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1、未 来 产 业 研 究赛迪研究院 主办2025 年 3 月 25 日总第 12 期1第期本期主题 人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议所长导读2024 年中央经济工作会议指出，要“开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动。要开展人工智能+行动，培育未来产业”。当前，以大模型为代表的通用人工智能展现出引领新一轮科技革命和产业变革的强劲驱动力，人工智能体（AI Agent）作为大模型发展和应用的重要发展方向，在对话交互、知识推理、内容创作等方面潜力强大，有望成为加速“人工智能+”落地，深度赋能千行百业的重要依托。通过集成感知、推理与行动能力，人工智能体正逐步渗透到金融、制造、医疗、教育

2、等多个领域，推动从信息处理到实际任务执行的智能化转型。抢抓发展机遇，积极推动人工智能体技术创新与产业应用，对于加速“人工智能+”行动，推动人工智能赋能新型工业化具有重大意义。为把握人工智能体发展趋势，研判发展机遇与挑战，本期专刊系统梳理了人工智能体的技术特征、发展历程、应用场景和产业生态，分析了全球主要经济体和重点企业的布局动向，深入探讨了我国人工智能体发展面临的生态建设、经济效益、场景落地等方面挑战，并从标准制定、生态优化、应用推广、政策支持、技术攻关等维度提出了相关建议。期望本期内容能引起各级政府部门和业界的关注，对上级领导部门以及地方相关机构预研“十五五”人工智能产业发展起到决策支撑作用

3、，为下一步布局发展重点提供重要参考。赛迪智库无线电管理研究所（未来产业研究中心）所长 蒲松涛2025 年 3 月 25 日本期主题：人工智能体落地现状挑战及建议一、人工智能体概述、发展趋势和战略意义1（一）人工智能体的定义和特征1（二）人工智能体的发展历程和未来发展趋势5（三）发展人工智能体的战略意义7二、人工智能体发展动向与应用场景布局8（一）全球各主要经济体人工智能体发展动向8（二）人工智能体典型应用场景分类与实践11三、人工智能体的技术栈与产业链12四、人工智能体厂商动向14（一）国外厂商动向14（二）国内厂商动向17五、人工智能体发展的挑战19（一）人工智能体的开发尚未形成成熟的生态环

4、境19（二）人工智能体的经济效益暂不明显20（三）人工智能体的应用场景存在较大限制20六、启示与建议21（一）统一人工智能体定义与行业标准，推动产业规范化发展21（二）优化人工智能体生态体系，构建多方协同创新平台21目 录 目 录 CONTENTS（三）依托标准推进典型应用推广，形成行业发展清单21（四）加强政策支持与保障，构建长效发展机制22（五）加大核心技术攻关，突破人工智能体发展瓶颈22本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议1未来产业研究2025 年第 1 期一、人工智能体概述、发展趋势和战略意义（一）人工智能体的定义和特征人工智能体（AI Agent）是一种基于人工

5、智能技术理解外部环境刺激并生成有意义的具身动作的交互系统。技术体系方面，人工智能体技术体系涵盖人工智能多个核心领域，主要包括环境感知、决策规划、自主学习、多模态交互以及任务执行等关键技术。人工智能体的应用形式丰富多样，主要产品包括虚拟助手、智能客服、自动驾驶系统、工业机器人以及智能投顾等。通过集成感知、推理与行动能力，人工智能体正加速应用于自动化生产、智能服务、个性化推荐、教育医疗等领域，推动了从信息处理到实际任务执行的技术转型。系统结构方面，人工智能体系统内部是对单个或多个大语言模型和各类工具的编排，其编排方式可以是固定，也可以由大语言模型根据任务需求动态调整。固定编排的人工智能体包括提示链

6、式、路由式、并行式等，接收任务后按预定流程执行。动态编排的人工智能体在执行任务时，会根据实际情况向用户或环境获取信息并调整执行方式，这些行为均由其内置的大模型决定和执行。动态编排的人工智能体在复杂问题上表现更佳，但增加延迟和算力消耗；固定编排则更具确定性和一致性。因此，应根据应用场景选择合适的编排方式。本期主题：人工智能体落地现状挑战及建议专业就是实力 精准就是品牌2未来产业研究2025 年第 1 期核心能力方面上，人工智能体通常需要具备六项能力。一是感知和理解能力，人工智能体需要应用传感器、计算机视觉和自然语言处理等技术感知并理解图像、声音和文本等外部信息。二是决策和规划能力，人工智能体需要

7、结合输入的信息和自身存储的知识使用逻辑推理等方法制定决策。三是自主学习和适应能力，人工智能体可以通过增强学习和迁移学习等方法，从过往经验中学习并调整决策制定和行动过程，提高自身适应能力。四是交互和沟通能力，人工智能体能通过自然语言处理等技术方法理解来自人类或其他智能体的指令并生成回应。五是知识表示和存储能力，人工智能体可以组织和存储知识，通过不同方式表示并利用这些知识支持决策和行动。六是情景感知和应变能力，人工智能体能感知情境变化，灵活调整决策和行动策略以适应不同需求。针对不同的应用场景，人工智能体的具体设计会在某些功能上有所突出或保留，但为了实现其基图 1 人工智能体系统内部多个大语言模型和

8、各类工具的编排方式资料来源：ANTHROPIC本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议3未来产业研究2025 年第 1 期本的能力和特征，需要包含大语言模型、任务规划模块、工具使用模块和存储模块。大语言模型是人工智能体的核心部件，提供核心的语言理解、推理与生成能力，是人工智能体的“大脑”。任务规划模块借助大语言模型对复杂任务进行分解、规划和调度，并及时观察子任务执行的结果与反馈，对任务及时调整。工具使用模块在大语言模型的指导下与可调用函数、数据库和硬件设备等外部工具进行交互，扩展智能体的能力，相当于智能体的“手脚”。存储模块为智能体保存以往交互过程中的信息或使用者的个人偏好，

