AI Agent的技术演进与产业洞察

【AI产业深度】AIAgent的技术演进与产业洞察 效程章(分析师)brxoganxintsg(hl.com记编号S0880S1307000S 摘要： AIAgent未来的演进核心在于以大语言模型（LLM）为"大脑"的范式革命，其商业价值则率先通过能够解决具体行业痛点、实现高精度和高可靠性的垂支应用和AIAgent开发平台得以体现.AlAgent正从根本上重塑较件开发与人机交互的范式，随着大语言模型（LLM）的革命性突破，AIAgcnt的发展已从传统先构清进为以LLM为核心的现代范式：其备了自主规划、环境感知与工具调用能力。这一转变开启了由多个专业Aent势同解决家大间瑟的多智能体协作时代，动了从上游基础模型到下游应用的究鉴产业链的形成。 (1-83939821lijiaqi2o6stht.com整记编号S0880524(40001 AIAgent的技术演进核心在于其案构上引入现代LLM的重大变革。传统的Agcnt架构，如审议式和反应式案构，受限于硬件和预编程规测，自主性与适应性有限，2017年Transformer架构的出现：为LLM的媒起莫定了基础，也御底重塑了AIAgent的设计理念，现代LLM-basedAgent的核心架构由三大模块构成：大脑、感知和行动。大语模型多智能外系统（LLM-MAS）湿达让多个专业Agen协作或充争：置在解决单个Agenl在处理提复杂任务时的尚限性。 刘对峰(研究默理)liutkng6ecstht.0xm整记编号:1096C10886S 随新AIAgen技术的成熟，一个由上、中、下游构成的究整产业链正在形成，上游由少数科技巨头掌拉，提供作为Agent能力上下限的础大模型和其力，并主导制定交互协议，抢占生态话诱权、中游消现出开源开发根架、大景开源和商业开发平台、通过不同设计暂学和低/无代码界面，显落降低了At的开发门理。下游应用分为两大类型：一是旨在自主完成复杂多步任务的通用型Agent；二是深度融合行业知识和工作流的垂直型Agent，在致件开发、法律、全融和医疗等领减展现出巨大的商业价值和变苹潜力。 往期回顾 【AI产业虚华为组大模型与异资AI计算平台，其习的建款研一依的A[效本体系直往13智写域与具身有能之铁一—视资-泽言-2075.08.06作模型（VLA）产主研究2025.08.62就空丝济系（八表从Jnhy和Archer为匹内eVTOL > ± 2025.07.172025.07.13率为产业研究之销汽年累列（二）[AX】许言煤（虹LM）开2025.07.01 尽骨AIAgenl发展迅注：但仍面临诸多战与风险，LLM的规划与排理能力、上下文需受限，记忆瓶颈，多Agent协同问题及Agcnt评估图流等严重阻碍了其发展和部景.未来，AIAgcnt的发展轨逆将依赖基础LLM的特持续进化、多模态感知能力的普及、软硬件生态的重构等方面，向AGI更进选一步， 双险提币：1）大语言模型的技本进展不及预期。2）人工智能行业内外部充争格局变化带来的不确定性。3）再法或动能优化不及预期等。 目录 1.AIAgent浪潮初现：早期定义与发展1.1.Agent的平期定义...1.2.传统Agenl东构发展1.2.1.常议式架考：BDI架构（Belief-Desire-IntentionArchitecture）....51.2.2.反应式架构：包容架构（SubsumptionArchitecture）....51.2.3.滋合架构：TouringMachine构.61.2.4.传统Agcnt架构对比，1.3.传统Agent案构的局限性，2..AIAgent现代范式：大语言模型象造LLM-bascdAgent和LLM-MAS...72.1.LLM苹命性突破与现代AIAgent的定义2.2.LLM-based Agent 的核心组件..2.2.1.大脑：Agent的认知与决策核心...92.2.1.1.画像定义（Profile Definition）.92.2.1.2.记忆机制（Memory Mechanism）2.2.1.3.规划胎力（Planning Capability）2.2.2.意知：Agent与世界的接口.122.2.3.行动：Agcnt影的世界的手段2.3.LLM-MAS解析... 132.3.1.LLM-MAS的核心机制...132.3.1.1.排，2.3.1.2.通信结构.....152.3.1.3.协作类型2.3.1.4.协作策略..2.3.2.LLM-MAS的核心协议2.3.2.1.MCP：为大模型交至设定上下文标准的开放协议...2.3.2.2.A2A协议：打破异构智能体整垒的开放通信标准，....202.3.2.3.ACP协议：为本地与边续练设备打造的低延运自主递信框架....212.3.2.4.AG-UI协议：连接前端与智能体的轻量级实时交互桥梁..213.AIAgent的产业链能构3.1.AIAgent产业链结构概览.233.2.AIAgent开发框架3.2.1.AuloGien：为多Agenl对话而生的柜架..25 3.2.2.Llamalndex：以数源为中心的Agent标案..263.2.3.CrewAl：通理角色扮演的Agent促选协作智能3.2.4.LangGraph：编排有状态、可循环的Agentic系统，....273.3.AIAgenl开发平台673.3.1.MicrosoftCopilotStudio；企业生态的低代码AI构建器，...303.3.2.IBMwatsonxOrchestrate：企业流程自动化的数字劳动力编排器...313.3.3.AmazonBedrockAgents:开发者优先的模庆化Agent构建基石....313.3.4.PalantirAIP：基于本体的AI损挥与控制系统..1.323.3.5.SalesforceAgentforce:CRM数据驱动的可信平台3.3.6.