报告概述

到 2034 年，全球代理人工智能工作流程市场规模预计将从 2024 年的52 亿美元增长到2270 亿美元左右，在预测期内以 45.8% 的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据32.8%以上份额，拥有17 亿美元收入。

代理 AI 工作流程是指自主 AI 代理在最少的人工监督下跨多个步骤进行计划、决策和行动的流程。这些代理协调任务，适应不断变化的输入，并引导复杂的操作实现目标。与传统自动化或 RPA（机器人流程自动化）不同，代理工作流程支持动态决策、推理、工具使用和跨系统协调。

代理 AI 正迅速成为 IT 领导者的中心话题2025 年。UiPath 最近的报告发现，93% 的美国 IT 高管对代理人工智能极其或非常感兴趣，而 32% 计划在六个月内进行投资，37% 已经在其公司中使用某种形式的代理自动化。兴趣正在转化为广泛的行动：77% 的高管准备在一年内投资 Agentic AI，90% 表示他们当前的业务流程可以通过 Agentic AI 技术得到改善。

该市场最大的驱动因素之一是对切实提高生产力和提高运营效率的需求。借助代理 AI，随着日常负担的减轻，公司报告工作流程中的手动错误减少了 40%，员工满意度提高了 30%。改善服务交付时间、减少资源浪费和满足合规要求的努力正在鼓励更多行业

根据 Market.us 的数据，全球代理人工智能市场预计到 2034 年将达到1966 亿美元，从 2024 年的52 亿美元增加，2025 年至 2034 年复合年增长率为43.8%。2024 年，北美领先市场份额超过38%，创造19.7 亿美元收入。 2024 年，仅美国市场的价值就达到15.8 亿美元，复合年增长率为43.6%。

今年的采用率急剧加快。研究显示，75% 的公司已经以某种方式部署了 AI 代理，而 2025 年早些时候仅为 51%。近80% 的组织已经在使用代理 AI 代理，并且 96% 计划在明年扩大其使用范围，而近一半的科技公司表示已全面部署或采用代理 AI 系统。

就需求而言，金融服务、医疗保健和制造等行业对代理人工智能的偏好呈现出两位数的增长，特别是在流程自动化和自适应决策支持方面。调查显示，超过 55% 的企业希望在明年扩大自主工作流程的使用，特别关注改善客户体验和减少拖慢数字化运营的瓶颈。

关键洞察摘要

• 人机交互 (HITL) 工作流程引领市场，占据 45.7%份额，因为企业在人工智能驱动的决策中优先考虑监督。
• 自然语言处理 (NLP) 占 35.6%，反映出对话式和自动化用例的广泛采用。
• 本地部署占主导地位，占 60.2%，显示出对敏感环境中数据安全性和合规性的持续偏好。
• 大型企业在将代理人工智能集成到复杂的业务流程中时占据了74.6%的多数份额。
• 医疗保健行业在诊断、患者参与和工作流程优化等用例的推动下以38.6%领先。
• 北美在全球市场中占据32.8%的份额，凸显了其在人工智能采用方面的领先地位。
• 美国市场的估值为6.5 亿美元在创新资金和企业采用的支持下快速扩张，复合年增长率为 40.6%，表明代理 AI 解决方案扩展势头强劲。

分析师观点

越来越多地采用多代理编排平台、自适应推理引擎和实时过程监控工具正在推动这个市场的发展势头。微调模型和协作人工智能代理的使用正在增加，占 en 的 45%企业在部署第一年后报告代理系统带来了积极的投资回报率。

投资机会继续扩大。去年，随着企业在基础设施升级和应用程序开发上投入巨资，代理人工智能工作流程的风险投资和研发预算增加了24%。政府和私募股权集团对资助可扩展的自动化平台表现出兴趣，特别是那些承诺具有强大合规功能和审计功能的行业特定解决方案的平台。

企业通过集成代理 AI 工作流程获得明显的好处，包括更快的流程周期时间、更高的数据准确性以及30%更高的客户保留率。组织还注意到审计跟踪的透明度更高，员工敬业度提高，日常事务繁重的部门的任务完成时间显着下降。最终效果是更可靠的业务成果和更容易的报告