9、扩充智能体在特定领域的知识，优化使用体验。人工智能体作为一种新兴的技术应用，不同的学者和机构从各自的研究视角出发，对其定义和架构提出了多种见解。这些定义既体现了各自的技术侧重点，也在一定程度上存在共性与差异。为了全面理解人工智能体的概念，需要综合考虑不同机构和专家的观点，从模块设计、核心能力、运行模式以及安全与伦理要求等多方面进行探讨。据不完全统计，目前已有十余家机构或和专业人士对人工智能体给出了较为系统的定义，具体内容如下表所示。图 2 人工智能体具备的基本能力特征资料来源：OpenAI专业就是实力 精准就是品牌4未来产业研究2025 年第 1 期表 1 人工智能体的多种定义或框架定义者人工

10、智能体的定义、架构或观点OpenAI人工智能体由大语言模型、任务规划、工具使用和存储四个模块组成，各模块协同工作以实现语言理解、任务管理、工具交互和信息存储功能。ANTHROPIC广义上的人工智能体指可以通过编排单个或多个大语言模型和各类工具的系统。系统的编排可以是固定的，也可以是由大语言模型依据环境和指令动态编排。狭义上，人工智能体指的是动态编排的人工智能体系统，静态编排的系统被称为工作流。DeepMind人工智能体需要注重强化学习能力，强调通过与环境的交互不断学习和优化自身行为。为实现这一目标，人工智能体应包含环境感知、策略网络、奖励机制和记忆模块等关键组件。微软人工智能体是集成于其广泛生

11、态系统中的智能系统，采用模块化设计以便于扩展和维护。人工智能体需要注重的安全性与隐私保护，确保其在执行任务时遵循严格的伦理规范和数据保护标准。比尔-盖茨（微软联合创始人）人工智能体不仅将改变每个人与计算机的交互方式。它们还将颠覆软件产业，是一场自输入命令到点击图标变革之后计算机领域的最大变革。吴恩达（谷歌大脑创始人）人工智能体需要具备四种核心模式，分别是反思模式、工具使用模式、规划模式和多智能体协作模式，将成为我们日常生活中不可或缺的一部分，帮助我们完成从安排约会到管理财务等一切事务。萨提亚-纳德拉（微软首席执行官）未来，人工智能体将成为我们与计算机互动的主要方式。它们将能够理解我们的需求和偏

12、好，并主动帮助我们完成任务和决策。哈里森-蔡斯（LangChain 创始人）虽然人工智能体拥有巨大的潜力，但其可靠性仍然是一个令人担忧的问题，要确保有效和值得信赖的互动，仍然需要人类的参与。德米斯-哈萨比斯（DeepMind 创始人）人工智能体成为我们生活中不可或缺的伙伴的潜力，揭示了DeepMind 的长期目标，即开发一种能够在日常生活的各个方面提供真正帮助的通用人工智能代理。杰夫-贝索斯（亚马逊创始人）人工智能体将成为我们的数字助手，帮助我们应对现代世界的复杂局面。它们将使我们的生活更轻松、更高效。桑达尔-皮查伊（谷歌首席执行官）到 2024 年，人工智能体将推动 60%的个人设备互动，Z

13、 世代将人工智能体作为他们首选的互动方式。李飞飞（斯坦福大学计算机科学教授）人工智能体将改变我们与技术互动的方式，使之更加自然和直观。它们将使我们能够与计算机进行更有意义、更富有成效的互动。资料来源：赛迪研究院整理本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议5未来产业研究2025 年第 1 期（二）人工智能体的发展历程和未来发展趋势人工智能体概念自诞生以来，主要经历了两个发展阶段。第一阶段主要追求在特定任务范围内展现出一定程度上的智能。20 世纪 50年代，阿兰 图灵在提出图灵测试时，首次扩展了“高度智能有机体”的概念至人工实体，奠定人工智能体发展的哲学基础。随后，智能体概念逐渐

14、形成，用于描述能够感知环境、做出决策并采取行动的人工智能系统，成为人工智能领域的基本构建模块。50 年代至 60 年代，人工智能兴起，智能体技术随着编程语言、硬件的发展有所突破，但受到技术限制与两次人工智能寒冬的影响进展缓慢。直到 1980 年代末，智能体研究逐渐聚焦于自主性、反应性、主动性和社交能力等核心属性，为人工智能体的发展建立了理论框架，并推动了一系列重要应用的出现，如 1997 年 IBM 的深蓝击败国际象棋世界冠军以及 2011 年Siri 的问世，这些里程碑标志着人工智能体从概念走向初步实践。第二阶段主要追求采用大语言模型技术实现通用人工智能。2017年谷歌提出 Transfor

15、mer 模型，随后BERT、大规模 GPT 模型等技术接连问世，标志着大语言模型时代的到来。2023 年，GPT-4 和 AutoGPT的发布掀起了基于大语言模型的人工智能体研发热潮。与传统模型不同，这些智能体能够通过自主执行任务和管理复杂流程，在生成式人工智能、项目管理和知识图谱等领域展现出强大的潜力。AutoGPT、MetaGPT、BabyAGI 等项目的爆发，使人工智能体不仅具备更强的任务处理能力，还推动了大语言模型从单纯的对话系统向通用问题解决方案的迈进。与此同时，全球厂商竞相开发开放式大语言模型生态，为人工智能体的多元化应用提供了广阔舞台，进一步加速了从大语言模型到通用人工智能体的进

16、化。未来人工智能体将向着多模态学习、动态适应和实时决策等技术方向发展，提升其感知、理解和决策能力。多模态学习通过对齐文本、图像、语音等不同数据类型，使人工智能体能够综合处理不同形态的信息，增强其对现实世界的理专业就是实力 精准就是品牌6未来产业研究2025 年第 1 期解，拓宽输入输出带宽，从而推动其在自动驾驶和机器人操作等复杂交互与决策场景中的应用。动态适应技术结合强化学习和增量学习方法，通过实时分析环境变化和人机交互，使人工智能体能够动态调整参数、更新策略或选择最优路径。实时决策技术的发展要求人工智能体在算法上搭载支持实时数据流处理的框架，在系统架构上融入边缘计算和分布式计算的思想，从而在

