云端智能体 AI Agent 技术与应用研究报告（2025 年）
AI Agent技术与应用研究报告（2025年） 版权声明 本报告版权属于云计算开源产业联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：云计算开源产业联盟”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 编制说明 《云端智能体：AI Agent技术与应用研究报告（2025年）》的编制工作启动于2025年1月，经历了前期调研、框架设计、公开研讨、文稿征集和撰写、征求意见、修改完善等阶段。 核心参编单位：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、蚂蚁区块链科技（上海）有限公司、昆仑数智科技有限责任公司、浪潮云信息技术股份公司、北京百度网讯科技有限公司、中移（动）信息技术有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司、北京神州数码云计算有限公司、腾讯云（北京）有限公司、深圳中软国际科技服务有限公司 核心编写组：谢晨颖、闫丹、翟方钰、邹文浩、章鹏、宁鹏、王新华、李今朝、荆潇、王高俊、赵康辉、贾宏举、文莉、回武让、李盛、郑剑锋、戚蕴、赵伟影 感谢以上单位和专家在报告编制过程中的大力支持（以上排名不分先后），在此一并表示感谢。 前言 人工智能技术的飞速演进正深刻重塑着产业发展与社会运行的底层逻辑，其中以AI Agent（智能体）为代表的自主智能系统，正成为推动人工智能从“辅助工具”向“自主决策者”跨越的核心力量。作为能够感知环境、自主规划、执行任务并持续进化的智能实体，AI Agent依托云计算的算力支撑、大语言模型的突破、多模态技术的融合以及工具调用能力的拓展，已在金融、教育、零售、工业、软件开发等多个领域展现出巨大的应用潜力，推动着生产方式、服务模式与交互体验的系统性变革。 从技术发展脉络来看，智能体经历了从基于符号规则的专家系统，到统计学习驱动的概率模型，再到深度学习赋能的感知突破，直至如今基于大语言模型的通用智能雏形。在此阶段，云计算凭借其弹性算力、分布式架构、分层数据存储、云原生等核心能力，对智能体的技术发展起到关键支撑作用，全面覆盖智能体的多模态感知、记忆系统、任务规划、工具调用、多智能体协同等技术链条，为智能体的高效运行与持续进化提供了坚实保障。在云计算的赋能下，云端智能体也将逐渐成为主流模式。 在产业应用层面，云端智能体通过重构服务范式、优化决策流程、提升协同效率，为各行业注入新的增长动能。金融领域借助智能体实现风险控制的实时化与投资策略的精 准化；教育行业通过智能体推动“因材施教”的规模化落地；工业制造依托智能体的自主调度与预测性维护，大幅提升生产效率与质量稳定性；零售行业则利用智能体优化库存管理、重塑客户交互体验等. 然而，智能体在快速发展的同时，也面临着技术成熟度不足、数据质量与安全风险、伦理合规挑战以及协同标准缺失等多重问题。如何突破算力成本壁垒、解决“幻觉”现象对可靠性的影响、明确自主决策的责任边界、构建跨平台协同的生态体系，成为推动智能体长远发展的关键议题。 在此背景下，本报告系统梳理云端智能体的概念内涵、发展历程、核心技术与典型应用，深入分析了其未来发展趋势，并针对面临的挑战提出了针对性建议。旨在为政府部门、产业界、科研机构及社会公众提供全面的参考，助力把握云端智能体的发展机遇，共同推动这一新兴技术的规范、有序、创新发展，为人工智能产业的高质量发展贡献力量。 由于时间和能力限制，内容疏漏在所难免，敬请各界不吝指正。如对本报告有建议或意见，请联系中国信通院云计算与大数据研究所云计算团队xiechenying@caict.ac.cn。 目录 一、云端智能体概述..............................................1（一）概念内涵：以云计算为底座，能够感知环境、规划决策和执行动作的智能实体............................................................1（二）发展历程：从基于符号规则的智能体到基于大模型的智能体，云端智能体或成为主流模式..................................................4（三）市场现状：智能体市场爆发式增长，市场竞争格局较为复杂......8二、云计算对智能体核心技术的支撑作用...........................12（一）云计算构建智能体强大技术底座.............................12（二）分布式架构提高智能体多模态感知效率.......................14（三）分层存储支撑记忆系统沉淀经验和知识.......................15（四）云原生突破智能体任务规划效率瓶颈.........................17（五）云平台整合工具链提升智能体行动力.........................19三、云端智能体发展趋势洞察.....................................20（一）智能体“积木”搭建完成，应用迎来爆发临界点...............20（二）复杂任务需求下云端多智能体协同成为重要方向...............23（三）智能体将实现从交互入口到服务范式的系统性重构.............25（四）智能体驱动产业生态重构与全产业链智能化升级...............27（五）云端智能体评测体系成为智能体优化关键驱动力...............29四、云端智能体典型应用场景.....................................31（一）金融行业：优化风险控制与投资策略，提升决策效率和精准度...31（二）教育行业：实现精准化教学管理，推动学生个性化学习成长.....33（三）零售行业：预测市场需求与优化库存，重塑客户体验与商业模式.35（四）工业制造：促进自动化生产和维护，驱动效率与质量提高.......37（五）软件开发：优化软件开发流程，提高开发效率和质量...........39（六）游戏文娱：创造互动性和沉浸感，革新用户娱乐体验...........41五、云端智能体发展建议.........................................43 一、云端智能体概述 （一）概念内涵：以云计算为底座，能够感知环境、规划决策和执行动作的智能实体 理论上的智能体定义中，智能体是指任何能感知环境，并为达成目标而行动的实体。