嗯 这是一份关于Agentic AI（代理型人工智能）的深度行业研究报告 用户要求我以资深投行研究分析师的身份进行解读 需要仔细梳理全文 提取关键信息 并以特定格式呈现 先快速浏览全文 发现这是一份Bernstein发布的印度战略报告 核心是分析Agentic AI的发展现状和行业影响 报告基于对100多家初创公司的调研 内容非常详实 需要重点关注几个方面：行业公司概况、核心观点论据、重要细节数据 特别是那些容易被忽略的信息 报告中有大量具体数据和百分比 需要准确提取并注意单位换算 注意到报告结构清晰 先定义Agentic AI概念 然后分析其爆发原因 接着详细考察各行业应用情况 最后讨论对就业和市场的影响 需要按照这个逻辑来组织回答 确保覆盖所有重点内容 报告中有很多具体案例和统计数据 比如82%的Agentic AI初创公司总部在美国 25%的代理瞄准替代客服岗位等 这些都需要准确引用 同时注意每个关键点后引用正确的文档序号 好 现在开始整理回答 按照用户要求的格式 用中文输出 采用markdown 避免第一人称 只输出关于公司和行业的内容 每个关键点后正确标注引用序号 ```markdown 行业与公司 * 报告聚焦Agentic AI（代理型人工智能）行业 基于对100多家Agentic AI初创公司的深入分析[1][3] * 行业正处于爆发期 市场上已有数百万个AI代理寻求"就业" 远超数百个大语言模型（LLMs）的数量[2] * 绝大多数（82%）AI代理初创公司总部位于美国 尽管许多公司由印度创始人创立并在印度设有大型办公室[3][14][17] * 英国、印度、以色列和德国是次要的聚集地 占比分别为11%、11%、6%和11%[17] * 中国的AI生态主要由大公司驱动（如腾讯、百度、DeepSeek等） 初创公司选项较少[15] 核心观点与论据 Agentic AI的定义与价值 * Agentic AI超越LLMs的对话能力 能够将信息转化为自主行动 执行多步骤复杂任务（如根据紧急程度调度优先病人、预订机票、辅助放射科医生诊断）[2][9] * 其核心价值在于能够行动、学习和适应 是评估AI颠覆性的真正前沿[2] * 行业正进入 heated phase 伴随高额融资、 inflated extrapolations 和不断发展的用例[22] 行业应用与竞争格局 * 客户服务是最拥挤的领域 其次是医疗保健和销售 大量代理提供相似功能（如具有调度功能的聊天/语音机器人和潜在客户筛选代理）[4][19][23] * IT和金融领域也有众多代理 但功能分布更分散 从文档生成器到代码构建、网页设计、交易分析器和预测器[4][23] * 医疗保健领域的代理主要集中在临床护理、药物发现和诊断三大类别 真正自主诊断和治疗不太可能出现 更多是自动化客户服务和行政工作流程（如访问患者数据、保险、账单、随访）[50][52] * 在IT/软件开发领域 AI代理正在重新定义初级开发者的角色 超越LLMs的代码编写能力 进入构建、部署、调试和运行代码的过程 工具如Devin、Replit Agent或Tabnine agents正涉足初级软件工程师的工作领域[57][60] * 销售和营销领域 AI代理接管了所有低接触点的工作（初始接触点、潜在客户资格评估、会议安排、生成投标、电子邮件、提案、文档和演示文稿、管道估算、交易预测和生成收入估算） 但最关键、高价值的销售推介和交易达成领域几乎没有AI存在[66][68] * 员工和客户支持是最集中的领域 涉及业务流程自动化和纯客户支持（语音或聊天代理） 最大的影响是可能替代人力资源专业人员、IT支持团队和运营/财务人员的大量事务性、高容量和行政任务[69][71] * 零售和旅行领域 AI代理进入B2C领域 例如Shopify Agentic AI和MultiOn（个人AI代理） 旅行领域的代理大多功能在 semi-autonomous level 而非完全自主[72][73] * 金融与交易领域 有许多代理和许多应用 例如Shortcut AI（金融建模）和Kensho AI（处理金融文档） 更自主的代理来自HighRadius和Zest（处理信用申请、评估借款人风险、承销贷款、自动生成发票）以及Holly