17、复杂、不确定的场景中实现低延迟、高精度的决策，灵活响应环境变化。人工智能体正逐步拓展更多行业领域，并在不同领域中发展垂直领域的大模型，提供高度定制化的解决方案。当前人工智能体更多应用于第三产业或作为一种“新奇玩具”，未来将向工业制造、建筑、军事、医疗、家庭、康养等多层级、多方面领域延伸，推动行业深度变革。例如，产业大模型在制造、物流、金融、医疗等领域取得突破性进展，显著提升了行业效率和数字化水平。如盘古钢铁大模型在宝钢的热轧生产线上线后，钢板成材率提升 0.5%，每年可多生产 2 万吨钢板，增收 9000 多万元。此外，在高炉炉况优化单个场景，预计每年也可为宝钢降本超过 10 亿元。这些垂直领

18、域模型通过大模型与小模型的衔接、新旧模型的结合，展现了强大的赋能作用。人工智能体的发展正向构建多人工智能体协作和即时部署的产品理念迈进，通过协作与分工提升系统效率、适应性和鲁棒性，催生新型应用模式。多人工智能体协作是指多个智能体共同分担任务，通过通信与协调在动态环境和复杂任务中实现更高效的决策与执行，相较于单一智能体，其在应对大规模任务和复杂问题方面展现出显著优势。预计到 2035 年，基于多智能体的市场将以近 50%的年复合增长率增长。此外，人工智能体技术还衍生诸如人工智能体即时部署的新形态应用，该部署方式使企业或个人能够按需租用定制化智能体完成数据标注、内容审核、财务建议等任务，大幅降低成

19、本并提升效率，为产业生态注入更多创新动能。本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议7未来产业研究2025 年第 1 期（三）发展人工智能体的战略意义发展人工智能体是深化人工智能研究、实现通用人工智能这一技术终极目标的重要路径。人工智能体作为感知、决策、学习和交互能力的综合体，为复杂任务提供了任务驱动的实验平台，助力通用人工智能研究。人工智能体的发展还揭示了智能演化的路径：从单一智能体完成特定任务到多智能体通过协作实现复杂目标，最终迈向具备自主学习和跨领域适应能力的通用人工智能。这一过程为构建通用人工智能提供了哲学基础和演进蓝图。此外，人工智能体的发展为研究伦理与安全问题提供了

20、新视角。通过多智能体系统的协作与竞争研究，可以探索冲突管理、价值对齐和行为规范等关键问题，为通用人工智能的安全性和可控性探索奠定基础。发展人工智能体技术不仅推动了其广泛应用，也是大语言模型技术持续更新迭代的驱动力，更是实现大语言模型产业落地的关键点。尽管大语言模型解决了过去人工智能在自然语言理解和生成方面的不足，但仍在场景适配性、任务执行能力和可靠性方面存在局限。人工智能体作为理想的应用形式，不仅能扩展大语言模型的任务能力，还能提升其稳定性和实用性。通过人工智能体技术，大语言模型能够快速实现落地应用，在实际运营中降低初期开发和迭代成本，帮助企业以较低的投入快速部署系统，同时通过人工智能体的实际

21、表现，收集真实场景数据以优化模型参数，增强大语言模型在具体场景中的适应性和精准性。人工智能体是产业升级的“催化剂”，发展人工智能体既能推动人工智能赋能新型工业化，又能培育新模式新业态。首先，人工智能体的发展催生了新型产业模式，打造了新的经济增长点。围绕人工智能体产业链，涌现出一批涵盖模型服务、数据存储、工具库与框架设计等领域的新兴企业，推动了智能技术产业链的繁荣。其次，人工智能体可以优化诸如工业制造、物流运输和能源供应等传统产业的业务流程，降低生产成本，提高生产效专业就是实力 精准就是品牌8未来产业研究2025 年第 1 期率。最后，人工智能体的发展加速了科技创新，推动了产业链的整体升级。在医

22、疗、生物、材料等领域，人工智能体助力知识发现和技术迭代，例如，协助药物研发缩短了新药开发周期，并推动智能制造领域的自动化进程，全面带动上下游产业链升级，助力经济高质量发展。二、人工智能体发展动向与应用场景布局（一）全球各主要经济体人工智能体发展动向全球主要经济体竞相在人工智能体领域积极布局，特别是在智能助手、自动化与决策支持系统等应用方向。中国结合自身制度优势，通过政策支持、资金引导和技术投入，加速人工智能体在智能制造、智慧城市和自动驾驶等领域上的落地应用；美国在人工智能体的研发和产业化进程中保持领先地位，尤其在自然语言处理、深度学习与大规模模型应用方面不断突破，推动了像 GPT 系列、Aut

23、oGPT 等技术的应用与创新；欧盟则强调人工智能体的伦理与法律框架，设立多重监管机构和伦理研究工作组，推进基于人工智能的决策支持系统在公共服务、医疗健康和环境管理等领域的应用，确保技术的发展符合社会责任和可持续性目标。表 2 世界主要经济体人工智能体技术发展动向经济体中国美国欧盟政策特点政府主导、产业协同、技术研发推动产业升级市场驱动、创新应用、全球化合作伦理先行、社会责任、跨国合作、法规先行重点发展方向通过推动制造业智能化转型、自动驾驶技术的发展以及在健康医疗领域的智能体应用，着力提升产业自动化、智能化水平。专注于高科技行业应用，推动人工智能体在金融、医疗、国防及智能服务领域的创新与自主性提

