1智能體應用發(fā)展報告（2025）中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會2主編單位中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會專家組邵廣祿高同慶黃澄清曾劍秋孫明俊武鎖寧執(zhí)行編輯周姝妍李金穗馮杰李景亞郭晚平參編人員（按姓氏拼音排序）靳偉李波李勝菊劉杰靖李玉杰王琳王睿哲王曉思吳娜許立東袁博袁永強張紅光張思源趙3參編單位（按拼音首字母排序）阿里云計算有限公司二六三網(wǎng)絡通信股份有限公司國家能源集團物資有限公司京東科技信息技術有限公司北京市商湯科技開發(fā)有限公司北京百度網(wǎng)訊科技有限公司北京泰爾英福科技有限公司北京智譜華章科技有限公司聯(lián)想集團聯(lián)通在線信息科技有限公司聯(lián)通數(shù)據(jù)智能有限公司榮耀終端股份有限公司深圳市和訊華谷信息技術有限公司支付寶（杭州）數(shù)字服務技術有限公司中關村智用人工智能研究院中國鐵塔股份有限公司中電信人工智能科技有限公司中移九天人工智能（北京）科技有限公司中移動信息技術有限公司中國郵政儲蓄銀行股份有限公司4近年來，全球人工智能的競爭焦點正經(jīng)歷一場深刻的結構性轉變。其核心已不再僅限于基礎大模型的“參數(shù)競賽”，而是迅速轉向以構建智能體（AIAgent）生態(tài)系統(tǒng)為目標的方向拓展。智能體，作為連接數(shù)字智能與應用場景的“神經(jīng)系統(tǒng)”，已成為驅動大模型技術創(chuàng)新、商業(yè)化落地以及塑造未來產(chǎn)業(yè)格局的戰(zhàn)略制高點。大語言模型（LLM）雖然在語言理解、邏輯推理和知識儲備方面展現(xiàn)了驚人的能力，但其本質上是一個知識層面的系統(tǒng)。它們雖擁有豐富的知識儲備，仍缺乏與外部環(huán)境交互的能力，極大地限制了在產(chǎn)業(yè)應用中的融合深度。智能體的出現(xiàn)解決這一核心痛點。它構建了一條連接知識與應用的高效通道，通過對末端感知、記憶、分析、規(guī)劃等能力的加持，提升了人工智能的執(zhí)行力。智能體將AI的角色從被動的“信息響應者”升級為主動的“任務執(zhí)行者”，使其能夠真正與外部世界進行交互，并自主完成復雜任務。面對這一趨勢，國內外科技巨頭對智能體的戰(zhàn)略價值已經(jīng)形成高度共識。OpenAI認為智能體是人工智能的下一個重大突破口；微軟總裁薩提亞·納德拉在Build2025大會上宣告，微軟正式進入AI智能體時代，致力于讓AI智能體像互聯(lián)網(wǎng)一樣自由鏈接、自主運作。谷歌則在開發(fā)者大會上宣布全面擁抱智能體，其Gemini模型的研發(fā)目標是旨在推動AI從“信息工具”進化為“通用智能體”。與此同時，國內電信運營商、科技互聯(lián)網(wǎng)公司、云廠商以及終端廠商也都分別投入5到了智能體技術研發(fā)、生態(tài)構建和場景落地等領域。例如，阿里云百煉平臺構建了多模態(tài)智能體生態(tài)，提供“模型調用+Agent平臺”的雙重服務；中國電信發(fā)布“星辰智能體應用開發(fā)平臺”，提供一站式智能體解決方案。聯(lián)想在2025年5月正式發(fā)布面向消費者的“天禧個人超級智能體”，以及面向開發(fā)者的“擎天超級智能體工廠”。AI領軍企業(yè)將智能體作為戰(zhàn)略布局的核心，全面加速其技術研發(fā)與應用。同時，全球超級智能體市場的增長速度驚人。市場咨詢公司MarketsandMarkets的預測數(shù)據(jù)顯示，全球AI智能體市場將從2024年的51億美元增長到2030年的471億美元，年復合增長率達44.8%。根據(jù)賽迪顧問近期發(fā)布的研究報告顯示，2024年中國智能體市場規(guī)模達47.5億元，同比增長64.4%；預計2025年將達78.4億元，增速持續(xù)超過60%，連續(xù)兩年實現(xiàn)了翻倍的增長，到2026年將接近150億元。多項市場數(shù)據(jù)、行業(yè)預測和技術發(fā)展趨勢共同指向一個結論：2025年是全球智能體應用爆發(fā)元年，標志著這項技術從實驗室概念正式邁入大規(guī)模商業(yè)落地的新階段。我國高度重視人工智能的應用落地，將智能體的發(fā)展視為實現(xiàn)國家“人工智能+”戰(zhàn)略的核心抓手。2025年8月，國務院發(fā)布了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出了明確的目標。《意見》指出，到2027年，要率先實現(xiàn)人工智能與六大重點領域的廣泛深度融合，其中新一代智能終端、智能體等應用的普及率需超過70%。展望2030年，這一普及率目標將提升至90%以上，6屆時智能經(jīng)濟將成為中國經(jīng)濟發(fā)展的關鍵增長極。這一系列目標的實現(xiàn)，其核心抓手正是智能體的大規(guī)模落地與應用。由此可見，實施“人工智能+”行動的關鍵是發(fā)展蓬勃的“智能體經(jīng)濟”。智能體的應用推廣與生態(tài)建設。早在今年1月舉辦的2025中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)年會上，協(xié)會前理事長鄔賀銓院士就指出，互聯(lián)網(wǎng)將進入“InternetofAgents”時代。因此，協(xié)會秘書處將智能體生態(tài)構建及推進智能體應用作為今年的工作重點。今年以來，協(xié)會致力于推動科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應用的深度融合。先后組織了多場智能體相關研討會，并調研走訪數(shù)十家人工智能企業(yè)。今年6月，啟動了“AI領航杯”“人工智能+”應用與技能大賽，收到參賽項目近2000份，其中人工智能及智能體相關項目近千份。在今年7月召開的中國互聯(lián)網(wǎng)大會上，協(xié)會聯(lián)合業(yè)界有代表性的11家單位正式啟動了“智能體創(chuàng)新推進計劃”，目前計劃合作伙伴單位近百家。今年10月，啟動“智能體創(chuàng)新應用案例征集”活動，短短半個多月，智能體案例申報數(shù)量超兩百份。這些積累與沉淀，為協(xié)會分析研究智能體應用的一系列課題提供了現(xiàn)實基礎。調研發(fā)現(xiàn)：我國的智能體應用尚處于起步階段，市場碎片化特征明顯，生態(tài)建設尚未成熟；智能體的創(chuàng)新不是一次“單點技術突破”，而是“復雜的系統(tǒng)工程”；盡管數(shù)十年的數(shù)字化建設取得了一定成果，但“數(shù)據(jù)孤島”和“生態(tài)壁壘”仍然存在；各行各業(yè)的數(shù)據(jù)采集與治理水平參差不齊，高質7量的領域數(shù)據(jù)嚴重缺失；加之，智能體的架構設計復雜、算力網(wǎng)絡部署成本高昂等問題也制約了智能體的規(guī)模應用。目前，智能體市場需求呈現(xiàn)突出的“碎片化”特征，難以快速實現(xiàn)規(guī)?；瘧猛茝V。同時，商業(yè)路徑仍在探索中，安全法規(guī)也須未雨綢繆。企業(yè)在沒有清晰的“商業(yè)模式”和“安全治理”框架之前，難以大規(guī)模投入資源推動智能體應用落地。這一切要求要求相關行業(yè)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同共建，提前研究解決標準化、商業(yè)化和安全治理等架構性課題。智能體是人工智能打通產(chǎn)業(yè)落地“關鍵一公里”的必然選 擇，更是“人工智能+”戰(zhàn)略落地的“先遣隊和主力軍”。只有通 過技術、產(chǎn)業(yè)、政策等多層次的協(xié)同攻堅，才能充分釋放智 能體的變革性力量。為此，協(xié)會聯(lián)合“智能體創(chuàng)新推進計劃”合作伙伴單位共同研究撰寫了《智能體應用發(fā)展報告 （2025）》。本報告旨在系統(tǒng)性地剖析智能體從技術創(chuàng)新走向產(chǎn)業(yè)應用所面臨的核心挑戰(zhàn)，并嘗試為產(chǎn)業(yè)提供跨越阻礙 的戰(zhàn)略思考及路徑，推動我國在“人工智能+”的新浪潮中行穩(wěn) 致遠，共同迎接智能體經(jīng)濟時代的到來。8 10 19 26 26 30 32 35 43 43 48 50 51 53 549 57 68 68 70 73 75 76 第一章：智能體是AI落地的“關鍵一公里”現(xiàn)階段，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處在從理論走向實踐的關鍵節(jié)點，智能體被認為是打通AI落地“關鍵一公里”的核心引擎。一直以來，智能體的概念與邊界正隨著技術迭代持續(xù)拓展。近年來以大語言模型為代表的人工智能技術，賦予了智能體自主感知、規(guī)劃執(zhí)行的重要能力，打破了傳統(tǒng)AI的應用局限，重新定義了“新一代智能體”。當前，L3級智能體憑借可自主決策、閉環(huán)解決復雜任務的特性，成為行業(yè)創(chuàng)新的核心主體，引領著技術落地的主流方向。模型與數(shù)據(jù)作為智能體構建的兩大基本要素，奠定了其智能能力的根基，而“模型、工具與編排”的三位一體架構，則進一步擴展了其場景適配的潛力，讓技術賦能更加廣泛。分析機構和行業(yè)專家紛紛提出，2025年已成為智能體應用爆發(fā)的元年，政策支持、技術成熟度與市場需求共同推動智能體在千行百業(yè)加速滲透。（一）智能體概念的提出、演進與定義1.1溯源：智能體發(fā)展的來龍去脈智能體作為能夠自主設定并實現(xiàn)目標的智能代理，其概念的演進之路與人工智能技術的發(fā)展緊密相連，實現(xiàn)了從自動化工具到自主性實體的升級演進。其源頭可追溯至20世紀50年代，控制論、博弈論、信息論以及圖靈測試的提出，為智能體的研究奠定了理論基礎。這些早期理論探討了系統(tǒng)如何通過反饋機制來調節(jié)自身行為以達成目標，這正是智能體自主性的核心思想。在其著作《心智社會》（TheSocietyofMind）中，首次系統(tǒng)性地引入了“智能體”概念，將其描述為構成心智的簡單處理 單元。進入20世紀90年代，隨著機器學習和自然語言處理技術的突破，智能體的研究領域不斷擴展，其定義也隨之演 變。