如何更加高效高质地完成稽核工作，成为企业面临的挑战。例如，在企业稽核业务场景中，业务人员需要处理和分析大量非结构化数据和文档，传统人工稽核方式下，企业需要投入大量人力、时间成本，那么基于大语言模型的Agent，是如何有效帮助企业沉淀和运用内部专家知识，自动化和智能化地处理非结构化数据，帮助企业提升稽核效率的呢？

Agent落地不仅仅只涉及到理论层面的疑问，还关乎实践中是否有可供借鉴的探索与经验。在《2024爱分析·AI Agent市场研究报告》中指出，实际业务场景中，营销是目前AI Agent进展较快且价值度较高的场景之一。了解AI Agent在营销领域的实践经验，详情请戳。

在11月9日召开的第十五届财新峰会上，财新智库、ESG30联合澜码科技及AI生态圈的诸多机构伙伴共同发起“人本智能倡议”，携手各行业领军机构共同推动AI技术朝着以人为中心、更负责任与更可持续的方向发展。

随着大模型能力增强及新的“Scaling Law”的诞生，AI Agent的能力将得到质的提升。而企业用户在当前落地AI Agent仍然面临着诸多挑战，供应商选型是其中的一个重要环节。对企业用户来说，如何挑选AI Agent厂商？行业里又有哪些具有代表性的AI Agent厂商？

当前，企业用户在落地AI Agent这样一种新型智能化应用时，仍然面临高价值场景、建设路径、项目可行性和供应商选型等诸多挑战，企业应当如何应对？关于AI Agent落地流程及关键要素，就看这一篇！