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深度解析Salesforce、Google、微软三大巨头的AI Agent战略布局与实战应用！

news 2026/6/11 3:26:37

从2024年开始，国外大厂纷纷下场，积极布局AI Agent赛道，基于自身的战略规划和原有产品体系推出AI Agent相关产品，并将AI Agent作为企业未来核心竞争力的关键。

沙丘智库近期发布《AI Agent对标研究》，通过对Salesforce、Oracle、Microsoft、Google等国际科技巨头在AI Agent领域的战略布局进行深入研究，希望为国内企业在AI Agent领域的技术研发、产品创新和市场推广提供有价值的参考和借鉴，助力国内企业在AI时代把握机遇，实现创新发展。

报告1：《AI Agent对标研究：Salesforce》（57页PDF）

Salesforce是全球SaaS行业的领军企业，这家成立于1999年的美国企业，从最开始单一的CRM产品开始，通过“开发新产品+收购战略”，一路扩张产品线，现在已经发展成为一个覆盖销售、服务、营销、电商、AI、数据中台以及低代码开发的企业级数字化平台。

在2024年9月的Dreamforce 2024大会上，Salesforce推出企业级AI Agent解决方案——Agentforce，帮助企业规模化地构建、部署和管理用于各种业务场景的AI Agent，包括面向客户、面向员工以及自主行动的AI Agent。

为了满足企业级AI Agent应用，Agentforce与Salesforce平台、Data Cloud和外部数据源深度集成。在这方面，Salesforce做了很多工作，Data Cloud、MuleSoft和Flow等产品原本并不具备AI能力，Salesforce对这些产品进行了AI增强，使其能够与Agentforce协同工作。

通过Agentforce，Salesforce正在发生如下变革：

第一，AgentForce将作为核心引擎，成为完成流程自动化的主要手段。以后用户在Salesforce的任何应用中检索、输入和分析数据，背后都是一个个的AI Agent在行动，而不是传统的工作流或代码逻辑。

第二，Agentforce是Salesforce第一个“非确定性”流程自动化产品。传统流程自动化产品每一次都是依赖于写死的路径，而Agentforce则用大模型做推理，每一步怎么执行、调用什么工具、组合哪些数据，都由AI现场“思考”决定。

第三，Agentforce不仅仅是一个具体的产品，而是Salesforce的Agentic AI体系。所有Salesforce平台上“能自主规划、调用工具、完成任务的AI能力”都将属于Agentforce，Salesforce正在用Agentforce替换原有的Einstein AI体系。

Salesforce对企业级AI Agent产品的愿景是“在未来五年内，每一家企业都将变成Agent first”。最终，Agentforce将取代最终用户当前手动执行的数据输入、数据检索和数据分析等操作，从而提高工作效率和准确性，减少人工错误，提升用户体验。

报告2：《AI Agent对标研究：Google》（43页PDF）

Google成立于1998年，最初以搜索引擎起家，凭借其强大的搜索算法和用户体验迅速成为全球最大的搜索引擎之一。随后，谷歌不断扩展业务领域，涵盖广告、云计算、软件、硬件等多个领域，并通过收购和技术创新保持了在科技行业的领先地位。

当前，Google推出了多个Agentic 相关产品，其中最核心的Agentic产品是Vertex AI平台、Gemini Enterprise以及Conversational Agents。Vertex AI平台是面向开发者的机器学习平台，Gemini Enterprise是面向普通员工的企业级AI Agent平台，而Conversational Agents则是专门面客的对话式AI Agent。

通过这些Agentic产品，Google的愿景是为企业提供一个AI环境，促进AI Agent与人类员工之间的协作。AI Agent既可以以交互式的方式协助员工，也可以在后台自主执行任务，以直接或间接的方式增强生产力。

Google的Agentic产品实现了跨职能工作流程的自动化，并适用于众多行业和职能领域，包括营销、销售、软件工程、HR、财务等。

Google希望AI Agent不仅仅是自动化工具，而是能够为企业带来新的业务模式、新的服务和新的价值创造方式。因此，企业级AI Agent系统应该是模块化的，且这些模块之间具有互操作性，可以支撑企业内部和面向客户的各种业务流程。

报告3：《AI Agent对标研究：微软》（37页PDF）

微软提供了多个AI Agent工具，将智能代理的能力嵌入到生产力工具、业务应用程序和基础设施层中：

· 面向终端用户：微软在现有的Microsoft 365基础之上构建了Microsoft 365 Copilot，面向所有Microsoft 365用户，把AI Agent的能力融入到其原有的这些已经被广泛使用的生产力工具当中，让终端用户的体验更好，工作效率也更高；

· 面向业务用户和IT人员：Copilot Studio是一个低代码、无代码的AI Agent开发平台，可以使用低代码和无代码工具为Microsoft 365、Teams和其他应用程序构建和调整Agent；

· 面向专业开发人员： Azure AI Foundry是一个为开发、协调和管理Agent应用而设计的平台，将模型、工具、框架和治理整合在一个统一系统中。

微软Copilot Studio提供可视化的低代码开发环境，主要是为业务人员和IT人员量身打造。Copilot Studio为用户提供了两种方式来构建声明式Agent，但无论哪一种构建方式，用户都不需要编写复杂的代码：

第一种：Describe，用户可以用自然语言的方式，就像聊天一样，把Agent的需求“说”出来；

第二种：Configure，用户可以直接配置Agent的行为，给用户更多的控制权，准确度也更高。

对于专业开发者来说，Azure AI Foundry是微软提供的AI Agent编排平台，支持多Agent工作流、模型集成、可观测性。Azure AI Foundry的核心是Azure AI Foundry Service，它就像一个超级管家，将Azure AI Foundry的核心组件，包括模型、工具和框架，连接到一个统一的环境中，让它们协同工作。Azure AI Foundry Service负责管好任务的执行流程，工具调用，执行内容安全，还能与身份、网络和可观测性系统集成，确保Agent的安全性、可扩展性以及随时可以用于生产环境。

最后

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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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