1995年，為消除智能體概念在研究界引發(fā)的混淆，英國 著名科學家伍德里奇(MichaelWooldridge)在論文《智能代理：理論與實踐》（Intelligentagents:theoryandpractice）中對智 能體展開深入探究并提出定義：“在特定環(huán)境中感知并自主行動以實現(xiàn)目標的計算系統(tǒng)被稱為智能體”，該表述至今仍 被廣泛引用。2023年以來，大語言模型的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)智能體的模塊化架構，使得人們對智能體的設想不再停留于理論概念，而是具象為可落地的智能助手、自動化流程代理等實際應用形態(tài)的實體，對其研究重點擴展至多模態(tài)感知交互和自主學習能力。尤其是以OpenAIo1、DeepSeek-R1為代表的推理大語言模型迅速發(fā)展，為智能體提供了“思考大腦”，使其能夠處理和推理海量的非結構化信息，從而催生了今天所討論的、具備通用問題解決能力的新一代智能體范式。1.2定義：新一代智能體為厘清邊界，本報告對智能體給出以下限定內涵：借助大語言模型為核心認知引擎，能夠自主感知環(huán)境，擁有記憶存儲能力，可以進行多步推理和規(guī)劃，并調用外部工具來執(zhí)行任務，以達成用戶設定的高層級目標的計算實體。該計算實體可以由軟件或硬件構成，核心能力包括感知、記憶、規(guī)劃和執(zhí)行等。智能體與其他AI應用（如聊天機器人、推薦系統(tǒng)）的核心區(qū)別在于自主性和開放性。傳統(tǒng)AI應用大多為反應式，它們被動地響應用戶的明確指令或查詢。例如，聊天機器人只有在被提問時才會回答。而智能體則是主動式和目標導向型系統(tǒng)，用戶只需設定一個高層級目標，例如“幫我規(guī)劃一次為期五天的北京旅行并預訂機票酒店”，智能體便能自主地將目標分解為一系列子任務，并主動規(guī)劃、執(zhí)行至目標完成。同時，傳統(tǒng)AI應用通常在封閉的系統(tǒng)內運行，其能力受限于預設的規(guī)則和數(shù)據(jù)。智能體則是一個開放的系統(tǒng)，其核心能力之一就是與外部世界進行動態(tài)交互，通過調用API、訪問數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行代碼等方式來獲取信息和完成任務，從而超越了模型本身的知識和能力邊界?？傮w而言，智能體完成了從“對話式AI”到“行動式AI”的躍遷，它不再只是信息傳遞者，而是真正的任務完成者。（二）L3級智能體是現(xiàn)階段的創(chuàng)新主體2.1智能體的功能模塊及構成一個功能完備的智能體，依賴其背后復雜而精密的“技術?！眳f(xié)同工作，共同構建起從感知到執(zhí)行的完整閉環(huán)。感知、記憶、規(guī)劃和執(zhí)行是智能體的四大核心能力。感知可以分為環(huán)境感知和意圖理解兩項能力模塊，是智能體的“五官”；記憶包括信息存儲、更新以及共享，是智能體積累的“過往經(jīng)驗”；規(guī)劃主要是指任務推理及分析決策能力，幫助智能體確立從目標到路徑的“藍圖”；執(zhí)行包括工具調用和互聯(lián)協(xié)同，是智能體完成任務的“手和腳”。在實際應用中，面臨行業(yè)領域復雜的任務場景，往往需要通過多個智能體和工具、行業(yè)應用系統(tǒng)以及外部環(huán)境配合才能完成任務。多智能體系統(tǒng)（Multi-AgentSystems,MAS）應用而生，它模仿人類社會的分工協(xié)作模式，讓多個具有不同專長的智能體組成一個“團隊”，共同完成復雜的系統(tǒng)性任務。系統(tǒng)首先對復雜任務進行智能分解，然后將子任務分配給最適合的智能體。例如，一個“市場分析報告生成”任務，可以分解為：由“數(shù)據(jù)搜集智能體”負責從數(shù)據(jù)庫中抓取信息，由“數(shù)據(jù)分析智能體”負責處理數(shù)據(jù)并生成圖表，最后由“報告撰寫智能體”將所有結果整合成文。未來，隨著任務復雜度的提升，多智能體協(xié)作將成為主流應用范式。為實現(xiàn)各方的高效協(xié)同，業(yè)界正致力于通信協(xié)議的標準化工作，旨在打破技術孤島，使其能夠無縫地交換信息、分配任務和對齊目標，形成高效的“智能體網(wǎng)絡”。2.1.1感知：連接模型與外部環(huán)境的“五官”感知能力是智能體的“五官”，負責從環(huán)境中收集信息，用于任務的處理和執(zhí)行?；诙嗄B(tài)大模型技術，智能體能夠同時理解文本、圖像、音頻等多種信息輸入，從而更全面地感知環(huán)境。同時，智能體廣泛采用檢索增強生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技術，通過實時查詢外部知識庫，如企業(yè)內部文檔、實時數(shù)據(jù)庫，來克服大模型自身知識陳舊及容易產(chǎn)生“幻覺”的缺陷，確保其決策的準確性和時效性。強大的感知能力是智能體理解用戶意圖、適應動態(tài)環(huán)境的前提，智能體是否能自主準確地理解用戶的需求和深層目的，并將用戶指令翻譯成一個結構化、明確的任務目標，是后續(xù)決策與行動的基礎。2.1.2記憶：智能體累積過往經(jīng)驗的能力記憶是指智能體對系統(tǒng)內部的信息進行存儲、更新、檢索、共享和管理。記憶是實現(xiàn)長期連貫性、個性化服務和持續(xù)學習的根本保障。它使得智能體能夠超越單一對話輪次的限制，利用歷史經(jīng)驗和知識進行推理和決策，進而理解用戶意圖，在處理長時間序列任務時帶來更好的用戶體驗。智能體的記憶體系通常分為短期和長期兩種模式。短期記憶主要由基礎大模型的上下文窗口負責。短期記憶會存儲用戶在當前對話中最近的輸入、前幾輪的對話歷史以及正在進行中的任務狀態(tài)；長期記憶是指存儲在外部的知識系統(tǒng)，包括向量數(shù)據(jù)庫、文件存儲系統(tǒng)和知識圖譜等。長期記憶可以存儲海量的、經(jīng)過向量化處理的領域知識、歷史記錄、用戶畫像和行為偏好等。通過檢索增強生成（RAG）機制可以快速、精確地調取相關信息，實現(xiàn)“外掛知識”的增強。更高級別的智能體在記憶管理中會融合“反思優(yōu)化”（Reflexion）技術，持續(xù)提升智能體的學習迭代能力。這個過程是將任務執(zhí)行成功或失敗的經(jīng)驗教訓記錄在長期記憶里，讓智能體通過學習錯誤來優(yōu)化自己的行動計劃，就像給智能體建了一個“錯題本”，讓它面對新任務時能夠做出更合理的決策，實現(xiàn)智能體的自我迭代和能力演進。2.1.3規(guī)劃：從目標到路徑的“藍圖”規(guī)劃能力是區(qū)分智能體與簡單自動化工具的關鍵所在。它的具體過程是指智能體將一個高層級的目標，自主分解為一系列具體的、可執(zhí)行的步驟或子任務，根據(jù)分解出的子任務，評估當前環(huán)境及可用工具，通過推理、反思等技術，輸出可執(zhí)行的最優(yōu)行動策略。目前廣泛采用的規(guī)劃框架包括思維鏈（ChainofThought,CoT）、回顧鏈（ChainofHindsight,CoH）、ReAct（ReasoningandActing）、Reflexion等技術。ReAct和Reflexion提升智能體的自主規(guī)劃能力。ReAct強調推理和反思的重要性，讓智能體能夠在多變的環(huán)境中，透過理解任務、推理規(guī)劃、執(zhí)行行動和反思調整的循環(huán)過程，從而做出有效決策。Reflexion技術則讓智能體通過動態(tài)記憶管理和自我反思機制，利用學習錯誤來優(yōu)化自己的行動計劃。2.1.4執(zhí)行：調用萬物、外部互聯(lián)的“手腳”執(zhí)行能力是智能體的“手腳”，負責將規(guī)劃好的“藍圖”付諸實施，對外部世界產(chǎn)生實際影響。這是智能體任務實現(xiàn)的閉環(huán)。執(zhí)行主要通過調用工具來完成，這些工具包括：軟件API，例如調用企業(yè)內部的ERP、CRM系統(tǒng)，或外部的天氣查詢、地圖導航等公共API；代碼程序，例如編寫并運行代硬件設備，比如具身智能場景下，向機器人或無人機等物理設備發(fā)送控制指令。通過執(zhí)行能力，智能體真正打通了從數(shù)字智能到應用場景的“最后一公里”，使其能夠完成訂票、發(fā)送郵件、管理服務器、控制生產(chǎn)線等真實世界的任務。在場景應用中，不僅需要考慮如何選擇匹配的模型、寫出合適的提示詞，更需要有效地集成智能體的感知、記憶、規(guī)劃、執(zhí)行四大核心能力，精細化的構建智能體以滿足特定場景的需求，目前“人工智能+”應用的挑戰(zhàn)已從“算法問題”轉變?yōu)椤跋到y(tǒng)工程問題”。2.2智能體的等級劃分隨著智能體技術從理論走向應用，為加強推動智能體行業(yè)的有序發(fā)展，對其能力進行系統(tǒng)性的分級和評估變得至關重要。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會參考已發(fā)布的國家標準《汽車駕駛自體的自主性水平劃分為L0至L5六個等級，為行業(yè)各方對智能體能力分級形成共識提供參考。2.2.1智能體自主性水平劃分從高度依賴人工運營管理的L0階段到實現(xiàn)全智能化運營管理的L5階段，智能體的核心特征、關鍵技術及典型應用存在差異，為理解智能體的能力成熟度提供了參考框架。別），理解復雜指令，2.3L3級智能體是目前產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的主戰(zhàn)場當前，全球產(chǎn)業(yè)界創(chuàng)新的焦點和主戰(zhàn)場集中在L3級智能體。這一級別的智能體，是人工智能時代的智能體，而非計算機時代的智能體，它們以大語言模型為核心驅動，實現(xiàn)了從被動響應到主動規(guī)劃和執(zhí)行的質變。L3級智能體能夠完整地執(zhí)行“從用戶提問（輸入層）到意圖識別（理解層）、知識檢索（知識層）、工具調用（執(zhí)行層）再到結果生成（輸出層）”的全流程，在部分應用場景中實現(xiàn)了過程的可視化與可干預。在企業(yè)應用中，L3級智能體以“數(shù)字員工”的身份扮演不同層級的角色，既是一線用戶的工具助手，也能成為管理者的輔助決策專家。