> 数据图表想问下各位网友3.2 企业级Agent落地较快，核心在于打破数据孤岛与保障结果准确2025-9-33.2 企业级Agent落地较快，核心在于打破数据孤岛与保障结果准确 toB企业级Agent为主流。根据头豹研究院的研究报告，2023年中国Al Agent市场规模为554亿元，预计至2028年将达到8520亿元，年均复合增长率高达72.7%。而在这8520亿元中，根据观研天下数据预测，预计2028年B端AI agent市场规模为8390亿元，占比98.5%。 对比通用型Agent，企业型Agent落地的关键，在于与业务流程深度结合，确保输出结果的准确可靠。AI能够理解实际应用场景，能够在特定的业务场景、流程与数据库中稳定工作，使得企业能够通过数字员工提高生产力。 我们认为，企业级Agent的价值落地需分层推进“可靠性基础”与“业务流程结合”两大目标。前者依托大模型迭代，如思考模式下GPT-5较GPT-4o、o3事实错误率分别降约45%、80%，通过架构优化、数据扩容与强化学习降低幻觉率，筑牢技术底座；后者更依赖企业将行业隐性know-how转化为Agent可执行参数，及打通ERP、CRM等系统数据孤岛以实现业务流程的闭环，推动Agent从工具升级为流程主体。基于此，未来Agent将聚焦与业务数据深度绑定的复杂toB场景，最大化释放Agent降本增效的价值。图表26：28年B段AI Agent占比98.5%图表27：GPT5相比GPT4o、o3错误率下降9000800070006000500040003000200010000130.35839069.92537237.44322217.1617182025E2026E2027E2028E160%140%120%100%80%60%40%20%0%455020237.286882024EB端（亿元）C端（亿元）总yoy（右）图表28：通用级和企业级Agent对比对比维度通用级Agent（ToC)企业级Agent（ToB）容错率高零失误要求确定性要求用户可以容忍一定程度的幻觉例调研100个网站，成功率70%已任何错误可能导致直接的经济损失和信誉危机例足够财务报销、供应链管理不容出错思维模式发散思维自主规划，提供多样化创意结果业务路径确定化，结果可验证在特定场景提供特定能力，输出处理多种任务，研究型导向针对特定业务场景深度优化例广泛覆盖数据、网页、金融等领例：深度绑定CRM业务流程和数通用平台域收敛思维稳定结果垂直聚焦应用范围工具与系统集成使用场景价值创造方式浏览器、虚拟机、搜索引擎、代开放工具箱码解释器等通过MCP调用各种互联网工具据业务系统整合务系统等整合的老系统需要与ERP、CRM、HRM、财挑战:对接运行多年可能缺乏API多样化消费场景调研报告撰写创意内容创作一键生成PPT旅游攻略规划休闲娱乐服务企业核心业务财务报销流程供应链管理客户关系维护会议纪要自动生成与同步销售跟进任务创建便捷性与体验感提高效率、减少错误、创造直接提供便利、节省时间、增强用户业务价值体验例:自动将会议纪要同步到CRM闭环业务价值系统资料来源：观研天下，中邮证券研究所资料来源：OpenAI官网，中邮证券研究所资料来源：甲子光年，中邮证券研究所20中邮证券综合其他