24、升，推动技术与市场驱动的发展。着重于伦理合规和可持续性发展，推动人工智能体在公共服务、环境监测与健康医疗领域的应用，确保技术的透明性、安全性与道德合规。指导部门工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科技部、网络安全审查技术与认证中心等美国国家标准与技术研究院、美国联邦贸易委员会、美国国防部、美国隐私保护局等欧洲委员会、欧洲数据保护委员会、欧洲标准化委员会、欧盟人工智能办公室等本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议9未来产业研究2025 年第 1 期中国通过政策支持、资金引导和技术支持等方式推动人工智能体在制造业、自动驾驶和健康医疗等领域的应用，同时加强技术突破和伦理规范建设

25、，推动人工智能体的规范化发展。具体应用方面，人工智能体与具身智能技术结合，推动生产线自动化与智能化，提升机器人自主决策能力；在自动驾驶领域，人工智能体承担感知、决策和执行任务，助力技术进步；在健康医疗领域，人工智能体可以用于智能诊断、辅助治疗和个性化健康管理。政策建设方面，中国采取政府引导与产业协同的理念，通过建立支持性政策并引导长期资本和耐心资金支持，推动人工智能体研发以及产业落地。2017 年发布的新一代人工智能发展规划明确提出，到 2030 年中国将在人工智能领域实现世界领先，人工智能体作为关键组成部分被纳入国家科技发展蓝图。伦理与规范方面，中国政府各相关部门积极出台有关数据产权、隐私保

26、护等伦理合规类文件，例如2019年发布的 人工智能伦理规范强调数据隐私保护与算法透明性，2024 年发布的国家人工智能产业综合标准化体系建设指南则规范了智能体的技术要求，推动人工智能体的规范化发展。美国在科技、金融和军事等高科技行业推广人工智能体应用，以市场驱动为主要理念，结合政府政策引导，推动人工智能体的研发迭代和产业落地，同时设立相关机构完善伦理规范和监管框架。具体应用方面，美国科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等推出大量创新型人工智能体应用，包括语音助手、聊天机器人等，提升用户体验，推动科技提升服务体验；金融行业则通过经济体中国美国欧盟合规与发展指导文件新一代人工智能发展规划人工智能伦理规范数

27、据安全法国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024 版）等美国人工智能倡议人工智能技术及标准报告算法透明性法案隐私保护法案等欧洲人工智能战略欧洲人工智能伦理指导原则人工智能法案人工智能创新包与 GenAI4EU 倡议等资料来源：赛迪研究院整理专业就是实力 精准就是品牌10未来产业研究2025 年第 1 期人工智能体技术，推动智能投顾、金融分析和风险评估等服务，提高决策效率和服务质量；军事与国防领域，美国国防部和军工企业加速推进人工智能体在军事应用中的创新，如自动化无人机和智能战场分析系统等，提升军事决策与执行效率。在政策推动方面，美国政府高度重视人工智能技术的全球竞争力，并通过美国人工智

28、能倡议加速人工智能研发和应用的推广，该倡议旨在加强基础研究，推动人工智能在经济、国防、医疗等重要领域的应用，并致力于制定相关技术标准，确保人工智能的发展符合伦理和法律要求。在伦理和规范方面，美国也在积极推进人工智能的监管框架建设。人工智能伦理委员会提出，要制定透明、公正和安全的算法规范，确保人工智能体的行为符合社会伦理标准，保障数据隐私和用户安全。欧盟在推动人工智能体应用方面，重点关注公共服务、环境监测、健康医疗等领域，强调技术的透明性、安全性与伦理合规。具体应用中，欧盟特别重视智能政务、自动化公共安全监控和智慧城市管理，推动人工智能体在环境监测、气候变化应对及能源管理等领域的应用；在健康医疗

29、方面，人工智能体广泛应用于老人护理、健康监测和个性化医疗服务。在政策和资金支持方面，欧盟通过制定战略与法规推动人工智能发展，并通过“地平线 2020”等资金支持项目加速技术进步。2018 年发布的欧洲人工智能战略为成员国提供了共同的技术发展框架，目标是到 2030 年成为全球人工智能领域的领导者。2021 年，欧盟推出全球首个综合性人工智能法规人工智能法案，重点确保诸如自动驾驶、医疗、司法等高风险领域的技术透明性、安全性和道德性。在伦理与合规方面，欧盟于 2024 年启动了人工智能创新包，支持初创企业和中小型企业开发符合欧盟价值观的人工智能技术。该计划包括GenAI4EU 倡议与欧洲人工智能办

30、公室，旨在为欧洲的 14 个工业生态系统和公共部门创造新应用，涵盖机器人、健康、气候变化等领域。欧洲人工智能办公室还在成员国范围内推动人工智能法案的实施，开本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议11未来产业研究2025 年第 1 期发评估人工智能模型能力的工具和标准，确保技术合规发展。（二）人工智能体典型应用场景分类与实践人工智能体的应用场景广泛，随着人工智能技术的不断发展，其覆盖场景将更加广泛，在各个行业中的应用也将更加深入。在制造业中，人工智能体能够优化生产调度流程并进行质量控制。在自动驾驶领域，人工智能体可以承担实时数据分析和决策制定，提升车辆的安全性和驾驶体验。人工

31、智能体在家庭生活中也展现出巨大的潜力，能够作为智能助手帮助用户管理家务、提供个性化娱乐推荐、控制智能家居设备等。在医疗领域，人工智能体不仅能辅助医生进行诊断和治疗，还能在患者护理中提供实时监控和健康管理。在教育领域，人工智能体可以作为智能辅导员，提供定制化的学习建议，帮助学生提升学习效率。在金融行业，人工智能体能够进行风险评估、投资分析以及客户服务，为投资者和企业提供更加精准的决策支持。此外，人工智能体还广泛应用于公共服务、客户支持、法律事务等多个领域，通过自动化和智能化手段提升工作效率和服务质量。图 3 人工智能体在不同任务中被采纳的比例，自上至下依次为研究综述、个人助手、客服、代码编写、数