L3級智能體的普及，標志著人工智能應用進入了一個高級階段，AI不再僅僅是輔助工具，而是能夠獨立完成工作的協(xié)作伙伴，這正是當前智能體經(jīng)濟形態(tài)的核心。展望未來，智能體的發(fā)展將朝著L4和L5級別邁進，其核心演進方向是多智能體系統(tǒng)，即從“個體智能”走向“群體智能”。多智能體系統(tǒng)由多個獨立的、可能具備不同專長的智能體構成，它們在一個共享的環(huán)境中交互與協(xié)作，共同完成單個智能體無法勝任的復雜任務。其核心優(yōu)勢在于擴展靈活性和專業(yè)化分工。通過增加或減少智能體數(shù)量，系統(tǒng)可以靈活地適應任務規(guī)模和環(huán)境變化；同時，每個智能體可專注于特定領域或任務，通過協(xié)作發(fā)揮各自專長，實現(xiàn)“1+1>2”的系統(tǒng)效能。目前，多智能體系統(tǒng)已經(jīng)在智能交通、智能電網(wǎng)、供應鏈管理等領域初步應用并展現(xiàn)出巨大潛力。在未來的智慧城市管理中，交通管理智能體、公共安全監(jiān)控智能體、能源調度智能體將協(xié)同工作，共同優(yōu)化整個城市的運行效率和應急響應能力。多智能體協(xié)同無疑是實現(xiàn)L5級完全自主智能體的必由之路，代表了智能體應用的終極形態(tài)。（三）模型和數(shù)據(jù)是智能體構建的關鍵要素3.1模型：認知與推理的“大腦”大模型是新一代智能體的認知引擎，扮演著“大腦”的角色，基礎模型的能力決定了智能體能力的上限。它為智能體提供了三大基礎能力：首先，大模型使智能體能夠理解人類用自然語言表達的復雜、模糊甚至隱含的意圖；其次，經(jīng)過海量數(shù)據(jù)預訓練的大模型，沉淀了大量的常識性通用知識和專業(yè)領域知識，為智能體的決策提供了豐富的知識信息；最后也是最重要的，大模型強大的邏輯推理和思維鏈能力，使智能體能處理多步驟復雜任務，進行因果推斷，并生成行動計劃，提升了智能體的自主性。但是，隨著場景應用的加深，業(yè)界正涌現(xiàn)出專門為智能體任務而優(yōu)化的模型。它們不再僅僅追求模型的通用能力，而是聚焦于增強復雜推理能力與工具調用能力，致力于提升智能體在特定復雜工作流中的表現(xiàn)。并且，支撐智能體的底層模型并非單一形態(tài)，而是根據(jù)應用場景對算力、成本和專通用大模型用于處理需要廣泛知識的任務；行業(yè)級模型用于構建行業(yè)垂直智能體；輕量小模型用于執(zhí)行快速響應任務。智能體開發(fā)者可以根據(jù)具體需求，靈活搭配使用這些模型，以在性能、成本和延遲之間找到最佳平衡點。3.2數(shù)據(jù)：行業(yè)應用的“知識燃料”智能體的運行依賴多維度的數(shù)據(jù)支撐，包括內部業(yè)務數(shù)據(jù)（結構化/非結構化）、外部公開數(shù)據(jù)、感知采集數(shù)據(jù)（如視頻/音頻/傳感器）以及動態(tài)實時數(shù)據(jù)等，為智能體執(zhí)行任務提供所需的上下文、事實依據(jù)和不可或缺的領域知識。數(shù)據(jù)缺失以及質量缺陷會直接影響智能體輸出的準確性與專業(yè)性。因此，數(shù)據(jù)層是確保智能體能夠從通用智能走向垂直行業(yè)的關鍵支撐，是智能體進入千行百業(yè)的“燃料”，為智能體構建起了強大的知識圖譜和行動基礎。現(xiàn)階段，智能體落地難點就在于如何把企業(yè)內部多來源、多形態(tài)、多格式的各種數(shù)據(jù)，轉化成能夠支持AI模型后續(xù)訓練和智能體應用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。雖然大模型在各類標準化競賽中能夠取得不錯的成績，但對于企業(yè)應用中的術語、黑話、業(yè)務邏輯等結構化困難并不了解，這也使得智能體在場景落地時可能不達預期。所以場景和應用是“標”，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是“本”。數(shù)據(jù)層的廣度、深度和質量，直接決定了智能體在復雜環(huán)境中的決策質量和專業(yè)深度。目前，應用側正積極做好數(shù)據(jù)層面的基礎建設，完善多源數(shù)據(jù)治理體系，強化數(shù)據(jù)采集、清洗、標注等釋放高質量數(shù)據(jù)要素價值。例如，企業(yè)圍繞銷售、業(yè)務、技術、綜合等多個線條構建企業(yè)級高質量數(shù)據(jù)集，并通過RAG技術構建企業(yè)級知識底座。智能體能力演進的關鍵驅動力是“數(shù)據(jù)飛輪”，接入實時業(yè)務數(shù)據(jù)，產(chǎn)生推理和決策數(shù)據(jù)，獲得用戶即時反饋，形成驅動領域模型和智能體迭代強化的閉環(huán)，才能使智能體的工作能力不斷向上攀登。3.3靈活開放的智能體架構設計在企業(yè)級應用中，需要構建一個清晰、分層的技術架構來支撐智能體系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和高效迭代。業(yè)界通常采用三層架構模式來構建智能體平臺，實現(xiàn)功能解耦和資源優(yōu)化，最終形成了以“用戶為中心，模型為基礎，數(shù)據(jù)為核心”的一站式服務平臺。上層為用戶端口/服務接口，提供用戶交互的界面以及輕量化API調用接口，確保服務類型的多樣性和靈活性，是智能體能力的對外輸出窗口。中間層為模型訓練與推理服務，承載多模態(tài)模型、混合模型框架、知識圖譜與智能體集群，是智能體實現(xiàn)認知、決策和執(zhí)行的核心引擎。底層為數(shù)據(jù)采集與治理層，負責多源異構數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與清洗，核心目標是保障數(shù)據(jù)的質量、一致性和可訪問性。通過分層架構的設計，使得智能體開發(fā)者可以針對性地升級和迭代任意層級的技術，而無需全面重構整個系統(tǒng)，從而大大提高了智能體平臺的敏捷性和可維護性。目前，松耦合架構成為了主流的平臺設計理念，通過對“AI領航杯”參賽項目的分析，其中80.95%的項目支持輕量化API調用，71.03%的項目支持插件化擴展，多以開放性、高適配性的技術方案來構建靈活的“積木式”生態(tài)。隨著行業(yè)實踐的深入，企業(yè)的關注點已從“如何選擇更好的模型”轉向“如何設計規(guī)范化、標準化的智能體架構”。這標志著智能體開發(fā)已從算法探索階段進入系統(tǒng)工程階段。一個設計不合理的架構，可能導致后期高昂的重構成本。當前，業(yè)界普遍認可的智能體搭建是一個包含模型層、工具層和編排層的“三位一體”基本架構。4.1模型層：智能體的“大腦”企業(yè)在選擇模型時，需要根據(jù)成本、性能、響應速度和數(shù)據(jù)隱私等多重因素進行權衡。模型的選擇與組合方式直接決定了智能體的認知上限和運行成本。對于性能要求高、且不涉及高度敏感數(shù)據(jù)的場景可以直接調用強大的通用大模型。部分企業(yè)場景對于隱私安全要求高，則適合選擇私有化微調方案。通過在企業(yè)內部的私有數(shù)據(jù)上對開源或商業(yè)模型進行微調，以提升模型在特定領域的專業(yè)性和適配性，同時保障數(shù)據(jù)安全?！按竽Ｐ?小模型/專用模型”的混合模式是目前常用的一種方式。采用一個強大的通用大模型作為任務分解和推理的“總指揮”，調用多個成本更低、響應更快的專用小模型來執(zhí)行具體任務（如文本分類、情感分析），以實現(xiàn)成本與性能的平衡。但是，管理不同模型間數(shù)據(jù)格式轉換、處理專用模型的調用失敗、以及設計高效任務切換邏輯會帶來大量的工程開發(fā)工作。無論采用哪種模型組合方式，由于大模型或定制模型的虛幻現(xiàn)象導致智能體的決策失誤是不可避免的。目前業(yè)界最先進的解決方案是基于本體+智能體的解決方案，實現(xiàn)企業(yè)的運營數(shù)字孿生，確保智能體的運營有著確定性的邏輯。4.2工具層：智能體搭建的“腳手架”工具層包含一系列智能體可以調用的能力，如內部系統(tǒng)API、外部服務接口、代碼執(zhí)行環(huán)境、數(shù)據(jù)庫等。它是智能體與數(shù)字世界和物理世界交互的橋梁。其中，檢索增強生成（RAG）技術是工具層最為關鍵的組成部分，它通過從外部知識庫中檢索相關信息，為大模型提供決策依據(jù)，有效緩解了模型的“幻覺”問題，并使其能夠訪問最新的私有知識。但是，構建一個真正有效的RAG系統(tǒng)，其挑戰(zhàn)遠超簡單的向量檢索。應對企業(yè)級應用的復雜需求，工具層的搭建也充滿挑戰(zhàn)。企業(yè)內部文檔格式多樣，包括報告、表格、圖示甚至視頻。如何設計最優(yōu)的分塊，策略以在切割文檔的同時保留其完整的語義結構，是一大難題。一個真正有效的RAG系統(tǒng)必須能夠統(tǒng)一索引并檢索文本、表格、圖表和圖像中的信息，這需要復雜的多模態(tài)模型和檢索技術，技術門檻也極高。4.3編排層：智能體的“神經(jīng)中樞”編排層負責協(xié)調模型層和工具層的工作，管理從任務理解、規(guī)劃、執(zhí)行到結果反饋的整個流程。它是智能體的“總調度師”，是智能體的“神經(jīng)中樞”，決定了智能體工作的邏輯和效率。編排層通過動態(tài)協(xié)作框架，實現(xiàn)任務分解、動態(tài)規(guī)劃、角色扮演和協(xié)同推理等高級功能。當前，市場上的編排框架可以分為兩大陣營：靈活的開源框架和集成化的商業(yè)平臺。目前有多種主流的開源智能體框架可供選擇，它們在設計理念和適用場景上各有側重。體務面向企業(yè)的“技能”），企業(yè)級應用中的核心訴求是追求確定性和可靠性。每一次操作都必須有據(jù)可查，以確保安全合規(guī)與與審計追溯要求。然而，基于大模型的智能體本質上是概率性系統(tǒng)，其行為具有內在的不可預測性。這使得編排層的設計挑戰(zhàn)從簡單的“工作流管理”提升到了“為概率系統(tǒng)強加確定性行為”的高度。編排層因此成為一個復雜的工程化“約束系統(tǒng)”，其首要任務就是馴服AI的不確定性。在企業(yè)環(huán)境中，“能用”是遠遠不夠的，必須能夠證明系統(tǒng)“為何以及如何”工作，尤其是在出現(xiàn)問題時。