文 | 商業(yè)新研社
2025年過半，AI Agent（智能體）正在大躍進發(fā)展。
今年來，基本上每個月甚至每天，都有不同行業(yè)或企業(yè)推出新的智能體產(chǎn)品。最近有兩個事情值得關(guān)注，一是百度文心智能體平臺與小米應(yīng)用商店達成深度合作，上線“AI智能體專區(qū)”，實現(xiàn)智能體與應(yīng)用市場首次打通；另一個是榮耀最新發(fā)布的眾多AI終端新品，全部搭載榮耀YOYO智能體，而合作方是阿里。這也意味著，AI智能體已經(jīng)逐漸步入入口和生態(tài)的全面爭奪。
事實上，隨著大模型技術(shù)的躍遷與算力資源的增強，智能體在海內(nèi)外市場迎來爆發(fā)式發(fā)展浪潮。微軟、谷歌、Zoom、百度、阿里、騰訊、字節(jié)跳動等全球科技巨頭紛紛加碼布局，推動智能體從實驗室走向應(yīng)用前線，覆蓋內(nèi)容創(chuàng)作、客服、手機助手、辦公自動化、軟件開發(fā)、教育培訓(xùn)、金融咨詢、工業(yè)制造等多個垂直領(lǐng)域。
AI智能體最大的特點，在于能夠自主感知、規(guī)劃和反思，完成復(fù)雜任務(wù)，從被動工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃訄?zhí)行者，而在形態(tài)上，可以是軟件、硬件或一個系統(tǒng)，具備自主性、適應(yīng)性和交互能力。
那么，科技大廠對AI智能體是如何布局的？目前的市場發(fā)展現(xiàn)狀如何？其中又有哪些難點？AI智能體的出現(xiàn)和持續(xù)滲透，對商業(yè)生態(tài)會有什么沖擊和變革？
1、從開發(fā)平臺到超級應(yīng)用，大廠爭搶智能體入口
AI智能體，正在成為全球科技大廠押注的重點。
一方面，多家云廠商推出了面向企業(yè)的智能體開發(fā)平臺，如阿里的AgentScope、字節(jié)跳動的扣子、百度的千帆AppBuilder以及騰訊元器等，以構(gòu)建新的AI生態(tài)；另一方面，這些大廠也在開發(fā)智能體的超級應(yīng)用，并且將智能體融入各自的業(yè)務(wù)體系中，實現(xiàn)功能體驗的升級以及對外賦能，爭搶新一輪應(yīng)用入口。
比如百度，去年以來多次公布AI的進展，而智能體是反復(fù)提到的關(guān)鍵詞。李彥宏此前就表示，智能體是他最看好的AI原生應(yīng)用發(fā)展方向，相當(dāng)于PC時代的網(wǎng)站和自媒體時代的賬號，未來將會有數(shù)以百萬量級的智能體出現(xiàn)，形成龐大的智能體生態(tài)。
目前，百度已將智能體應(yīng)用到移動生態(tài)的各個場景，包括百度新搜索、百度文庫、百度電商、文小言等產(chǎn)品。其中，以文心智能體為代表，已經(jīng)吸引了15萬家企業(yè)和80萬名開發(fā)者參與。今年4月，百度還發(fā)布了多智能體協(xié)作App“心響”，其定位于一站式解決用戶復(fù)雜問題的“通用超級智能體”，目前在安卓端與iOS都可使用。
阿里今年也將AI智能體重點放在了To C領(lǐng)域，基于通義千問大模型，包括高德、飛豬、夸克等多個互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)都推出了智能體，形成覆蓋多個生活服務(wù)場景的垂直Agent矩陣，擁有API、MCP、Agent等多種對外服務(wù)接口。
騰訊的智能體開發(fā)平臺在多個行業(yè)落地的同時，馬化騰還在今年一季度財報電話會上提到，可以圍繞微信生態(tài)打造一個差異化的智能體AI，它與微信生態(tài)系統(tǒng)的獨特組成部分相連接，包括社交圖譜、通信和社區(qū)能力、內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)（如公眾號和視頻號），以及微信內(nèi)數(shù)百萬個小程序。
