Business, meet agentic AI The reason agentic and autonomous systems are transformative is because they allow users of technology to shift from defining the solution to simply stating their problem. For the entirety of our history with computing, if we wanted to make a computer do something we needed to describe in great detail how to solve that problem, either by programming it ourselves or relying on experts who could. That was, by definition, an exclusive arrangement where only people who understood techn ...

核心观点 - Fellou 2.0版本在任务执行速度、任务多样性和成功率上实现显著提升，任务成功率从31%提升至80%[3][14][31] - 公司以打造类Jarvis的通用智能体为目标，通过Agentic Browser架构实现自动化任务处理，覆盖跨应用生产力、创意设计、监控等多样化场景[8][23][28] - 开源基础设施Eko 2.0是关键突破，支持多Agent协作和DOM状态监听，推动任务成功率提升至行业领先水平[34][35] 产品升级 Agentic Browser架构 - 首创Browser + Workflow + Agent架构，支持自动拆解复杂任务，如市场调研、3D设计、跨平台营销等[8] - 实现多任务并行处理能力（Alpha阶段），例如同时生成网站和账单分析，速度较竞品快1.2-1.5倍[13][20][21] 性能提升 - 任务执行速度优化：生成3D场景耗时1分20秒（竞品4分30秒），摩斯密码转换耗时1分30秒（竞品2分30秒）[15][16] - 成功率提升至80%（原31%），覆盖生产级场景如跨境电商谈价、社媒运营闭环[14][29][31] 多样化交付 - 支持文本、音频、视频、PPT等12类交付物，例如智能家居音效设计（含16种波形音频文件）和城市Logo生成[24][26] - 超长上下文管理支持无限步长监听任务，如Gmail自动回复、Slack消息监控[27][28] 技术突破 - Eko 2.0开源框架提供Multi Agent协作和Workflow规划能力，在Online-Mind2web基准测试中达到SOTA表现[34][35] - 新增DOM状态变化监听和Loop Tasks管理功能，强化GUI Agent的稳定性[35] 未来规划 - 即将推出Windows版本并取消邀请码机制，加速用户覆盖[36] - 优化交互体验：增强多轮对话记忆、浏览器性能及迁移工具等配套功能[36] - 模型智能持续升级，扩展交付物类型和任务覆盖范围[36]

拾象思考 ：2025 AGI 主线是什么？ 2025 May AGI 主线关键词 n Coding n Pre-training n RL Infra n Long Context à Long Memory n Multimodal n Online Learning n AGI 登山路线图：Chatbot —> Agent —> Interaction？ 2025 LLM 关键判断 技术进步是动荡环境最大的确定性 关键判断 1 : 智能本身是最大的应用，围绕智能本身去投资 • Co- scientists（科学发现） • AI Robotics（具身智能） • Online Learning（自主学习） • Multi-Agents（群体智能） • … GPT-4 GPT-4o Claude 3.5 Sonnet GPT 4o mini OpenAI o1 DeepSeek V3 DeepSeek R1 OpenAI o3-mini Gemini 2.0 Flash 模型智能水平越级增长, 每提升一个台阶都会解锁新的智能场景 Level 1 智能能力提升是唯一关键主线 Looking Ahead to A ...

NEW YORK, June 2, 2025 /PRNewswire/ -- Thomson Reuters (TSX/Nasdaq: TRI), a global content and technology company, today unveiled its next major leap forward — agentic AI systems, beginning with the launch of CoCounsel for tax, audit, and accounting professionals. While today's most advanced AI assistants can generate results when prompted, agentic AI goes beyond simply responding under a pre-defined sequence of actions. It plans, reasons, acts, and even reacts — operating inside real workflows to complete ...

New York, May 30, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Kaltura (Nasdaq: KLTR), the AI Video Experience Cloud, today announced the recipients of the 2025 Kaltura Digital Engagement Awards. The awards were presented at the annual Kaltura Connect on the Road event series, which brought together hundreds of leaders from Marketing, Communications, and Enterprise Media to share how they’re driving AI-powered transformation within their organizations. The honorees of the awards included leading brands such as Oracle, SAP, JP ...