如何在保留智能體自主性的前提下，設計并實施這些強制性的控制系統(tǒng)，是編排層設計的核心難題之一。“三位一體”的架構為智能體提供了從思考到行動的完整閉環(huán)。然而，將這一概念架構轉化為投入生產(chǎn)面臨著更深層的工程問題。真正的困難并不是選擇性能最強的模型或最先進的工具，而在于如何將這三個層面無縫集成，并對其進行系統(tǒng)化管理。這需要解決模型間的協(xié)同、工具的可靠調用、以及編排邏輯的魯棒性等一系列棘手問題，其復雜性遠超模型選型本身。第二章：智能體帶來數(shù)字化效能全面躍升智能體不僅代表著人工智能技術的演進，更為重要的是，它正引領一場經(jīng)濟社會數(shù)字化效能的全面躍升。數(shù)字化浪潮奔涌十年成果頗豐，但企業(yè)仍面臨“數(shù)據(jù)孤島、系統(tǒng)割裂”的深層困局。智能體的崛起，正為這一困局找到突破口。自2025年起，在政策推動與技術迭代的雙重驅動下，企業(yè)正加速從“信息化升級”轉向“智能化重構”。這場由智能驅動的效率革命，從交互方式、協(xié)同模式、執(zhí)行效率和服務形態(tài)四個維度為傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)所帶來的變革性升級，初步實現(xiàn)穿透系統(tǒng)孤島、打破組織壁壘，構建起人機共生、自我演進的新數(shù)字化形態(tài)。從破解困局到重塑范式，智能體正在重新定義數(shù)字化的價值內核。智能體的核心價值在于全面提升企業(yè)數(shù)字化轉型的效能，推動組織從被動響應的工具使用者，進化為具備自主學習與持續(xù)優(yōu)化能力、人機深度協(xié)（一）從數(shù)字化到智能化，破解信息化困局自2015年國家首次提出數(shù)字化轉型以來，這一戰(zhàn)略成為國家經(jīng)濟發(fā)展和現(xiàn)代化建設的核心戰(zhàn)略之一。經(jīng)過十年發(fā)展，數(shù)字中國建設取得很大成績。然而，隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入，數(shù)字化進程正邁向數(shù)智化、智能化全面躍升的新階段，傳統(tǒng)數(shù)字化解決方案的局限性也日益凸顯。1.1數(shù)字化轉型面臨的瓶頸與痛點盡管中國企業(yè)的數(shù)字化轉型已從早期的單點技術應用，逐步走向全域生態(tài)重構，但區(qū)域發(fā)展不平衡、中小企業(yè)轉型滯后、數(shù)據(jù)治理體系不完善等宏觀問題持續(xù)制約著行業(yè)整體的效能提升。即便是在已完成數(shù)字化基礎設施建設的大型企業(yè)中，數(shù)字化解決方案也長期面臨著三大核心痛點。首先是嚴重的數(shù)據(jù)孤島。企業(yè)的核心業(yè)務數(shù)據(jù)，如客戶關系、供應鏈、財務和人力資源等，往往分散在為特定功能而獨立設計的系統(tǒng)中，例如客戶關系管理（CRM）、企業(yè)資源計劃（ERP）、供應鏈管理（SCM）等，系統(tǒng)在建設時缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，形成了信息壁壘。此類“孤島型作業(yè)方式”導致了嚴重的數(shù)據(jù)碎片化和信息不互通，使得管理層難以形成一個全面、統(tǒng)一的業(yè)務視圖。例如，某些制造企業(yè)因生產(chǎn)系統(tǒng)與供應鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不互通，導致對市場需求的誤判和生產(chǎn)計劃的滯后，最終造成庫存積壓超過20%，束縛了企業(yè)的利潤提升。數(shù)據(jù)孤島的存在，使得跨領域的數(shù)據(jù)分析和洞察變得異常困難，數(shù)據(jù)作為核心資產(chǎn)的價值很難被最大化。其次是普遍存在的流程分割。在數(shù)據(jù)孤島的基礎上，業(yè)務流程被迫在不同的系統(tǒng)和部門之間進行人工“接力”。例如一個典型的“從訂單到收款”流程，可能需要銷售人員在CRM系統(tǒng)中創(chuàng)建訂單，隨后手動通知財務人員在ERP系統(tǒng)中開具發(fā)票，再由物流部門在SCM系統(tǒng)中安排發(fā)貨。每一個環(huán)節(jié)的轉換都須依賴或等待人工干預，不僅效率低下、容易出錯，更構成了企業(yè)內部巨大的、難以量化的隱性運營成本。這些斷裂的流程消耗著大量的人力資本，成為組織敏捷性的主要障礙。最后是決策高度依賴人工經(jīng)驗。傳統(tǒng)的組織架構與文化慣性制約了數(shù)據(jù)驅動決策的真正落地。盡管許多企業(yè)引入了商業(yè)智能（BI）等先進工具，能夠將歷史數(shù)據(jù)可視化，生成各類報表和儀表盤，但這僅僅是將數(shù)據(jù)“呈現(xiàn)”給人。最終的復雜決策，尤其是面對動態(tài)市場變化時的戰(zhàn)略決策，仍然高度依賴管理層個人的經(jīng)驗、直覺和判斷力。數(shù)據(jù)在這一模式下扮演的是“支撐”角色，而非“驅動”角色。決策的質量和效率受限于人的認知邊界和處理信息的能力，難以應對日益復雜的商業(yè)環(huán)境。總體而言，過往的信息化和數(shù)字化方案在一定程度上解決了企業(yè)流程的“標準化”和“線上化”問題，是數(shù)字化轉型不可或缺的基礎。然而，其固定、封閉和被動的本質，使其在面對復雜多變的需求時顯得力不從心。系統(tǒng)被動地響應用戶的指令，依賴預定義的規(guī)則和固化的邏輯，無法應對動態(tài)變化，最終導致決策效率低下和組織僵化1.2數(shù)字化向智能化邁進與傳統(tǒng)信息化方案的被動響應模式截然不同，智能體解決方案憑借其三大核心特性——自主性、交互性和持續(xù)學習能力，正成為破解數(shù)字化困局的關鍵，改變數(shù)據(jù)與業(yè)務流程之間的關系，引領企業(yè)運營模式“數(shù)據(jù)支撐決策”到“數(shù)據(jù)驅動行動”的根本性轉變。在傳統(tǒng)模式下，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給人，由人進行分析、決策，并最終手動執(zhí)行。而智能體則能夠直接“閱讀和理解”數(shù)據(jù)，基于預設的目標自主進行推理、規(guī)劃，并調用所需工具來完成任務。通過構建由多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、知識圖譜和多智能體協(xié)同組成的智能應用集群，智能體能夠主動打通數(shù)據(jù)孤島，連接并操作那些原本相互割裂的業(yè)務系統(tǒng)，將過去需要人工處理的復雜決策流程實現(xiàn)端到端的自動化。然而，實現(xiàn)這一愿景并非易事。這意味著企業(yè)必須擁有良好的數(shù)字化轉型基礎。目前明確的實施路徑是：企業(yè)需要先“修路”，再“跑車”。即首先構建規(guī)范化、標準化的數(shù)字化基礎設施，包括清晰的業(yè)務流程、開放的API接口以及統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理體系。只有在基礎牢固的“數(shù)字高速公路”上，智能體這輛高性能的“汽車”才能安全、高效地行駛，真正融入業(yè)務、參與決策、釋放執(zhí)行力，成為推動組織進化的新引擎。1.3生態(tài)的繁榮推動智能化進程AI應用開發(fā)工具和應用生態(tài)的繁榮，大幅降低了智能體行業(yè)應用的門檻，并加速了產(chǎn)業(yè)智能化落地進程。一方面，眾多開放的開發(fā)平臺，匯聚了豐富的開發(fā)框架、工具組件、算法資源、海量的數(shù)據(jù)集等，開發(fā)者可便捷調用模型、微調模型、快速驗證想法、構建AI應用。另一方面，開源模型因其具備可定制性強以及社區(qū)支持豐富等優(yōu)勢，正吸引越來越多的企業(yè)選擇將其作為技術解決方案的重要組成部分。得益于國家戰(zhàn)略支持與產(chǎn)業(yè)生態(tài)形成的強大合力，為企業(yè)從“數(shù)字化”邁向“智能化”鋪平了道路，智能體的在千行百業(yè)的應用正在快速驗證落地，預示著一個由智能體驅動的全新商業(yè)時代的到來。智能體正通過四層重構顛覆企業(yè)經(jīng)營模式：交互層通過自然語言取代復雜界面；協(xié)同層通過目標導向替代固定流程；執(zhí)行層從軟件到硬件雙重提效；服務層從到“人找服務”到“服務為人”。有機構預測，到2026年，60%的企業(yè)將部署智能體，其核心價值不僅是效率提升，更是通過突破數(shù)字化的局限，釋放組織創(chuàng)新潛能。智能體正在引領人工智能入口的交互革命。傳統(tǒng)的圖形用戶界面（GUI）和命令式交互，要求用戶學習并適應機器的邏輯?，F(xiàn)在，智能體類人化、多模態(tài)的感知能力能夠以更自然、更主動的方式服務于人。從“人適應系統(tǒng)”到“系統(tǒng)適配人”，實現(xiàn)了“煥新一切交互”。這種交互變革為消費科技領域（toC）和企業(yè)應用領域（toB）都帶了改變。首先是消費科技領域，交互模式正從早期的Siri等功能有限的語音助手，演進為能夠跨應用執(zhí)行復雜任務的下一代智能體設備。例如，在大模型賦能下，集成了智能體的手機能跨應用自主操作完成訂票、點餐等復雜任務。未來的AI眼鏡、智能耳機將成為無所不知的百科全書，能夠聽、看、感知并與用戶共情，類似科幻電影中“賈維斯”式的智能伙伴體驗正逐漸成為現(xiàn)實。在各類服務中，用戶無需逐一操作設備或跳轉平臺，只需通過一個簡單的指令，智能體便能理解其意圖，并主動編排和執(zhí)行一系列跨設備跨平臺的操作，將服務絲滑地融入用戶的日常生活。另外，在企業(yè)應用領域，交互的變革帶來了全新的工作模式。例如，車間的經(jīng)理想要了解機器操作情況，只需要舉起手機對準設備提問：“這臺機器的維護歷史是什么？有沒有未完成的工單？當前生產(chǎn)批次推薦的壓力設定值是多少？”智能體利用計算機視覺識別設備，通過自然語言處理理解問題，然后分別調用維護日志系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)和工藝手冊數(shù)據(jù)庫的API，最終將來自多個后臺系統(tǒng)的信息整合成一個簡潔、直接的答案，呈現(xiàn)在用戶面前。