2025年，AI Agent從技術概念快步走進產業應用的舞臺。

(相關資料圖)

數據是最直觀的見證者。相關數據統計，過去幾個月涌現的AI Agent產品，超過了去年全年的總和。微軟、谷歌、字節跳動等科技大廠紛紛加快布局腳步，各家初創企業在短短半年內拿到數億融資。

然而，喧囂之下，冷靜的警示同樣不容忽視。當前市場上真正具備AI Agent的核心技術能力的供應商并不多，大多相關項目僅是虛假概念包裝，實際價值有所缺失。

一邊是千億市場的誘人前景，一邊是概念泡沫的潛在風險，行業尚處元年，真假 Agent 的混戰就已悄然打響。AI Agent行業的真實面貌究竟如何？如何區分真正的智能體與披著AI Agent“外衣”的傳統工具？在這個概念模糊的十字路口，撥開市場混戰的迷霧，成為探尋產業方向的第一步。

不談SaaS,只談Agent

AI Agent到底有多火？

2025年，這一從技術概念快步走向產業應用的賽道，正以肉眼可見的速度掀起變革浪潮。

從產業落地進程來看，AI Agent已成為推動企業數字化轉型的關鍵力量，尤其在央國企領域展現出深度滲透態勢。

“很多甲方不談SaaS，只談Agent，只要是Agent，就容易被數科公司立項采購。”

據第一新聲智庫調研，當前，超60%央企已構建“大模型+Agent”雙引擎，將AI Agent作為新型基礎設施，推動生產力重構。

在通用大模型技術突破與國家政策引導的雙重驅動下，我國央國企加速推進人工智能規模化落地。截至2025年二季度，發布并投入應用的行業大模型總量已突破百個，深度賦能金融、電信、能源、交通等國民經濟命脈領域，形成“通用場景標準化+垂直領域深融合”的AI應用矩陣。

從市場規模與資本熱度來看，AI Agent賽道的增長潛力與投資吸引力已充分顯現。根據第一新聲智庫研究，2023-2027年中國企業級AI Agent市場規模復合增長率將達到120%，至2027年，企業級AI Agent市場規模將達到655億元。

Agent的價值爆發源于從To C向To B的場景延伸，這一轉型徹底激活了多元場景價值，使AI Agent從輔助工具升級為企業核心生產力。To C端通用型AI Agent多聚焦于調研、創作等容錯率高的場景，應用集中且商業價值天花板清晰。而To B端的AI Agent已深度滲透金融、制造、醫療、企業服務等垂直領域，場景覆蓋從高頻操作到核心業務全流程，且具備高頻次、高價值、強剛需屬性。場景的延伸，進一步加速了賽道擴張。

從應用場景成熟度來看，AI Agent的應用呈現場景深度分化的顯著特征。當前，企業級AI Agent的應用場景不斷拓展，從辦公類AI Agent到垂直類AI Agent，再到更廣泛的行業應用。在AI應用端，企業不再依賴單一模型，而是會根據不同的應用需求和場景，將不同模型模塊進行組合，定制出符合自己業務需求的模型。

第一新聲智庫對互聯網、金融、通信、醫療、工業制造、教育六大行業近70家企業的調研分析顯示，36個細分場景按核心功能優先級可劃分為客服、數據分析、營銷、研發、知識助手五大類。其中，智能客服以超70%的滲透率成為成熟標桿，數據分析場景滲透率達60%緊隨其后，成為業務決策的核心支撐，而研發、營銷、知識助手場景則孕育著下一輪爆發點。

深入剖析市場發展特征，會發現AI Agent的爆火并非空穴來風。第一新聲智庫調研發現，其本質是此前技術積累、企業需求沉淀的存量市場集中爆發，這背后藏著三大內因：

第一，重構SaaS市場，存量需求爆發。據第一新聲智庫調研，AI Agent在中國SaaS行業中的滲透率呈現爆炸式增長。2025年7月時滲透率約為30%，至9月已迅速攀升至40%以上。AI Agent正深刻改變SaaS行業格局，相關企業在SaaS產品中集成AI Agent功能所產生的市場價值巨大。

第二，頭部廠商引領趨勢，滲透率飛速增長。隨著釘釘、飛書等頭部SaaS廠商全面部署并發布其AI Agent戰略產品，將智能體能力作為核心模塊嵌入其ERP、CRM、HRM等主力產品，AI Agent滲透率迅速攀升。

第三，市場分層明顯，雙路徑并行發展。面對旺盛且多元的企業需求，AI Agent市場呈現通用平臺型與垂直場景型并行的清晰路徑。一方面，阿里云通義千問、騰訊云智能體開發平臺等科技巨頭打造的通用AI Agent平臺，提供基礎能力以賦能千行百業；另一方面，專注于財務自動化、醫療研發、智能招聘等領域的垂直型AI Agent解決方案，憑借專業性和深度解決企業痛點。

