中国AI Agent行业研究报告（二）

出品机构：甲子光年智库智库院长：宋涛撰写分析师：努尔麦麦提·买合木提发布时间：2025.32025中国AI Agent 行业研究报告（二）注：AIGC生成内容亦对本报告有贡献CONTENTS目 录Part 01AI Agent的全球认知与发展演进Part 02AI Agent的技术突破与行业重构Part 03AI Agent的商业实践与场景突破Part 04AI Agent的未来趋势与挑战AI Agent 进化之路：大模型点燃智能体的变革引擎，加速AI走向应用数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理www.jazzyear.com➢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人工智能领域存在AI Agent与 AI Workflow，其存在区别：•AI Workflow（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•AI Agent（智能体）：AI Agent 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。AI Agent会持续循环，例如与客户沟通或迭代代码修改，步骤数量不固定哲学领域自主意识与决策能力1计算机领域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从简单规则到复杂决策系统AI Agent发展历程•AI Agent概念的重新定位：从工具到数字助手的进化•大模型引爆AI Agent讨论：大模型的突破，让AI Agent从实验室走向实际应用•大模型赋能的新特性：强大的语言理解和生成能力•认知智能的突破：更接近人类思维的推理能力大模型激活AI Agent发生质变提升大模型持续进化"大脑级“基础设施大模型推动AI Agent的普惠化：让AI Agent从学术讨论走向实际应用大模型搭台，AI Agent能力进阶，撬动产业重构并浇筑生态AI Agent能力基石目标导向进化感知-决策闭环记忆外延系统多模态环境理解实时推理动态行动链个性化知识库行业经验图谱任务拆解过程反思策略迭代产业重构人聚焦创意决策AI Agent接管大部分规则性操作效率革命场景拓展B端C端金融风控Agent供应链调度Agent健康管家沉浸式学习教练产业生态完善开发平台零代码Agent工厂分发网络企业级Agent市场个人Agent订阅商店硬件载体手机 → AI眼镜 → 机器人（AI Agent从虚拟助手进阶为实体化服务终端）数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理AI Agent 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基于目标的逻辑推演与冲突解决MIT“认知内核”理论框架动态推理环境/语音/文本实时解析Google DeepMind的SIMA游戏Agent多模态感知非预设路径的弹性行动生成微软AutoGen多Agent协作系统自主决策交互数据驱动的策略迭代OpenAI GPT-4自我反思机制持续进化AI Agent能力组成自主能力定义：感知→决策全链路闭环传统AI工具AI Agent任务触发人类指令触发（如Siri问答）环境感知自主启动（如特斯拉FSD预判刹车）决策机制规则驱动（if-else逻辑树）目标驱动（LLM生成动态策略树）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）与传统AI工具的颠覆性差异➢ AI Agent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，AI Agent正从“工具”转变为“协作者”，引发生产关系的变革数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理AI Agent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，AI Agent成新时代的革命性生产力生产力转变协作效率提升交互方式进化➢传统软件：固定流程+人工操作，如Excel表格➢智能助手：动态规划+自主执行，如Notion AI自动生成报告➢更快：对比人工，AI Agent秒级完成数据清洗➢更准：Nature 2023一篇论文显示，医疗Agent诊断准确率提升40%➢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1➢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/错误率下降曲线简单起点+量化验证2➢反例：仅做Prompt包装的产品将被淘汰➢正例：AutoGPT构建工具调用生态护城河绑定模型进化3方法论：➢用"目标－推理－验证"框架替代传统功能清单AI Agent思维培养时间效率值传统工具AI助手智能体协作ChatGPT引爆交互革命节点2023年AI Agent提升生产效率数据来源：公开资料，Anthropic，甲子光年智库整理AI Agent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：AI Agent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AI Agent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时代操作系统应用商店用户AI Agent时代大模型Agent平台服务平台数据模型增强Agent服务继承：APP时代的核心基因通用性：➢跨行业标准化接口（如医疗Agent诊断/教育Agent辅导）➢案例：OpenAI GPTs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Salesforce Einstein按调用量计费）➢数据：企业Agent订阅市场年增速达137%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）超越：AI原生生态重构数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理AI Agent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AI Agent从任务执行者（copilot）向决策主体跨越➢ AI Agent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CopilotAI Agent决策层级辅助建议+人