無論員工的技術背景如何，都能通過簡單的對話與強大的后臺系統(tǒng)進行交互，從而獲取數(shù)據(jù)、洞察信息、驅動業(yè)務。國內領先的協(xié)同辦公平臺釘釘，已經(jīng)將智能體助理深度集成到產(chǎn)品中，成為企業(yè)員工的“超級助理”。員工不再需要登錄復雜的BI系統(tǒng)，拖拽維度和指標來制作報表。他們可以直接在釘釘?shù)膶υ捒蛑邢駻I助理提問，例如：“幫我分析一下華東大區(qū)上個季度的銷售額和利潤率，并與去年同期進行數(shù)據(jù)分析，并以圖表或文字摘要的形式直接在對話中呈現(xiàn)結果。這種交互方式的變革，極大地提升了企業(yè)內部知識和數(shù)據(jù)的流動性。當每一個員工都能輕松地與企業(yè)的數(shù)據(jù)和流程進行交互時，才能真正釋放企業(yè)在數(shù)字化基礎設施上巨額投資的全部潛力。交互革命解決的是“人與系統(tǒng)”之間溝通的鴻溝，而協(xié)同革命解決的則是“系統(tǒng)與系統(tǒng)”、“數(shù)據(jù)與行動”之間的壁壘。智能體通過連接不同系統(tǒng)的API，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與信息的自由流動，將原本需要人工執(zhí)行的跨系統(tǒng)復雜流程自動化，從而實現(xiàn)真正意義上的端到端智能化。這場革命的核心在于智能體的兩大能力：“靈活調用工具”和“深度釋放數(shù)據(jù)價值”。3.1靈活調用工具“工具調用”（ToolCalling）是賦予大語言模型與外部世界互動的核心技術。它使得智能體不再局限于其內部的靜態(tài)知識庫，而是能夠像人類一樣，在需要時主動使用外部工具，例如調用一個API、查詢一個數(shù)據(jù)庫或執(zhí)行一段代碼來獲取信息或完成任務。在企業(yè)環(huán)境中，每一個擁有API接口的軟件系統(tǒng)，無論是內部的ERP、CRM，還是外部的供應商平臺、天氣服務，都變成了智能體可以調用的模塊化能力?！肮ぞ哒{用”是對傳統(tǒng)API經(jīng)濟的一次智能化升級。過去，API的調用邏輯需要由程序員預先在軟件中編碼。而現(xiàn)在，智能體可以根據(jù)用戶的動態(tài)需求和上下文環(huán)境，自主決定調用哪些工具，并以何種順序調用，從而實現(xiàn)高度靈活和智能化的流程編排。目前，國內外出現(xiàn)了豐富的開發(fā)框架及工具組件，能夠提供標準化的接口和預置的連接器，使得開發(fā)者可以輕松地將任何API或內部函數(shù)封裝成智能體可以調用的工具，從而將整個企業(yè)的IT能力向智能體開放。在企業(yè)應用中，以物流調度系統(tǒng)為例，智能體通過工具調用不僅能讓數(shù)百臺機器人同時作業(yè)，還可以管理車間的大門、道閘、紅綠燈等物聯(lián)網(wǎng)設備，真正實現(xiàn)多種設備和車輛的互聯(lián)互通與協(xié)同化工作。以企業(yè)采購和供應鏈管理為例，這是一個典型的長鏈條、跨部門、內外協(xié)同的復雜流程。傳統(tǒng)的數(shù)字化系統(tǒng)可以提供各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，但流程的推進和決策仍需大量人工干預?，F(xiàn)階段的供應鏈智能體能夠實時解析銷售數(shù)據(jù)及庫存水平，自動調用供應商API或訪問比價網(wǎng)站進行詢價、查詢比對候選供應商的歷史履約記錄、認證資質等為供應商確認下單，最終可以實現(xiàn)從需求產(chǎn)生到采購下單的協(xié)同超級自動化，極大地提升了決策質量和運營效率。3.2釋放數(shù)據(jù)價值智能體的另一核心價值在于其“激活一切數(shù)據(jù)，釋放數(shù)據(jù)價值”的能力。在智能體出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)的主要服務對象是人，人通過分析數(shù)據(jù)報表來做出決策。而在智能體時代，數(shù)據(jù)可以直接服務于機器，智能體不僅能呈現(xiàn)“是什么”，還能解釋“為什么”，并預測“會怎樣”，最終將洞察直接轉化為行動。這種轉變的邏輯原理在于，智能體將企業(yè)的各個系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源連接成一個有機的“企業(yè)神經(jīng)系統(tǒng)”。數(shù)據(jù)孤島和流程碎片化，就像生物體中大腦與四肢之間的神經(jīng)連接不暢，智能體平臺則扮演了中樞神經(jīng)的角色。它通過API接口感知來自各個業(yè)務“器官”（ERP、CRM、SCM、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等）的數(shù)據(jù)信號，在其“大腦”（大模型與業(yè)務邏官”發(fā)出精確的行動指令。智能體通過推理能力激活數(shù)據(jù)進行分析，幫助企業(yè)更好地理解自身的底層數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升企業(yè)的智能化水平及協(xié)同效率。智能體改變了數(shù)據(jù)的使用范式，企業(yè)采購是體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值釋放的典型場景。傳統(tǒng)的采購流程高度依賴采購員的個人經(jīng)驗和談判技巧，而采購智能體或采購供應鏈一體化平臺則可以通過全流程的數(shù)據(jù)驅動，實現(xiàn)多環(huán)節(jié)協(xié)同優(yōu)化。國家能源集團物資公司自主研發(fā)了“基于人工智能模型的能源采購供應鏈數(shù)智一體化平臺”，平臺依托“多智能體+專有數(shù)據(jù)+專家知識”的架構邏輯，實現(xiàn)了能源采購各關鍵業(yè)務流程的智能化重塑。從需求預測、供應商評估到合規(guī)管理與輔助決策，平臺不僅提升了采購業(yè)務的自動化、標準化與透明化水平，還顯著降低了研發(fā)投入與運維成本。據(jù)測算，平臺在上線后通過壓縮評審會議、減少調研成本、優(yōu)化培訓與差旅資源配置，節(jié)省了大量人力物力資源，同時提升了服務響應效率與用戶體驗，助力企業(yè)建立起以AI為核心驅動的新型業(yè)務模式。智能體將原本沉睡在各個系統(tǒng)中的供應商數(shù)據(jù)、價格數(shù)據(jù)、履約數(shù)據(jù)等激活，并直接轉化為降低采購成本、提據(jù)驅動行動”的核心所在。智能體擁有強大的自主學習能力，在其與環(huán)境持續(xù)交互的過程中，能夠自動獲取知識、改進決策策略、優(yōu)化行為模式，無需人工干預。這項能力為軟硬件的效率提升開辟了動適應調優(yōu)”。在數(shù)字世界，它正從根本上改寫軟件的生產(chǎn)和運行方式，開啟“重構所有軟件”的進程；在物理空間，它深度賦能硬件設備，嘗試“驅動一切硬件”，將智能制造推向新的高度。4.1重構軟件開發(fā)運營在軟件開發(fā)領域，智能體正從兩個層面帶來顛覆性變革。一方面，它催生了全新的AI原生應用；另一方面，它正成為開發(fā)者的強大“編程助手”乃至“自主程序員”，深刻重構了軟件的開發(fā)、測試與運維（DevOps）全生命周期。編程智能體（CodingAgent）能夠根據(jù)開發(fā)者用自然語言描述的需求，自動生成代碼、編寫注釋、調試錯誤、優(yōu)化性能，甚至部署上線。其中，智能體的自主學習能力是提升軟件開發(fā)效率的關鍵驅動力，它通過引入分層記憶管理系統(tǒng)（如情節(jié)記憶、工作記憶和語義記憶），使智能體能夠從歷史交互中總結項目經(jīng)驗和個人偏好，實現(xiàn)自我學習和進化。例如，阿里發(fā)布的Qoder平臺具備長短期記憶系統(tǒng)，可記錄用戶“完成任務后自動生成單元測試”等習慣，后續(xù)執(zhí)行時無需重復指令，直接優(yōu)化工作流。這種人機協(xié)同的編程新范式，極大地解放了程序員的生產(chǎn)力。研究與實踐表明，編程智能體可以將程序員的編碼效率提升30%至50%，顯著縮短研發(fā)周期，降低開發(fā)成本。智能體的自主學習能力進一步體現(xiàn)在其對復雜任務的適應性上。以通義靈碼為代表的CodingAgent通過反思迭代（ReAct模式）和工具調用能力，能夠根據(jù)代碼執(zhí)行結果動態(tài)調整策略，而非依賴固定工作流。編程是智能體驅動外部軟硬件工具的橋梁。Anthropic公司的Claude模型把代碼編程作為核心競爭力，其能力與智能體的自主學習特性相契合。國外AI編程平臺如Cursor持續(xù)迭代并接入更強大的模型。在國內，阿里巴巴的“通義靈碼”已廣泛應用于吉利汽車、中華財險等企業(yè)，其核心優(yōu)勢在于AgenticCodingLLM的演進——它不僅基于靜態(tài)代碼訓練，更能從軟件開發(fā)動態(tài)過程（如Bug修復、測試用例生成）中學習，從而處理倉庫級復雜任務。百度“文心快碼”、華為云CodeArts等平臺也集成類似能力，共同構建了融合自主學習的AI輔助編程生態(tài)。未來，隨著多智能體協(xié)同協(xié)議的發(fā)展，具備自主學習能力的智能體將進一步打通需求分析、設計、開發(fā)、測試全鏈路，形成更高效的自動化軟件開發(fā)體系。4.2驅動硬件智能升級工業(yè)智能體與物理空間的深度融合，尤其在自主學習能力的賦能下，正在為智能制造帶來一場深刻的效率革命，推動生產(chǎn)線從自動化向自主化躍升，加速“黑燈工廠”愿景的實工業(yè)智能體區(qū)別于傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)的核心在于，它是一個專為工業(yè)生產(chǎn)設計、具備自主感知、認知、決策和學習能力的軟硬一體系統(tǒng)。它不再僅僅依賴預設指令，而是能夠通過融合多模態(tài)感知、大模型任務規(guī)劃等技術，在復雜環(huán)境中動態(tài)適應并優(yōu)化任務執(zhí)行策略。尤為關鍵的是其數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)學習機制。