AI Agent：智能经济时代的生产力解压缩器

东吴证券研究所1/142025年07月28日证券分析师王紫敬执业证书：S0600521080005021-60199781wangzj@dwzq.com.cn《落实“人工智能+”，赋能千行百业》2025-07-15《从监管视角看中国稳定币未来发2025-06-252024/11/262025/3/262025/7/24计算机沪深300 行业走势相关研究2024/7/29 展》 内容目录1. AI Agent：智能体，智能在哪里？....................................................................................................41.1.感知+决策+记忆+执行于一体的现象级应用产品..................................................................41.2. Agent的分类以及未来发展方向...............................................................................................52.产业需求的核心逻辑：为何Agent成为未来必选项？..................................................................72.1.效率革命的底层驱动.................................................................................................................72.2.认知突破与复杂任务处理.........................................................................................................82.3.人机协同与新生产力模型.........................................................................................................83.我国发展AI Agent的必要性与可行性.............................................................................................93.1.必要性：破除制造业的效率天花板与服务业的人力密集困局.............................................93.2.可行性：顶层设计+实际落地带来可预见的Agent发展前景...............................................93.2.1.政策端：国家战略引领Agent发展...............................................................................93.2.2.企业端：从解决实际问题场景出发构建可落地的AI Agent.....................................103.3. Agent将成为智能经济的关键抓手.........................................................................................114.投资建议............................................................................................................................................125.风险提示............................................................................................................................................12 请务必阅读正文之后的免责声明部分东吴证券研究所2/14 图表目录图1：企业的生命周期来看，AI应用行业即将进入快速成长期.....................................................4图2：当前Agent尚处于推理级（L2），未来将向着有机互联与规划协同发展..........................5图3：未来Agent间协作的六种模式，可以类比人类员工的组织架构形成智能体架构...............6图4：Agent能够适配的业务复杂度最高，可覆盖几乎全场景的人类员工工作内容....................7图5：官方报告首提我国AI应用“654”分析框架........................................................................10图6：未来我国Agent，尤其是B端Agent，将爆发巨大增长潜力..............................................11 请务必阅读正文之后的免责声明部分东吴证券研究所3/14 请务必阅读正文之后的免责声明部分1.AI Agent：智能体，智能在哪里？1.1.感知+决策+记忆+执行于一体的现象级应用产品AI Agent是一种具备环境感知→决策推理→行动执行全链路能力的自治系统。