中国AI Agent 行业研究报告（二）

2025 中国AIAgent行业研究报告（二 买合木提 Part01AIAgent的全球认知与发展演进 Part02AIAgent的技术突破与行业重构 目录 CONTENTS Part03AIAgent的商业实践与场景突破 Part04AIAgent的未来趋势与挑战 AIAgent进化之路：大模型点燃智能体的变革引擎，加速AI走向应用 Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，Agent（智能体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望 AIAgent发展历程 大模型激活AIAgent发生质变提升 哲学领域 自主意识与决策能力 1 计算机领域 从简单规则到复杂决策系统 2 大模型阶段 自主式软件程序，能够感知环境并 做出响应5 大模型 持续进化 大模型赋能的新特性：强大的语言理解和生成能力 大脑级“基础设施 AIAgent概念的重新定位：从工具到数字助手的进化 人工智能领域存在AIAgent与AIWorkflow，其存在区别： AIWorkflow（工作流）：指的是一系列预先定义好的大模型调用步骤，像是在“轨道上”运行，步骤固定，可预测。每一步骤都有明确的输入和输出 AIAgent（智能体）：AIAgent更加自主，由大模型自行决定执行多少步骤，直到问题得到解决。AIAgent会持续循环，例如与客户沟通或迭代代码修改，步骤数量不固定 认知智能的突破：更接近人类思维的推理能力 大模型引爆AIAgent讨论：大模型的突破，让AIAgent从实验室走向实际应用 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理wwwjazzyearcom 大模型推动AIAgent的普惠化：让AIAgent从学术讨论走向实际应用大模型搭台，AIAgent能力进阶，撬动产业重构并浇筑生态 AIAgent能力基石 产业重构 产业生态完善 个性化知识库 记忆外延系统 效率革命 开发平台 零代码Agent工厂 行业经验图谱 目标导向进化 任务拆解过程反思 人 聚焦创意决策 AIAgent 接管大部分规则性操作 分发网络 企业级Agent市场个人Agent订阅商店 感知决策闭环 多模态环境理解 C端 实时推理 策略迭代 场景拓展 B端 金融风控 Agent 供应链调度 Agent 硬件载体 动态 行动链 健康管家沉浸式学习 手机AI眼镜机器人 （AIAgent从虚拟助手进阶为实体化服务终端） 教练 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 AIAgent破茧：从被动听命的工具附庸到主动出击的智能先锋 通过自主感知与决策能力提升，颠覆传统AI定位，全方位重构人机协作崭新生态 AIAgent通过自主感知和决策能力，实现从被动响应到主动任务启动的转变和动态策略生成。它提升了产业效率，广泛应用于金融和健康等多个场景，并重构生态系统，包括智能体开发平台和硬件。在大模型的支持下，AIAgent正从“工具”转变为“协作者”，引发生产关系的变革 自主能力定义：感知决策全链路闭环 与传统AI工具的颠覆性差异 任务触发 动态推理 多模态感知 传统AI工具AIAgent 基于目标的逻辑推演与冲突解决 MIT“认知内核”理论框架 AIAgent 能力组成 环境语音文本实时解析GoogleDeepMind的SIMA游戏Agent 人类指令触发 （如Siri问答） 规则驱动 （ifelse逻辑树） 环境感知自主启动 （如特斯拉FSD预判刹车） 目标驱动 （LLM生成动态策略树） 决策机制 自主决策 非预设路径的弹性行动生成 微软AutoGen多Agent协作系统 持续进化 交互数据驱动的策略迭代 OpenAIGPT4自我反思机制 交互模式单次请求响应长期记忆支持的连续对话与协作 能力边界限定场景封闭系统 跨领域经验迁移 （如医疗Agent转金融风控） 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 AIAgent的产业价值：重塑人机协作方式，推动效率变革 从效率工具到智能协作者的范式升级，AIAgent成新时代的革命性生产力 AIAgent提升生产效率 效率值 传统工具 ChatGPT引爆交互革命节点 AI助手 2023年 智能体协作 时间 传统软件：固定流程人工操作，如Excel表格 生产力转变 智能助手：动态规划自主执行，如NotionAI自动生成报告 协作效率提升 更快：对比人工，AIAgent秒级完成数据清洗 更准：Nature2023一篇论文显示，医疗Agent诊断准确率提升40 交互方式进化 自然语言指令多模态任务流，如Kimi“帮我分析Q3财报并制作PPT” 现阶段构建法则 简单起点量化验证 例：从会议纪要生成逐步扩展至全流程项目管理 测量指标：任务完成率错误率下降曲线 护城河绑定模型进化 反例：仅做Prompt包装的产品将被淘汰 正例：AutoGPT构建工具调用生态 AIAgent思维培养 方法论： 用目标推理验证框架替代传统功能清单 3 12 数据来源：公开资料，Anthropic，甲子光年智库整理 AIAgent的商业模式：移动时代APP的继承与超越 从“应用商店”到“智能体”平台的转型升级，推动AI生态的快速重构与创新发展 从应用到智能体服务的升维：AIAgent继承APP的规模化分发能力，但通过大模型实现三个突破服务动态进化、收益与价值实时匹配和开发者用户模型协同进化。