业务和运营统计数据

• 运营效率：采用代理工作流程的组织报告称，效率提高了35%，任务执行速度加快40%。独立研究表明，代理 AI 可以将整体生产力水平提高近 40%，凸显了其作为绩效提升关键驱动力的作用。
• 客户服务：到 2028 年，代理 AI 预计将管理近 68% 的所有客户服务交互，而 2024 年这一比例还不到 1%。预测显示，自主分辨率将达到 80%到 2029 年，常见服务问题的解决率将有助于支持功能的运营成本降低30%。
• 可扩展性：企业，尤其是中小型企业（中小型企业）可以通过扩展运营来受益于代理人工智能，而无需成比例增加劳动力成本。在许多情况下，中小型企业的生产率提高了25%，从而在没有资源紧张的情况下实现增长。
• 降低成本：案例研究一致表明，重复性和复杂流程的自动化可以降低30%运营成本，支持盈利能力和再投资策略。
• 采用率：德勤 2025 年研究预测，到到 2026 年，超过 60% 的大型企业将大规模部署代理 AI，使其成为业务转型的主流技术。

工作流程性能指标

在检查跨领域的特定应用指标时，代理 AI 的影响会变得更加清晰。

• 销售和营销：全球技术集成代理 AI 销售互动平台后，irm 的会议转化率提高了 67%，客户满意度提高了 25%。
• 金融服务：在银行业，代理 AI 简化了复杂的流程。在巴克莱银行，引入人工智能驱动的贷款审批系统将处理时间缩短了70%，同时将错误率降低至5%。
• IT 支持： Agentic AI 解决方案正在重新定义企业支持。 Atomicwork 的 Atom 代理记录了支持票证的偏差65%，延迟降低了75%，显着缩短了 IT 问题的响应时间。
• 医疗保健：在面向患者的角色中，克利夫兰诊所展示了显着的效率提升。其基于人工智能的调度和分配系统将患者平均等待时间减少了29 分钟将预约缺席率降低了15%，直接改善了患者护理服务。

行业用例和采用

• 金融：近49%的金融机构优先考虑代理人工智能进行欺诈检测。领先的银行报告称，通过提高欺诈检测和对账流程的效率，投资回报率 (ROI) 提高了 3.6 倍。
• 医疗保健： 大约 55% 的医疗保健组织正在将人工智能嵌入到患者调度系统中，而 42% 预计患者护理服务将得到显着改善。
• 客户服务： 大约 57% 的企业将客户服务作为首要用例，其中人工智能用于自动响应并更有效地解决客户查询。
• 销售和营销：采用率也很强g 在商业功能中，54% 的公司在销售和营销工作流程中使用或计划使用代理 AI 来提高参与度和转化率。
• 软件开发：在技术方面，代理 AI 已集成到超过 150,000 个 GitHub 存储库中，主要用于自主拉取请求审查。这将人工编码工作量减少了高达 60%，从而简化了软件开发周期。

智能 AI 的影响

摘要：到 2025 年人工智能对劳动力角色的预计影响

美国在各行业（尤其是医疗保健、金融和 IT）的广泛采用下引领区域增长。该国市场正在以惊人的40.6%复合年增长率快速扩张，反映出企业规模应用程序和监管驱动的采用率的激增。

2024年，在强劲的企业采用率和良好的技术生态系统的推动下，北美占据了32.8%的市场份额。该地区受益于对先进人工智能框架的早期投资以及专注于开发安全、可靠和可扩展工作流程的合作伙伴关系。

按类型工作流

到 2024 年，人机循环 (HITL) 工作流以 45.7% 的份额主导代理 AI 工作流市场。这些工作流程确保，虽然人工智能可以自动化大部分任务，但人类监督仍然是决策的核心。

当涉及敏感数据、监管要求或关键任务操作时，组织会采用 HITL 模型，因为它们可以降低完全自动化的风险。这使得它们在医疗保健、金融和国防等容错率极小的领域尤其有价值。

机器效率和人类判断的结合在速度和准确性之间创造了适当的平衡。 HITL 工作流程还有助于建立信任，因为用户更愿意知道人类会验证或覆盖人工智能生成的结果。这种混合方法可能会继续站稳脚跟，直到自主系统足够成熟，无需人工检查即可承担责任。

按技术

2024 年，自然语言处理 (NLP) 占据35.6%的市场份额。NLP 使代理人工智能系统能够准确地解释、理解和响应人类语言，使工作流程更加流畅和直观。它的集成催生了对话代理、文档自动化和适应日常语言输入的智能分析等实际应用。

随着企业试图消除命令的复杂性并用自然对话取代它，NLP 正在不断发展，NLP 驱动的工作流程有助于减少培训时间、提高可访问性，并使 AI 系统在各行业中更易于使用。

按部署类型

2024 年，本地部署占主导地位。 60.2% 的市场份额大型组织更喜欢这种模型，因为它提供了完整的控制。控制数据、基础设施和操作工作流程。处理机密或高度监管数据的行业（例如医疗保健、法律或银行）认为本地系统比云或混合部署更安全。