微软的AI战略与愿景 - 微软认为人工智能将像过去20年移动电话一样彻底改变互联网格局 [1] - 公司计划超越ChatGPT等聊天机器人，构建新一代互联网基础架构 [2] - 提出"开放代理网络"概念，用户可通过AI代理自主完成复杂任务（如规划行程、代码修复等）[4][5][6] 技术架构与行业动态 - 微软建立AI技术栈，包含上层代理应用和底层基础设施 [7] - 推出Model Context Protocol作为AI代理间的通信标准，类比HTTP对互联网的作用 [9] - 开发NLWeb语言项目（类似HTML），已被Eventbrite和Shopify等平台采用 [15][16] 竞争格局与实施挑战 - 谷歌、Meta、xAI等科技巨头正竞相开发超越聊天机器人的AI解决方案 [10] - 当前AI技术存在准确性缺陷（如谷歌AI虚构书籍信息、Grok传播错误信息）[12][13][14] - 专家质疑代理网络的可靠性，认为医疗/法律/金融领域错误可能造成严重后果 [15] 市场反应与采纳障碍 - 行业正快速转型：企业投入数十亿美元建设AI基础设施并重组团队 [3] - 技术成熟度限制：类比自动驾驶汽车，代理网络可能长期局限于特定场景 [17] - 用户接受度存疑，短期内难以完全替代现有网络交互方式 [17]

本文第一作者为上海交通大学计算机学院副教授刘卫文，研究方向为大模型智能体，大语言模型，个性化算法等。 近年来，随着大语言模型的快速发展，基于其构建的大模型智能体（LLM Agents）正逐步从技术演示走向实际应用部署。然而，真正实现规模化应用仍面 临诸多瓶颈。使用范围主要集中于专业领域，如代码生成、科研辅助等。在大众、高频、日常的应用场景（如电商、个人助理）中，普及率依然较低。这一 现象引发了一个关键问题： 当前制约大模型智能体实际可用性的真正原因是什么？ 上海交通大学联合中科大在本文中指出：现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足，而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。 论文题目 ：The Real Barrier to LLM Agent Usability is Agentic ROI 论文链接 ： https://arxiv.org/pdf/2505.17767 Agentic ROI：大模型智能体实现规模化应用的关键瓶颈 研究团队提出 Agentic ROI（Agentic Return on Investment）这一核心指标，用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的 ...

财务数据和关键指标变化 - 第一季度营收3.57亿美元，同比增长6% [7][32] - ARR达16.93亿美元，同比增长12%，由第一季度新增净ARR 2700万美元推动 [7][32] - GAAP运营亏损从上年的4900万美元显著改善至1600万美元 [8] - 非GAAP基础上，实现运营收入7000万美元，利润率20%，同比提升450个基点 [8] - 第一季度非GAAP调整后自由现金流为1.17亿美元，利润率33%，同比提升超250个基点 [34] - 客户留存率方面，美元基础上的总留存率为97%，净留存率为108% [33] - 剩余履约义务增加至12.31亿美元，增长12%；当前剩余履约义务增加至7.76亿美元，增长14% [33] - 第一季度整体毛利率为84%，软件毛利率为90% [34] - 第一季度运营费用为2.31亿美元 [34] - 第二财季2026年，预计营收在3.45 - 3.5亿美元之间，ARR在17.15 - 17.2亿美元之间，非GAAP运营收入约4000万美元，预计第二季度基本股数约为5.37亿股 [36] - 2026财年全年，预计营收在15.49 - 15.54亿美元之间，ARR在18.2 - 18.25亿美元之间，非GAAP运营收入约3.05亿美元，非GAAP调整后自由现金流约3.7亿美元，非GAAP毛利率约85% [36] 各条业务线数据和关键指标变化 - 自今年1月AgentBuilder预览版推出以来，客户创建了数千个自主代理，至今代理运行次数超25万次 [11] - 3月进入预览阶段的Maestro，已驱动超1.1万个流程实例 [11] - Autopilot月活跃用户环比增长超60%，操作次数增长86% [18] 各个市场数据和关键指标变化 文档未提及相关内容 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司推出代理自动化平台，将代理自动化的承诺变为现实，持续创新以推动业务发展 [6][7] - 凭借广泛的机器人安装基础、连接确定性和概率性自动化的能力、供应商无关架构、安全合规的企业级平台以及端到端平台架构等优势，在市场中占据领先地位 [10] - 引入基于消费的定价SKU的货币化策略，以推动产品采用 [11] - 持续开发特定行业的AI解决方案，与战略合作伙伴深度合作，共同创造解决方案，加速客户价值并推动可衡量的成果 [19][20] - 加强技术合作伙伴关系，如与微软、LangChain等合作，实现无缝集成和跨平台协作 [23] - 公司在智能文档处理领域连续三年被评为领导者，还被评为IDC MarketScape全球业务自动化平台2025供应商评估的领导者 [15][24] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 宏观经济环境仍多变，但公司第一季度执行情况良好，对第二季度有清晰的展望，并调整了收入线性 [40][41] - 代理自动化解决方案早期取得进展，但预计2026财年不会有重大收入贡献，将2026财年视为基础年，为2027财年及以后的收入增长奠定基础 [35][36] - 对美国公共部门业务进展感到鼓舞，但认识到该领域仍在转型中，将保持谨慎的指导 [25][26] - 对销售管道的质量和深度感到满意，代理方面的客户活动增强了信心 [53][54] 其他重要信息 - 公司将在6月18日东部时间上午11点举行虚拟炉边聊天和产品演示，展示最新代理产品的强大功能 [26] - 本季度正式推出新的合作伙伴计划，超40家合作伙伴完成AgenTeq快速通道计划 [27][29] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 不确定性减少后公司的看法及FX影响 - 公司认为宏观经济环境仍多变，第一季度执行良好，对第二季度有清晰展望并调整了收入线性；FX影响极小，维持FX假设对全年无重大影响 [40][41][42] 问题2: 统一定价模型和平台单位的客户反馈 - 公司表示采用AI单位定价传统IDP解决方案有经验，新定价模型与软件采用更紧密相关，初始反应积极，正与客户紧密合作使其更好理解定价与用例的关系 [45] 问题3: 美国联邦业务表现及预算压力情况 - 公司认为美国联邦客户对代理自动化带来效率提升充满热情，空军项目令人鼓舞，但该领域仍在转型，续约进展良好，新预算确定仍有压力，不同机构表现不同，将保持谨慎态度 [48][49][50] 问题4: 销售管道质量和深度及避免Q3、Q4挑战的可能性 - 公司对销售管道质量和深度感到满意，代理方面的客户活动增强了信心，认为管道质量良好且有实际商业活动 [53][54] 问题5: Maestro受客户青睐的原因 - 公司表示Maestro不仅能实现代理间的编排，还能连接代理、机器人和人员，在企业层面交付固定工作流，且具备强大的分析能力和现代工作流技术，是市场上独特的产品 [59][60] 问题6: 过去一年市场和运营变化是否稳定及是否有调整计划 - 公司认为目前情况稳定，领导团队、核心团队和运营模式良好，但会寻找更快、更专注地满足客户需求的方法，不会有颠覆性调整 [63][64] 问题7: 客户留存率趋势及未来走势 - 公司认为第一季度的宏观环境和联邦政府转型影响了扩张率，积极方面是代理业务的活力和执行能力增强，有信心扩大大客户规模，压力主要来自宏观和联邦因素，希望这些因素能稳定下来 [66][67] 问题8: 2026财年增长展望中交易时间和组合变化的原因 - 公司表示是交易组合的变化，第一季度指导时不确定性大，第二季度交易组合有利，因此调整了数据，对第二季度的大型交易活动感到鼓舞 [69][70] 问题9: 销售和营销费用杠杆作用及优化与增长的权衡 - 