中國移動紫金研究院研發(fā)的“靈御”巡檢機器人，將大模型驅動的智能體融入云邊端巡檢體系，實現(xiàn)了自然語言交互、知識增強決策、靈活任務調度與閉環(huán)優(yōu)化執(zhí)行，推動了巡檢機器人向更高層次的智能化與人機協(xié)同演進。智能體的自主學習能力有助于生產(chǎn)任務自主化提升。傳統(tǒng)工業(yè)機器人依賴預設程序，在穩(wěn)定環(huán)境中執(zhí)行固定任務。而融合了自主學習能力的智能體，例如，一個部署在生產(chǎn)線上的智能體，可以實時分析設備傳感器數(shù)據(jù)，預測潛在的機械故障，并自動安排維護計劃，從而大幅減少非計劃停機時間。另外，智能體可以賦能生產(chǎn)流程的系統(tǒng)性優(yōu)化。智能體能夠基于實時數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗進行全局優(yōu)化自主學習能力，是打通工廠全鏈路自動化的關鍵。未來的智能工廠將是以模型為知識和決策中樞，能夠自主組織資源、應對變化的有機系統(tǒng)。智能體的出現(xiàn)顛覆了原有的人機協(xié)作模式：用戶不再需要主動提出需求、尋找所需的服務，而是由智能體主動預測需求，并直接向用戶提供個性化、情境化的解決方案。這標志著AI應用從一個被動的“輔助工具”演變?yōu)橐粋€主動的“協(xié)作伙伴”，服務將變得無處不在且高度智能。大語言模型發(fā)展初期，AI作為輔助工具生成內容、回答問題，其余工作任務仍由人類完成。在智能體的推動下，AI扮演獨立工作的協(xié)作伙伴，不僅能夠響應人類的請求，還能根據(jù)環(huán)境變化獨立決策、主動行動，向人類直接提供任務結果，在數(shù)字系統(tǒng)建設中凸顯“以人為本”的理念。過去的模式是“人找流程”：人類主動登錄多個系統(tǒng)，在復雜界面里找入口、導數(shù)據(jù)、提申請，主動遷就機器和流程，費時又費力；智能體模式翻轉為“流程找人”：智能體主動理解目標，主動調度后臺各系統(tǒng)和服務，完成所有步驟，僅將唯一需要人來決策或確認的節(jié)點精準推送給人。服務范圍也從提供單點賦能，轉變?yōu)樘峁┮徽臼椒眨真湕l更加完整，定位也從“過程工具”升級為“結果交付”。人們可以將重復性、繁瑣的事務交給智能助手，或使用智能體優(yōu)化流程、協(xié)助任務處理，從而節(jié)省精力，專注于創(chuàng)新性和前瞻性工作。通過分析中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會舉辦的“AI領航杯”大賽項目，我們發(fā)現(xiàn)，人工智能落地應用時，“提供一站式服務，形成統(tǒng)一入口”的項目接近77%；而“AI自主執(zhí)行”已逐漸成為主流的人機協(xié)作模式，占比49.40%。權威分析機構Gartner預測，到2029年，80%的常見客戶服務問題將由智能體自主解決，無需人工干預。5.2“數(shù)字勞動力”市場正在興起在企業(yè)內部，智能體正以“數(shù)字員工”的身份被整合到各個業(yè)務流程中，承擔起日益復雜的工作，一個龐大的“數(shù)字勞動力”市場正在興起。這些數(shù)字員工7x24小時不知疲倦地工作，以極高的效率和準確性處理著從財務、人力資源到客戶服務的各類任務，深刻重塑了企業(yè)的內部服務模式。有機構預測，到2028年，預計33%的企業(yè)級軟件應用將內嵌智能體能力。郵儲銀行基于AIAgent+數(shù)字員工系統(tǒng)創(chuàng)新性探索人機交互服務新模式。在線下（云柜數(shù)字員工）、線上（數(shù)字客服、數(shù)字人直播等）場景中打造“數(shù)字員工”體系，為客戶量身定做每一次有溫度的交互，通過生動擬人化的形象、自然的交流方式，與客服、營銷、運營、宣傳等場景結合，打通人與機器之間的情感，激發(fā)業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展活力、推動金融服務從“功能覆蓋”向“體驗升維”轉型，實現(xiàn)服務自動化、字員工”作為前臺交互載體與“AIAgent”提供中臺智能決策引擎，實現(xiàn)“體驗無感化、服務自動化、風控智能化”三大目標。交互的自然化、協(xié)同的無縫化、執(zhí)行的高效化以及服務的主動化——可以清晰地發(fā)現(xiàn)，智能體為企業(yè)帶來的絕非簡單的降本增效，而是一場深刻的組織范式革命。它正在推動企業(yè)從一個由人類主導、層級分明、流程固化的傳統(tǒng)組織，向一個數(shù)據(jù)驅動、敏捷適應、人機深度協(xié)同的“自進化組織”演進。在這個新的組織形態(tài)中，智能體構成了組織的“數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)”，負責感知內外部環(huán)境變化、執(zhí)行海量標準化任務。而人類員工的價值則發(fā)生了根本性的轉移。當重復性的流程執(zhí)行工作被大規(guī)模自動化后，人類的經(jīng)濟價值不再體現(xiàn)在“動手”的能力上，而是更多地體現(xiàn)在那些機器尚無法企及的高階認知能力上。（六）智能體在智能經(jīng)濟中的地位顯著在中國，智能體、多模態(tài)模型與模型部署共同構成人工智能產(chǎn)業(yè)的三大核心增長引擎，標志著智能體廣闊的市場前景獲得了行業(yè)的認可。有觀點認為，未來十年，業(yè)界對智能體的投入規(guī)模，將是今天對大模型投入的百倍甚至千倍。如果說AI服務市場規(guī)?？蛇_萬億美元，那么由智能體構成的“AI數(shù)字勞動力”市場規(guī)模則有望超過十萬億美元，是移動互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模的數(shù)十倍。智能體不再是未來的愿景，而是正在發(fā)生的產(chǎn)業(yè)革命。2025年，正是這場革命全面拉開序幕的引爆點，抓住了智能體，就抓住了“人工智能+”時代的核心機遇。智能體作為連接基礎模型能力與千行百業(yè)應用的“路”和“橋”，是推動“人工智能+”戰(zhàn)略、構建智能經(jīng)濟的核心支點之一。國家與地方層面密集出臺的支持政策，為智能體的發(fā)展注入了強勁動能，也展示了智能體在智能經(jīng)濟推動中的影響力和戰(zhàn)略地位。北京市經(jīng)濟和信息化局在2025年4月發(fā)布的《支持信息軟件企業(yè)加強人工智能應用服務能力行動方案》中，明確提出“支持通用智能體發(fā)展”，鼓勵開發(fā)能夠跨領域、多任務、自規(guī)劃的智能體系統(tǒng)。上海市經(jīng)濟和信息化委員會同期啟動的新一代AI創(chuàng)新任務揭榜掛帥工作，也將“復雜開放環(huán)境下異構智能體的協(xié)同與群智涌現(xiàn)”問題列為重點攻關方向。與此同時，行業(yè)共識也在加速形成。中國信通院聯(lián)合工向軟件工程智能體的技術和應用要求》，首次從技術能力和服務能力兩大維度對智能體開發(fā)框架進行了規(guī)范，為企業(yè)提供了寶貴的能力建設與技術選型指南。市場預測數(shù)據(jù)進一步印證了智能體的戰(zhàn)略重要性。德勤咨詢預測，到2025年，使用生成式AI的企業(yè)中將有25%部署AI智能體，這一比例到2027年將攀升至50%。Gartner的預測更為大膽，認為到2028年，將有33%的企業(yè)軟件應用程序內置智能體AI，并且15%的日常工作決策將由智能體自主完成。在部分垂直領域，行業(yè)已從“百模大戰(zhàn)”迅速邁入“千體之爭”的新階段。今年，在中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會舉辦的“AI領航杯”“人工智能+”應用與技能大賽中，涌現(xiàn)了大量智能體或準智能體的應用案例。數(shù)據(jù)顯示，48%的項目以開發(fā)智能體作為“人工智能+”應用的主要載體，搭建智能體已經(jīng)成為企業(yè)應用AI的重要方式之一。這標志著智能體作為AI應用的核心載體，其戰(zhàn)略地位已無可替代。第三章：智能體創(chuàng)新是復雜的系統(tǒng)工程智能體的功能是革命性，為企業(yè)帶來了效能的提升，其市場前景美好、潛力巨大。但是就像“櫻桃好吃樹難栽”，要實現(xiàn)這些目標需要系統(tǒng)創(chuàng)新。構建智能體并投入生產(chǎn)應用并不是簡單地接入模型或者調用API就足夠了。智能體創(chuàng)新是跨流程、跨企業(yè)、跨產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)性工程。從上游算法研發(fā)到下游場景落地，產(chǎn)業(yè)鏈條上各類企業(yè)需要緊密配合；組織內部必須打通工作流，實現(xiàn)研發(fā)、業(yè)務與運營的一體化；不同平臺間需建立通用協(xié)議與信任機制，破解長期存在的“數(shù)據(jù)孤島”與“生態(tài)壁壘”，讓數(shù)據(jù)流動起來；智能體技術需要跨越數(shù)字世界與物理世界的鴻溝，無縫嵌入制造、醫(yī)療、金融等實體業(yè)務中；算力與網(wǎng)絡設施需要從集中式數(shù)據(jù)中心向分布式邊緣節(jié)點演進，為智能體提供實時響應的基礎保障。這些遍布在智能體創(chuàng)新應用之路上的復雜問題，需要以系統(tǒng)性思維統(tǒng)籌謀劃，只要構建全產(chǎn)業(yè)鏈深度協(xié)作的生態(tài)體系，才能將技術可能性轉化為可持續(xù)的創(chuàng)新動能。（一）智能體產(chǎn)業(yè)覆蓋廣泛、服務模式多樣1.1智能體產(chǎn)業(yè)鏈可劃分為三層智能體產(chǎn)業(yè)是一個由上游基礎資源、中游開發(fā)工具與下游場景應用構成的生態(tài)系統(tǒng)。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會根據(jù)公開資料整理了智能體生態(tài)圖譜，梳理了人工智能的應用價值從創(chuàng)造、傳遞到交付全過程的參與者，展示了從技術研發(fā)到商業(yè)落地的完整鏈條，供業(yè)界參考。