另一个主要驱动因素是性能可靠性。本地部署为组织提供了定制和安全优势，确保人工智能驱动的工作流程运行不会因外部停机或连接问题而中断。这种灵活性解释了本地部署模型在高风险和合规性要求较高的环境中的主导地位。

按企业划分

2024 年，大型企业占采用份额的74.6%。凭借雄厚的预算和成熟的 IT 基础设施，这些组织最有能力跨部门扩展代理 AI 工作流程。他们使用这些系统来管理复杂性、自动化重复操作并提高生产力此外，大型企业通常会优先考虑将人类专业知识与人工智能自主性相结合的集成解决方案，从而使它们成为代理工作流程的早期采用者。他们的实施策略通常成为小型企业的基准，在功能、治理和人工智能利用实践方面设定标准。

按行业

2024 年，医疗保健 脱颖而出，对市场的贡献率为 38.6%。该行业采用代理人工智能工作流程，用于患者监测、诊断协助和管理大量健康记录，从而减少人为错误。这些系统通过实时分析患者数据来为医生提供支持，同时在人工监督下做出关键决策。

此外，医疗保健组织发现代理工作流程对于实现医院运营、资源分配和临床文档自动化非常有用。通过减少这些解决方案减轻了管理负担，使医疗专业人员能够将注意力集中在直接患者护理上，从而提高效率和结果。

新兴趋势

代理人工智能工作流程的新兴趋势强调多代理协作和自我修复系统。随着时间的推移，这些工作流程越来越多地处理复杂的、多步骤的任务并持续执行。预计到 2029 年，代理 AI 将自主解决 80% 的常见客户服务问题，从而降低 30% 的运营成本。

另一个趋势是超个性化 AI 代理，提供定制的用户体验，并将代理 AI 集成到供应链和财务部门以实现动态实时决策。这些趋势展示了代理人工智能系统如何提高效率和可靠性，同时使企业能够专注于战略活动

增长因素

推动代理人工智能工作流程的增长因素源于对提高复杂任务自动化程度、更高决策准确性和提高运营可扩展性的需求。维护任务上下文、从结果中学习以及跨多种工具进行协调的能力使代理 AI 成为企业的首选解决方案。

目前，近 29% 的组织已采用代理 AI，还有更多组织计划很快实施。它的采用是由于其能够将运营延迟减少 40% 以上以及将吞吐量提高 30% 的优势，特别是在项目管理和客户服务工作流程中。

采用的挑战和障碍

尽管采用曲线强劲，但组织仍然面临着关键障碍，减缓大规模部署。

• 信任问题：比例较大，78% 的企业领导者承认，他们并不总是信任代理 AI 系统能够独立运行。
• 项目失败率：估计 69% 的 AI 项目未能进入实际运营，这主要是由于治理不足和基础设施薄弱。
• 数据和集成问题：大约 44% 的组织缺乏有效的系统来管理和传输数据，而 41% 则苦苦挣扎数据不准确。此外，近60%的人工智能领导者将遗留系统集成和数据碎片化视为主要障碍。
• 技能和专业知识差距：大约35%的企业将缺乏熟练工人视为采用人工智能的最大障碍之一。
• 员工抵制：内部阻力仍然很大，87%的高管表示由于担心工作d
• 治理和安全：近37%的公司将安全和合规问题视为主要挑战。令人担忧的是，80% 的组织报告了人工智能代理超出其预期边界行事的事件，从而提高了治理风险。

关键细分市场

按工作流程类型

• 人机交互 (HITL) 工作流程
• 自主工作流程
• 半自主工作流程

按技术

• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 机器人流程自动化 (RPA)
• 其他

按部署类型

• 基于云的
• 本地部署

按企业划分

• 中小企业
• 大型企业

按行业划分

• 医疗保健
• 金融和银行业
• 零售
• 制造业
• IT与电信
• 其他

区域分析和覆盖

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

驱动程序

通过自治提高工作流程效率集成

智能体人工智能工作流程通过自主协调多个专门从事任务的人工智能体来显着提高效率例如自然语言处理、数据分析和决策。例如，在保险工作流程中，人工智能代理可以通过集成基于规则的系统、分析人工智能和语言模型来处理索赔处理，减少人工干预，同时保持准确性。

这种无缝集成使企业能够简化复杂的流程，节省时间和运营成本。此外，这种方法允许在工作流程中进行实时学习。人工智能代理通过记录和分析用户交互和系统输出来不断适应，从而随着时间的推移改进决策。