32、据转换、人机交互娱乐、其他资料来源：LangChain专业就是实力 精准就是品牌12未来产业研究2025 年第 1 期三、人工智能体的技术栈与产业链人工智能体技术栈与产业链共同构建了从技术支持到行业应用的完整生态体系。技术栈提供核心技术支持，涵盖模型服务、存储、工具与库、框架以及托管与服务等多环节组件。模型服务是人工智表 3 人工智能体应用场景分类应用场景场景描述智慧政务数字干警将使得警务工作更加高效和智能，警员能够通过人工智能体处理繁琐的日常任务，自动化案件管理、数据分析和报告生成，提升案件处理速度和准确性，同时减轻警员的工作负担。智能能源人工智能体可以自动获取电网故障信息，进行故障分析，生

33、成报告，并优化工作流程，减少人为错误，提高电力服务的可靠性。物流和供应链管理人工智能体可以自动执行物流数据分析任务，替代传统的人工计算和报表制作流程，提升数据分析效率和准确性。通过自适应的数据语义治理和逻辑编织，人工智能体能够弥合技术语言与业务语言之间的差异，确保数据质量和一致性，优化数据流通。医疗保健人工智能体可以通过集成医学知识库，帮助医生快速检索并获取最新的医学信息和指南。通过大模型技术与知识图谱的结合，人工智能体能够高效处理临床疑问，进行多轮意图识别和术语标准化，提升交互智能化水平。商务营销人工智能体可以通过大模型技术和智能体架构，提升业务知识检索效率和营销话术生成水平，帮助客户经理快

34、速获取政企产品、营销案例和业务推荐等关键信息。工程维保人工智能体可以通过智能调度和联动运维系统、工具和平台，帮助运维工程师和管理者提供个性化的支持，如故障监控、效能评估、自动化运维等。智能汽车人工智能体通过多智能体架构，可以为用户提供更加智能和个性化的座舱体验。通过智能助手进行任务规划和复杂任务处理，如停车、守卫、服务管家等，还能主动提供服务和优化驾驶体验。商务分析人工智能体通过大模型技术，可以自动化处理和分析大量的非结构化数据，提升商机识别的效率和准确性。人工智能体能够进行商情数据打标、洞察分析和报告生成，快速识别潜在商机，生成数据分析报告，并为决策提供有力支持。资料来源：赛迪研究院整理本期

35、主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议13未来产业研究2025 年第 1 期能体的核心，通过大语言模型提供的接口进行推理服务。存储部分则支持人工智能体的有状态管理，例如使用向量数据库存储对话历史和记忆。工具与库使得人工智能体能够调用外部函数并通过工具库扩展其功能，而框架则负责协调大语言模型的调用并管理人工智能体的状态，支持多种记忆管理和跨人工智能体的通信技术。最后，人工智能体托管和服务通过接口将人工智能体部署为本地或云基础设施上的服务，降低其在生产环境中的部署复杂度。表 4 人工智能体技术栈组成部分及代表产品技术名称技术描述代表产品模型服务模型服务技术通过付费 API 或开源平

36、台提供大语言模型的推理引擎支持，允许开发者在生产环境中高效调用和部署模型。OpenAI、Anthropic、Together.AI、vLLM、阿里巴巴达摩院大模型存储存储技术通过向量数据库和传统数据库提供持久化记忆和数据存储支持，使人工智能体能够管理对话历史、外部数据源及记忆，以增强生成和检索能力。Chroma、milvus、Pinecone、Neon、Supabase、阿里云向量数据库工具与库工具与库技术使得 AI Agents 能通过结构化输出调用外部工具和函数，并通过统一的 API 和沙盒环境实现跨框架兼容和安全执行。M o d a l、E 2 B、M e m G P T、composi

37、o、阿里云机器学习平台框架框架技术通过管理人工智能体的状态、上下文窗口、跨智能体通信和记忆处理，实现对大语言模型的协调和优化，提供灵活的多人工智能体协作和扩展能力。Letta、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、crewai、Semantic Kernel、阿里云 TensorFlow智能体托管与服务智能体托管与服务技术通过将人工智能体部署为云端或本地服务，利用接口进行访问，解决状态管理、安全执行和环境依赖等挑战，以实现大规模生产级应用。Letta、LangGraph、Assistants API、Amazon Bedrock Agents、阿里云 AI 服务平台资料来源

38、：赛迪研究院整理专业就是实力 精准就是品牌14未来产业研究2025 年第 1 期从产业链角度看，人工智能体涵盖垂直应用层、平台框架层和算力层。在垂直应用层，人工智能体被广泛应用于金融、招聘、营销、供应链、数据分析、AI 个人助手、医疗等领域，提供定制化解决方案，例如金融行业的商机分析、营销领域的智能客户服务、医疗领域的智能诊断助手等，推动了行业智能化升级。在平台框架层，企业级人工智能体平台帮助企业快速部署智能体，提高业务效率，而开发者工具提供便捷的框架支持，简化开发流程并增强应用扩展能力。算力层则由百度智能云、华为云等提供强大的云计算资源，支撑人工智能体的训练与推理，保障其高效运行和可扩展性。

39、四、人工智能体厂商动向（一）国外厂商动向作为首家发布大语言模型的公司，OpenAI 在人工智能体技术领域率先布局，引领并扩展人工智能体的平台生态，实现了商业模式表 5 人工智能体产业链各层级及代表产品产业链层级功能细分层级代表产品算力层人工智能体的运行依赖于强大的算力支持，包括云服务和分布式计算资源。阿里云、华为云、火山引擎、亚马逊云服务平台框架层以智能化企业服务为核心，这类平台通过统一的框架和功能集成，帮助企业快速部署人工智能体，提高业务效率。企业级人工智能体平台汇智智能、钉钉、纪 元 AI、联 汇、WorkMagic、TYRION AI开发框架专注于为开发者提供开放的工具集和接口，简化人工