其核心特征包括：自主性（无需人工干预的闭环运行，如自动调整空调温度）、工具调用（通过API/插件操作外部系统，如调用支付接口完成交易）、记忆机制（短期记忆存储对话上下文，长期记忆连接向量数据库）以及目标导向（通过Reward机制驱动复杂任务分解，如规划旅行路线）。与传统AI的被动响应（如问答机器人）不同，Agent能够主动规划执行路径：当用户发出“帮我订机票”的指令时，Agent会自动完成“比价→下单→发送行程单”的流程，标志着AI从“信息处理”向“目标达成”的范式跃迁。技术架构上，Agent由四大核心模块构成闭环系统：感知层（Perception）：多模态信息处理中枢，能够解析文本语义、识别视觉信息、转化语音指令等，并利用跨模态对齐技术实现图文联合理解；决策层（Planning）：任务拆解的“大脑引擎”，采用思维链技术将复杂任务分解为可执行子步骤（例如生成市场报告的“数据收集→清洗去噪→趋势分析→可视化呈现”四阶段），并实现推理与行动的循环迭代；记忆层（Memory）：融合短期记忆与长期记忆，将知识存储为实体关系图；执行层（Action）：工具执行的物理手臂，支持三类范式：内置工具、插件扩展（如接入支付/日历API）、RPA机器人。图1：企业的生命周期来看，AI应用行业即将进入快速成长期数据来源：Lilian Weng个人博客，东吴证券研究所绘制 东吴证券研究所4/14 请务必阅读正文之后的免责声明部分1.2.Agent的分类以及未来发展方向从能力演进来分类，可以分为L0~L5：L0（无AI）：仅执行预设脚本（如传统RPA），无智能决策能力；L1（规则智能）：基于预定义规则执行任务；L2（推理决策）：具备任务拆解和工具调用能力；L3（记忆反思）：支持长期记忆与上下文学习；L4（自主学习）：可自我迭代策略；L5（群体智能）：多Agent协同完成跨域目标。当前市场上主流的大厂AI Agent仍处在L2阶段：可以自主拆解一个任务，并完成结果交付，比如此前发布的Manus、智谱AutoGLM、字节扣子空间、阿里飞猪的问一问等。图2：当前Agent尚处于推理级（L2），未来将向着有机互联与规划协同发展数据来源：零一万物，东吴证券研究所从Agent面向客户类型不同，可以分为ToC与ToB两大类。（1）ToC：瞄准各类用户痛点，追求通用智能上限。C端用户需求以通用性为主，Agent以标准化产品面向用户，同时具有更大的市场想象空间。OpenAI、Google乃至国 东吴证券研究所 5/14 请务必阅读正文之后的免责声明部分东吴证券研究所6/14内字节、阿里，以及Manus、Genspark等公司均已积极布局，2025年来产业进展显著。（2）ToB：商业模式趋成熟，需求拐点将至。B端Agent强调与具体业务场景的结合，由企业服务厂商来推动落地，海外的Microsoft、Salesforce等典型厂商已在虚拟沙盒中形成较为完整的产品矩阵，而国内的各类B端软件企业主要从面向解决实际问题的角度出发，积极跟进Agent开发。我们认为未来中国Agent市场将迸发强劲增长动能。未来Agent实际落地能力将成核心竞争力，多Agent协同成为主流发展方向。（1）实际落地能力：其核心竞争力体现在任务分解与自动化、动态适应能力以及优化的人机协同，嵌入实际业务流程才能完全释放Agent的能力——未来真正的AI竞争力，在于能否像“数字员工”一样，融入工作流，并带来实际效率提升；（2）多Agent协同：代入人类视角，每一个人在工作中都代表一个特定的角色，而未来的Agent也将如此，更高级的用例通常需要多个智能体之间的协作，每个智能体负责一个特定的角色，形成类似人类合作网络一样的复杂Agent合作网络。图3：未来Agent间协作的六种模式，可以类比人类员工的组织架构形成智能体架构数据来源：《Conceptual Guide: Multi Agent Architectures》，东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分东吴证券研究所2.产业需求的核心逻辑：为何Agent成为未来必选项？回顾数字员工发展史，也是生产力与生产效率的迭代史。数字员工的演进是企业数字化转型的核心体现，是生产力与生产效率迭代的核心环节之一，其发展历程可分为三代：流程自动化→有限场景自主决策→决策逻辑链路复杂化。数字员工1.0——RPA：依赖人工配置的流程自动化，解决重复劳动但缺乏智能。数字员工2.0——智能自动化：融合OCR、NLP等AI技术，实现有限场景的自主决策。数字员工3.0——Agent：大模型驱动下的全链路闭环，能处理复杂业务逻辑并持续进化。Agent赋能生产：核心逻辑来自效率提升、认知突破，和人机协同的新生产力模型。2.1.效率革命的底层驱动Agent作为第三代数字员工，在感知、决策、记忆、执行四大模块加持下，颠覆了以往的所有数字员工的工作路径，提供了全新的数字员工赋能场景。一个成熟的Agent具备一个人类员工的所有特质：能够接收指令并规划决策路线、能够调用多种AI工具（∑AI应用）、能够在决策的基础上执行决策、并拥有非指令性记忆功能（现有的AI大模型记忆只能基于特定的对话场景或特定的指令，而Agent应当具备实时更新记忆的能力）。图4：Agent能够适配的业务复杂度最高，可覆盖几乎全场景的人类员工工作内容数据来源：ifenxi，东吴证券研究所企业级Agent具有可量化的显著效率提升。以阿里最新推出的瓴羊Agent为例，（1）客服场景：Agent客服可自动完成80%以上的客服退换货申请，只要客服与消费者 7/14 请务必阅读正文之后的免责声明部分东吴证券研究所8/14对话中触发“退货、换货、补发”等关键词，Agent即可自动完成工单，平均下来，“仅退款”处理时长缩短60%以上，人工整体处理效率提升超过60%；（2）销售场景：瓴羊销售任务规划Agent、线索清洗Agent、销售策略Agent和到店邀约Agent正是为了解决汽车销售的全流程痛点而生的，这四个Agent可以根据业务目标为销售进行初步的线索筛选，检索出销售应该优先处理