这种自我增强的能力推动了采用，因为公司在不需要大量规则编程的情况下看到了生产力的切实提高，使该技术对具有多步骤、认知工作流程的部门极具吸引力。

约束

数据质量和集成复杂性

值得注意代理人工智能工作流程的限制是它们的重度依赖高质量的集成数据源。这些工作流程依赖于 ERP、CRM 和供应链管理平台等不同的企业系统来提供全面的上下文并支持决策准确性。

数据质量差、缺乏互操作性或延迟访问相关信息可能会降低人工智能决策的质量，从而导致错误并降低部署信任度。此外，将代理系统集成到现有业务基础设施中可能非常复杂且成本高昂。

旧系统可能不支持无缝数据共享或实时更新，而代理工作流程需要这些才能实现最佳性能。公司面临着调整 IT 生态系统并投资可扩展基础设施以充分实现代理 AI 优势的挑战。

机遇

在风险敏感行业扩大自主决策

代理 AI 工作流程为金融等高风险行业带来了重大机遇金融、医疗保健和法律服务。例如，在金融领域，人工智能代理可以快速执行实时风险评估、合规监控和合同分析，并且与手动流程相比，错误更少。

这种自主处理复杂、多步骤决策工作流程的能力为提高准确性和降低运营风险开辟了新途径。此外，代理工作流程支持持续监控和适应，使组织能够领先于竞争对手发现新出现的风险或市场变化。

此功能有助于主动决策和更好的资源分配。例如，投资公司可以比传统方法更快地标记收购目标或法规，从而在快速变化的市场中获得竞争优势。

竞争分析

Agentic AI 工作流市场由国际商业机器公司 (IBM) 和 Ama 等全球技术提供商领导。zon Web 服务公司 (AWS)。 IBM 专注于跨企业运营的人工智能驱动的自动化和工作流程编排，而 AWS 将生成式人工智能和自主代理功能集成到其云平台中。

包括 Beam AI、Akira AI、Quantiphi 和 Fiddler AI 在内的专业人工智能公司正在通过针对工作流程智能和可解释人工智能的定制解决方案来增强市场。他们的平台使企业能够构建、部署和监控基于代理的系统，以最少的人力输入处理复杂的决策过程。这些公司在 BFSI、医疗保健和零售等数据密集型行业越来越受欢迎。

Capgemini、HCL Technologies Limited、Pegasystems Inc.、Flowable AG 和 Trigent Software, Inc. 等面向服务和以工作流程为中心的公司提供咨询、集成和定制自动化解决方案。他们在企业数字化转型方面的专业知识确保代理人工智能在实际业务运营中的顺利部署。一个其他主要参与者的不断壮大贡献了利基技术，扩大了生态系统并加速了企业范围内代理人工智能工作流程的采用。

市场上的主要参与者

• 国际商业机器公司
• 亚马逊网络服务公司
• Beam AI
• Akira AI
• Capgemini
• Quantiphi
• Fiddler AI
• HCL Technologies Limited
• Pegasystems Inc.
• Acceldata
• Flowable AG
• Trigent Software, Inc.
• 其他主要参与者

近期进展

• 2025 年 6 月， Snowflake 推出了数据科学代理，这是一种代理人工智能工具，使用高级语言模型来自动化机器学习工作流程，例如数据准备和特征工程。该工具专注于使人工智能民主化并降低数据科学家的技术复杂性。
• 2025 年 3 月，Zeta Global 推出了 AI Agent Studio，集成代理工作流程，允许营销人员链接生成人工智能代理以实现复杂的自动化。该技术实现了可扩展、可定制的工作流程，使 Zeta 的消费收入在 2024 年增加了 40% 以上，这表明了强大的市场采用率和运营影响力。
• 2025 年 3 月，ServiceNow 以约 28.5 亿美元完成了对 Moveworks 的收购，这是迄今为止专注于企业 AI 助手的最大一笔收购。 Moveworks 提供与 Slack、Teams 和 ServiceNow 工作流程集成的人工智能驱动的服务任务自动化，为内部企业运营推进代理人工智能。

未来展望

• 代理人工智能采用的长期轨迹指向增强自主性、更高的预算分配以及超越传统自动化方法的过渡。
• 自主决策：到 2028 年，预计 15% 的日常工作工作场所决策将由代理系统独立做出，无需人工干预。
• 加速自动化：大约70%的受访领导者认为，人工智能驱动的自动化将在未来三年内超越传统的机器人流程自动化 (RPA)。
• 增加预算分配：投资重点也在发生变化，92% 的技术领导者计划扩大人工智能预算。其中，43%打算将一半以上的技术资金专门分配给代理人工智能平台。