最新的MoonFox研究显示，2024年全球AI Agent市场规模已经达到52.9亿美元，预计到2030年将增至471亿美元，增长近十倍。Gartner也提出类似预测，并指出未来几年，行业专用智能体将成为竞争的核心方向。换句话说，AI Agent正在从“概念”迈向产业化，而且正在改变企业的运作方式。

在国内，随着大模型的持续演进和垂直应用的加速落地，一些企业已经开始探索各自的差异化路径。以下是几家比较有代表性的厂商：

1、腾讯：Youtu-Agent

依托混元大模型，腾讯推出了开源框架 Youtu-Agent，采用MoE架构，并与企业微信、视频号等生态深度结合。它的数据加密体系已经通过等保三级认证，能够满足金融级的安全需求。在实际应用上，主要覆盖文件管理、数据分析、学术研究等场景。

2、昆仑万维：天工超级智能体

天工智能体主打办公和内容创作，基于AI Agent架构和Deep Research技术，可以与Office系统无缝衔接。它的优势在于多模态交互和生成式内容生产，适用于智能办公、知识查询和创意写作等。

3、Dify：Dify.AI

作为一个开源的LLM应用框架，Dify.AI的开放性和灵活性较强，支持与20多种主流大模型集成，并内置RAG知识库。它提供低代码开发环境和私有化部署，应用场景覆盖企业级应用开发、银行风控和物流客服等，属于典型的“开发者友好型”平台。

4、得助智能：得助大模型智能体平台

得助智能强调“即开即用”，框架中集成了丰富的行业组件和智能体，同时支持语音识别、图像理解等多模态能力。在落地层面，金融智能投顾、制造业情报分析等领域都已经开始尝试应用。

5、凌志软件

在金融科技方向，凌志软件专注于更细分的应用，比如推出投行IPO预审Agent，并完成了合规性验证。

1. 金智维：Ki-AgentS智能体平台

与前面提到的智能体厂商不同，金智维则是从RPA赛道延伸而来，作为这一领域的典型代表，Ki-AgentS深度融合了RPA的流程自动化能力与大模型的认知决策能力，形成独特的技术路径。Ki-AgentS的实现原理也很简单，就是把大模型与RPA结合，组合成一种“认知+执行”的架构，相当于给“双手”加上了“大脑”。优势是通过RPA的执行验证机制，可以规避大模型常见的“幻觉”问题，在金融合规等强规则场景下错误率低于0.05%。

据悉，Ki-AgentS已经率先在金融行业进行部署，同时，由于金智维有深厚的行业服务经验，沉淀了除金融外的制造、政务等多个行业的专业知识库，通过打造企业垂直大模型，使得Ki-AgentS的实用性更强，专业度和准确性更高。

总体来看，国内AI智能体的发展路径大致可以分为三类：

第一类，以腾讯、昆仑万维为代表，依托自身庞大的产品生态和技术体系，走的是全面覆盖、多场景融合的路线；

第二类，则是像Dify、得助智能、凌志软件这样的企业，选择深耕细分领域，在特定场景里打磨差异化优势，逐渐形成壁垒；

第三类，则起步于RPA和AI厂商，它们基于原有的自动化、智能化能力，不断迭代升级，逐步向智能体平台转型，并延伸出贴合行业需求的解决方案。

随着行业需求日益细化，智能体的角色也在发生转变，它们从最初的通用型工具，逐步演进为各行业不可或缺的专业助手，其价值也在不断被重新定义。