【东吴证券】计算机行业深度报告：AI Agent：智能经济时代的生产力解压缩器-250728（14页）.pdf

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1、证券研究报告行业深度报告计算机 东吴证券研究所东吴证券研究所 1/14 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 计算机行业深度报告 AI Agent：智能经济时代的生产力解压缩器：智能经济时代的生产力解压缩器 2025 年年 07 月月 28 日日 证券分析师证券分析师 王紫敬王紫敬 执业证书：S0600521080005 021-60199781 行业走势行业走势 相关研究相关研究 落实“人工智能+”，赋能千行百业 2025-07-15 从监管视角看中国稳定币未来发展 2025-06-25 增持（维持）Table_Tag Table_Summary 投资要点投资要点

2、 Agent 是集感知、决策、记忆、执行于一体的应用，实际落地是集感知、决策、记忆、执行于一体的应用，实际落地+多多 Agent协同将成核心竞争力。协同将成核心竞争力。Agent 具备环境感知决策推理行动执行全链路能力的自治系统，核心特征包括：自主性、工具调用、记忆机制以及目标导向。与传统 AI 的被动响应不同，Agent 能够主动规划执行路径，标志着 AI 从“信息处理”向“目标达成”的范式跃迁。未来未来 Agent 实实际落地能力将成核心竞争力，多际落地能力将成核心竞争力，多 Agent 协同成为主流发展方向协同成为主流发展方向：（1）实际落地能力：实际落地能力：其核心竞争力体现在任务分解

3、与自动化、动态适应能力以及优化的人机协同，嵌入实际业务流程才能完全释放 Agent 的能力未来真正的 AI 竞争力在于能否像“数字员工”一样融入工作流，并带来实际效率提升；（2）多）多 Agent 协同：协同：代入人类视角，每一个人在工作中都代表一个特定的角色，而未来的 Agent 也将如此，更高级的用例通常需要多个智能体之间的协作，每个智能体负责一个特定的角色，形成类似人类合作网络一样的复杂 Agent 合作网络。为何为何 Agent 成为必选项成为必选项：Agent 赋能生产核心逻辑来自效率、认知突破赋能生产核心逻辑来自效率、认知突破与人机协同的新生产力模型。与人机协同的新生产力模型。（1

4、）效率革命的底层驱动：）效率革命的底层驱动：源自 Agent 的非结构化数据处理、动态决策优化与跨系统协同壁垒，企业级 Agent 具有可量化的显著效率提升；（2）认知突破与复杂任务储量：）认知突破与复杂任务储量：Agent 核心突破在于其任务拆解与规划能力，而传统 RPA 1.0 仅能执行预设流程的重复操作。而 Agent 在大模型驱动下实现全链路闭环，可处理包含分支逻辑的复杂业务；（3）人机协同与新生产力模型：）人机协同与新生产力模型：Agent 正推动企业组织架构向“人类员工-数字员工”共生网络进化。这种协同模式下，人类角色从执行者转变为策略监督者：人类开始转向学习如何向 Agent 下

5、达精准指令，并聚焦于高价值的关系管理和交易结构设计。AI Agent 将成为我国智能经济重要抓手，具有落地的必要性与可行性。将成为我国智能经济重要抓手，具有落地的必要性与可行性。1、必要性：、必要性：我国长期面临效率瓶颈、服务业人力密集、人力成本持续加压的现状；（1）效率瓶颈：）效率瓶颈：中国制造业长期面临人工操作效率低、系统之间高度孤立等痛点，Agent 能够有效提升人工操作效率、串联利用系统数据，突破效率天花板；（2）人力密集现状：）人力密集现状：在客服、销售等领域，重复性任务占比超 70%。Agent 能够大幅提升工作效率，而人工客服可以向高价值事务转移；（3）人口结构与成本压力：）人口

6、结构与成本压力：2020-2025 年我国制造业劳动力成本年均上涨 8.2%，Agent 将有效缓解成本压力。2、可行、可行性：性：（1）政策持续加码）政策持续加码 AI 应用与应用与 AI Agent 发展。发展。2024 年“人工智能+”首次写入政府工作报告，2025 年在中央广播电台与阿里云发布的 中国人工智能应用发展报告 中，进一步明确支持大模型行业应用，将 AI Agent 列为六大技术趋势之一；（2）中国团队基于现实应用场景，以实际应用为导向的智能体训练框架：实体 Agent 通过 OCR（光学字符识别）、NLP（自然语言处理）和 ISSUT 智能屏幕语义理解技术，像人类一样完成：