一、AI智能體定義
智能體（Agent)是一種能夠感知環(huán)境、制定決策并采取行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的AI系統(tǒng)，一般具有“記憶”、“規(guī)劃”、“采取行為”、“使用工具”等基本能力，如下圖所示，其中“規(guī)劃”中有“思維鏈”、“能進(jìn)行反思”、“目標(biāo)分解”。與傳統(tǒng)AI系統(tǒng)不同，智能體具有自主性、持續(xù)性和適應(yīng)性，能夠在復(fù)雜環(huán)境中持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化自身行為。
AI智能體架構(gòu)
資料來源：Lilian Weng《LLM Powered Autonomous Agents》
AIAgent并不是一個(gè)新興的概念，早在多年前就已在人工智能領(lǐng)域有了研究。例如2014年由DeepMind推出的引發(fā)全球熱議的圍棋機(jī)器人AlphaGo，也可以看做是AIAgent的一種。與之類似的還有2017年OpenAI推出的用于玩《Dota2》的OpenAIFive，2019年DeepMind公布用于玩《星際爭(zhēng)霸2》的AlphaStar等，這些AI都能根據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)接收到的信息的分析來安排和規(guī)劃下一步的操作，均滿足AIAgent的基本定義。當(dāng)時(shí)的業(yè)界潮流是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法來對(duì)AIAgent進(jìn)行訓(xùn)練，主要應(yīng)用場(chǎng)景是在游戲這類具有對(duì)抗性、有明顯輸贏雙方的場(chǎng)景中。但如果想要在真實(shí)世界中實(shí)現(xiàn)通用性，基于當(dāng)時(shí)的技術(shù)水平還難以實(shí)現(xiàn)。
二、AI智能體應(yīng)用進(jìn)展
1、游戲領(lǐng)域應(yīng)用
2023 年 4 月，斯坦福大學(xué)的研究者們發(fā)表了名為《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》的論文，展示了一個(gè)由生成代理（Generative Agents）組成的虛擬西部小鎮(zhèn)。
2023 年 5 月，英偉達(dá)開源了Voyager 這一游戲智能體。英偉達(dá)將 Voyager 用在了《我的世界》這款游戲中，《我的世界》沒有強(qiáng)加一個(gè)預(yù)定的最終目標(biāo)或固定的故事情節(jié)，而是提供了一個(gè)具有無限可能性的獨(dú)特游樂場(chǎng)。一個(gè)高效的終身學(xué)習(xí) Agent 應(yīng)該具有與人類玩家類似的能力，能夠根據(jù)當(dāng)前技能水平和世界狀態(tài)發(fā)現(xiàn)合適的任務(wù)，能夠根據(jù)反饋學(xué)習(xí)和完善技能，不斷探索世界。英偉達(dá)采用了“無梯度”的Agent 訓(xùn)練方法，基于 GPT-4 的 Voyager 在游戲里表現(xiàn)優(yōu)異，獲得的獨(dú)特物品增加了 3.3 倍，行進(jìn)距離增加了 2.3 倍，解鎖關(guān)鍵科技樹里程碑的速度比之前的方法快了 15.3 倍。
Voyager 玩游戲的水平相比之前的方法大幅提升
資料來源：英偉達(dá)，觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
2、個(gè)人助理
2023 年 8 月 3 日，人工智能初創(chuàng)公司 HyperWrite 正式推出了 AI Agent 的應(yīng)用 Personal Assistant，希望可以成為人類的“數(shù)字助手”。后續(xù)國內(nèi)外多家公司均發(fā)布自家Ai助理，具體如下：
近年來AI助理發(fā)布情況
| AI助理名稱 | 發(fā)布時(shí)間 | 開發(fā)/發(fā)布方 | 核心功能及特點(diǎn) |
| WPS靈犀 | 2025年7月 | 金山辦公 | 原生Office辦公智能體，支持自然語言多輪對(duì)話完成文檔創(chuàng)作、演示文稿生成等，具備修改可控、格式保留等優(yōu)勢(shì)。 |
| ChatGPTAgent | 2025年7月 | OpenAI | 整合Operator、DeepResearch和ChatGPT本體，可自主完成用戶任務(wù)，連接第三方應(yīng)用、嵌入工作流，支持瀏覽網(wǎng)站、運(yùn)行代碼、制作PPT等。 |
| KimiK2 | 2025年7月 | KimiPlayground | 為開發(fā)者提供工具調(diào)用能力平臺(tái)，使AI從對(duì)話助手升級(jí)為可調(diào)用工具的智能助理，如生成旅游行程、進(jìn)行Excel數(shù)據(jù)分析等。 |
| 百度Tizzy.ai | 2025年7月 | 百度 | 智能搜索助手，具備深度思考、智能總結(jié)功能，提供海量影視資源，搜索框有自動(dòng)和深度模式，影視資源采用“聚合跳轉(zhuǎn)”播放。 |
| ManusAI | 2025年3月 | 中國團(tuán)隊(duì)Monica | 全球首款通用型AIAgent，具備“從思考到執(zhí)行”的全流程自動(dòng)化能力。 |