公司表示已完成大部分重组，去除了非客户面向职能的低效部分，在关键领域和市场进行投资，有足够效率支持部分投资，也会在需要时加大投入 [73] 问题10: AgenTeq发展是否会促使客户整合供应商 - 公司认为传统RPA供应商创新步伐跟不上，客户有整合需求，将AI代理与机器人结合有巨大好处，从安全和治理角度看，在同一平台管理代理、机器人和人员优势明显，替换会更自然 [79][80] 问题11: 新合作伙伴计划对现有客户和新客户的影响 - 公司认为合作伙伴质量高且激励得当很重要，他们接近关键客户，希望合作伙伴能促进10万美元以上客户群体的增长、参与度和消费，但未披露具体的转化函数 [84] 问题12: 与GCP、微软合作的经济模式及开发更多垂直解决方案的机会 - 公司表示在代理AI早期采用阶段，解决方案化很关键，收购Peak是为利用其专业知识构建垂直AI解决方案；与GCP合作是在医疗摘要领域构建垂直解决方案，与微软是更广泛的技术水平整合 [88][89] 问题13: 净留存率何时稳定 - 公司认为2026年主要是概念验证阶段，代理方面对收入无重大影响，可在下半年及进入明年时再讨论稳定问题 [91] 问题14: 许可证超预期表现的驱动因素及NRR走势和市场运营调整 - 公司表示许可证超预期是交易组合的原因，无特殊情况；美元基础净留存率已包含在指导中，今年代理业务无重大影响，后续会根据推出情况更新；已完成市场重组，对团队稳定性满意，会在有机会的领域投资并保持效率 [96][99][100] 问题15: 销售管道中新增ACV与扩张的组合变化 - 公司认为目前组合无明显变化，一直以来在RPA之外拓展业务，代理是进一步的差异化因素，无论新增还是扩张业务，代理都带来了令人兴奋的讨论 [104][105]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度营收3.57亿美元，ARR达16.93亿美元，同比增长12% [6] - GAAP运营亏损从上年的4900万美元显著改善至1600万美元，非GAAP运营收入7000万美元，利润率20%，同比提升450个基点 [7] - 第一季度非GAAP调整后自由现金流为1.17亿美元，利润率33%，同比提升超250个基点 [33] - 客户方面，ARR超10万美元的客户增至2365家，超100万美元的增至316家 [32] - 美元基础净留存率为108%，美元基础总留存率97% [32] - 剩余履约义务增至12.31亿美元，增长12%；当前剩余履约义务7.76亿美元，增长14% [32] - 第二财季2026年，预计营收3.45 - 3.50亿美元，ARR 17.15 - 17.20亿美元，非GAAP运营收入约4000万美元，基本股数约5.37亿股 [34] - 2026财年，预计营收15.49 - 15.54亿美元，ARR 18.20 - 18.25亿美元，非GAAP运营收入约3.05亿美元，非GAAP调整后自由现金流约3.70亿美元，非GAAP毛利率约85% [34] 各条业务线数据和关键指标变化 - AgentBuilder自1月预览以来，客户创建数千个自主代理，代理运行超25万次 [11] - Maestro 3月进入预览，已支持超1.1万个流程实例 [11] - Autopilot月活跃用户环比增长超60%，操作量增长86% [18] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国公共部门业务取得进展，与美国空军达成交易，助力其数字化转型 [25] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司推出代理自动化平台，具有五大优势，包括广泛的机器人安装基础、融合确定性和概率性自动化、供应商无关架构、安全合规的企业级平台以及统一的端到端架构 [10] - 引入基于消费的定价SKU的货币化策略，推动平台采用 [11] - 持续开发特定行业的AI解决方案，与谷歌云建立战略AI合作伙伴关系，推出医疗记录摘要代理，有望将预先授权时间最多减少50% [19] - 深化与战略合作伙伴的合作，如与德勤的合作，共同创造解决方案，加速客户价值 [20] - 加强技术合作，与微软扩大双向集成，与LangChain合作，为开发者提供更多灵活性 [22][23] - 