（一）行业发展阶段与时间坐标

2023 年，大语言模型（LLM）迎来爆发，ChatGPT 等推动「大模型即服务」成为基础设施，Agent 主要停留在 Demo 与工具级应用阶段。

2024 年，工具调用、函数调用、RAG、多模态等能力逐渐成熟，单体 Agent 在代码生成、知识问答、自动化办公等场景中落地，AutoGen、CrewAI、LangGraph 等多智能体（MAS）框架相继出现。

2025 年，被普遍视为「AI Agent 元年」，国内外大模型在推理能力、长上下文、多模态方面显著跃迁，GPT-5 系列、Gemini3 Pro、Claude 4.x、DeepSeek R1/V3 等为代表；同时 MCP、A2A 等开放协议提出，「智能体互联网」（Internet of Agents）雏形初现。

2025—2026 年，以开放桌面智能体与云端一体机形态为代表的强自主 Agent 快速出圈，能够 7×24 小时在本地或云端以高权限方式执行复杂任务，对传统软件 / SaaS 模式形成实质冲击。

（二）技术范式：从自动化到自主智能

传统规则型 Agent 更多是执行预定义流程的「自动化脚本」，而新一代 AI Agent 具备感知、思考、行动、记忆四大能力。在此基础上，多 Agent 系统通过任务分解、角色分工与消息协议，实现类似人类团队的协同，形成具备集体智慧的「数字组织」。

（三）代表性事件与产品拐点

海外以开放协议驱动的 Agent 平台、具身智能（Embodied AI）与桌面 / 系统级 Agent 逐步释放能力，出现可以直接控制操作系统、浏览器、应用程序的高度自治智能体。

国内 DeepSeek R1 推理模型开源、V3.1 引入「思考 / 非思考」混合推理架构，在推理性能与算力效率上取得全球关注；多家厂商推出面向 Agent 的国产大模型与一体机方案。

开放桌面智能体以开放桌面 Agent 为代表的项目通过本地优先（Local-first）架构和高权限控制，成为「数字员工」形态的样板，其对云厂商、一体机硬件与企业软件行业产生明显拉动与冲击。

Clawdbot 作为代表性的开放桌面智能体项目之一，在本地或云端以高权限、长在线方式运行，通过「网关 + 编码 Agent + 本地 / 云端记忆」的技术架构，率先验证了桌面级强自治 Agent 在真实工作场景中的可行性。

（四）市场空间与产业判断

按多家机构测算，AI Agent 全球市场 2025—2030 年复合增速在 45%—50% 区间，2030 年市场规模有望达到数百亿美元量级；中国市场在政策与产业协同拉动下，增速有望长期高于全球平均。

短期（1—3 年）：Agent 主要以「增强人」的形态切入，用于替代重复脑力劳动与连接异构系统，重点在投研、客服、运营、办公自动化等场景。

中期（3—5 年）：以多 Agent 团队与桌面 / 系统级 Agent 为核心的「数字员工」将在软件开发、业务流程编排等高价值场景普及，SaaS 行业面临深度重构。

长期（5—10 年）：具身智能与 Agent 互联网成熟后，将进入「自主系统」阶段，人机协同范式从「人机交互」演进为「人机共生」。

PART 02

行业概览：从自动化到自主智能

（一）行业定义与边界

本报告所称 AI Agent（智能体），是指能够在给定目标下，自主感知环境、进行推理与规划、调用工具执行行动，并在记忆与反馈中持续学习的智能软件实体。其核心特征包括目标导向、环境感知、自主决策、闭环执行、长期记忆与学习。从应用形态看，可大致划分为工具增强型 Agent、流程型 Agent、桌面 / 系统级 Agent、具身 Agent。