| 通義千問 | 2023年 | 阿里巴巴云 | 通用AI模型，支持多模態(tài)任務(wù)（文本、圖像等），核心功能包括文檔閱讀（最多1000萬字速讀）、聯(lián)網(wǎng)搜索、寫作總結(jié)。 |
| 文心一言 | 2023年 | 百度 | 大型語言模型，擅長(zhǎng)文本生成與理解，可聊天、問答、畫圖識(shí)圖、提供靈感、撰寫文案、閱讀文檔等。 |
資料來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
根據(jù)Research and Market預(yù)測(cè)，全球智能體市場(chǎng)規(guī)模將從 2024 年的 51 億美元飆升至 2030 年的 471 億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)44.8%，中國是核心增長(zhǎng)引擎之一。
資料來源：Research and Market，觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
具體到國內(nèi)，2025 年 AI 智能體成為創(chuàng)投焦點(diǎn)，種子輪融資額激增。Manus 母公司蝴蝶效應(yīng)獲 Benchmark 領(lǐng)投的 7500 萬美元（約 5.5 億人民幣）融資，估值躍至 5 億美元；Genspark 上線 45 天實(shí)現(xiàn) 3600 萬美元年度經(jīng)常性收入（ARR），推動(dòng)人民幣基金加速布局垂直領(lǐng)域智能體項(xiàng)目（如醫(yī)藥、物流）。百度、阿里、字節(jié)跳動(dòng)等巨頭開放智能體開發(fā)平臺(tái)（如百度千帆 AppBuilder、阿里 AgentScope），吸引開發(fā)者共建生態(tài)，同時(shí)整合自有業(yè)務(wù)（如百度測(cè)試搜索首頁智能體入口）。
四、國內(nèi)AI智能體行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
根據(jù)觀研報(bào)告網(wǎng)發(fā)布的《中國AI智能體行業(yè)現(xiàn)狀深度研究與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告（2025-2032年）》顯示，國內(nèi)AI智能體行業(yè)主要競(jìng)爭(zhēng)格局呈現(xiàn)“科技巨頭主導(dǎo)生態(tài)”的特點(diǎn)，百度、阿里、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)依托自研大模型構(gòu)建 “平臺(tái) + 工具鏈 + 場(chǎng)景” 閉環(huán)。 其他競(jìng)爭(zhēng)者如蝴蝶效應(yīng)、Genspark 、世紀(jì)天鴻、開普云、科大訊飛等開發(fā)的智能體主要集中在某一領(lǐng)域如教育、企業(yè)管理等方面。
資料來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
五、AI智能體未來應(yīng)用
AI Agent 已在各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)初步應(yīng)用與發(fā)展，未來有望成為 AI 應(yīng)用層的基礎(chǔ)架構(gòu)，廣泛覆蓋 to C、to B 等各類產(chǎn)品。2025-2027 年國內(nèi)將迎來智能體在制造、金融、政務(wù)等行業(yè)的規(guī)?；渴鸶叻?。
在游戲行業(yè)，Agent 將賦予每個(gè) NPC 獨(dú)立的思考能力與行動(dòng)路徑，使其更具擬人化特征，從而大幅提升游戲的沉浸體驗(yàn)；在軟件開發(fā)領(lǐng)域，Agent 能夠依據(jù)目標(biāo)自動(dòng)完成代碼生成、試運(yùn)行、bug 檢測(cè)及 release 上線等全流程工作。將 Agent 系統(tǒng)作為 AI 應(yīng)用產(chǎn)品的核心，相較于僅依靠大模型產(chǎn)品輔助人類工作的模式，能實(shí)現(xiàn)更高的工作效率，進(jìn)而進(jìn)一步釋放人類的生產(chǎn)力。
AI智能體未來應(yīng)用
| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 具體應(yīng)用 |
| 個(gè)人助理 | 完成各種任務(wù)，如查找和回答問題，預(yù)訂旅行和其他活動(dòng)，管理日歷和財(cái)務(wù)，監(jiān)控健康和健身活動(dòng)。 |
| 軟件開發(fā) | 支持應(yīng)用程序開發(fā)的編碼、測(cè)試和調(diào)試工作，擅長(zhǎng)自然語言作為輸入處理任務(wù)。 |
| 交互式游戲 | 處理游戲任務(wù)，如創(chuàng)建更智能的 NPC，開發(fā)自適應(yīng)的反派角色，提供游戲和負(fù)載平衡，以及向玩家提供情境化幫助。 |
| 預(yù)測(cè)性分析 | 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)更新，解釋數(shù)據(jù)洞察，識(shí)別模式和異常，調(diào)整預(yù)測(cè)模型以適應(yīng)不同的用例和需求。 |
