继LLM大模型与GenAI生成式AI应用之后，智能体正在成为下一个风口。与基于LLM的GenAI应用不同，智能体将LLM的智能涌现能力与智能决策的能力相结合，让智能体不仅能够认知、分析和总结，还能够进行决策和执行决策，将知识与智能转换为切实的生产力与商业效益。麦肯锡曾预测LLM与生成式AI有望每年带来2.6万亿-4.4万亿美元的经济增量，其中有显著部分的生产力提升将由智能体实现。
今天，全球正处于智能体经济新兴的初期，企业级智能体将有望成为众多现有企业IT应用的入口，成为下一个主流商业软件范式。微软首席执行官萨提亚·纳德拉在2025年初曾预言，智能体将取代所有的SaaS软件。换言之，企业级智能体将是企业级SaaS和本地部署企业级软件的下一个形态。谁能主导企业级智能体市场，谁将主导下一个企业软件范式，就如同SAS主导了商业数据分析软件、SAP主导了ERP软件、微软主导了办公软件。
2025年将迎来企业级智能体元年。之前，聊天和内容生成之外的生成式AI应用和智能体大都是集成多种开源组件的定制化方式开发方式，而市场必将走向基于标准化框架和工业化生产的生成式AI应用与智能体商业套件，商业数据分析软件之王SAS就是一个强有力的竞争者。在2025年5月7日举办的SASInnovate2025上，进一步体现出了这一趋势——从主导数据分析商业软件范式，升级为主导企业级智能体商业套件范式。
生成式AI与智能体商业软件套件
商业软件套件是释放企业生产力的关键工具。所谓商业软件套件，即像SAS9、微软Office2023、SAPS/4HANA等将工具、功能和流程等固化打包成一个一个的应用软件和模块，通过可视化界面进行人机交互，操作员经过简单的培训即可人人都上手使用。从HR、市场营销、供应链、销售、生产制造到各类办公和行业场景等等，都能够使用商业软件套件快速完成任务。因此，商业软件套件是IT技术高度成熟后的标准化和规范化。
生成式AI与智能体商业软件套件，与之前传统IT时代的商业软件套件有着很大的不同。之前传统IT时代的商业软件套件又被称为“SystemofRecord”即“记录的系统”，相当于半自动化系统，由操作员将各类信息人工输入到系统中，系统仅被动接受通过人工输入的标准化数据和信息，再交由后续自动化流程软件进行处理。而生成式AI与智能体商业软件套件相当于全自动化办公，由LLM大模型对海量非标准化数据和信息（包括音频、视频等非结构化数据）进行学习、训练和认知，再通过推理输出标准化数据和信息，之后或生成新的内容，或再调用各种智能软件进行决策并执行决策，人类操作员仅偶尔进行监督和处理疑难问题。
生成式AI与智能体商业软件套件可被称作“SystemofAgents”，与被动的传统商业软件套件不同，“SystemofAgents”打破了不同商业软件的“墙”，将所有的商业软件整合为一个整体，生成式AI与智能体则是一个数字员工，通过自然语言与系统交互、发出指令再由Agents系统自动化完成所有任务并返回结果，这样的系统还能自动学习处理的结果以及适应各种环境变化再自动进化，不断提升系统的智慧、智能和任务处理能力。
当然，实现真正的“SystemofAgents”还有很长的距离，包括需要重组整个企业软件堆栈和产业链。但实现“SystemofAgents”，打造“SystemofAgents”商业软件套件，目前所需要的基础技术已经就绪，包括云原生技术栈、LLM大模型和推理模型技术栈、AI与ML模型技术栈、智算中心技术栈、AI数据处理等等。对于企业级智能体来说，除了具备前述现代化数字技术外，还需要具备对于“SystemofRecord”系统的深刻理解及连接能力。作为下一代企业级软件范式，企业级“SystemofAgents”是在继承传统企业级软件范式基础上的进化与升级。
企业级代理型AI软件开发框架和能力组合
在SASInnovate2025大会上，AgenticAI代理型AI无疑是最大的亮点之一。IEEE指出，所谓代理型人工智能指的是能够独立行动以实现目标而不需要持续人类控制的人工智能系统，这些系统通常不需要人类输入，一个目标可能包含若干个子目标。Gartner将代理型AI列为2025十大战略技术趋势之一，并预测到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出，而2024年这一比例为0%。