预计到2027年40的企业服务将由AIAgent组合交付，这不仅是技术升级，更是软件经济规则的重构 移动App时代 AIAgent时代 继承：APP时代的核心基因 通用性： 操作系统 应用商店 用户 服务平台 Agent平台大模型 数模型 据增强 Agent 服务 跨行业标准化接口（如医疗Agent诊断教育Agent辅导） 案例：OpenAIGPTs已覆盖200垂直场景 订阅经济： 从软件买断制按需服务付费（如SalesforceEinstein按调用量计费） 数据：企业Agent订阅市场年增速达137 超越：AI原生生态重构服务化交付： 功能模块化实时更新（如ChatGPT插件动态加载） 开发者生态： 低代码平台收益分成模式（GPT商店开发者分成超2亿美元） 网络效应： 用户反馈直接训练模型越用越智能的飞轮（对比APP版本迭代滞后） 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 AIAgent的核心能力剖析：认知能力重塑智能差异 大模型能力持续进化，推动AIAgent从任务执行者（copilot）向决策主体跨越 AIAgent正通过认知能力的三重重构建立竞争壁垒：在感知层打破模态边界，在决策层构建动态规划，在进化层实现终身学习。这使其超越Copilot 的工具定位，成为真正的‘数字员工’。到2026年认知型Agent将覆盖70的企业复杂决策场景，重新定义生产力革命 技术演进：大模型重塑AI本质 竞争分水岭：CopilotAgent的跨越 多模态感知 知识图谱 动态规划 基本能力 人机共情 持续学习 能力提升 理解：百亿级参数解构语义 如，GPT4准确率较传统NLP提升58 生成：跨模态内容创造 如StableDiffusion3实时文生视频 交互：上下文记忆达128ktokens 如AnthropicClaude3企业实践 大模型迭代 数据积累 模型能力提升 场景扩展 能力增强 决策层级 适应能力 成本效率 Copilot 辅助建议人工决策固定场景预设响应 单任务ROI测算 AIAgent 自主执行，如AutoGPT调用API 跨领域策略迁移，从医疗到金融跨领域覆盖 全流程价值闭环：企业运营成本降超三成 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 大模型能力提升：基于大模型的AIAgent可颠覆现有的工作范式 从工具执行到自主决策的能力升维，最终实现Agent从“四肢”到“大脑“的进化 AIAgent正引发生产力范式的双重革命：在能力维度，通过记忆感知（L4）和数字人格（L5）实现人类意图的深度理解；在产业维度，推动工作流从‘操作说明书式’过程执行转向‘结果导向’的智能编排 基于大模型AlAgent不同自动化程度所需要的能力简要分析 AIAgent的能力提升促进工作范式转移 关键特征 代表用例 L1（简单步骤跟随） 代理通过遵循用户或开发者预先定义的确切步骤来完成任务。 “打开Messenger”“打开邮箱中第一封未读邮件并读取内容”，“给爱丽丝打电话” L2（确定性任务自动化） 基于用户对确定性任务的描述，代理在预定义的动作空间中自动完成步骤。 “查询北京今天的天气” L3（战略任务自动化） 基于用户指定的任务，代理自主使用各种资源和工具规划执行步骤，并根据中间反馈迭代计划直至完成。 “给爱丽丝打视频电话” L4（记忆和上下文感知） 代理感知用户上下文，理解用户记忆，并有时主动提供个性化服务。 “告诉扫地机器人今晚打扫房间”，“告诉爱丽丝我明天的日程安排” L5（数字人格） 代理代表用户完成事务，代表用户与他人交互，确保安全和可靠性 “找出最近适合旅行的城市” 面向过程的传统模式面向目标的Agent模式 自然语言多模态交互 个性化按需生成 实时反馈驱动模型进化 固定菜单按钮 标准化批量处理历史数据统计分析 动态目标拆解 （如自动生成客户方案） 人工操作流程固化 （如CRM分步骤录入） 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 AIAgent成为企业级软件服务的破局点 从“流程固化”到“任务智能”，企业软件从‘工业化’到‘智能化’的质变 AIAgent正通过三层重构颠覆企业服务：交互层（自然语言取代复杂界面）、逻辑层（目标导向替代流程固化）、价值层（从‘人适应系统’转向‘系统服务人’）。到2026年60的企业将部署AIAgent，其核心价值不仅是效率提升，更是通过降低数字化摩擦释放组织创新潜能 传统软件VSAIAgent的破局对比 AIAgent实践案例 传统企业软件AIAgent解决方案 VS 流程数字化，如ERPSAP刚性规则任务目标驱动，如动态拆解KPI平均3个月员工培训自然语言指令，零学习门槛仅覆盖30高频场景解决70非标需求 版本迭代周期6个月实时在线学习（周级模型微调） 供应链管理 传统企业软件 SAP需手动配置参数，平均响应72小时 AIAgent 沃尔玛：动态预测缺货风险，自动生成补货方案（时效压缩至15分钟） AIAgent Zendesk：通过情感识别知识图谱，解决率提升至78 传统企业软件 CRM预设话术，首次解决率40 客户服务 数据来源：Gartner、IDC、企业年报，甲子光年智库整理 AIAgent生产力：打造企业级“数字员工”，重塑生产力边界的智能范式数字员工正在成为行业标配，提供自动化、高效、准确的工作支持 数字员工正逐步成为各行业的标配，通过自动化和智能化的支持，显著提升工作效率和准确性。它不仅帮助企业降低成本，还通过数据分析为决 策提供支持，推动个性化服务与国际化扩展。未来，企业将更加依赖这一新型“数字员工”，以保持竞争优势和市场适应性 AIAgent场景化应用矩阵 核心价值主张 定义进化： 具备自主任务处理能力的AI系统集群，覆盖感知分析决策执行全链路 战略价值： 人效提升：RPAAI实现业务流程自动化率超80 决策精度：机器学习模型使运营决策准确度提升65 成本结构：三年期ROI达400，人力密集型场景降本45 创新拓展层 多语言全球化系统 元宇宙交互接口 市场洞察 风险建模 决策支持层 系统 支撑 724无间断服务、企业数字孪生构建 动态工作流引擎、自适应学习系统 技术复杂度 财务自动化 供应链优化 创新技术 智能客服 个性化推荐 AIAgent技术支撑场景应用与拓展 基础技术 价值应用