公司在多个行业评估中被评为领导者，如Everest Group的IDP产品、IDC MarketScape全球业务自动化平台等 [15][24] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 宏观经济环境多变，但公司第一季度执行良好，对第二季度有清晰的展望，全年仍保持谨慎 [39] - 认为2026财年是基础年，随着代理自动化在客户群中更广泛地扩展，有望在2027财年及以后推动有意义的新收入流 [34] - 美国公共部门业务处于转型期，公司将保持谨慎态度 [49] 其他重要信息 - 公司正式推出新的合作伙伴计划，超40家合作伙伴完成AgenTeq快速通道计划 [27][28] - 邀请投资者参加6月18日东部时间上午11点的虚拟炉边聊天和产品演示 [26] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 不确定性减少的情况及外汇影响 - 宏观经济环境仍多变，公司第一季度执行良好，对第二季度有清晰展望，调整了收入线性；外汇影响极小，维持全年外汇假设不变 [38][39][40] 问题2: 统一定价模型和平台单位的客户反馈 - 新定价模型与软件采用更紧密相关，初始反应积极，公司正与客户密切合作，帮助他们更好地理解定价与用例的关系 [42] 问题3: 美国联邦业务表现及预算压力情况 - 美国联邦业务处于转型期，续约进展良好，但新预算确定仍有压力，公司将保持谨慎态度 [46][48][49] 问题4: 年底销售管道的质量和深度 - 对销售管道质量有信心，代理业务的客户活动增强了这种信心，有望避免Q3或Q4可能出现的挑战 [51][52] 问题5: Maestro受客户青睐的原因 - Maestro不仅能管理代理间的编排，还能连接代理、机器人和人员，提供企业级固定工作流，并具备独特的分析和洞察能力 [57][58] 问题6: 市场和运营模式是否稳定 - 市场和运营模式基本稳定，公司将寻找更快、更专注地满足客户需求的方法，但不会有颠覆性调整 [60][61] 问题7: 留存率趋势及未来走势 - 第一季度留存率受宏观经济和联邦政府转型影响，公司对AgenTic业务的发展感到积极，有望继续扩大最大客户规模，压力主要来自宏观和联邦方面，希望这些因素能稳定下来 [64][65] 问题8: 2026财年增长展望中交易时间和组合变化的原因 - 是交易组合的变化，第二季度交易组合更有利，公司希望在数据中体现这一点 [67][68] 问题9: 销售和营销方面实现杠杆作用的原因及是否达到优化水平 - 公司完成了大部分重组，去除了非客户面向职能的低效部分，同时在关键领域和市场进行投资，有足够效率进行自我资金支持，但也会谨慎投资以获取最大回报 [70] 问题10: “替换”是否意味着客户倾向于整合到更先进的AgenTic平台 - 传统RPA供应商创新步伐跟不上，客户有整合需求，将AI代理与机器人结合在同一平台有诸多好处，替换会更自然地出现 [76][77] 问题11: 合作伙伴计划对现有客户和新客户的影响 - 合作伙伴计划很重要，希望合作伙伴能帮助增长10万美元以上的客户群体，但没有具体的转移函数可披露 [80] 问题12: 与谷歌云、微软Copilot Studio合作的经济模式及开发更多垂直解决方案的机会 - 与谷歌云合作旨在构建医疗摘要领域的垂直解决方案，与微软是更广泛的技术水平整合，公司旨在构建水平平台并开发垂直解决方案 [84][85] 问题13: 净留存率何时稳定及外汇假设 - 今年AgenTik业务对收入无重大影响，可能在下半年及明年讨论净留存率稳定问题；使用最近几天的外汇汇率进行假设 [87][88] 问题14: 许可证表现出色的原因及净留存率走势和运营调整 - 是交易组合的原因，无特殊情况；净留存率计算可嵌入指导中，公司对AgenTic业务早期活动乐观，将在推出后重新讨论；完成了市场重组，对团队稳定性有信心，将在有机会的领域投资并提高效率 [92][94][95] 问题15: 销售管道中净新ACV组合的变化 - 目前未看到组合有明显变化，AgenTic为新客户和扩展业务带来了令人兴奋的讨论 [99][100]