| 自動(dòng)駕駛 | 為自動(dòng)駕駛汽車提供環(huán)境模型和圖像，提供決策指導(dǎo)，支持車輛控制。 |
| 智能城市 | 技術(shù)基礎(chǔ)，無需人類持續(xù)維護(hù)，特別是交通管理。 |
| 智慧客服 | 處理客戶支持查詢，回答問題，協(xié)助解答問題。 |
| 金融管理 | 提供研究的金融建議，組合管理，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐檢測(cè)，合規(guī)管理和報(bào)告，信用評(píng)估，承保，支出和預(yù)算管理支持。 |
| 任務(wù)生成和管理 | 生成高效的任務(wù)并執(zhí)行。 |
| 智能文檔處理 | 文檔分類、信息分析和提取、摘要、情感分析、翻譯等。 |
| 科學(xué)探索 | 藥物研發(fā)、生物蛋白質(zhì)合成等領(lǐng)域。 |
資料來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
六、中國AI智能體行業(yè)存在的問題
雖然未來AI智能體行業(yè)存在廣闊的市場(chǎng)前景，但是行業(yè)仍然面臨了較多問題，主要如下：
1、技術(shù)瓶頸
（1）AI幻覺問題嚴(yán)重
基于LLM的智能體在復(fù)雜任務(wù)鏈調(diào)用中易出現(xiàn)錯(cuò)誤傳導(dǎo)，需強(qiáng)化長(zhǎng)期記憶推理和工具調(diào)用校驗(yàn)機(jī)制。
（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量與壁壘
高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)稀缺，不同企業(yè)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)互通困難，制約跨域決策效率。
（3）算力與資源消耗
大規(guī)模任務(wù)調(diào)度對(duì)算力要求高，部分智能體因服務(wù)器承載不足限制用戶規(guī)模，行業(yè)需探索分布式架構(gòu)降低成本。
2、生態(tài)協(xié)作挑戰(zhàn)
（1）標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范缺失
工具接口協(xié)議不統(tǒng)一導(dǎo)致跨工具調(diào)用成本高，需加速建立多智能體協(xié)同標(biāo)準(zhǔn)。
（2）開發(fā)碎片化
不同廠商組件兼容性差，初創(chuàng)依賴大廠“抱大腿”，但后續(xù)估值空間受限。
3、商業(yè)化落地難題
（1）用戶信任與安全
金融、醫(yī)療等高敏領(lǐng)域需防范隱私泄露和惡意攻擊，需全生命周期安全防護(hù)機(jī)制（研發(fā)→訓(xùn)練→推理）；早期ARR虛高問題凸顯收入健康度評(píng)估復(fù)雜性。
（2）商業(yè)化節(jié)奏把控
部分初創(chuàng)陷入“PPT融資”陷阱，需平衡產(chǎn)品打磨與市場(chǎng)擴(kuò)張速度。
總結(jié)：
中國AI智能體行業(yè)正處于從“技術(shù)驗(yàn)證”向“場(chǎng)景深耕”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期：以大模型為核心的技術(shù)底座持續(xù)夯實(shí)，為智能體的能力升級(jí)筑牢根基；多智能體協(xié)同機(jī)制的完善與工具鏈生態(tài)的開放，共同推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)；而政策引導(dǎo)與資本加持的雙重驅(qū)動(dòng)，更在加速商業(yè)化進(jìn)程的落地。
盡管當(dāng)前仍面臨諸多挑戰(zhàn)——例如模型“幻覺”問題在復(fù)雜任務(wù)中被放大、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)壁壘難以打破、行業(yè)生態(tài)呈現(xiàn)碎片化發(fā)展等——但隨著國產(chǎn)大模型的持續(xù)迭代優(yōu)化、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系的逐步完善，以及安全防護(hù)機(jī)制的成熟落地，AI智能體必將成為重塑生產(chǎn)與生活的核心力量：在生產(chǎn)端，它能實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)全流程自動(dòng)化等效率革新；在生活端，它可通過沉浸式游戲NPC交互等場(chǎng)景提升體驗(yàn)。這一進(jìn)程不僅將助力中國在全球AI競(jìng)爭(zhēng)中搶占應(yīng)用創(chuàng)新的制高點(diǎn)，更將在未來三年內(nèi)推動(dòng)智能體滲透率快速提升，使其成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)配工具，為通用人工智能（AGI）的探索之路奠定關(guān)鍵基石。（fsw）
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