Oracle 发布 AI Agent Marketplace

美国拉斯维加斯 — Oracle 推出了一个在线商店，支持 Oracle Fusion Cloud Applications 客户在此购买和安装来自其他软件开发商的 AI agent，同时通过新的 LLM 工具增强其现有的供应链管理、销售和营销软件。

Oracle 在本周举行的甲骨文全球 AI 大会客户会议上表示，Oracle Fusion Applications AI Agent Marketplace 可通过 Oracle AI Agent Studio 开发平台访问，它提供 100 多个来自第三方软件供应商和 IT 咨询公司的 agent，支持 Oracle 的财务、物流、HR 及客户管理应用客户在此查找所需 agent 并直接部署到应用中。目前，该市场中汇聚了 20 多家合作伙伴（包括 Accenture、Deloitte、IBM、Infosys、KPMG、PwC、Wipro、Box 和 Stripe）提供的 agent，将有力补充 Oracle 现有的约 400 个 Fusion Cloud 助手和 agent。

Oracle 还宣布为其 Fusion Cloud 的供应链管理、销售和营销应用推出了新的 AI agent，并重新设计了应用启动界面，在界面上新增了对话式提示词窗口，用于执行 AI 查询以及显示 agent 工作状态更新。

此外，Oracle 还更新了 AI Agent Studio，新增了模型上下文协议 (MCP) 支持（使 agent 能够与 Oracle Fusion Applications 以外的其他企业软件通信）以及 Agent2Agent (A2A) 支持（通过这一通信协议与其他供应商构建的 agent 执行互操作）。Oracle AI Agent Studio 是 Oracle 今年初推出的一个图形化设置工具，用于自定义预构建 agent 或从零开始构建新的 agent。如今，它的功能进一步丰富，支持企业衡量应用使用的生成式 AI“令牌 (token)”（即词语片段）数量。客户可据此了解与 LLM 交互产生的运行成本。

甲骨文公司执行副总裁 Steve Miranda 在甲骨文全球 AI 大会主题演讲中表示：“这些 agent 嵌入在 Fusion 应用中，能够构建上下文关联。”例如，会计软件用户可以监控企业债务的变动情况，接收重要信息提醒，并深入查看导致异常结果的具体发票，整个过程中不需要切换界面，完全在自身安全权限内工作。Miranda 补充说：“您不需要基于 Fusion 应用数据来编写上下文。”

AI agent 在应用内部运行，在应用内收集数据、与用户交互、按步骤采取行动。如今，很多企业已开始使用 AI agent 运行销售管道分析，为销售代表提供实用建议来帮助达成交易；协助供应链经理响应市场形势变化；处理客户服务请求；以及安排求职者面试。

Oracle 与其他（后台应用和面向客户的应用的）开发人员正积极使用来自外部供应商和咨询公司的 AI agent 来补充其已有 AI agent，以此显著提升生产力。Boston Consulting Group 预测，AI agent 市场规模到 2030 年将增长 9 倍，达到 521 亿美元。

BCG 今年 1 月在全球范围内对 1803 位首席级高管开展的调研 (PDF) 显示，75% 的受访者表示 AI 是其三大战略重点之一，仅 25% 的受访者表示其组织的 AI 计划正在贡献“重大价值”。

短期价值

Agent 可以简化流程和降低客户支持成本，帮助企业 AI 项目创造短期价值。

Oracle 的新市场中提供以下 agent：

• Infosys 的 HR 助手 — 用于更新员工档案，同时遵循 Oracle Fusion 应用的员工数据访问和变更控制策略
• KPMG 的采购助手 — 有助于更快地调用供应商、采购和价格数据
• IBM 的销售订单录入助手 — 提示用户补充额外信息，以减少错误
• Stripe 和 Infosys 联合开发的一个发票催收 agent — 为特定结算方案提供激励措施，以此缩短应收账款周转天数（DSO，与现金流相关的一个指标）

Oracle 直接提供的一些新的 Fusion agent 可以帮助会计人员创建日记账分录，辅助采购计划人员自动处理报价请求，协助履约经理加速处理发货请求。还有一些 agent 可以帮助营销人员按购买可能性划分客户优先级，为销售人员提供定价信息和客户参考资料。

与前几代基于预定义规则的软件助手不同，新一代 AI agent 借助经过预训练的大语言模型 (LLM) 与用户对话，某些情况下还能理解用户意图，基于企业信息来提供上下文，例如岗位类别、企业政策和客户账户等。此外，agent 还能调用历史交互信息，从过往场景中学习，进而提供更出色的答案或者更准确地完成任务。

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