腾讯云智能体开发平台和腾讯元器：面向B端和C端的两大定制平台..333.3.7.百度智能云千枫AppBuilder和文心智能体平台AgentBuilder:西向企业级与开发考生态的双轨开发平台3.3.8.可里云百炼（ModelStudio）：深度融合云生态的企业级智能体平台.343.3.9.字节跳动扣子（Coze：无代码AI智能体构建与多渠道分发平台..353.3.10.n8n：节点式工作流与代码灵活性的开源自动化平台.....35.3.3.11.Dify：开源的生产级LLM应用开发平台....353.3.12.Langflow：LangChain的可视化多智能体构建框架.363.3.13.RAGFlow:基于深度文持理解的开源Agent开发平台.......363.3.14.Flowise：开源可视化构建AIAgents与工作流平台....373.3.15.FastGPT：融合知识库与可规化工作流的开源A1应用构建平台.373.4.AIAgent通用点应用..383.4.1.Manus:透明化的通用AIAgent.383.4.2.Genspark SuperAgent（Genspark起级智能体）：一体化Agentic工作空间..393.4.3.Fellou:Agcntic浏览器及共Eko框架...403.4.4.SkyworkSuperAgents（天工超级智能体）：高效智能Agent平台..403.4.5.MinimaxAgent：具有全栈能力的"靠净"致字员工.413.4.6.ChatGPTAgent：融合OpenAI最新技术的智能本...3.5.AI Agent垂直点用].......433.5.1.Cursor：为开发者打造的AI原生代码编挥器.433.5.2.Devin：自主的AI软件工程师3.5.3.Kasisto:金融服务额域的可信智能体AI..44 3.5.4.Harvey：专为法律领打造的专业Al.....453.5.5.DragonMedicalOne：高精度临床记法页4.AIAgent的据战与系统性风险...464.1.现划与推理挑战：推理链的施弱性..464.2.记忆约束：上下文窗口与检索失足...464.3.事实不可靠：如觉与统弱性...464.4.多Agent协同挑战：系统性的混孔4.5.Agent评估的固镜：无法衡量真正的能力，...475.AIAgent的未来趋势5.1.基础LLM：决定Agent能力上下限的关键.485.2.AgenticAI重物软硬件生态...485.3.多模态发展：迈向物理与数字世界感如的普及...485.4.垂直AIAgent应用和AIAgent平台：商业化落范加速5.5.终极问题：通往AGI的方向...496.效险提示 1.AIAgent浪潮初现：早期定义与发展 早期Agent的定义已强调其自主、社交、反应和主动的特性，定了AIAgent后期的发展路径；传统Agent架构受限于硬件条件和预编程机制，仪其备有根的自主性与对动态环境的适应能力，尚不具备当今AlAent的生成、学习和环境感如的“智能”、 1.1.Agcnt的早期定义 Agent的就念源于1959年约翰·交卡锡状出的“建议接受者”（advicetaker)：其核心是具势感知、推理与行动能力的常识性理序，1995年，斯图尔特·罗素与波物"F年，伍尔德里奇与房宁斯提出了强弱Agenl的概会：其中Agent的“弱定义“是相对首遗的用法，担任何其备某些基本属性的硬件或（更常见的）较件系统，这些属性包括：自主性（autonomy）社交能力（sucialability）、反应性（reactivity）和主动性（pro-activeness），从标念上讲，这种Agent可以看作一个自包会的，并发执行的软件选程，该定义也固其速用性而被广大学者接受，并成为后来AIAgen技术应用的基础. 1.2.传统Agent案构发展 在20世纪70到90年代，研究者提出了几种截然不同但影响深运的架期：审议式（Deliberation）架构基于逐辑以及人类的理性，特智能决策过程建模为严谨的逐辞推导；反应式（Reactive）架构从生物行为中没取关感，强调快速、善棒的应激行为；合架构则融合了这两种架构的优势。 1.2,1.审汉式架沟：RDI案（Belicf-Desire-Intention Architecture） 市议式架询，也税称为符号构（Symbolic-basedArchitecture），是一种早期的智能体设计方法，其移心思想是使用符号表示来建模环境和智能依的行为。该架构建立在艾伦·纽见尔和减伯特·西索于1975年我出的易理符号系统假说之上，选假说认为通用的智能行为源于物理符号系统。 审议式架构中杰出的代表是“作念-感望-意图"（BDI）架构、在该架构中，信念是所有可能性的集合、而目标是对伤念的第一次师选，只保留期要的结案、意图则是对目标的策二次筛选，镇定一个具体的、承诺要执行的计到， 在BDI架构下，Agent能够像人类一样，在信念的基础上，从多个愿望中选择并确定当前意图，然后执行相应的计划。这种架构适合需要进行长期规划、协高和理性决策的复杂应用场景， 1.2.2.反应式架构：包客架构（SubsumprionArchitechure） 与常议式渠构的自上而下、基于模型的恶想形成降明对比的是风应式果构、并中设具代表性的是罗独尼·市鲁克斯于1986年提出的色客案构，该案构最初被应用于机器人自动化领域的案构设计。布鲁克斯认为，将架能分解为“感知-规划-行动的率行功能模块是错误的：构建复杂的、中心化的世界模型是一条走不通的路， 包客案构的检心创新在于其分解方式：按任务达成的行为进行水平分解，形成一个由多个能力退增的并行层级组成的控制系统，一层部是一一个自是的行为产生系统，其中；最底层实现最基本的行为；如等级0的能力是“避免与物体接轴"，更高层则实现更复杂的行为，例如等级1的“随意游效等版2的“探索世界”，