AI和Pionex（实时股票市场分析、分析交易策略）[76][78] 对就业市场的冲击与影响 * AI代理目前处于"人类助手"阶段 自动化大部分 mundane back-end tasks 处理低风险客户对话 并辅助专家完成高价值任务 并未在整个价值链上取代人类[5] * 受影响最大的职位是数据录入、HR/IT支持、行政人员、初级销售代表/软件工程师和客户支持 其中BPO、IT和销售是核心工作受到显著替代的领域[5][24] * 25%的AI代理旨在替代客户支持人员的工作 其次是数据录入文员（11%）、HR/IT支持人员（10%）、行政人员（6%）、销售开发人员（6%）和初级软件工程师（5%）[24][28] * 冲击集中在"中间波段"（middle-band） 即缺乏深厚专业知识的服务工作者（类似于应届毕业生） 农业工人、工匠和机器操作员受AI影响很小 而白领经理也比专业人士或副专业人士受到更好的屏蔽 clerical support 人员风险最高[38][39][40] * 对印度而言 服务业贡献了约55%的国民总增加值（GVA） 其大量BPO员工和初级软件工程师最容易受到干扰 范式转变必然发生[41] 技术演进阶段 * AI代理的演进可大致分为三个主要跨越：第一阶段"Truncating the Toil"（自动化大量、常规和明确定义的工作） 第二阶段"Structuring the Unstructured"（处理非结构化信息并将其转换为结构化格式） 第三阶段执行最复杂任务（如生成针对客户的销售 pitch、基于医学影像诊断疾病）[30][31][32] * 目前尚未达到整个工作流程可由AI代理接管的阶段 大多数情况仍处于"人在回路"（human-in-the-loop）的现状 在高价值互动方面 代理尚未大规模扩展[33] 其他重要内容 * 报告样本具有良好的行业和趋势指示性 但100多家代理的数量也严峻提醒 随着竞争加剧 一些代理的价值创造将与许多其他代理的价值毁灭同时发生[3] * 许多AI初创公司最初是SaaS初创公司 并在几年前 rebranded to AI 以利用那波浪潮 但这些AI代理主要是在这个短时间跨度内构建的[22] * 在医疗保健领域 AI系统（如Augmedix、Suki Assistant、Hippocratic AI、Innovaccer、SMART Agent）旨在增强专家（医生）的角色 寻求消除的主要是医院的行政人员 其次是辅助记录生命体征和处方药的一些护理人员[52] * 在诊断方面 AI代理（如Tempus One、Viz.ai、aiOS）为医学图像运行模式识别 标记细微疾病标志 对扫描进行自主研究 并在诊断出问题后向人类发送消息/警报[53][54] * 在药物发现领域 AI代理（如Boltzmann Labs、Insitro、Recursion）在计算机上从头设计分子 运行模拟身体如何与该分子反应 最终将信息反馈给科学家[55] * 在IT/软件开发领域 出现了令人惊讶且与许多初级开发者直接冲突的工具集 它们不仅编写代码 还进入构建、部署、调试和运行它的过程 在实时调试和纠正错误方面表现出色[60] * 一个有趣的代理是Lovable 它是一个强大的Web开发应用程序 可以从提示生成整个网页 并提供具有正确目录/树结构的代码库[61] * 在销售领域 整个领域正演变为研究效率变得数据导向和科学化 更多地由使用的工具而非员工决定 而前端角色保留了魅力和"销售艺术"[68] * 在客户支持领域 一个相对新颖的空间是AI代理使用UI执行任务（字面意思访问网站 使用光标和键盘执行任务） 例如Adept和UiPath[70] * 在法律领域 AI代理（如Harvey、CaseText、Eve）主要从事文档分析、背景法律研究、案例文件索引、协助提问和起草等工作 主要是 paralegal staff 和初级助理的工作[81] * 在创意领域 充满了 semi-autonomous agents（在人工命令下工作而非独立运作） 主要用于视频/图像生成和为视频添加VFX（如RunwayML、Midjourney、Synthesia、Descript） 受影响最大的似乎是通常受雇于较小机构的自由图形艺术家[82]