國外方面，谷歌在今年舉行的年度I/O開發(fā)者大會上，重磅推出了AI智能體、Gemini 2.5 Pro深度思考模型，Veo 3視頻模型首次實現(xiàn)音畫同步，搜索業(yè)務(wù)全面接入AI。其中在AI智能體方面，谷歌正在將智能代理能力整合到全線產(chǎn)品中，包括Chrome瀏覽器、搜索引擎和Gemini應(yīng)用等。Open AI也陸續(xù)發(fā)布了Operator、云端AI編程等智能體。
可以說，AI智能體已經(jīng)有一定的入口形態(tài)。第一類是像OpenAI的GPT，包括智譜的AutoGLM這樣的原生大模型作為入口，來做一些執(zhí)行和操作。第二類是互聯(lián)網(wǎng)大廠已有的super APP，比如微信、支付寶的嵌入式入口，以及更多垂類智能體。還有一個新的入口就是操作系統(tǒng)和智能終端的結(jié)合，比如AI手機、智能耳機或者智能眼鏡等硬件體系。
東吳證券的研報指出，AI智能體通過“決策(LLM)+記憶+規(guī)劃+工具”構(gòu)建智能閉環(huán)，正逐步重塑終端交互中樞，成為新一代超級入口核心。其發(fā)展沿著“數(shù)字助理型”與“具身/社會型”兩條技術(shù)路徑演化，并加速落地于PC、手機與可穿戴設(shè)備等多元終端。各大廠商圍繞端側(cè)部署與云端協(xié)同展開技術(shù)布局，推動智能體從功能演示走向系統(tǒng)集成。手機、PC等終端正采用“端優(yōu)先”策略強化本地推理能力，而可穿戴設(shè)備則通過“端-近端-云”架構(gòu)解決算力瓶頸，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化體驗閉環(huán)。
根據(jù)Gartner測算，2024年僅約1%的企業(yè)軟件內(nèi)置AI智能體功能，但到2028年，這一比例有望飆升至33%，屆時約15%的日常業(yè)務(wù)決策將可由AI自動完成。高盛預(yù)測，到2030年，AI智能體將創(chuàng)造約7萬億美元的經(jīng)濟效益，其中相當(dāng)一部分來源于效率提升。
對于未來，中國工程院院士鄔賀銓近期也表示，在6G應(yīng)用中，智能體有著廣泛的前景，例如，在人與機器人的互動場景中，智能體可賦能機器人，使其成為具身智能的代表。并且，未來真正發(fā)揮作用的將是多個智能體之間的群智協(xié)作，全息通信、腦機接口、虛擬現(xiàn)實等沉浸式交互應(yīng)用更依賴智能體協(xié)作來實現(xiàn)。
2、安全合規(guī)下智能體的發(fā)展難點
智能體的爆發(fā)和走量，不僅解決了人工智能在落地應(yīng)用方面的難題，也有效突破了大模型“有腦無手”的瓶頸，真正能夠走入現(xiàn)實生活，實現(xiàn)更廣泛的互動和功能擴展。
但客觀來看，多數(shù)智能體的發(fā)展還處于初級階段，局限在為大語言模型添加基礎(chǔ)的規(guī)劃能力和工具調(diào)用（或者說函數(shù)調(diào)用）功能，使其能夠?qū)?fù)雜任務(wù)分解為較小的、可執(zhí)行的步驟。智能體可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)測和一定程度的工作流程自動化，在簡單場景中可以選擇正確的工具完成任務(wù)，但面對更復(fù)雜、更個性化的場景，技術(shù)成熟度仍顯不足，尤其是缺乏原創(chuàng)性、顛覆性的技術(shù)突破，還面臨著一定的困難和挑戰(zhàn)。
一是安全合規(guī)下的幻覺累加和數(shù)據(jù)泄露問題。AI Agent往往基于大語言模型（LLM）構(gòu)建，而大模型存在“幻覺”問題，即生成內(nèi)容時缺乏事實依據(jù)，可能輸出不真實或錯誤的信息。在智能體鏈式調(diào)用中，若某一環(huán)節(jié)產(chǎn)生錯誤，其結(jié)果會被后續(xù)步驟繼續(xù)引用，導(dǎo)致錯誤在任務(wù)鏈條中被不斷放大，造成“幻覺累加”。這對依賴高度準確性的場景（如金融報告生成、合同審核、醫(yī)學(xué)問診等）構(gòu)成嚴重挑戰(zhàn)。