40、智能体的构建流程。开发者人工智能体平台与框架扣子、天工 AI、智普 AI、文心智能体平台、逻辑智能垂直应用层人工智能体在金融、招聘、营销、供应链、数据分析、个人助手、法律、教育、医疗等多个行业领域中广泛应用。不同企业针对各自的技术特点和行业需求开发出了定制化的人工智能体解决方案。金融Easy Link招聘用友、大易营销Better Yeah供应链壹沓科技数据分析AlgForce.ai个人助手Kimi资料来源：赛迪研究院整理本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议15未来产业研究2025 年第 1 期与用户体验的创新。在技术方面，OpenAI 持续优化智能体对文本的理解与生成能

41、力。从 GPT 到最新的 GPT-4，OpenAI 在文本生成、理解以及复杂任务的处理上始终保持领先。这些技术成果不仅可应用于日常聊天机器人，还支持写作、编程、数据分析等多种专业用途。此外，OpenAI 通过 DALL-E 系列推进了高质量图像生成技术，可以快速生成高质量图像，用于创意设计和多媒体内容生产。同时，OpenAI 推动了多模态语言处理系统的发展，其Whisper 模型提供了强大的语音识别、翻译和理解能力，支持多语言交互和内容处理。在平台生态扩展方面，OpenAI 推出了 GPT Store，构建了一个类似 App Store 的开放平台。开发者可以基于 OpenAI 的技术创建、分

42、享并销售定制化的 ChatGPT 或行业特定版本的 GPT 应用（即 GPTs）。这一布局旨在吸引更多开发者参与生态建设，进一步扩展 OpenAI 的应用场景。同时，OpenAI 建立了插件平台，支持开发者灵活扩展 ChatGPT 的功能，从而满足不同业务需求，为未来人工智能体的广泛应用提供了灵活适配的解决方案。在商业模式与用户体验的创新上，OpenAI 通过 GPT Store，使开发者能够快速发布和销售针对特定任务或行业优化的定制化应用。通过开放 API，OpenAI为开发者和企业提供了从语音到图像生成的全面支持，无需高门槛即可整合人工智能功能。此外，通过GPT Plus 和订阅模式，Op

43、enAI 还为愿意付费的用户提供更高效的服务，实现用户与企业互利共赢。IBM 在智能软件领域具有深厚的研究基础，作为老牌技术领先公司，依托长期以来与客户建立的稳固关系，致力于推动 WatsonX 人工智能平台及其上的人工智能体发展。IBM 借助 Watson 平台的自然语言理解技术，精准解读用户查询和意图，并提供基于上下文的深度洞察。同时，该平台支持多云环境的集成，包括公有云、私有云和本地数据中心，提供灵活的部署选择。通过 Watson 平台，IBM 帮助企业构建定制化的人工智能体，优化决策、运营和市场策略，加速行业的数字化转型。WatsonX 平台包含多专业就是实力 精准就是品牌16未来产业

44、研究2025 年第 1 期个核心产品，分别针对不同的应用场景。WatsonX.ai 提供人工智能模型的训练、验证、调试和部署能力，能够根据不同需求和场景优化流程，提高工作效率。WatsonX.data整合企业数据，支持人工智能应用的开发与分析，同时帮助企业管理和保护信息资源，确保数据的高效性 和 安 全 性。WatsonX.assistant 提供人工智能客服解决方案，广泛应用于市场和客户支持领域，通过自然语言交互优化客户体验并提升业务 效 率。WatsonX.governance 提 供人工智能应用程序的监管与管理工具，通过透明化和审计机制，增强人工智能应用的可靠性与信任度。从行业覆盖来看，

45、IBM 已在金融、制造、医疗等多个领域与企业建立了深厚的合作关系，提供定制化的数字化解决方案，并在多个国家和地区广泛布局。这些努力帮助企业实现了数字化转型与效率提升，也巩固了 IBM 在人工智能领域的市场地位。亚马逊云科技专注于人工智能服务和云服务，通过人工智能体技术推动其人工智能与云服务的商业价值。亚马逊云科技宣布了一系列面向其开发平台亚马逊 Bedrock 的更新，包括支持在设计中嵌入多种大语言模型，同时引入了诸如模型测试评估、本地调试等新功能。在人工智能体开发方面，亚马逊云科技推出了亚马逊 Bedrock Agent 智能体开发平台。这一平台支持基于大语言模型构建人工智能应用，能够满足企

46、业在复杂任务中的多种需 求。Bedrock Agent 的 功 能 覆 盖自然语言交互、任务流程支持、安全性保障和语义优化等多个方面。通过自然语言交互功能，企业可以通过简单的语音或文本命令与智能体进行实时互动；任务流程支持功能则通过动态接口调用，帮助企业高效处理多步骤任务；安全性保障功能为客户数据和隐私提供全面保护，确保符合企业合规要求；语义优化功能则通过智能流管理和模型优化，进一步提高结果的准确性和有效性。此外，亚马逊云科技还推出 Amazon Q 企业级生成式人工智能体，专为企业定制化开发设计。Amazon Q 不仅支持流畅的人机对话，还能够深度集成企业内部的数本期主题：人工智能体（AI

47、Agent）应用现状挑战及建议17未来产业研究2025 年第 1 期据和系统，帮助员工完成内容生成、问题解决和任务指导等工作。该平台通过与 Amazon QuickSight 和Amazon Supply Chain 等 工 具 的 结合，进一步增强了企业在业务流程优化中的能力。（二）国内厂商动向扣子是字节跳动推出的新一代人工智能体开发平台，旨在快速、低门槛地搭建个性化的人工智能体，并支持一键发布至豆包、飞书、微信等多种渠道。2023 年 12 月，扣子在海外上线，成为继豆包之后字节跳动正式推出的第二款对话应用。2024 年 2 月，字节跳动将正式推出国内版扣子，这是一款专为快速创建、调试和优