对于代理型AI（AgenticAI），不同的技术厂商有不同的定义，SAS将代理型AI定义为一种AI框架，包括了决策、人与AI协同和治理三大支柱，以及众多预打包的模块化功能组件和低代码开发平台，而智能体（AIAgent）则是在代理型AI开发框架下开发出的成品商业软件。与OpenAI所提出的智能体五阶段不同，互联网技术公司所追求的智能体终极目标是类似“天网”那样的智能组织掌控者，而企业级智能体则是创新性解决商业和企业问题。
SAS公司在2025年SASInnovate大会上提出的代理型AI框架及其全栈能力、功能与产品模块集，是集合了耗资10亿美元重构SASViya云服务平台以来所有技术成果的大成，特别是囊括了SAS公司成立50年以来的统计分析、数据分析和预测分析以及决策技术等成果。同时，SASAgenticAI紧紧围绕SAS公司的初心：用产品化商业软件套件向广大企业和个人，普惠数据管理、数据分析和数据消费。
首先，在SASAgenticAI框架中没有提及的是SAS的核心竞争力，即SAS计算引擎。在业界普遍认同的代理型AI框架底层为计算基础层，主要为AI算力以及发挥AI算力的算法和软件。对于SAS这样的第三方独立软件商来说，面向全球不同客户的需求，就必须要解决跨不同计算环境的统一计算引擎，包括公有云、私有云、企业本地数据中心甚至是断网数据中心，让SAS分析、AI与智能体应用能够无缝地运行在各种计算环境中。
SASAgenticAI的底层计算基础就是SASComputeService平台。所谓SASComputeService平台，是一套基于云原生容器技术的虚拟服务器服务，也是SAS9、SASViya、SASWorkbench等底层计算基础引擎，即SASComputeServer。基于云原生容器的SASComputeServer包括SASWorkSpaceServer、SASMetadataServer、SASOLAPServer等，这些Server可以部署于企业本地、托管于超级公有云以及在客户环境中即插即用。值得一提的是SAS/ConnectServer，可以无缝打通不同计算环境中的SAS9、SASViya等SAS平台数据环境，将分布式异构环境中的SASComputeService连接在一起，为SAS应用提供统一的底层计算环境。
SASComputeService平台让用户无论在任何计算环境中都可以使用自己熟悉的管理界面、运行程序、处理各种任务等，同时满足企业计算所需的容错、安全、稳定、可靠等要求。而在SASComputeService之上就是著名的SAS高性能分析计算引擎CloudAnalyticService（CAS），同样是基于云原生容器的计算引擎，但是专门面向各种分析计算进行了优化，能够强有力的支持统计分析、预测分析、AI与机器学习等分析计算。无论是SAS9、SASViya还是SASWorkbench，涉及到分析计算的核心任务都会调用CAS，以加快各类分析计算。
基于云原生容器的SASComputeService和CAS，其好处在于作为独立第三方厂商的产品，能够部署在公有云、私有云甚至是断网隔离的数据中心里，同时还能享受SAS计算与分析引擎的高速度、高稳定、高可靠、高安全等优势，基于SASCompute平台和CAS开发的应用程序能够获得一致的用户体验，确保应用程序和各种系统配置的全球一致性。例如，在隔离环境中使用SASWorkbench开发的应用程序，能够顺畅地运行在外部SASViya中。
接下来就来到了SASAgenticAI的构建层，包括数据、工具和提示词库。SASAgenticAI构建层基于SASIntelligentPlatform也就是SAS9和SASViay共享的核心基础模块，其中就包括数据存储和处理模块。SASIntelligentPlatform的基础数据模块，包括存储于SAS表格中的数据库、各类第三方异构数据库、数据仓库、数据湖、数据集市等。面向LLM大模型、生成式AI应用和智能体，SAS又引入了Vector向量数据库。