（二）技术发展历程

从符号主义阶段的专家系统、规则引擎、有限状态机，到机器学习 Agent 阶段的强化学习与深度学习，再到大模型驱动 Agent 阶段的 LLM 成为通用「大脑」，以及多智能体与协议阶段的 MAS 框架和 MCP/A2A 等协议实现多 Agent 协同与跨系统互操作，最后是具身与边缘阶段的具身智能和边缘算力发展，Agent 能在端侧设备与机器人中运行，形成云边端协同的智能网络。

（三）国内外对比与演进路径

底层模型方面，海外继续在基础研究和闭源旗舰模型上保持领先，国内在开源模型与推理效率上快速追赶，并通过创新架构探索差异化路线。

开发生态上，海外 LangChain、AutoGen、Semantic Kernel 等起步早，生态成熟；国内 Dify、FastGPT、Coze 等本土平台贴合本地开发者习惯，增长迅速。应用落地方面，海外在企业软件与生态集成上领先，国内在 C 端功能型 Agent 与移动互联网场景中创新活跃，且在政企市场具备政策优势。

算力与安全上，海外掌握高端 GPU 主导权，国内加速国产算力替代与数据安全治理，推动本地化部署与私有云 Agent 方案。

PART 03

技术架构与关键能力解析

（一）认知闭环：感知 - 大脑 - 行动 - 记忆

现代 AI Agent 的运行可抽象为一个持续循环的认知闭环：感知（采集并解析来自用户、系统与环境的多模态信息） - 大脑（通过大模型完成任务理解、推理与规划） - 行动（通过工具调用、API 调用、RPA 或物理执行装置完成任务） - 记忆（沉淀短期上下文与长期知识，为后续决策提供依据）。这一闭环通过多轮迭代实现策略优化与自我提升，是 Agent 与传统脚本化自动化方案的本质区别。

（二）感知层：多模态与环境建模

文本感知包括自然语言理解（NLU）、意图识别、实体抽取、关系抽取等，支撑对指令与文档的精细理解。视觉感知通过视觉 Transformer 等模型实现对页面截图、表格、报表、图像等的识别，支撑桌面 Agent 与机器人感知。语音与音频方面，ASR/TTS 使 Agent 能够在语音通话、会议纪要、智能家居中自然交互。结构化数据接入对数据库、API 返回、传感器数据进行建模，为高置信决策提供结构化依据。环境状态建模在多 Agent 与复杂流程中，引入显式状态机或图结构（如 LangGraph）管理任务状态。

（三）大脑层：推理、规划与反思

思维链（CoT）与逐步推理通过显式链式推理提升逻辑与数学任务表现。主流决策框架包括 ReAct（将「思考」与「行动」交织，适合信息不完全、需探索的任务）、Plan - and - Execute（先规划后执行，适用于结构化流程与成本敏感任务）、Reflection / Self - Critique（在关键步骤后自我评估与修正，提高稳定性与输出质量）。多 Agent 协同策略有层级式（Manager - Worker）、平等式（P2P）、混合式架构；通过黑板系统、合同网协议等实现协同。模型能力要求包括强推理、长上下文、多模态、稳定性与安全性。

（四）行动层：工具调用与系统控制

函数调用与工具调用通过结构化 JSON Schema 定义工具能力与参数，由 LLM 决定是否调用及如何调用。业务系统集成方面，CRM、ERP、OA、投研终端、监控系统等通过 API/SDK 方式被 Agent 调用，实现流程端到端自动化。浏览器与 UI 自动化通过浏览器自动化、UI 元素定位、键鼠模拟等方式，使桌面 Agent 能操作任何浏览器与桌面应用，实现「拟人」操作。物理世界执行对接机器人控制系统、工业控制系统与 IoT 平台，使 Agent 在现实空间执行操作。

（五）记忆层：短期上下文与长期知识

短期记忆是对话上下文与任务状态，通常受限于模型上下文窗口，需要通过滑动窗口与摘要策略管理。长期记忆通过向量数据库存储用户画像、偏好、历史任务摘要、领域知识等，在新任务中通过相似度检索与 RAG 技术召回。