智能體產(chǎn)業(yè)鏈可劃分為三層：上游基礎層提供核心的算力、數(shù)據(jù)和模型；中游工具層提供開發(fā)平臺與框架，賦能生態(tài)發(fā)展；下游應用層則聚焦于將智能體技術與具體場景結合，實現(xiàn)最終的商業(yè)價值。1.1.1上游基礎層：構建智能體的“基石”上游基礎層是整個智能體產(chǎn)業(yè)的“基石”，為所有中下游創(chuàng)新提供了不可或缺的基礎條件。這一層由算力基礎設施、數(shù)據(jù)資源和基礎大模型三大支柱構成，其發(fā)展水平直接決定了整個生態(tài)的能力上限。國內基礎大模型市場以百度“文心”、阿里巴巴“通義”、商湯科技“日日新”以及智譜AI、DeepSeek等為代表的模型廠商，構成了模型供給的核心力量。當前，競爭的焦點已從單純追求參數(shù)規(guī)模的“百模大戰(zhàn)”，轉向針對智能體特定需求的能力優(yōu)化，例如增強模型的復雜推理與工具調用能力，以更好地支撐下游應用。通用模型雖知識廣博，但在執(zhí)行精確、復雜的行業(yè)任務時仍顯不足。因此，專門為智能體任務優(yōu)化的推理模型，如DeepSeek-R1被行業(yè)廣泛調用，標志著模型層正從“通用化”向“專用化”和“場景化”演進。其次，算力與云基礎設施是驅動智能體的“動力源”。大模型的訓練和推理需要海量的高性能計算資源，這使得以阿里云、百度智能云、騰訊云為代表的云服務巨頭在上游扮演了關鍵角色。這些廠商不僅提供底層的GPU算力，更通過其完善的云平臺服務，將算力、模型與開發(fā)工具深度整合，形成了一種強大的生態(tài)綁定效應：下游的智能體開發(fā)者在選擇某一家的基礎模型時，往往也深度綁定了其云服務生態(tài)。這種“模型即平臺，平臺即生態(tài)”的策略，使得少數(shù)頭部廠商不僅掌握了核心技術，更掌握了市場的話語權與控制力。1.1.2中游工具層：生態(tài)繁榮的“連接器”中游工具層在產(chǎn)業(yè)鏈中扮演著“連接器”的角色，它將上游原始的技術能力，轉化為開發(fā)者可以便捷使用的工具、平臺和框架，極大地降低了智能體應用的開發(fā)門檻。例如，智能體開發(fā)與編排平臺，通過集成化的開發(fā)環(huán)境，將復雜的提示詞工程、檢索增強生成（RAG）、記憶管理、工具調用和多智能體工作流編排等功能模塊化、可視化，讓開發(fā)者能夠像搭建“樂高積木”一樣，快速構建和部署智能體。以字節(jié)跳動“扣子（coze）”百度“千帆AppBuilder”、騰訊“元器”、用友“BIP智能體構建平臺”、為代表的平臺，正是這一趨勢的典型代表。它們不僅提供了豐富的預置工具和模板，還支持通過輕量化的API和插件化擴展，與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)進行靈活對接。對“AI領航杯”參賽項目的分析顯示，超過80%的項目支持API調用，超過71%支持插件化擴展，這充分說明了市場對開放、靈活架構的偏好。從更深遠的戰(zhàn)略層面看，中游平臺之爭本質上是未來智能體經(jīng)濟“操作系統(tǒng)”的占位競爭。一個成功的平臺，如同PC時代的Windows或移動互聯(lián)網(wǎng)時代的Android，通過提供標準化的接口、豐富的開發(fā)工具和繁榮的應用生態(tài)，吸引海量開發(fā)者。一旦形成規(guī)模效應，平臺將成為連接上游模型和下游應用的核心樞紐，掌握其生態(tài)定義權。因此，中游不僅是技術工具的集合，更是決定未來產(chǎn)業(yè)格局的關鍵戰(zhàn)略高地。1.1.3下游應用層：AI商業(yè)價值的“交付者”下游應用層是智能體技術與真實場景需求相結合、創(chuàng)造并兌現(xiàn)商業(yè)價值的最終環(huán)節(jié)。當前，下游應用呈現(xiàn)出面向消費者（toC）和面向企業(yè)（toB）兩大方向。面向企業(yè)端的智能體將聚焦邏輯嚴謹性和工作效率提升，主要承擔重復性任務處理，其核心價值在于工具實用性和流程優(yōu)化；面向消費者端的智能體則側重交互創(chuàng)新和服務體驗，具備更強的思考能力和記憶功能。消費級應用主要以個人助手和智能硬件為載體。軟件層面，各類智能助理正變得更加主動和全能；硬件層面，終端廠商正將智能體深度嵌入智能手機、AIPC、新能源汽車等設備中，代表企業(yè)包括小米、聯(lián)想和理想汽車等。企業(yè)級應用則展現(xiàn)出更為廣闊和多樣化的前景，其核心形態(tài)是“數(shù)字員工”或“行業(yè)專家助手”，以“智能體即服務”（AaaS）或集成于SaaS軟件的形式交付。這些智能體被應用于智能客服、數(shù)據(jù)分析、營銷自動化、智能運維等多種場景，旨在提升企業(yè)運營效率和決策水平。1.2國內業(yè)務的服務模式多樣1.2.1以初創(chuàng)企業(yè)為代表的輕量化開發(fā)由技術敏銳、行動迅速的中小型科技創(chuàng)新企業(yè)主導。它們通常不自研基礎大模型，而是通過調用上游廠商的API，聚焦于解決特定業(yè)務場景中的高頻痛點，以SaaS訂閱的模式提供輕量化、標準化的智能體解決方案。其核心競爭力在于對特定業(yè)務流程的深刻理解和快速產(chǎn)品化的能力。1.2.2以終端廠商為代表的端側智能體傳統(tǒng)硬件終端廠商正積極擁抱智能體，將其作為產(chǎn)品差異化和重塑用戶體驗的核心戰(zhàn)略。該模式通過在智能手機、PC、汽車等設備上部署端側AI，實現(xiàn)更低延遲、更具個性化且隱私保護更強的智能交互。1.2.3以大型科技公司為代表的平臺化賦能大型企業(yè)軟件和云計算公司憑借其深厚的客戶基礎、技術積累和生態(tài)系統(tǒng)，正在構建企業(yè)級的智能體開發(fā)與服務平臺。它們提供的不是單一的智能體應用，而是一整套“授人以漁”的工具，賦能千行百業(yè)的客戶構建深度契合自身業(yè)務流程的定制化智能體。這種模式的核心是平臺化、生態(tài)化和深度集成。1.2.4以實體行業(yè)為代表的系統(tǒng)性解決方案智能體應用的最高階形態(tài)不再局限于單個智能體的任務執(zhí)行，而是通過構建多智能體系統(tǒng)，對龐大、動態(tài)的復雜系統(tǒng)進行整體性優(yōu)化與管理。該模式常見于工業(yè)制造、智慧城市、通信網(wǎng)絡等領域，通常由掌握關鍵基礎設施和擁有大規(guī)模系統(tǒng)集成能力的國家級企業(yè)或行業(yè)巨頭主導。2.1多智能體系統(tǒng)正成為企業(yè)級智能體的主要形態(tài)隨著應用場景的復雜化，單一智能體已難以滿足部分企業(yè)級的綜合業(yè)務需求?，F(xiàn)實世界中的復雜任務，例如智能物流、智能城市管理和智能工廠等，需要多個具備不同專業(yè)能力的智能體協(xié)同工作。相比于AaaS（智能體即服務MAaaS（多智能體即服務）提供了更加復雜和靈活的智能體應用，允許多個智能體協(xié)同工作完成復雜任務。例如，在智能物流領域，多個智能體可以協(xié)同工作，優(yōu)化倉儲管理、運輸路線和庫存控制等環(huán)節(jié)。MAaaS能夠提高任務執(zhí)行的效率和精確度，特別適用于需要多智能體協(xié)作的行業(yè)。通過多智能體的協(xié)作，工廠能夠實現(xiàn)智能化生產(chǎn)，減少人工干預，提高生產(chǎn)數(shù)據(jù)顯示，“AI領航杯”大賽中43.58%的智能體項目采用了多智能體系統(tǒng)的解決方案，這表明多智能體協(xié)同正成為智能體應用的主要形態(tài)，特別是在復雜場景下，多智能體協(xié)同工作能夠更好地處理分布式任務和協(xié)作問題。這種從“單兵作戰(zhàn)”向“軍團協(xié)同”的模式轉變，將挑戰(zhàn)從構建單個智能體升級為管理一個高效的多智能體系統(tǒng)（MAS）。2.2MAS存在復雜的協(xié)同難題構建和管理一個高效的多智能體系統(tǒng)，意味著必須解決其內在的四大協(xié)同難題。隨著智能體數(shù)量的增加，它們之間的潛在交互關系呈指數(shù)級增長。首先，如何設計高效的通信協(xié)議和協(xié)作機制，確保信息能夠準確、及時地在智能體之間流轉，成為第一難題。其次，不同智能體可能擁有各自的局部目標，而這些目標之間可能存在沖突。例如，在智能電網(wǎng)中，一個負責最大化發(fā)電效率的智能體，可能與一個負責保障電網(wǎng)穩(wěn)定性的智能體產(chǎn)生目標沖突。系統(tǒng)必須具備有效的沖突消解和協(xié)商機制。另外，在動態(tài)變化的環(huán)境中，如何將復雜的總任務動態(tài)地分解并分配給最合適的智能體，以及如何在某個智能體失敗后進行任務的重新調度，是確保系統(tǒng)魯棒性的關鍵。最后，系統(tǒng)也需要考慮如何客觀評估每個智能體在集體任務中的貢獻，并設計合理的激勵機制以促進協(xié)作而非競爭，是實現(xiàn)系統(tǒng)整體目標最優(yōu)化的核心。為了應對多智能體系統(tǒng)協(xié)同帶來的挑戰(zhàn)，業(yè)界正在探索創(chuàng)新的架構模式，例如交通銀行構建“1+1+N”的多Agent智能體系統(tǒng)，其中一個核心智能體以知識圖譜和RAG決策引擎為核心，負責戰(zhàn)略決策；一個流程編排調度智能體作為樞紐，負責任務分解和調度；N個場景化智能體集群作為觸手，負責具體任務的執(zhí)行。各行各業(yè)也涌現(xiàn)出不同的MAS構建方案，嘗試解決多智能體協(xié)同問題，推動智能體從“單點智能”向“群體智能”的躍遷。智能體的核心在于其調用工具和訪問數(shù)據(jù)的能力，但這一能力的前提是能夠與外部世界進行無縫互通。然而，在現(xiàn)實的企業(yè)環(huán)境中，智能體面臨著由“數(shù)據(jù)孤島”和“應用壁壘”構成的巨大屏障。3.1企業(yè)內部異構系統(tǒng)兼容性問題企業(yè)級智能體的構建和應用，并非對數(shù)字化轉型方案的簡單升級，而是系統(tǒng)性重構。盡管部分大型企業(yè)憑借資金與技術優(yōu)勢，率先完成數(shù)字化基建，但在接入大模型能力以及構建智能體的過程中依舊困難重重。例如，企業(yè)內部往往存在大量不同時期、由不同供應商開發(fā)的異構系統(tǒng)（如ERP、CRM、MES），這些系統(tǒng)通常使用不同的數(shù)據(jù)格式、API協(xié)議和認證機制。讓智能體能夠理解并調用這些多樣化的系統(tǒng)，是一項艱巨的集成工程。