数据处理一直是SAS公司的强项，面向生成式AI与智能体的海量数据要求，特别是针对行业场景中大模型训练的数据需求量大、数据获取难度高、安全与隐私等要求，SAS公司在合成数据方面进行了大量投入，包括收购了合成数据的领先公司Hazy。成立于2017年的Hazy公司，利用AI生成合成数据，帮助企业在不暴露敏感信息的情况下进行数据分析与AI模型训练，从而解决数据稀缺性问题，同时消除隐私泄露和数据不完整等风险。
SASAgenticAI的工具集则包括SASIntelligentPlatform已有的统计预测分析、AI/ML、优化等各类数据分析和智能决策工具，再加上RAG等，能够满足绝大多数LLM大模型、生成式AI应用和智能体的分析与决策工具需求。在提示词库方面，则集合过去几年SAS大模型与生成式AI方面的成果，可以为客户提供避免模型幻觉等的安全的提示词以及相关模板。在决策工具方面，SASIntelligentPlatform已经提供了众多业内知名的决策工具，包括面向通用业务的决策工具以及面向行业场景的决策工具。
决策工具一直是SAS公司的拳头产品，SAS公司也在大模型与生成式AI的市场喧嚣中，不余遗力的推进决策工具的不断升级。作为通用业务决策工具之一的优化工具，是SAS公司的“核弹级”产品，而随着行业顶级客户优化问题日趋复杂、规模日趋庞大，SAS公司也在不断研究和推进量子计算等前沿计算领域，以保持SAS的核心竞争力。
例如，基于量子计算的混合优化算法是SAS公司推进优化决策工具的前沿研究方向之一。在SASInnovate2025上，SAS公司展示了与P&G公司合作，将混合量子计算用于P&G公司产品与原料组合的优化问题，其规模相当于在100的114次方空间中寻求最优解，而100的114次方空间比宇宙中所有原子的总和还要大，采用SAS优化算法能够在6小时左右求得有实际意义的最优解，而采用SAS算法与量子计算相结合的混合量子优化算法就能够大幅缩短到12分钟左右，并同时满足最优解的质量、可行性和计算速度的要求。
已经广泛应用的决策工具是SASAgenticAI的核心竞争力之一。此外，SAS还在不断推进AIModel的进程，将越来越多面向场景的AI/ML模型打包为成品/半成品的基于云原生容器的商业软件，通过开箱即用的方式普及AI，同时为智能体提供更多的可调用的AI/ML模型。打包的SASAIModel都是面向业务流程中劳动或时间密集型场景，例如文档分析、供应链优化、医药依从性、销售税务合规等，各类型企业都能够轻松使用SASAIModel，或者直接在业务场景中使用这些模型，或者在自有数据上快速训练后投入使用。
在SASAgenticAI构建模块之上构建智能体工作流的时候，SAS公司根据实际业务场景，提供了两种模式：Humanintheloop即嵌入人工环节的半自动方式，以及Humanoutoftheloop即全自动方式。
2019年，SASViya将SASDecisionManager重新命名为SASViyaIntelligentDecisioning；在SASInnovate2025上，SASViyaIntelligentDecisioning新增了智能体设计功能，通过可视化的界面，开发者能够根据业务复杂度、风险和业务目标，用拖拉拽的方式将智能体嵌入到业务流程中，同时决定智能体的自治程度和人工介入程度。而智能体则以容器方式进行部署，能够灵活地以应用、聊天机器人以及其它业务流程方式部署。
在整个智能体的生命周期中，SAS都提供了内置的AI治理和可解释性，以确保最后生成和决策结果的可靠可信任。SASViya还提供了智能体全生命周期的“血缘”关系，让开发者或用户能够追踪和追溯在智能体中使用的各种模块、数据、模型等的“血缘”关系。
除了提供AgenticAI模型和能力与模块集外，SAS公司还在SASInnovate2025上宣布将推出一系列预集成打包的智能体，为企业用户普惠智能体。根据SAS公司的定义，智能体分为两个极，涉及更多人工介入的主要是Copilot，而无需人工介入的才是智能体。