结构化记忆文件部分先进 Agent 系统采用配置文件或专用记忆文件（如 so.md、ar.md、memory 索引文件等）存放角色设定、工作空间配置与权限边界，实现可视化配置与版本管理。隐私与安全方面，本地优先存储与加密机制，保障用户数据不离开终端或私有云，成为高敏行业（金融、政务、医疗）的核心诉求。

（六）核心技术难点与当前挑战

大模型能力与稳定性瓶颈方面，推理能力在复杂业务规则、跨系统长链路任务中，仍可能出现逻辑错误或「看起来对、实际错」的结论；幻觉问题在缺乏明确事实支撑时虚构数据、接口或流程，对金融、医疗等高风险行业构成实质隐患；多模态一致性在图文 / 语音 / 结构化数据混合输入时，不同模态信息的对齐和一致理解仍存在困难。

工具调用与行动可靠性上，接口契约不稳定，第三方 API 变更、网页结构更新、桌面 UI 升级，都会导致 Agent 调用失败或行为异常；复杂参数规划，复杂业务工具的参数众多且带有隐性约束，模型在缺乏领域知识时容易生成非法或低效调用；错误恢复能力有限，调用失败后的重试、回滚与替代方案选择缺乏系统化机制。

状态管理与长链路任务控制方面，任务状态爆炸，多 Agent、长流程场景中，任务、子任务与异常分支众多，若缺少显式状态建模，容易出现「迷路」或重复工作；上下文管理困难，即便有长上下文模型，任意堆叠历史对话也会造成噪音增加与推理混乱，需要更精细的摘要与分段策略；并发控制，多个 Agent 或多个任务在共享资源（文件、数据库、系统权限）上的并发冲突尚无统一解决方案。

多智能体协同的稳定性与可解释性上，角色分工模糊，Agent 角色和职责边界定义不清，导致相互推诿或重复劳动；协同协议不成熟，消息传递、任务分配与激励机制尚处于探索阶段，易出现「对话风暴」「无效讨论」等现象；可解释性不足，难以还原每一步决策背后的原因，不利于故障排查与合规审计。

记忆系统的准确性与隐私权衡方面，记忆污染，错误信息或过时知识被写入长期记忆后，会长期影响后续任务决策；检索精度与召回平衡，RAG 过程中的召回粒度、排序策略若设计不当，会导致模型被无关信息干扰；隐私与合规，如何在本地化、加密存储与跨任务共享之间取得平衡，避免敏感信息泄露，是高价值场景的关键难题。安全、权限与对抗攻击方面，提示注入（Prompt Injection），网页内容、邮件正文或聊天消息中嵌入恶意指令，诱导 Agent 泄露隐私或执行危险操作；权限边界模糊，桌面 / 系统级 Agent 拥有较高系统权限，一旦被利用，破坏力远超传统聊天机器人；供应链与第三方依赖风险，插件、工具与脚本来源复杂，容易成为攻击入口。

工程化与 AgentOps 体系不完善方面，缺乏统一评测体系，目前对 Agent 的评测多为静态 benchmark 或少量任务脚本，难以反映真实生产环境表现；可观测性不足，缺乏类似 APM 的「Agent 监控系统」，对每次任务的决策链路、工具调用和错误码缺少统一追踪；持续迭代成本高，每次模型或工具更新都可能改变 Agent 行为，需要更系统的灰度发布与回滚机制。

成本、延迟与用户体验方面，成本波动，大模型推理成本对 Token 长度和调用频次敏感，在长链路、高并发场景下容易失控；时延与交互体验，复杂任务需要多轮思考与多工具调用，容易造成响应时间过长，与用户的「即时反馈预期」冲突；