48、化 AI 聊天机器人设计的平台，极大简化了人工智能应用程序的开发流程。2024 年 4月，扣子将支持搭载其他公司开发的国内大模型，如月之暗面的 Kimi智能助手，以及阿里的通义千问、通义万相等，进一步增强平台的灵活性与兼容性。扣子具备强大的功能优势，能够通过链接工作流中的多个大语言模型节点，实现内容的多次审视和修正，提升生成结果的质量。此外，扣子还支持丰富的工具调用，能够对复杂任务进行拆解，并通过连接不同的工具节点实现任务的精细编排和执行。这种设计虽然编排难度较高，但能力上限也更高，且结果具有更高的确定性。此外，扣子还支持简化设计多专家系统，让用户仅需关注复杂任务中的专家角色，而无需精确设计每

49、个流程和协作关系，从而实现杂项任务的分支处理。虽然这种设计编排难度较低，且结果上限较高，但由于不固定的流程设计，结果可能存在一定的不确定性。钉钉 AI 助理市场是阿里云与钉钉推出的新一代人工智能体服务平台，致力于通过构建人工智能体商店打造全场景、多渠道的智能助手生态。2023 年 4 月，钉钉上线通义大模型，并发布了首款 AI 助手锦钉，为办公领域提供智能服务。同年 8 月，钉钉在全球开发者大会上宣布推出 AI PaaS 化服务，允许开发者基于钉钉大模型快速构建和部署智能体应用，为业务提供数智化工具支持。2023 年 11 月，钉钉上线 AI 智能办公方案，覆盖 17 类专业就是实力 精准就是

50、品牌18未来产业研究2025 年第 1 期智能场景，从会议记录到流程审批，显著提升办公效率和自动化水平。2024 年 4 月，钉钉正式上线AI Agent Store，首批上线 200 余款AI 助手，覆盖政企、教育、医疗等多个行业场景，为用户提供更便捷的个性化服务。钉钉的 AI Agent Store 具备强大的开放性和生态整合能力，通过技术升级实现从 Copilot到 Agent 的智能跃迁，支持语音对话、智能写作、多模态分析等多种功能。此外，平台通过开放接口支持与第三方工具的深度集成，实现不同企业场景的智能化落地和高效协作。该平台不仅加速了人工智能应用的普及，也为企业提供了从开发到运营的

51、全生命周期支持，推动人工智能体技术在产业中的广泛应用。百度致力于人工智能技术的研发与应用，通过文心智能体平台推动人工智能技术在各行业中的广泛应用。作为百度在人工智能领域的核心布局，文心智能体平台依托强大的文心大模型系列，包括旗舰模 型 ERNIE 3.5 和 ERNIE 4.0，以及轻量化版本 ERNIE Speed、Lite和 Tiny，满足不同场景的需求。为了帮助开发者快速创建、优化并部署人工智能应用，百度推出了三大核心工具：AgentBuilder、AppBuilder和ModelBuilder。其中，AgentBuilder 是一款智能体开发工具，旨在降低开发门槛，让用户能够轻松创建智

52、能体并应用于各种业务场景。该工具支持自然语言交互、任务自动化和数据分析等功能，帮助企业构建行业定制化智能体，满足从客户支持到复杂业务分析等多样化需求。AppBuilder 是百度为人工智能应用开发设计的低代码工具，专注于快速开发和高效部署。AppBuilder 内置丰富的接口和功能模块，大幅简化了开发流程，让开发者可以专注于功能实现，而无需关心底层架构。该工具适用于多个场景，包括个性化推荐、客户支持和内容生成，助力企业快速构建和上线人工智能应用。ModelBuilder则为开发者提供了强大的模型定制与优化能力。通过结合超细粒度调优技术，ModelBuilder 能够针对特定任务对模型进行微调，

53、显著提升模型的准确性和适用性。该工具支本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议19未来产业研究2025 年第 1 期持多种模型定制选项，包括轻量化模型的快速部署，适用于资源受限场景，以及大规模模型的深度优化，用于复杂任务的高性能应用。五、人工智能体发展的挑战（一）人工智能体的开发尚未形成成熟的生态环境人工智能体的发展面临工具市场缺失、开发者社区活跃度低、接口标准不统一以及支持与服务体系不完善等多重挑战。依托成熟的开发与应用生态环境，开发者能以低成本实现人工智能体合理调用各类软硬件工具以完成复杂丰富的任务的设计初衷，降低设计成本和难度，推动其产业化落地。首先，工具市场的缺失是一

54、个显著的问题。尽管市面上已经涌现出诸如 ChatGPT Plugin 等平台，试图通过集成外部数据源和功能来扩展人工智能体的能力，但接口资源的不足和描述的不清晰性仍然限制了其应用效果。特别是在国内，与欧美相比，企业服务 API 生态的不成熟和开放性不足，使得开发者在寻找合适工具时面临困难，进而影响了人工智能体的开发进度和成本。其次，开发者社区的活跃度也是衡量一个生态成熟与否的重要标志。一个活跃的社区能够汇聚大量的开发者智慧，促进技术的交流与分享，推动人工智能体的不断创新与完善。然而，在当前的人工智能体领域，尽管有一些专业的社区存在，但整体而言，社区的活跃度、参与度和贡献度仍有待提升。再者，调用

55、接口人工智能体之间互相调用的接口是确保人工智能体能够跨平台、跨系统运行的关键。目前的人工智能体的发展趋向于用一个智能体解决通用的所有问题，而单一人工智能体未必能在垂直领域有足够深刻的理解。由于技术标准的不统一和接口规范的缺失，不同的人工智能体之间往往难以实现无缝对接和协同工作。这不仅增加了开发的复杂性，也限制了人工智能体的应用范围。最后，缺乏一个完善的支持与服务体系也是制约人工智能体落地的重要因素。在人工智能体的开发、部署和应用过程中，开发者往往需要面对各种技术难题和实际问题。然而，由于支持与服务体系的不足，开发者在遇到问题时往往难以得到及专业就是实力 精准就是品牌20未来产业研究2025 年