此前，SAS已经推出了一系列SASViyaCopilot，在SASInnovate2025进一步丰富了SASViyaCopilot组合。SASViyaCopilot是一系列的Copilot，其中包括辅助用户更好使用SASViya平台和工具的系列Copilot，例如SASViyaCopilotforSASCodeAssistant、SASViyaCopilotforModelingPipelines等，以及面向行业场景和任务的Copilot，例如SASViyaCopilotforClinicalDataDiscovery、SASViyaCopilotforAssetandLiabilityManagement等。振奋人心的是，SASViya4版本将免费提供所有的SASViyaCopilot，适用于SAS托管云、客户自有托管云以及连接到互联网的客户本地数据中心等计算环境。
智能体不同于Copilot，Copilot是辅助人类的助手，而智能体则是业务流程智能自动化。其中的原因很简单，Copilot并不会代替人类进行决策或代替终端用户执行任务。而智能体的目标是尽量实现无人化的全自动智能流程。预期在不远的将来，SAS将向市场推出DataMartAgent、SupplyChainAgent等数据工程、供应链管理等领域的智能体，面向成熟的业务流程、人工介入程度低甚至无需人工介入的通用和行业场景打造产品化的智能体。
在合成数据方面，SASInnovate2025上，基于收购Hazy的成果，SAS公司与游戏引擎公司EpicGames宣布将AI技术、合成数据、游戏引擎UNREALEngine与数字孪生结合起来，实现更逼真的业务场景增强仿真，带来游戏3D画面效果的数字孪生体验。SAS公司还与美国Georgia-Pacific（GP）公司合作，率先在GP公司旗下一家造纸工厂落地了该增强仿真的概念验证。在概念验证中，三方用游戏3D效果实现了对工厂运营的仿真，特别是工厂中的AGV自动导向车队，包括用合成数据仿真了警告、障碍和极端恶性事故以及对AGV车队和整个工厂运营的影响。除制造场景外，医院、城市等多种行业场景都有望受益于增强仿真技术。
持续投入生态与人才，保持AI战略定力
根据SAS公司2024年报，在全球经济放缓的大前提下，2024年SAS公司仍然保持了30亿美元的年营收，其中SASViya的销售增长了24%、SASViya4的销售更是大增56%，而SAS托管云也录得16%的增长、连接5年实现两位数增长。自2016年试水SASViya，2019年耗资10亿美元重构并推出云服务SASViya，2020年推出SASViyaV4.0，迄今SAS已经在向云计算转型的道路上取得了阶段性成功，而企业级智能体将成为SAS的下一个增长极。
在全球大模型与生成式AI的喧嚣中，SAS公司以坚定的战略定力，走出了一条属于自己的道路。虽然市场曾一度被大模型与生成式AI的声音所垄断，世界舞台属于OpenAI等大模型创新者以及众多大模型公司，“百模大战”中也没有SAS的身影，但智能体的出现让SAS再次重新掌控市场的主导权，因为智能体不可或缺的智能决策正是SAS的核心竞争力。
2024年，英国税务海关部署（HMRC）选择了基于SAS托管云的SASViya欺诈管理方案，以应对每年超过4500万个人和500万企业8000亿英镑税收的挑战；加拿大政府选择SAS公司作为主要的分析解决方案商，SAS将在长达7年的时间里服务26个加拿大政府部门和机构，显著优化软件管理与降低成本；都柏林大学选择SASViya，优化了对子痫前期症的诊断和管理，每年有望挽救上万孕妇与婴儿的生命；东南亚最大的城市之一雅加达的智慧城市计划实施了SAS的高级分析、AI、ML、IoT解决方案，以驱动更好的决策……
除了全球政府机构、公共健康与医疗机构、企业与行业用户继续坚定选择SAS外，SAS还在2025年初推出了SASViyaEssentials，将SASViya的核心功能面向中小企业用户打包成小规模的预集成托管云服务，让中小企业用户能够开箱即用地获得SASViya的核心能力，特别是智能决策能力，进一步扩大SAS客户生态版图。