本地 vs 云端权衡，本地推理在隐私和延迟上有优势，但受限于算力；云端推理能力强但依赖网络与带宽。跨平台与桌面场景特有问题方面，UI 易碎性，桌面应用和网页的版本更新导致按钮位置、DOM 结构变化，传统基于坐标或简单选择器的自动化方案极易失效；

多系统适配，Windows、macOS、Linux 以及移动端在权限模型、安全策略与窗口管理方面差异巨大，统一抽象难度高；长时间在线可靠性，7×24 后台运行对资源泄漏、异常崩溃、网络波动的容忍度要求极高，传统应用运维经验需要重构到 AgentOps 体系中。

PART 04

产业链与生态图谱

（一）产业链分层

基础层包括 GPU/ASIC/国产异构算力（GPU、NPU、AI 加速卡等）、通用大模型与行业大模型（LLM、VLM、语音模型等）。平台层涵盖开源框架（LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex 等）、国产平台（Dify、FastGPT、Coze 等低代码 / 可视化平台）、LLMOps/AgentOps 平台（支持模型托管、版本管理、监控与迭代）。

应用层有通用 Agent（个人助理、会议助手、知识 Q&A、邮件与日程管理等）和行业 Agent（面向金融、工业、政务、医疗、教育等深度垂直场景）。终端与载体层包括桌面 / 服务器一体机（本地部署型 Agent 主机）、机器人与终端设备（具身智能载体）、移动端与 Web（C 端与轻量办公入口）。

（二）开源生态与标准协议

开发框架生态依托 GitHub 等平台，围绕 Agent 框架形成丰富的插件、模板与最佳实践，极大降低了从实验到生产的门槛。开放协议包括模型上下文协议（MCP）和智能体间协议（A2A）。社区驱动创新方面，开源大模型与 Agent 框架结合，使个人开发者与中小企业能以极低成本构建高水准智能体应用，加速创新扩散。

（三）桌面 / 系统级 Agent 与硬件拉动

高自主桌面 Agent 的出现，促使大量开发者与企业采购小型高性能主机（如小型桌面机、一体机等），形成新一轮「个人算力」需求。

云厂商陆续推出预装 Agent 平台的一体机或云主机产品，结合远程桌面、轻量运维与内置大模型 API，为企业提供「开箱即用的数字员工底座」。

个人开发者倾向于选择高能效比、统一内存架构且易于本地部署模型的设备，用于运行推理模型、Whisper 等语音模型与多模态应用。

PART 05

典型应用场景与落地进展

（一）金融：投研、风控与财富管理

智能投研 Agent 团队由数据抓取 Agent、研报解析 Agent、模型回测 Agent 与报告撰写 Agent 组成，实现从资讯捕获、数据整理、量化因子分析到研报成稿的半自动化或全自动化。风控与合规 Agent 对交易记录、业务文档与对话记录进行实时或批量审查，识别异常行为与合规风险。财富顾问 Agent 基于客户画像与市场数据提供「千人千面」投资建议，提升服务覆盖与效率。

（二）工业与制造

产线优化 Agent 分析设备数据与生产计划，自动调整工艺参数与排产策略。运维 Agent 结合传感器数据、日志与历史故障案例，进行预测性维护与根因分析。供应链 Agent 跨物流、仓储与采购系统进行协同，优化库存与订单执行。

（三）客服、电商与运营

多轮智能客服 Agent 支持跨渠道、跨语言的 7×24 客服，具备升级 / 转人工、知识库自学习等能力。运营 Agent 自动完成商品上架、素材生成、投放策略优化、舆情监测与活动复盘等任务。用户洞察 Agent 对评论、工单、社交媒体进行情绪与主题分析，形成用户洞察报告。

（四）政务、医疗与教育

政务 Agent 自动分类流转政务工单，生成政策解读与办事指南，实现「主动服务」与减负增效。医疗健康 Agent 为医生提供决策辅助、病历结构化录入与随访提醒；为用户提供健康管理建议与用药提醒。教育 Agent 进行个性化学习路径规划、作业批改与反馈、口语陪练与学情分析，提升教学效率与学习体验。