根據(jù)21世紀經(jīng)濟報道最近發(fā)布的《智能體體檢報告》中調(diào)查顯示，有67.4%的業(yè)內(nèi)受訪者認為智能體的安全合規(guī)問題“非常重要”，其中的AI幻覺與錯誤決策、數(shù)據(jù)泄露、有害內(nèi)容輸出是行業(yè)最普遍關(guān)心的三個安全合規(guī)問題。
二是如何解決智能體的工具調(diào)用與場景適應(yīng)能力。當(dāng)前智能體雖具備調(diào)用外部工具（API、插件、數(shù)據(jù)庫等）的能力，但在多個工具的組合調(diào)度、異常處理、上下文狀態(tài)保持等方面缺乏“智能”。智能體缺乏“執(zhí)行記憶”，在面對狀態(tài)變化或非預(yù)期中斷時難以自我恢復(fù)，也難以應(yīng)對“動態(tài)交互”場景，這大大限制了其在流程復(fù)雜的企業(yè)級應(yīng)用中的穩(wěn)定性和魯棒性。
另外，盡管預(yù)訓(xùn)練大模型具備強大的語言生成能力，但智能體在陌生任務(wù)上的泛化能力仍有限。當(dāng)前大多數(shù)Agent仍屬于“精調(diào)+特定場景設(shè)定”下的窄域應(yīng)用，難以跨任務(wù)、跨領(lǐng)域靈活遷移。尤其在面對非結(jié)構(gòu)化問題、模糊需求和多目標優(yōu)化時，與業(yè)務(wù)流程深度融合難度大，且存在可解釋性問題，導(dǎo)致在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用受到限制，因此智能體仍需依賴大量人工干預(yù)和工程支持。
三是大規(guī)模使用下，如何實現(xiàn)智能體的技術(shù)生態(tài)與協(xié)作標準化問題。AI智能體要擴大市場滲透，就需要進行規(guī)?；涞匾约疤嵘鐖鼍皡f(xié)同能力，但這其中，技術(shù)生態(tài)與協(xié)作標準化問題將會是關(guān)鍵。但當(dāng)前協(xié)議標準“多強混戰(zhàn)”，比如模型上下文協(xié)議（MCP）、智能體通信協(xié)議（ACP）、智能體到智能體協(xié)議（A2A）、智能體網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（ANP）等，不同的智能體通常由不同的架構(gòu)、協(xié)議和技術(shù)棧構(gòu)建，尚未形成統(tǒng)一標準，導(dǎo)致系統(tǒng)之間難以直接交互，協(xié)同效率未能有效提升。
今年4月，谷歌宣布開源首個標準智能體交互協(xié)議A2A，允許不同框架、供應(yīng)商開發(fā)的智能體實現(xiàn)無縫通信與協(xié)作，希望借此打破企業(yè)間智能體的交互壁壘，實現(xiàn)跨平臺、多模態(tài)的協(xié)作。6月，中國信息通信研究院發(fā)布的《智能體技術(shù)和應(yīng)用研究報告（2025年）》也提到，隨著多智能體系統(tǒng)正逐步成為構(gòu)建智能生態(tài)的重要支撐形態(tài)，以MCP、 A2A等為代表的大模型和智能體通信協(xié)議，為信息孤島和通信兼容性問題提供了有效的技術(shù)解決方案，降低了智能體系統(tǒng)集成復(fù)雜性，進一步拓寬了智能體能力邊界。
3、AI智能體引發(fā)的商業(yè)生態(tài)變革
科技大廠們競逐智能體，無疑是看重其背后的商業(yè)價值。
亞馬遜云科技CEO Matt Garman此前指出，Al智能體有機會成為亞馬遜云科技下一個數(shù)十億美元規(guī)模的業(yè)務(wù)。而根據(jù)Markets and Markets預(yù)測，全球AI智能體市場規(guī)模預(yù)計從2025年的76.3億美元飆升至2030年的503.1億美元，年均增速高達45.8%，遠超AI整體市場35.9%的增速。