纪要涉及的公司 Salesforce（CRM）、Informatica、SharkNinja、Equinox、World Economic Forum、Prosina、Wyndham、FedEx、Copado、Snowflake、Databricks、Google、IBM、Amazon、Slack、Apigee、MuleSoft、DBT、Itas、Anthropic、OpenAI、Microsoft 纪要提到的核心观点和论据 1. **公司战略重点** - 帮助客户利用数据和AI取得成功，Informatica将加速该战略实施 [1] - COFO的年度优先事项包括实现客户成功、加速AI采用以推动增长、提升运营卓越性以最大化股东价值和进行负责任的资本分配 [3] 2. **产品战略与平台架构** - **AgentForce平台**：基于元数据构建，结合Data Cloud，可跨多种数据湖联合数据并激活到应用和代理中，客户可利用该平台构建自己的用例，已有众多客户成功案例 [15][20][21][23] - **Data Cloud**：整合到平台中，可桥接数据孤岛，利用低代码和无代码工具生成预测性洞察，用于企业业务应用的自动化和行动，与众多合作伙伴合作，在过去三年在CRM领域取得显著成效 [28][30][32] - **Informatica**：在企业数据生命周期管理方面处于领先地位，其IDMC将加速和提升Data Cloud、MuleSoft、Tableau和下一代架构的价值，扩展数据连接、MDM能力、数据治理和元数据管理 [33][51][52][53][54] - **平台开放性**：采用开放架构，允许客户选择LLM、基础设施和第三方合作伙伴，创建Agent Exchange，让合作伙伴的代理能与公司代理协同工作 [40][43][44] 3. **产品差异化优势** - **Atlas推理引擎**：与大型推理模型结合，能处理安全数据和API，通过循环机制确保答案正确性，已使Salesforce内部升级到人工处理的情况减少超50% [72][75][76][77] - **统一平台**：结合自动化、数据、元数据和上下文，使业务上下文敏感的代理和应用能够工作，区别于仅提供基础设施的LLM [111] 4. **客户使用情况与反馈** - **常见用例**：客户服务是常见用例，客户先从让代理回答业务问题开始，还发现代理在匹配场景和混合确定性与非确定性逻辑方面表现出色 [61] - **内部与外部代理**：多数客户先从内部代理开始测试，企业内部出现大量与Slack集成的代理 [65][66] - **销售策略**：应向客户展示平台特性，派遣现场工程师与客户合作构建用例，而非直接为客户构建概念验证 [68][69] - **客户反馈与定价调整**：客户反馈旧定价模式存在问题，公司根据反馈简化定价模型，提供基于对话和基于行动的两种选择 [100][101] 5. **市场竞争情况** - **竞争类型**：面临点解决方案供应商、超大规模云服务提供商和模型供应商的竞争 [96][97] - **差异化竞争**：通过提供企业级平台、简化定价、完善工具和全生命周期管理等优势，吸引客户回流和新增业务，已有30%的现有客户净新增续约 [99][105][108] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **员工背景与职责**：介绍了多位产品负责人的背景和职责，包括Srini、MK、Rahul、Patrick等 [5][6][8][10][14] 2. **技术细节**：如对非结构化数据进行分块和索引，使用RAG（检索、增强和生成）技术为生成式AI提供数据，使企业数据可被代理访问 [34][35] 3. **会议安排与反馈**：本次会议是新的交流形式，希望听众提供对会议的反馈和感兴趣的话题建议 [125][126] 4. **未来创新与应用**：将在Connections Conference上推出Marketing Cloud，设想营销活动实现自我优化和自动构建，所有应用将重新思考界面设计，通过代理实现更多自动化和对话式交互 [118][119][120] 5. **业务成果指标**：在Salesforce内部，利用代理进行潜在客户评分可在30秒内完成，付费媒体ROI在使用的前12个月提高了5倍 [122][123][124]