但熱鬧背后，“虛火”與“實價值”的錯位正在加劇。當前市場上真正具備AI Agent核心技術能力的供應商并不多，大量項目僅是受利益驅使產生的偽AI Agent，它們依靠虛假概念進行包裝，實際價值卻有所缺失。

概念包裝，假Agent開始出現

回望AI Agent從實驗室到產業界的演進脈絡。

1959年，約翰?麥卡錫提出“建議接受者”設想，首次勾勒出具備感知、推理與行動能力的智能體輪廓，這一概念成為Agent技術的起點。此后數十年間，包容架構、BDI架構等傳統架構相繼出現，斯坦福MYCIN診斷系統、麻省理工多Agent系統（MAS）等成果紛紛涌現，為Agent奠定了理論與技術基礎。

但受限于傳統算法的能力邊界，彼時的智能體多停留在垂直領域的小眾應用，未能突破專家系統的局限。

2017年成為AI Agent發展的關鍵轉折點。谷歌Transformer架構的提出，為大語言模型（LLM）提供了核心支撐，也催生了現代LLM-based Agent的誕生。

2020年OpenAI推出GPT-3，1750億參數規模讓模型在零樣本學習任務中實現突破，相當于為AI Agent裝上了“智能大腦”，證明其具備成為通用任務處理器的潛力。

2021年WebGPT、Toolformer相繼問世，讓大模型學會調用搜索引擎、外部API，賦予AI Agent與現實世界交互的“手腳”。

2023年AutoGPT的發布則徹底引爆概念，其自主完成復雜任務的能力讓整個行業看到了AI Agent落地賺錢的可能。到了2025年，多模態模型、標準化工具協議進一步擴展AI Agent的感知與執行邊界，AI Agent元年的產業爆發終于到來。

技術浪潮奔涌，難免泥沙俱下。當前，并非所有參與者都在深耕內核，假Agent開始出現。隨著AI Agent成為2025年最炙手可熱的科技賽道，喧囂的背后真正具備自主決策與執行能力的AI Agent仍屬少數。

真正的AI Agent是一種具備環境感知、自主決策與行動執行能力的人工智能系統。但面對AI Agent賽道的融資熱度，不少企業在缺乏核心技術積淀的情況下，選擇用“概念包裝”蹭取紅利。

有的將傳統軟件簡單嫁接LLM插件，有的僅做基礎模型的調用封裝，便貼上AI Agent標簽推向市場。這種“偽AI Agent”的泛濫，不僅造成市場認知混亂，更讓真正投入技術研發的企業面臨劣幣驅逐良幣的風險，也讓企業級用戶在選型時陷入困境。

這些偽AI Agent主要有四類典型偽裝形態：

第一類是模板化問答工具，這類產品局限于固定的話術庫，比如傳統客服機器人，只能回應預設好的問題，遇到用戶模糊的需求就無法有效應對。

第二類是API換皮包裝產品，只是把基礎大模型的調用功能簡單封裝，沒有自主決策邏輯，用戶輸入指令后，它只是把指令轉發給基礎模型，再將結果原封不動返回。

第三類是淺度數據處理工具，對大模型輸出的內容僅做格式化整理，缺乏深度分析能力，比如財報解讀AI Agent，只是把財報數據羅列出來，無法分析數據背后的業務趨勢。

第四類是功能碎片化工具，沒有實現工作流的整合，比如一些差旅AI Agent，只能預訂機票，卻無法聯動酒店預訂、接送機服務，用戶還需要手動切換多個平臺。

因此，站在產業發展的十字路口，一個根本性問題已無法回避。當“AI Agent”成為一個泛濫的標簽，究竟該依據何種標準，才能從喧囂的市場中篩選出真正具備智能體內核的解決方案？

如何識破 AI Agent 偽裝

真假Agent魚龍混雜的背后其實是“AI Agent”這一概念的廣泛濫用與嚴重混淆。市場上不少產品僅是對傳統工具的簡單包裝，卻冠以“AI Agent”之名，導致企業在選型時難以辨別真偽、陷入認知困境。

要破解這一困局，首先需要明確一個核心界定：不是所有AI模型或AI產品都是AI Agent。第一新聲智庫在報告中明確指出，二者的關鍵分水嶺在于是否具備工具調用能力。

當前市場上的“偽AI Agent”，像是“燃油車加裝電動車電池”，僅在傳統軟件架構上做局部AI升級，受制于歷史包袱，始終跳不出功能觸發式的效能瓶頸。

而真正的AI Agent，則是“從頭設計的特斯拉”，以需求預判式的數據融合為核心，讓軟件從被動響應的工具，蛻變為主動推進業務的數字引擎。這種代際差，直接體現在技術架構、交互邏輯與商業價值的每一個環節。

以企業最常用的客服場景為例可以直觀感受到兩者的差異。偽AI Agent僅在用戶點擊咨詢按鈕后才激活，調用的數據局限于歷史工單庫中10%的碎片化字段，回答依賴預設話術庫，遇到復雜問題便需人工接管。其本質仍是“問題-答案”的被動匹配，價值錨點停留在減少人工、降低成本。而真AI Agent能實時掃描全鏈路數據，從用戶通話中的情緒波動，到過往工單記錄，再到當前庫存狀態，主動預判需求并出擊。這是“需求-場景-行動”的鏈式推導，價值核心已轉向提升用戶留存與復購、增加收入。

