今天小編分享的互聯網經驗：關于首個房地產AI Agent，周忻還有三個問題沒有回答，歡迎閱讀。
" 走出老的框框，放下過去、放下身段，向前看。"
3 月 19 日，易居（中國）控股有限公司董事局主席周忻剛剛在自己公司主辦的大會上發表了一篇主題為《放下、學習、向前看，中國房地產大有可為》的演講，兩周之後，就趕在清明節前發布了 "中國房地產首個 AI Agent（智能體）" 克而瑞 AI。
周忻說，" 我有過打算叫它‘ AI 克而瑞’，覺得我們要颠覆自己，用 AI 把克而瑞（易居集團旗下的研究院）的東西做一遍。"
這款智能體目前只有網頁版，并且只在小範圍内進行内測。它的主要功能模塊包括：搜索、文章、報告、知識庫四部分，并且只聚焦于房地產垂直領網域。
克而瑞 AI Agent 内測頁面
第一次通過線上直播發布這款產品之後，4 月 8 日，周忻又從上海飛到北京，專門在線下面向媒體去演示這款智能體。
在搜索模塊，用戶提問之後，克而瑞 AI Agent 結合外部網絡公開信息和易居内部數據庫，将搜索到的資料進行閱讀分析，進行結果的總結提煉，并以分别歸納要點、列示圖表的形式呈現。
在分析回答部分的前面，會展示搜索的信息來源。
在回答結果的後面，還有相關的追問問題。這一點和豆包等 AI 產品的設計比較相像。
在 " 文章 " 模塊，克而瑞 AI Agent 的寫作流程為：分析寫作思路（類似 DS 的展示過程）、采集寫作素材、整理素材分析、搭建素材腦圖、生成文章初稿、校對、完成文章寫作 7 個步驟。
在 " 素材腦圖 " 部分，可以在思維導圖中對結構和素材進行替換、調改寫作思路，終版文章也可以直接在線上界面進行修改，體驗類似于線上文檔。
文章創作完成後，會發手機短信提醒，文稿可以直接導出。
生成文章的過程
據介紹，克而瑞 AI Agent 按照創新設計的不動產行業寫作工作流（Workflow）自主執行，并會自主判斷調用克而瑞數據庫及 RAG 知識庫，以确保文章專業度及準确度。文章創作類型包含了樓市測評、地塊解讀、政策分析等，覆蓋住宅、購物中心、二手房、家居建材等多個細分領網域。
不過，36 氪作者在測試中看到：圖片素材部分抓取的并非最新素材，而是混合了 2017 年、2020 年等歷史素材。
生成文章
對此，周忻回應稱：AI Agent 更重要的角色定位，應該是一個工具，在使用寫作文章功能完成任務之後，需要使用者去做一些主動性的修改、确認工作。
" 報告 " 模塊，是克而瑞 AI Agent 的最核心部分，它的數據來源主要來自克而瑞研究院的内部數據庫，包含了住宅、土地、辦公、商業、租賃、康養、產城、文旅、企業、宏觀政策等各個細分領網域。
周忻透露，為了适應 AI 的調用邏輯，克而瑞把往年的數據、報告全部梳理、重構，這一部分工作耗費的精力和成本比較高。
根據介紹，克而瑞 AI Agent 可根據報告類型生成撰寫大綱及逐頁分析内容，并可自動在克而瑞數據庫中調用所需數據，無論是區網域市場月報、全國年度報告還是做項目研判、土地投資測算都能智能高效完成。
36 氪在測試中看到，對于市場月報、城市月報等克而瑞積累了龐大數據庫，并實時更新的細分領網域，克而瑞 AI 的測試表現更優秀，且生成報告的用時較短。
但在 " 法拍房評估報告 " 等比較冷門的細分領網域，還是出現了使用數據的滞後性問題。
" 知識庫 " 模塊分為兩個主要功能，一是對克而瑞過去 20 多年沉澱的數據庫中各類文獻、稿件、報告的調用；另一個功能是用戶創建自己的知識庫。
" 我們不會做其他領網域的東西，我們的項目負責人一再跟我說要‘聚焦、聚焦’ "，周忻說，克而瑞 AI 的目标用戶是房地產行業的從業人員，例如營銷人員、研究員、規劃設計、投拓等崗位員工，它不同于 Manus 等通用型 AI 智能體，" 原來誰在用克而瑞的東西，現在我們希望降低他們的工作時間、成本，提高效率，在房地產這個領網域做到更準确。"
周忻把克而瑞 AI Agent 能起到的理想作用總結為三個能力：整合工程創新力、行業認知力、數據沉澱力。
工程力：克而瑞 AI Agent 在不動產領網域 all-in-one Agent 以及提供行業特定場景任務完成兩個方面，做了諸多創新。如基于底層大模型進行适用房地產行業的微調，生成結果過程中接受用戶進行反饋及指令等。
行業力：克而瑞 AI Agent 與房地產行業深度綁定，通過近 30 年經驗沉澱的 " 房地產思維框架 "，結合克而瑞 20 年積累的數據庫和知識庫，采用行業 RAG LLM 模式有效提升調用信息的準确性，同時，通過 RAG 對信息來源的執行與驗證，對于模型所輸出的結果極大降低了產生 AI 幻覺的可能性。
數據力：克而瑞覆蓋全國 400 個城市、10 餘細分領網域的實時數據（土地成交、項目去化、政策解讀等）賦予克而瑞 AI Agent 強大的數據力。大數據在 AI 賦能下，用嚴謹的地產思維，以幾何倍速的算力被挖掘、被激活，被合理的引用到各類工作成果中。
" 我們一直在強調要‘精做’ "，周忻說，克而瑞 AI Agent 的計劃在 5 月份正式上線，并推出 APP 版本。
但還有一個現實的問題周忻沒有明确的回答和計劃，即：正式發布之後的算力支持，以及收費模式和成本上升問題。
值得注意的是，目前克而瑞 AI Agent 并不支持大規模的同時使用，一旦出現并發問題，解決成本會快速上升。而對于多數 AI 公司，目前仍是一個燒錢的生意。
另外，克而瑞 AI Agent 的廣義目标用戶規模約為數百萬，其中作為個體的人付費意願并不強，而公司行為的采買則需要衡量使用 AI 帶來的收益，或者用 AI 替代員工成本的方式來衡量是否值得。
還有一個問題周忻也沒有回答，就是：如何解決後續的數據污染問題，并不是聚焦垂直領網域就能避免數據、文本的污染，尤其是在房地產領網域的項目層面，現實中存在這大量公開的商務型内容，對這些内容的抓取和使用将會影響到 AI 分析結果的專業性。
目前克而瑞 AI Agent 的團隊人數不到 20 人，主要由行業分析師和技術人員組成，相當于一個初創公司的規模，如果用戶數量增長，團隊可能需要更多的人和更多的專業崗位。
還有一個房地產行業的現實問題：經過 4 年下行期之後，沒有任何一家公司還願意再燒錢做事，目前行業内的 AI 應用主要偏向于實用領網域，如：設計、安防、商戶管理等，克瑞瑞 AI 在市場數據中淘金，而房地產市場自身則越來越以央國企為主流，市場開放性下降，走向金融和資源主導，這意味着市場研究本身的價值會随之下降，這個領網域還是否能通過 AI 做出更高性價比？
"2020 年到 2030 年是中國房地產行業一個折疊的時代，從大開發到大資管的折疊階段，我們正處于這樣一個階段當中，感覺會有點冷、有點痛。" 周忻在近期的演講中說。
最終，只有市場能給出結果。
