国盛计算机自定义Agent相关报告：Agent的下半场，从解决问题到定义问题

Agent的下半场，从解决问题到定义问题

核心观点： AI发展进入下半场，重点从“解决问题”转向“定义问题”，评估的重要性超过训练。当前AI领域已建立较好的解决方案，即通过语言预训练、规模化数据和计算以及推理行动理念，实现语言通过Agent推理泛化。下半场需开发针对现实效用的新型评估或任务，关键方向包括赋予Agent自主奖励和探索能力，以及发展Multi-Agent组织结构。提升Agent能力的关键在于上下文处理能力，未来能积累用户上下文或构建特殊环境的公司将具有价值。

Agent的落地形式： 未来Agent主要有三种形式：用户个人自制、模型厂商驱动通用Agent和企业定制Agent。其中，用户自制Agent体现了AI技术普惠的趋势，模型厂商提供通用Agent，企业则部署垂直行业Agent作为“数字同事”。

大模型使用情况： 2025年上半年，中国企业级市场大模型日均总消耗量达10.2万亿Tokens，较2024年下半年暴增363%。其中阿里通义、字节豆包和DeepSeek占比超40%。MIT研究显示，90%以上的公司员工使用个人AI工具（如ChatGPT、Claude）自动化工作，侧面反映大量大模型使用已通过自定义Agent形式实现，而非B端直接采购。

阿里AI进展： 阿里围绕AI+云和大消费战略持续投入，2025年Q2 AI+云Capex达386亿元创历史新高，AI相关产品收入连续8个季度实现三位数增长。高德地图推出“高德扫街榜”构建线下服务信用体系，并启动“烟火好店支持计划”鼓励到店消费。模型方面，阿里发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，在保持性能的同时提升推理效率，实现算力投入-模型创新-应用落地及云服务增长的初步闭环。

研究结论： 以阿里为标杆，看好国内其他公司把握AI发展机遇。建议关注算力、Agent、自动驾驶和军工AI等领域相关公司。