（五）桌面 / 数字员工 Agent

个人数字助理通过 IM、邮件、日历与桌面控制能力，完成会议安排、资料检索、邮件回复、行程预订等任务。开发者助手基于编码 Agent 能力，在本地 IDE 或远程主机上自动编写、重构、测试与部署代码，甚至为自己编写新的工具与技能。企业数字员工预置权限与工作流，由 IT/业务部门配置，对接内部系统，实现「一人带一队数字员工」的组织模式。

（六）各应用场景对 Agent 的需求规模（示意）

总体来看，短期放量最快的是「客服、电商与运营」与部分「金融投研辅助」场景；中期空间最大的是「工业与制造」及「跨部门数字员工」场景；政策带动显著的是「政务、医疗与教育」场景，更多以示范工程和标杆项目形式体现。

PART 06

代表项目与产品案例：开放桌面智能体

（一）产品定位与核心理念

该类开放桌面智能体的核心目标是打破传统网页 / 沙盒 Agent 的工具与权限限制，在本地或云主机上，以高权限 + 长期在线的方式运行，成为用户的 7×24 小时数字助理 / 数字员工。通过「本地优先、模块化解耦」的架构，在尊重隐私与安全的前提下最大化 Agent 的行动空间。与传统助手产品相比，其关键差异在于系统级权限、持续运行的网关进程、内置 Coding Agent、增强的记忆系统。

（二）技术架构：网关、编码 Agent 与记忆

网关层（Gateway）作为中央控制与调度模块，持续后台运行，负责接入多种 IM 渠道（如 Telegram、企业 IM 等）、HTTP/API 请求与本地命令，维护任务队列、事件分发与插件管理，是数字员工的「中枢神经」。

编码 Agent 内核使用 Node.js 等语言实现轻量级编码 Agent 引擎，连接多家大模型服务，支持主 / 备模型自动切换，提高鲁棒性，将技能视为代码仓库中的模块，Agent 可在任务过程中自编写、测试、部署新技能。

多层记忆系统包括上下文记忆（对话与任务级上下文，用于 CoT 推理与 ReAct 过程中）、长期记忆（通过本地文件与索引结构存储用户偏好、工作习惯、常用指令等）、配置记忆（如 so.md（价值观、语气与行为准则）、ar.md（工作空间与权限设定）等，将角色人格与工作空间显式化）。

安全与部署方面，支持本地单机、云主机与一体机多种部署方式，提供地址绑定、安全隧道、访问控制等措施，仍需警惕高权限带来的攻击面扩张，特别是邮件 / 网页中的提示注入与恶意脚本。

（三）样板能力与使用范式

跨平台任务自动执行，如批量检索论坛与论文网站信息、生成解析报告、推送到指定渠道。

软件开发与运维，从需求理解、技术方案设计、代码实现、测试到部署，全流程由 Agent 主导，人类更多扮演 Reviewer；常见用法包括「请为我开发并部署一个内部工具，并将代码提交到 Git 仓库」。

个人与家庭智能中枢，通过对接 IoT 网关 / 平台，控制家居设备，并结合天气、温度、位置等信号做智能调节。企业协同，对接飞书、钉钉等团队协同工具，实现自动会议纪要、任务分发、日报生成等。

（四）对软件与 SaaS 行业的冲击

编码能力跃迁方面，随着国内外大模型在代码能力上的进步，中低水平工程师的编码工作大量可被 Agent 替代，编码 Agent 已在多个 benchmark 上达到或超过 3 - 5 年经验工程师水平。

软件开发成本断崖式下降，通过 Agent 复用开源组件，企业可以以极低成本快速构建内部系统；传统一次性开发收费数十万 / 数百万元的项目，有可能被几百美元级别的算力与 API 成本取代。

