【深度】AIAgent行业深度解析：技术突破、商业落地与未来展望

摘要：AIAgent是一种能自主感知环境、规划决策并执行任务的智能体，核心特征为自主性、交互性、反应性和适应性。其工作原理基于大语言模型（LLM），结合规划、记忆和工具调用能力，通过传感器感知环境，使用LLM进行推理和规划，最终执行响应。按交互对象可分为自主智能体（

慧博投研近日发布研究报告，对AIAgent行业进行点评，其主要内容包括：

AIAgent是一种能自主感知环境、规划决策并执行任务的智能体，核心特征为自主性、交互性、反应性和适应性。其工作原理基于大语言模型（LLM），结合规划、记忆和工具调用能力，通过传感器感知环境，使用LLM进行推理和规划，最终执行响应。按交互对象可分为自主智能体（如AutoGPT）和生成智能体（如西部世界小镇）。

发展历程上，AIAgent经历了符号智能体、反应型智能体、强化学习智能体和迁移学习智能体阶段。大模型的出现推动其进入新智能体阶段，具备自主规划和跨领域泛化能力。工作模式从过程导向转向目标导向，人类只需设定目标，AIAgent可独立完成任务。

市场现状方面，AIAgent通过任务分解、记忆管理和工具调用实现复杂目标闭环，核心架构以LLM为“大脑”，具备规划、记忆和工具层能力。国内外科技大厂加速布局，OpenAI、Google、Anthropic转向AIAgent工具开发，国内智谱、百度、腾讯等跟进。软件开发门槛降低，预计2025年70%应用程序将由低代码平台构建，千行百业有望涌现爆款Agent应用。

应用层面，自动化类如微软AutoGen通过多智能体协作提高问题解决准确性；情感需求类如“林间聊愈室”提供情绪陪伴服务。商业化需平衡成本与价值，多智能体交互可能增加无效成本，实际应用中需优化。

产业链分为上游（算力、大模型、技术支持）、中游（研发集成）、下游（应用厂商）。随着大模型发展和轻量化技术应用，AIAgent向端侧迁移，手机、PC等终端成为重要载体。商业模式包括价值抽成（如ServiceNow）、按量收费（如Salesforce）和按成功次数收费（如Intercom）。

产业格局上，C端手机厂商布局系统级AI，如华为“小艺智能体”、苹果iOS18升级Siri；B端企业服务市场潜力大，AIAgent推动生产工具升级，如AIPC、AR/VR设备需求增长。相关公司包括金山办公（WPSAI伴写）、科大讯飞（星火4.0Turbo）、彩讯股份（信创邮箱）、焦点科技（跨境B2B电商）等。