20世纪50年代，阿兰·图灵提出“高度智能有机体”为人工智能奠定了基石，并提出了沿用至今的图灵测试，用以判断机器是否具备与人类水平相当的智能，标志着智能体概念的萌芽。20世纪80年代，AI之父M.Minsky在《Society of Mind》一书中提出Agent概念，Minsky认为社会中的某些个体经过协商之后可求得问题的解，这些个体就是Agent，并将个体有机组成的群落称为多智能体协同。20世纪90年代，Wooldridge和Jennings将智能体定义为一个计算机系统：它位于某个环境中，能够在这个环境中自主行动，以实现其设计目标。Russel和Norvig将智能体定义为任何能通过传感器感知环境，并通过执行器对环境采取行动的事物。 现代产业对于智能体的定义中，智能体是以大语言模型为核心，能够感知环境、进行推理决策、执行动作以实现特定目标的智能实体。随着大模型技术不断取得突破性进展，基于大语言模型的智能体逐渐兴起。这类智能体借助大规模预训练模型的上下文理解与生成能力，在一定程度上强化了任务处理能力。基于此，我们可以认为狭义上的现代智能体 是以大语言模型作为大脑驱动，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，可自动化执行完成复杂任务的系统。 在基础架构上，云端智能体以感知、认知和行动三大核心模块为支柱，以云计算技术为底座支撑（如图1）。感知模块通过传感器等设备收集环境信息，为决策提供原始数据。认知模块对感知信息进行分析、推理与知识构建，形成决策逻辑。行动模块作为执行终端，依据认知结果输出响应和执行动作。三大模块环环相扣，共同赋予智能体理解环境、自主决策与完成任务的能力。同时，云计算作为智能体发展的底层基础设施，在智能体开发、部署、应用等环节，提供弹性算力资源支撑、高效开发和模块协同技术支持以及多行业应用场景赋能能力。 在基本特征上，智能体具备自主性、交互性、反应性、适应性等特点。自主性是指智能体能够不依赖于外部指令而独立自主的进行决策和行动；交互性是指智能体能够与其他 智能体、人类或系统等进行语言、数据等交互；反应性是指智能体能够对外部刺激做出及时反应；适应性是指智能体能够通过经验的积累和学习不断调整自身的决策和行为，以适应复杂多变的环境。 在部署模式上，智能体可以分为公有云部署、私有化部署、边缘侧部署和端侧部署。云端部署的智能体呈现初始投入低、开箱即用、弹性扩展等特点。例如，用户能够通过京东云言犀智能体平台直接使用公有云版本的言犀SaaS服务，具备资源弹性，按量付费等优势。阿里云结合百炼大模型社区、云市场以及云资源，联合生态伙伴为用户提供智能体等AI技术支持和服务。私有化部署的智能体在数据方面安全可控，同时定制能力强，但部署成本较高。例如，火山引擎的HiAgent智能体平台支持私有化部署，降低智能体部署在云端的数据泄露风险。联想以一体机形式部署智能体开发平台AI Force，确保数据安全与合规性。边缘侧部署的智能体具有低延迟、实时响应、分布式协同等特点。例如，英特尔公司打造的3D虚拟数智人“小英”部署于边缘侧，实现实时交互功能，能胜任营业厅客服、商场导购、博物馆讲解员等角色；端侧部署的智能体本地化运行，数据隐私性强，依赖终端硬件性能。联想在端侧部署的“天禧”个人超级智能体，可跨设备调用日历、邮件及个人云数据，实现复杂任务的自主编排。 在产品形态上，根据在真实世界中是否存在物理实体， 智能体分为软件和软硬结合（具身智能）两种形态。软件形态的智能体是以软件或云计算方式提供服务，其中，一部分以本地软件形式运行，为用户提供特定智能功能；另一部分则以云计算方式提供服务，这类智能体依托强大的云端计算资源，具备更高的可扩展性和灵活性，能快速响应大量用户的并发需求，如飞书智能伙伴、金蝶AI助手Cosmic等，在本地软件嵌入工作流程，或是通过嵌入公有云SaaS对外提供智能服务。而具身智能的发展方向聚焦探索通用智能的实体应用，旨在研发出模仿人类执行各种任务的机器实体，如Figure 02、Unitree H1等。 综上，我们认为云端智能体是指基于云基础设施部署构建、以云计算为基础提供按需服务的智能实体，通过弹性云计算资源、云原生编排调度技术及海量数据处理能力，动态协调智能体感知、认知、行动等核心模块，并依托云平台基础调用外部工具链，实现任务独立自主执行。 （二）发展历程：从基于符号规则的智能体到基于大模型的智能体，云端智能体或成为主流模式 从技术发展的视角梳理智能体发展的历程，可以将智能体分为萌芽期、探索期、突破期和爆发期四个发展阶段。当前，正处于基于大模型的智能体爆发阶段，云端智能体以其弹性、按需、灵活、高效等优势，助力智能体在更多领域实 现从“单点工具”到“系统级智能”的跃迁，或成为未来主流模式。 1.萌芽期：基于符号规则的智能体 20世纪50年代，阿兰·图灵提出了著名的图灵测试，将“智能”的概念扩展到了人工实体，标志着智能体概念的萌芽。图灵测试成为评估机器智能的基本标准之一，为智能体的技术发展奠定了理论基础。此阶段的智能体主要形态是专家系统和逻辑编程，使用符号表示知识（如逻辑表达式、规则库），并通过推理引擎进行确定性推理。如医学诊断专家系统MYCIN、化学分析专家系统DENDRAL等。 符号智能体虽然在处理明确规则和结构化知识的问题上表现出色，但在处理现实世界不确定性及复杂性方面有较大的局限性。同时，基于符号规则的智能体系统缺乏学习能力，无法从数据中自动提取知识，