SaaS 模式承压，当通用 Agent 能以「低成本 + 高度定制」方式重构 ERP、CRM、IM 等系统时，既有 SaaS 厂商如若不能完成 AI 原生化转型，面临被替代风险。新服务范式方面，基于 Agent 的「成果即服务」（RaaS）模式兴起，按节省成本或新增收入分成，而非简单按账号 / 功能收费。

PART 07

市场空间、商业模式与竞争格局

（一）市场空间与增长驱动

全球视角来看，多家机构预测 2025 - 2030 年全球 AI Agent 市场复合增速约 45% - 50%，2030 年市场规模有望达到数百亿美元；增长主要来自企业数字化升级、劳动力成本压力与大模型能力提升。

中国市场在国家「人工智能 + 」行动与新质生产力战略引导下，政务、金融、工业、能源等行业的 Agent 需求快速释放，叠加国产替代与安全可控要求，形成结构性高景气。

核心驱动因素包括算力价格下降与模型推理效率优化、开发框架成熟降低开发门槛、成熟的 ROI 案例增强企业信心、政策对智慧政务、智能制造等场景的定向支持。

（二）商业模式演进

MaaS（模型即服务）按 Token/ 调用量计费，成为 Agent 应用的基础成本。

PaaS（平台即服务）提供 Agent 开发、部署与运维平台，按租用规格与功能模块收费。

SaaS（软件即服务）将通用 / 行业 Agent 打包成标准产品，按席位或套餐计费。

RaaS（结果即服务）按业务成果（节省人力、提升转化、增加收益）分成，是 Agent 价值捕获能力最强的形态。

（三）竞争格局：全球 vs 中国

全球方面，大模型厂商、云厂商与传统 SaaS 巨头围绕 Agent 平台与生态展开竞争，通过深度绑定 Office、CRM、DevOps 等核心应用锁定用户。

中国方面，大模型厂商构建自有 Agent 平台与行业解决方案；云厂商提供「算力 + 模型 + Agent 平台 + 一体机」一站式方案；垂直厂商在细分行业深耕业务流程与数据积累，通过 Agent 化重构产品线；开源社区与开发者围绕国产大模型与 Agent 框架构建生态，推动技术普惠。

（四）中国企业 vs 国外龙头：优势与差距（技术视角）

中国企业的主要优势包括应用与场景贴合度高、工程化与交付能力强、迭代速度与本土化响应快、成本与性价比优势、数据安全与本地化能力。

与国外龙头的关键技术差距在于基础模型前沿能力差距仍在、Agent 框架与协议标准话语权不足、长期记忆与大规模多 Agent 系统经验不足、安全研究与对抗攻防体系相对薄弱、具身智能与软硬一体融合起步稍晚。

差距缩小的潜在路径包括通过开源大模型与开源 Agent 框架快速追随甚至在特定方向形成「换道超车」、以「场景牵引技术」为主线在金融、工业、政务等刚性需求领域积累工程化与 AgentOps 经验、聚焦数据安全、隐私计算、本地化算力等中国特色强需求形成比较优势。

（五）代表厂商对比（示例）

PART 08

政策环境与监管框架

（一）国家战略与政策导向

将人工智能与智能体技术纳入数字经济、制造强国、智慧社会等顶层规划，明确支持「模型即服务」「智能体即服务」等新业态，鼓励在重点行业开展试点示范，通过专项资金、税收优惠与创新试点等方式，支持关键技术攻关与应用推广。

（二）数据安全与算法治理

对涉及个人信息、重要数据与核心敏感行业的 Agent 系统，要求本地化部署与可控可查；对算法训练数据来源、偏见与歧视风险、内容安全等提出监管要求；推动建立 AI 安全评估、算法备案与风险分级管理机制。