但對企業(yè)來說，除了預(yù)期的業(yè)務(wù)營收和新的技術(shù)敘事外，智能體在商業(yè)生態(tài)上引發(fā)的系列變革也更應(yīng)值得關(guān)注。
其一是商業(yè)生態(tài)所帶來的迭代，會沖擊中心化的平臺型結(jié)構(gòu)。正如App是移動互聯(lián)網(wǎng)時代的入口，國內(nèi)的人口紅利催生出微信、淘寶、支付寶、滴滴、攜程等超級App，每個垂直行業(yè)的頭部App，其核心價值已從單一功能工具演變?yōu)閿?shù)字經(jīng)濟時代的“基礎(chǔ)設(shè)施平臺”，成為連接物理世界與數(shù)字空間的關(guān)鍵樞紐。那么在AI時代，智能體有望率先成為其中的重要入口。
眾所周知，智能體的核心在于自主性和規(guī)劃能力，在邏輯推理、工具調(diào)用和執(zhí)行任務(wù)等能力方面會變得更加主動和智能，并且能夠根據(jù)用戶的行為、偏好和上下文來預(yù)測需求，更高效主動提供相關(guān)的信息或服務(wù)，而且可以進行實現(xiàn)跨應(yīng)用、跨平臺無縫對接，無需經(jīng)過不斷的切換和跳轉(zhuǎn)。比如，當(dāng)AI手機發(fā)展成熟之后，現(xiàn)有的App可能會發(fā)展為“一個一個的服務(wù)”，智能助手作為用戶的“AI代理”，在接到語音指令后，將會進行決策，并對各種應(yīng)用的服務(wù)能力進行自動篩查、執(zhí)行。
這種使用行為的變化，會帶來兩個方面的影響：一是當(dāng)超級智能體誕生后，我們的手機是否還需要裝載那么多App；二是那些大的頭部App可能出于某些原因獨自發(fā)展智能體，但是一些腰部App，通過接入超級智能體能夠帶來更多商業(yè)的機會。當(dāng)然，智能體要實現(xiàn)各種服務(wù)的連接，確實也取決于各軟件之間的互聯(lián)互通，這其中就涉及到不同軟件的調(diào)用授權(quán)，這也會是未來最大的難點。
其二是商業(yè)模式和營收結(jié)構(gòu)的變化。廣告和電商是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)兩大最主流的商業(yè)變現(xiàn)模式，對淘天、京東和拼多多等這樣電商平臺來說，來自客戶管理服務(wù)這樣的廣告費用，也是其重要收入來源。但是，如果用戶將信息獲取、購物任務(wù)等交給AI智能體，這一主流商業(yè)模式可能會失效。
因為對AI來說，其檢索與篩選能力遠超人類，商品位于搜索結(jié)果第一頁還是最后一頁，對它來說差異不大。屆時，商家再也無需為醒目位置支付溢價，拍賣式廣告位的價值將大幅縮水。同樣，千人千面“可能感興趣”的推薦算法，也會遇到同樣的挑戰(zhàn)。像智能體可作為個人助手，用戶只需提出需求，它便能跨App、跨平臺快速檢索并整合所需內(nèi)容。由此，信息獲取邏輯將從“你推給我看”轉(zhuǎn)向“AI找給我看”。用戶不再被局限在單一App的“信息繭房”，而依賴推薦算法攫取注意力并進行商業(yè)化“收割”的模式，也可能走向終結(jié)。
與此同時，隨著端側(cè)AI引入，訂閱變現(xiàn)這種商業(yè)模式也會趁勢興起，這會讓一些終端廠商，從一次性銷售走向“硬件+服務(wù)”并重，帶動云推理、模型部署等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)需求增長，具備高訂閱貢獻與留存率的廠商有望獲得互聯(lián)網(wǎng)估值溢價。
AI智能體對一些公司來說，會是一把雙刃劍，有的需要“革自己的命”，走出現(xiàn)有的舒適區(qū)，比如AI對搜索、廣告的顛覆，有的會對業(yè)務(wù)實現(xiàn)重構(gòu)升級，比如電商、金融等行業(yè)，但商業(yè)世界本身也是復(fù)雜多變的，唯有應(yīng)對變化才能抓住機遇。
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