有統(tǒng)計顯示，高達86%的組織需要進行基礎設施升級才能有效支持AI智能體。要讓智能體從一個封閉的“大腦”變成一個能干的“行動者”，就必須解決跨系統(tǒng)互通這一基礎性難題。3.2與外部工具存在通信或生態(tài)壁壘智能體與外部工具之間的通信缺乏統(tǒng)一標準，導致每個 集成項目都需要進行定制化開發(fā)，成本高昂且難以擴展。為 了構建一個靈活的“積木式”生態(tài)，行業(yè)亟需標準化的通信協(xié) 議。目前，業(yè)界正在探索如模型上下文協(xié)議（ModelContext Protocol,MCP）和智能體對智能體協(xié)議（Agent-to-Agent,A2A）等方案，以解決兼容性問題。MCP側重于為智能體提供對工具、API和數(shù)據(jù)的結構化訪問，而A2A則更側重于實現(xiàn)智能體之間的點對點協(xié)調、任務共享和協(xié)商。另外，智能體在快速發(fā)展并嘗試融入各行各業(yè)時，還面臨著顯著的生態(tài)壁壘。各大平臺例如電商、社交等應用構建起了“圍墻花園”，數(shù)據(jù)接口不開放，智能體難以獲取跨平臺的完整數(shù)據(jù)以執(zhí)行復雜任務。同時，各平臺間存在商業(yè)利益與信任壁壘，企業(yè)將用戶數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)視為核心資產(chǎn)，不愿共享，用戶對讓智能體直接操作賬戶進行交易存在安全和隱私擔憂。這些壁壘不僅限制了智能體能力的發(fā)揮，也影響了整個產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的效率。（四）數(shù)實融合：跨越數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體經(jīng)濟智能體與實體經(jīng)濟的深度融合，是“人工智能+”戰(zhàn)略落地的核心，也是智能體創(chuàng)造最大價值的主戰(zhàn)場。交通、能源、工業(yè)制造等實體企業(yè)，擁有海量的行業(yè)數(shù)據(jù)和復雜的物理世界交互場景，是智能體技術應用的“沃土”。然而，數(shù)實融合的過程也面臨著層層阻礙。智能體的核心能力是“自主執(zhí)行任務”。如果企業(yè)數(shù)字化轉型不徹底，所依賴的業(yè)務流程本身是割裂的、非標的，數(shù)據(jù)是孤立的、不一致的，那么智能體非但不能提升效率，反而會成為新的“技術債”。智能體的規(guī)模化會成為企業(yè)數(shù)字化轉型的障礙，因此，實體企業(yè)數(shù)字化轉型與智能體應用須協(xié)同規(guī)劃、協(xié)同建設。4.1數(shù)據(jù)質量不高制約智能體的廣泛應用實體行業(yè)可用的高質量、有效標注數(shù)據(jù)稀缺?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)大多來源多樣、格式不一，可能涵蓋生產(chǎn)日志、傳感器讀數(shù)、視頻監(jiān)控、甚至紙質文檔。大量設備數(shù)據(jù)因傳感器缺失、接口陳舊或仍依賴紙質記錄而未被數(shù)字化。這些質量參差不齊、未被標注的數(shù)據(jù)難以直接用于構建高精度的智能體構建。同時，通用模型缺乏融合了行業(yè)知識（Know-how）和業(yè)務原理的“顆粒度更細”的專業(yè)數(shù)據(jù)集，使得智能體難以理解并可靠執(zhí)行特定行業(yè)的復雜場景任務。數(shù)據(jù)基礎的薄弱，直接導致智能體在實體經(jīng)濟場景中“難用”——技術“通而不?！迸c業(yè)務“兩張皮”的情況難以避免。許多先進的通用大模型在進入具體工業(yè)領域時，由于缺乏高質量的行業(yè)數(shù)據(jù)有效供給，難以深入理解特定的工藝邏輯和“老師傅”的隱性經(jīng)驗，出現(xiàn)技術與業(yè)務脫節(jié)的現(xiàn)象。但是，在工業(yè)生產(chǎn)中，一個微小的誤判可能導致重大安全事故或質量缺陷。由于高質量行業(yè)數(shù)據(jù)稀缺，智能體在復雜、非標工況下的決策準確性和可靠性面臨挑戰(zhàn)，導致企業(yè)“不敢用”。4.2收益不確定性限制智能體的規(guī)?；涞貙τ诖笮推髽I(yè)而言，生產(chǎn)場景復雜且極具差異，即便同一條產(chǎn)線，生產(chǎn)不同型號產(chǎn)品時所需的數(shù)據(jù)和參數(shù)也完全不同。這種碎片化導致為特定場景開發(fā)的智能體解決方案難以簡單復制到其他場景，每一次適配都意味著巨大的數(shù)據(jù)清洗、標注和模型再訓練成本，使得智能體的規(guī)模化落地變得困難。對于中小企業(yè)而言，面臨數(shù)據(jù)治理和高性能算力投入成本高、投資回報周期不確定的困境，缺乏進行大規(guī)模數(shù)據(jù)基礎建設的意愿和能力。盡管行業(yè)提出了“輕量化+模塊化”的AI數(shù)據(jù)服務與智能體解決方案來降低中小企業(yè)使用門檻，也在探索基于云服務或公共平臺的模型托管、數(shù)據(jù)治理服務等商業(yè)模式，可以幫助中小企業(yè)以更低成本和更靈活的方式獲取所需的數(shù)據(jù)能力和AI服務。但是，許多企業(yè)對于路徑和收益的不清晰，加之數(shù)據(jù)安全、技術適配性等顧慮，仍然“不敢用、不愿用、不會用”，導致智能體在與實體經(jīng)濟融合過程中困難重重。（五）算力支撐：從集中到分布的基礎設施需求5.1算力從集中式向分布式協(xié)同演進智能體的大規(guī)模部署對底層算力基礎設施提出了新的要求。大模型的訓練階段，需要依賴于由數(shù)千甚至數(shù)萬個GPU組成的超大規(guī)模智算中心，這是一種典型的集中式計算模式。然而，當智能體進入應用服務階段，其運行場景將變得高度分散和無處不在，數(shù)以億計的智能體將運行在各種環(huán)境中，這要求構建一個云、邊、端協(xié)同的分布式算力網(wǎng)絡。這種“訓練在云端，推理無處不在”的模式，要求我們科學布局算力、模型、數(shù)據(jù)等基礎設施的協(xié)同建設。需要以發(fā)展智算云服務為抓手，構建一個云、邊、端協(xié)同的分布式算力網(wǎng)絡，提高智能基礎設施的共享服務水平，以支持未來智能體互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。云端負責模型訓練和知識更新，而邊緣和終端則成為智能體感知世界、服務用戶的“神經(jīng)末梢”。一部分智能體將部署在公有云或私有云數(shù)據(jù)中心，處理高并發(fā)的公共服務或企業(yè)內部的敏感業(yè)務數(shù)據(jù)。在“AI領航杯”的參賽項目中，云端部署占比高達45.2%，基于企業(yè)對數(shù)據(jù)安全定制化的要求，私有化部署占32.8%。另一部分智能體將部署在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣服務器上，如工廠車間、變電站、交通路口等，以滿足低延遲和高可靠性的要求。還有大量智能體將直接運行在終端設備上，如智能手機、自動駕駛汽車、智能家居設備等，以保證極致的低延遲、離線運行能力和用戶數(shù)據(jù)隱私。5.2網(wǎng)絡設施和運維管理成為難點在分布式智能體時代，系統(tǒng)的整體性能不再僅僅由單個計算節(jié)點的處理速度決定，而是越來越受限于連接這些節(jié)點的網(wǎng)絡的物理特性——數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性、時延控制能力等核心指標成為關鍵制約因素。在分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)和指令需要在地理上分散的節(jié)點間長途跋涉，任何網(wǎng)絡擁塞或連接緩慢都會造成嚴重的時延。同時，部署、監(jiān)控和保護一個大規(guī)模、異構、地理分散的設備集群，其運維管理的復雜性也帶來了巨大的成本投入和工程工作量。大量的調研表明，企業(yè)對大模型、智能體應用到生產(chǎn)實際的痛點是數(shù)據(jù)出域導致的風險，因此算力及網(wǎng)絡的合理布局是關鍵。智能體應用的未來圖景是數(shù)以億計的智能體運行在從云數(shù)據(jù)中心到工廠車間、自動駕駛汽車、乃至個人智能手機的每一個角落，在現(xiàn)實世界中必須直面物理定律的嚴苛約束和運維管理的巨大復雜性。釋放智能體的全部潛力，絕非單一技術或單一企業(yè)能夠完成，它高度依賴于一個健康、開放、協(xié)同的全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)體系。從芯片制造商、云服務商，到模型開發(fā)商、應用開發(fā)商，再到最終的用戶，每一個環(huán)節(jié)都至關重要。生態(tài)體系的建設是保障智能體創(chuàng)新和應用落地的根本。然而，當前智能體生態(tài)的構建正面臨兩大系統(tǒng)性障礙：一方面，商業(yè)競爭驅動各大平臺構建封閉的“圍墻花園”；另一方面，跨企業(yè)協(xié)作缺乏法律保護導致信任基礎薄弱。這使得實現(xiàn)智能體跨域協(xié)作、形成真正“價值網(wǎng)絡”困難重重。智能體生態(tài)的發(fā)展由于企業(yè)利益競爭關系正陷入困境。從整個生態(tài)的集體利益出發(fā)，行業(yè)亟需開放、統(tǒng)一的標準，以促進不同智能體間的互聯(lián)互通，釋放網(wǎng)絡效應。然而，從企業(yè)的戰(zhàn)略視角看，構建封閉的生態(tài)系統(tǒng)更有利于形成競爭優(yōu)勢。大型互聯(lián)網(wǎng)科技平臺（例如淘寶、百度、抖音）的核心競爭力，源于其擁有海量的、高質量的專有用戶數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是訓練和優(yōu)化智能體的“燃料”，是它們最寶貴的資產(chǎn)，通過控制專有數(shù)據(jù)和鎖定用戶來建立堅固的商業(yè)“護城河”。這種個體與集體利益的矛盾沖突，是阻礙開放生態(tài)形成的最根本原因。6.2協(xié)議標準化存在系統(tǒng)性障礙即使企業(yè)