56、第 1 期时、有效的帮助和支持。（二）人工智能体的经济效益暂不明显人工智能体在推进落地的过程中面临高昂的研发运营成本和缺乏稳定付费用户导致的双重挑战，这一困境主要由两大核心要素共同作用而形成。首先，从成本层面分析，人工智能体技术作为前沿科技的代表，其研发与部署尚处于初级阶段，这意味着需要投入大量资源。人工成本方面，包括高级算法工程师、数据科学家等专业人才的薪酬支出占据了相当大的比例；同时，研究过程中所需的算力成本也不容忽视，高性能计算资源的消耗随着模型复杂度的提升而急剧增加，这些都构成了高昂的运营成本。其次，从收益角度来看，人工智能体面临的另一大挑战是缺乏长期稳定的企业付费用户群体。这一现象的

57、成因复杂多样：一方面，由于技术新颖性，许多潜在用户可能尚未充分认识到智能体所能带来的经济价值和竞争优势，或者对其效能持保留态度，导致市场需求的培养和转化需要时间；另一方面，即便智能体在某些应用场景下展现出了相较于传统生产方式略微提升的经济效益，但这种优势若不够显著，企业出于对现有流程、习惯的依赖，以及对变革可能带来的不确定性和风险的规避，往往倾向于维持现状，不愿轻易调整或升级其生产模式。（三）人工智能体的应用场景存在较大限制从技术可行性角度来看，人工智能体目前在开放复杂的动态环境中表现欠佳，而在封闭可控的场景中效果更为突出。开放性高的场景往往具有更复杂的动态环境和不确定性，这会显著降低人工智能

58、体的表现效果。反之，封闭性强的场景通常具备明确的规则和结构化数据，人工智能体的应用效果更为突出。以法律助手场景为例，由于法律知识的动态更新和演变以及区域间法律体系的差异性，该场景呈现出较高的开放性。此外，相关法律信息的调用接口可能存在时延性或不完整性，导致人工智能在处理实时性要求较高的任务时难以胜任。因此，尽管目标是打造全面辅助律师工作的智能助手，目前的技术实本期主题：人工智能体（AI Agent）应用现状挑战及建议21未来产业研究2025 年第 1 期现多局限于基础功能，例如自动文档整理、初步的案例检索和筛选。这些功能虽然能显著提升律师的工作效率，但远未达到智能协作的理想水平。相比之下，出行

59、预订场景则显得更为封闭和可控。该场景的核心元素（如机票、酒店、交通等）相对固定，且通常配备标准化、丰富的 API 接口。例如，通过整合航空公司、酒店供应商和第三方平台的数据，人工智能体能够实现高效的用户需求解析、价格比对和行程优化。六、启示与建议（一）统一人工智能体定义与行业标准，推动产业规范化发展推动各相关部门共同制定人工智能体的统一定义，明确其核心属性、功能范围及与其他人工智能技术的区别，建立行业共识。一是围绕这一统一定义，组织开展相关标准的制定工作，涵盖人工智能体的技术标准、性能评估、伦理规范、产品质量等内容。二是通过标准的引领作用，推动行业内的技术创新和市场应用，促进人工智能体的规范化

60、、可持续发展。三是结合行业实际需求，逐步完善人工智能体产品的检测与认证机制，确保其质量和安全性，为行业提供清晰的技术指导和操作依据。（二）优化人工智能体生态体系，构建多方协同创新平台为了促进人工智能体技术的广泛应用，应推动建立完善的人工智能体生态系统。一是加强数据资源与算力基础设施建设，搭建开放共享的平台，推动人工智能体在各类应用场景中的数据共享与资源互通。二是建立行业协会，促进产业链上下游企业的合作与交流，形成强有力的行业联盟。三是推动人工智能体与自动驾驶、智能制造、智慧城市等行业的深度融合，打造具有协同效应的跨领域生态。通过多方合作与共建，形成人工智能体的技术创新与应用推广合力，推动产业健

61、康发展。（三）依托标准推进典型应用推广，形成行业发展清单基于统一的行业标准，积极推进人工智能体在各领域的应用示范和案例推广。一是通过征集行业内外的成功应用案例，形成覆盖多个专业就是实力 精准就是品牌22未来产业研究2025 年第 1 期行业和应用场景的“人工智能体应用清单”。将清单作为行业标杆，展示人工智能体在实际应用中的效果和前景，为政策制定者、企业和投资者提供决策依据。二是鼓励各类企事业单位按照标准进行创新，推动人工智能体技术的进一步成熟与应用。通过典型案例的推广，提升社会各界对人工智能体的认知度，推动其在多个行业的广泛应用。（四）加强政策支持与保障，构建长效发展机制为了保障人工智能体行业

62、的可持续发展，必须从政策、资金、人才等方面提供全方位支持，构建人工智能体行业发展的长效机制，推动行业向更高层次发展。一是政府应加大政策引导和资金扶持力度，设立专项基金，支持具有创新潜力的人工智能体研发项目。通过税收优惠、投资补贴等形式，鼓励企业加大研发投入，推动技术成果转化与产业化。二是加强行业监管，建立完善的安全、伦理和合规体系，确保人工智能体技术在合规框架内健康发展。三是注重人才培养和引进，通过教育培训、国际合作等途径，提升人才储备，为行业发展提供持续的人力支持。（五）加大核心技术攻关，突破人工智能体发展瓶颈人工智能体的发展离不开核心技术的突破。一是政府与行业应加大对感知、推理、运动控制、

63、人机交互等人工智能体关键技术的研发投入与攻关力度，支持跨学科的科研合作，推动理论研究与技术开发的深度融合。二是通过国家重大科技专项、企业创新资金等多渠道投入，加快基础研究与技术应用的转化速度，打破当前技术瓶颈。三是鼓励企业参与国际合作，借力全球技术力量，在关键领域实现技术引领，推动人工智能体的技术创新和产业化进程。（作者：钟新龙、王聪聪、高旖蔚）赛迪研究院未来产业研究编辑部编 辑 部：赛迪研究院通讯地址：北京市海淀区万寿路27号院8号楼12层邮政编码：100846联 系 人：王 乐联系电话：010-68200552 13701083941传 真：0086-10-68209616网 址：电子邮件：