在客户认可外，2024年SAS公司还在47项市场分析机构的评估中位列领导者，这些评估涉及AI、ML、数据科学、预测分析、风险管理、智能决策、跨渠道市场营销、欺诈管理、反洗钱等多个领域。
在SAS向云计算转型的过程中，合作伙伴起到了至关重要的作用。特别是与微软的合作，自2020年6月双方宣布结成深度战略合作伙伴以来，微软Azure云不仅推动了SAS自身向云计算转型，微软Azure云与OpenAI结成的独家战略合作伙伴，也推动了SAS对于大模型、生成式AI与智能体的前瞻思考与实践。
在SASInnovate2025上，SAS向业界展示了与微软云合作的全面成果，包括去年在微软AzureFabric上构建的SASDecisionBuilder，SAS分析、分析与决策技术已经深入到微软Azure的方方面面。考虑到最新公布的季度财报中，微软云业绩大涨，增长规模位列三大超级公有云之首，可以说SAS与微软云的战略合作全面收获成果，5年的时间更充分体现了SAS公司的战略定力。随着微软模式的成功，SAS正将该模式向AWS扩展。
截至2024年，SAS公司在全球94个国家拥有超过1300家合作伙伴，2024年合作伙伴影响了SAS公司65%的新软件和托管服务销售。在SASInnovate2025上公布了2024年度合作伙伴奖，包括年度GSI合作伙伴德勤、年度技术合作伙伴英特尔、年度解决方案提供商合作伙伴katalyze、年度全球技术与云合作伙伴微软。
SAS对于AI战略定力还体现在对全球AI人才的培养。SAS坚持为教育工作者和学习者提供免费或低成本使用SAS软件的方式，包括SASEducatorPortal和SASStudentSkillBuilder。2024年，全球有超过30万教育工作者和学习者使用了SAS的免费软件，SAS还为广大教育工作者和学习者提供了免费的SASWorkbenchforLearners。2024年，全球19个国家和地区的超过100支学生队伍参加了SASCuriosityCup杯竞赛。
截至2024年，SAS已经与全球超过450所高校合作了SASAcademicSpecialization项目，为产业源源不断培养掌握SAS技术的AI人才，而SASCertificationandSkillsDirectory为企业提供了获得SAS资质认证的学生资源。SAS公司还与Code.org、AI4ALL、CS4ALL、DataScienceforEveryone等合作，让更多的学生能够产生对数据科学和AI的兴趣。
值得一提的还有SAS黑客马拉松活动。自2021年SAS公司首次举办黑客马拉松活动，到2024年已经连续4年举办该活动。2024年共有来自70个国家的1731支队伍报名，其中有145支队伍参加了长达一个月的SAS黑客马拉松活动，共有110名SAS公司导师参与其中。在这些参赛队伍中也有SAS公司的合作伙伴，例如在SASInnovate2025上宣布的2024SAS黑客马拉松全球大奖获得者就是SAS合作伙伴英国ButterFlyData公司，该公司在黑客马拉松期间利用SASViya、ViyaWorkbench、ViyaCopilot以及Git和Python等开源工具，开发了用于分析海量信息中虚假信息和不可靠信息的工具。
整体来看：SASInnovate2025让整个市场更加清晰地看到了过去5年SAS公司向云与AI的战略转型全局，以及对战略转型的决心与定力。可能SAS公司在2019年和2020年所做的转型工作，当时并不为市场所完全理解，但随着SAS9、SASViya、SASViyaWorkbench、SASViyaEssentials等全系列SAS智能平台的上市，以及SAS持续在商业数据分析、AI、大模型与生成式AI、智能体等核心领域和量子计算、数字孪生、AI伦理与安全等前沿领域的投入，包括在全球拉起一个庞大的客户、合作伙伴与人才生态，再叠加企业级智能体这样可能是50年一遇的企业级软件机遇——商业数据分析之王SAS，或将在企业级智能体浪潮中，王者归来。（文/宁川）