摘要：今年上半年，智能体以前所未有的速度从科幻走入现实：华为鸿蒙智能体框架（HMAF）与小艺开放平台、OpenAI推出Operator与深度研究智能体、谷歌发布编程智能体Jules、字节跳动开源UI-TARS桌面智能体……一场由“智能体”驱动的经济变革悄然兴起。数据

今年上半年，智能体以前所未有的速度从科幻走入现实：华为鸿蒙智能体框架（HMAF）与小艺开放平台、OpenAI推出Operator与深度研究智能体、谷歌发布编程智能体Jules、字节跳动开源UI-TARS桌面智能体……一场由“智能体”驱动的经济变革悄然兴起。数据显示，全球智能体经济规模预计将从2025年的1.2万亿美元增长至2030年的4.3万亿美元，年复合增长率达29.2%。在这场变革中，通用大模型与垂直领域智能体的协同进化，是推动智能体经济规模化发展的核心引擎。

通用大模型：智能体经济的“基础操作系统”

以ChatGPT、Claude、通义千问等为代表的通用大模型，凭借在海量无标注数据上的预训练，掌握了强大的语言理解、知识关联、逻辑推理与内容生成能力，犹如智能体经济的“基础操作系统”，为整个生态提供核心驱动力。

认知能力方面， 大模型赋予智能体理解复杂人类指令、解析非结构化数据并进行深度推理的关键能力。例如，GPT-4 Turbo等模型展现出的复杂语境理解和多步推理能力，让智能体能处理更模糊、动态的任务需求。自然交互方面， 大模型让智能体通过自然语言无缝与人类沟通，打破人机交互壁垒，使得智能体服务更易被广泛接纳与应用。知识库与学习方面， 大模型内蕴的庞大知识图谱和持续学习能力，为智能体提供实时更新的信息支持和决策依据。复杂任务规划与分解方面，Claude 3、GPT-4等大模型展现出强大的任务拆解、规划与多步骤执行能力，使智能体能处理更宏观、更复杂的业务目标。

然而，通用大模型并非万能，它在特定专业领域存在深度知识不足、决策可解释性欠缺、专业精度有待提高等局限，难以独立承担高可靠性要求的垂直场景任务。因此垂直领域智能体将会成为价值创造的直接载体。

垂直智能体：在专业领域释放价值的“特种部队”

垂直智能体是针对特定行业或任务场景深度优化的智能体形态。它们基于通用大模型的底层能力，融合领域知识、专用工具与业务流程，成为在细分战场精准作战的“特种部队”。垂直智能体将通用大模型的潜力转化为特定场景下的生产力、效率和创新力，是价值变现的关键节点。

深度专业化方面，在金融、医疗、法律、制造等垂直领域智能体通过微调、领域知识注入、专业工具集成等方式获得专家级能力。如彭博社BloombergGPT专攻金融数据分析和报告生成，谷歌Med-PaLM 2专注于医疗问答与诊断辅助。工具增强方面，垂直智能体无缝调用领域专用API、数据库、仿真软件、硬件设备，扩展其行动边界。如一个电商客服智能体可调用订单系统API直接处理退换货。工作流自动化方面，垂直智能体深入理解并自动化特定业务流程，实现端到端的任务执行。如自动化招聘智能体筛选简历、安排面试、发送offer。关键价值方面，垂直智能体将通用人工智能的能力转化为可测量、高可靠、高回报率的商业价值，它不像通用大模型那样追求“全能”，而是聚焦一个痛点，把一个任务做到极致。

双重驱动范式：实现“1+1>2”的协同效应

通用大模型与垂直智能体并非相互替代，而是构成一种强大的“双重驱动范式”，实现复杂任务的高效闭环，共同推动智能体经济蓬勃发展。

通用大模型本身具备的语言理解、常识推理、内容生成等核心基础能力，为垂直智能体提供强大的底层认知、交互和工具调用能力，赋能垂直智能体处理通用任务，如用户意图解析、知识检索。同时，开发者可基于API快速构建智能体原型，减少垂直智能体开发所需的标注数据和训练成本，如使用LLaMA 3作为基础模型。垂直智能体在垂直场景产生的专业数据用于精调通用模型，可以提升其在特定领域的性能。同时，垂直应用过程中的高可靠性、强推理需求可以倒逼通用模型在可解释性、逻辑性、安全性等方面持续进化。

这种协同效应不仅达到效率的提升，更能催生繁荣的智能体生态：OpenAI、Google、Meta、深度求索等平台型公司可以提供强大的基础模型和开发工具链，如API、插件框架、Agent开发平台。行业独立软件开发商和终端企业则可以聚焦于构建和部署解决实际业务痛点的垂直智能体解决方案。参与者越多，数据越丰富，通用模型越强，开发垂直智能体越容易、效果越好，进而吸引更多参与者，形成繁荣的智能体经济生态。

通用大模型与垂直智能体的协同进化，正以前所未有的力量驱动智能体经济走向成熟。技术奇点虽未至，但社会经济的“智能体化”浪潮已澎湃而来。唯有深刻理解其底层逻辑，前瞻布局，积极应对挑战，才能塑造一个更加繁荣、高效、普惠且以人为本的智能体经济未来。

来源：中国信息化周报