（三）行业监管与合规要求

金融、医疗、政务等领域对 Agent 使用提出更高的专业性与审慎性要求，强调「人机协同」与「最终责任主体」；对具身智能与物理执行 Agent，要求安全冗余与应急机制，防范对人身和财产造成实际损害；鼓励行业协会和龙头企业参与制定行业技术标准与伦理准则。

PART 09

中国机遇、国产替代与投资机会

（一）国产大模型与算力的战略机会

在国际算力与芯片受限背景下，国产 GPU/NPU、服务器与一体机是实现 Agent 本地化与可信计算的关键。通过开源与创新架构，国产大模型在推理效率、性价比与中文任务表现上具备优势，有望在国内场景形成事实标准。「模型 + Agent + 算力 + 行业方案」的纵向一体化，将成为中国厂商重要竞争策略。

（二）行业解决方案与数字员工

重点关注在投研、法务、人力、客服、运维、工业生产等高劳动力成本、高标准化程度领域，率先推出可量化 ROI 数字员工方案的厂商。具备行业 Know - how、数据资源与大客户基础的 ISV 与 SaaS 厂商，通过 Agent 化升级有望完成从工具提供商到「效率外包」与「成果合作」伙伴的转型。

（三）开源生态与开发者平台

以开源框架与社区为基础，打造贴合本土需求的 Agent 平台，承接中长尾开发需求与创新应用。在教育、科研与中小企业市场，通过免费 / 低成本模型与平台培养开发者生态，形成长期创新动能。

PART 10

风险分析与情景研判

（一）技术与产品风险

模型能力进展不及预期，特别是在安全、可靠性与领域适配性方面；Agent 系统在复杂场景中稳定性不足，出现不可控行为或频繁出错；桌面 / 系统级 Agent 的权限管理与沙箱隔离不足，导致安全事件。

（二）商业与竞争风险

商业模式尚在探索期，客户付费意愿与定价逻辑未完全固化；头部大厂通过生态与资本优势快速下场，压缩中小厂商生存空间；通用 Agent 与开源方案对标准化 SaaS 造成价格与功能双重挤压。

（三）政策与社会风险

数据跨境、个人隐私保护与行业合规要求趋严，增加项目落地复杂度；大规模替代中低技能脑力劳动引发就业结构变化与社会焦虑；潜在的「黑箱决策」与算法偏见问题若未妥善解决，可能引发法律纠纷与声誉风险。

（四）情景研判（示意）

乐观情景：技术、安全与商业模式问题在 3 - 5 年内基本解决，Agent 在主流行业全面普及，市场规模显著超预期。基准情景：Agent 在高价值、高标准化场景中率先突破，形成可持续商业模式，随后逐步向其他场景扩散。谨慎情景：因安全与监管事件导致行业一度收紧，项目节奏放缓，行业进入「规范化整顿期」，长期逻辑不改但节奏波动加大。

PART 11

结语与建议

AI Agent 正处于从技术突破走向规模化落地的关键窗口期。大模型性能、Agent 框架与平台、算力与终端形态、行业需求与政策引导等多重因素叠加，使得该领域具备长期成长与短期结构性机会。

对技术与产品团队而言，应重点关注提前完成从「应用围绕模型」到「应用围绕 Agent」的开发范式迁移，打磨可复用的 Agent 组件与模板，降低项目交付边际成本，在安全与可控性上投入足够资源，构建可信赖的产品基础。

对企业与行业用户而言，建议从单点高 ROI 场景入手（如投研辅助、客服、运维等），迭代小步快跑；建立「人机协同」的组织设计与流程规范，把 Agent 纳入正式流程与考核体系；强化数据资产与知识管理，为 Agent 提供高质量「燃料」。

对投资与产业政策制定者而言，应关注掌握关键技术与生态入口的平台型企业与开源项目，支持国产大模型、算力与 Agent 平台在重点行业的示范应用，提前布局对就业结构、教育培训与社会保障的调整，为智能体时代的社会转型预留空间。

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