准确度已经接近95%，但考虑经济性前提下由Llama 3和GPT-3.5驱动的AI Agent在复杂环境中准确度仍不足70%。

2)复杂任务处理，Salesforce发现，在使用了GPT-4o等头部大模型后，AI Agent任务完成率依然不足55%，复杂任务处理能力仍有明显提升空间。

3)运算成本，Salesforce的AI Agent在使用GPT-4o等头部大模型驱动下单次解决问题成本少于0.4美元，考虑2美元单次会话的收费标准，毛利率可达80%；同时大模型的进步仍在继续，预计推理成本仍将呈现快速下降的趋势。

AI Agent应用场景：容错率、任务链复杂性为主要影响因素。

目前AI Agent主要落地于广告推荐系统、代码编写、客服系统等逻辑简单、容错率相对高场景，后续有望逐步向复杂领域扩散。根据Menlovc的调查，2024年接受程度最高的生成式AI应用领域依然是偏向于文本生成场景，例如代码生成、推荐系统(企业搜索+检索)和客服(聊天机器人)等；图片生成、工作流自动化等非文本类场景依然排名较为靠后。这种现象的产生主要原因是基座大模型文生文技术的成熟度最高，而随着基座模型能力的加强，图表等多模态输出形式场景的AI功能将会不断涌现并增强。

后续应当关注：1)头部软件公司的AI Agent产品进展，技术支持部门、创收部门和职能性部门相关AI Agent产品有望率先涌现；2)AGI模型能力迭代；3)AI Agent的商业化ROI，各大软件厂商的订单情况可以在一定程度上反映AI Agent的货币化效果。

投资策略：

AI Agent试图在行为、能力上和人类对齐，核心技术要点(准确度、复杂任务、运行成本等)进展决定落地速度和应用深度。参考Salesforce、Service Now等企业最新实践&；研究成果，借助工程化手段等，AI Agent输出准确度已能达到95%，但成本是重要约束项，同时在复杂任务处理上面仍存在明显不足，是后续重要努力方向。

该行判断高容错率、任务链复杂度低的应用场景料将率先实现落地，并逐步向其他领域扩展，同时AI Agent本身ROI易于量化的特性，亦有助于加快其推广速度。受欧美企业IT支出回升+AI Agent驱动，未来12个月，该行持续看好美股软件板块的投资机会，建议投资者不断加大板块配置权重。

风险因素：AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；私有数据相关的政策监管风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；AI存在潜在伦理、道德、侵犯用户隐私风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险；企业AI应用进展不及预期等。