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1、智能体驱动的大模型系统工程与产业实践解读云服务商与电信运营商的合作探索2025年9月研究背景01智能体驱动的大模型系统工程研究02未来发展趋势03智能体驱动的大模型系统工程研究背景01伴随人工智能发展，国家、地方政府陆续出台相关政策，支持各行业发展人工智能大模型、智能体相关研究，并逐步提升对智能体建设的关注程度，培育人工智能应用服务商。人工智能蓬勃发展，智能体是构建完善人工智能应用服务链的关键一环 2025年8月，国务院印发关于深入实施“人工智能+”行动的意见，其中加快实施重点行动包括“在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用”，强化基础支撑

2、能力，包括“培育人工智能应用服务商，发展模型即服务、智能体即服务等，打造人工智能应用服务链。2023年7月，国家网信办等七部门发布生成式人工智能服务管理暂行办法，鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系。北京、深圳、上海、浙江厦门等省市陆续发布相关文件，鼓励企业结合地方优势开展人工智能大模型、智能体研究工作。2024年11月，北京经济技术开发区管理委员会印发北京经济技术开发区关于加快打造AI原生产业创新高地的若干政策，培育性能达到国际先进水平的通用大模型，打造人工智能标杆应用场景10个。2024年12月，深圳市工业和

3、信息化局印发深圳市打造人工智能先锋城市的若干措施，对企业依托经国家网信办备案的生成式人工智能模型开展模型服务、智能体开发应用等，达到一定规模、具有良好成效的给予资金支持。AI大模型向多模态融合发展，形成全球技术领先者与多元应用生态共生格局从发布数量来看2024年9月至今，AI大模型发布以版本更新为主，新发布大模型数量显著降低，但欧洲个别国家，如意大利等，开始研发自己的大语言模型，强调欧洲本地语言的支持从模型体量来看AI大模型在不断突破参数规模上限的同时，也关注到了边缘与终端设备的需求，如Meta的LLaMa 3.1 8B等，已经在探索AI大模型小型化的可能性从模型性能来看长上下文能力持续增强，

4、上下文窗口从几十万token扩展到百万级别，更适合长文档分析、代码库理解等场景从产业生态来看Meta、Mistral等持续推进开源，OpenAI、Anthropic依旧坚持闭源路线，形成双轨生态海外，模型体量与效率并重，开放与闭源并行AI大模型向多模态融合发展，形成全球技术领先者与多元应用生态共生格局从发布数量来看2024年9月至今，国内各家AI大模型研发方基本保持至少更新一次的频率，持续推动我国AI大模型产业向前发展从技术演进来看多模态融合加速，模型普遍支持文本、图像、音频、视频等多模态输入与输出，并在多模态理解和生成上显著进步，推理与工具调用优化能力显著增强，越来越多的AI大模型集成代码执

5、行、信息检索、规划能力，支持复杂任务链路处理，Mixture of Experts（MoE）稀疏架构被广泛采用以提升效率从产业生态来看2024年12月DeepSeek V3系列模型的发布与开源引起产业的高度关注，后续腾讯混元、阿里Qwen、百度文心、智谱等都发布了Apache-2.0或MIT的开源版本，共同营造了国内AI大模型良好的开源交流氛围国内，技术路线多元，开源热情高涨。AI大模型发展从重训练转为重推理、重应用，AI智能体迎来黄金发展时期重训练AI大模型早期研究聚焦模型训练过去几年，AI大模型的发展重心主要集中在参数规模的不断扩展和训练数据的海量积累上，以追求更强的语言理解和生成能力。然

6、而，通过模型体量增长带来的性能提升局限性逐渐显现，同时带来的训练成本与时间的攀升也决定了能进行“规模竞争”的企业越来越少，单纯注重模型训练已难以满足市场对实时性、精准性和参与度的需求。重推理重推理成为AI大模型建设方发展新趋势重推理强调模型在推理链条上的优化，包括增强模型的逻辑推理、多步骤思考、因果分析和工具调用能力。2024年以来，OpenAI发布的GPT-4.1和GPT-4.5，显著提升了推理能力和上下文理解深度，支持高达百万token的长上下文，使模型能处理更复杂的推理任务。谷歌的Gemini 2.0系列引入了“Thinking”模式，通过链式推理和工具调用进一步提高了解决复杂问题的能力