這種差異并非個例，而是貫穿于核心理念、技術架構等關鍵維度的系統性代際差。

從技術本質來看，AI Agent是一種具備環境感知、自主決策與行動執行能力的人工智能系統。其核心能力架構包含感知能力、規劃能力、行動能力、記憶能力四個關鍵維度。這四種能力環環相扣，構成一個能夠實現目標導向、閉環執行的數字業務引擎。

感知能力即能夠解析、理解環境信息與用戶輸入、進行知識推理、生成文本。當前頭部AI Agent已實現環境感知、意圖識別的深度融合，比如微軟Copilot for Finance可通過郵件語境判斷用戶隱含需求，自動調取財報數據生成分析圖表，而非被動等待明確指令。

記憶能力則體現在存儲并關聯歷史交互與知識。國投智能的政務AI Agent可記住三年前的政策文件細節，并結合新法規生成合規方案，這是依賴Prompt模板的偽AI Agent無法實現的。

規劃能力即制定目標導向的任務策略。在DS Bench基準測試中，真AI Agent處理生成新能源汽車市場分析PPT任務時，會自主拆解為數據爬取、競品分析、圖表生成、結論提煉四步，效率顯著提升，而偽AI Agent僅能生成文本摘要。

行動能力則需要調用工具或API執行操作。美團的小美APP能夠通過自然對話交互支持外賣下單、餐廳推薦、訂座導航等全流程服務，實現了無需跳轉App即可完成生活服務預訂的體驗，而偽AI Agent通常僅能調用單一工具，且需人工觸發流程。

大多數AI產品是被動響應的“大腦”，是具備理解與生成能力的技術底座，僅能完成文本創作、信息問答等單一、封閉的輸出任務，它們接受輸入并產生輸出，但無法影響外部世界。

而AI Agent則同時具備四大能力，能夠主動調用外部工具以拓展能力邊界、達成復雜目標的能力，實現了從“解答問題”到“解決問題”的跨越。

AI Agent的“真假博弈”，本質是技術演進過程中的階段性現象。第一新聲報告指出AI Agent發展路徑分為三個階段，每階段對應不同的技術能力、自動化程度與應用形態，也為區分真AI Agent提供了長期視角。

初級階段即實現部分自動化。技術核心是依賴大語言模型、提示詞工程與向量數據庫，實現簡單任務的半自動化。此階段AI Agent的感知能力以單一模態為主，規劃能力僅覆蓋少量流程節點，記憶能力局限于短期對話，行動能力僅支持少量標準工具調用。

中級階段即有條件的自動化。技術核心是突破多智能體協作框架、RAG與上下文管理技術，可在少量人工干預下完成多步驟復雜任務。此階段AI Agent具備多模態感知，能自主拆解復雜目標，記憶能力升級為結構化長期存儲，行動能力可調用多類工具。

高級階段即完全自動化。技術核心是全鏈路自動化，無需任何人工干預，具備自我學習、跨場景能力遷移與獨立決策能力。此階段AI Agent的感知能力可自主進化，規劃能力能動態適配業務變化，記憶能力可自主構建知識圖譜，行動能力實現全工具自動化調用。

從初級到高級的躍遷，不僅是技術能力的升級，更是AI Agent價值邏輯的重塑。從提升舊世界效率到定義新世界規則。

當前行業的真假博弈終將隨著技術標準的完善、企業認知的深化而消退，那些真正具備閉環執行能力、能為垂直場景創造可量化ROI的AI Agent，將成為推動智能經濟的核心力量。對于企業而言，認清自身所處的應用階段、聚焦核心業務場景選擇適配的AI Agent解決方案，才是在這場狂歡中把握機遇的關鍵。

AI Agent 的潛力有多大

行業的痛點與博弈，是技術浪潮早期的必然陣痛。市場的狂歡過后，AI Agent行業的痛點已逐漸浮出水面。

其一，供給端受技術與成本壁壘的雙重制約。基礎技術尚未實現完全突破，如客服場景下對方言理解的精準度不足，導致AI Agent在下沉市場或特定行業的服務效能大打折扣，而這類細分場景的技術打磨需要長期投入，且市場回報周期漫長，進一步抬高了供給側的研發門檻。

其二，需求端遭遇組織與基礎的多重阻礙。企業內部推動AI Agent應用時，常常需要跨部門開展數據共享與流程協同，然而部門間存在數據壁壘與利益博弈，這種“競爭推諉”直接致使AI Agent落地時被人為設置障礙，甚至出現“試點即終點”的情況。

其三，供給端的通用化、標準化發展傾向，與需求端的垂直化、定制化訴求形成了尖銳的供需錯配。加上數據孤島等問題，進一步讓AI Agent陷入落地困難的僵局，形成了制約其規模化滲透的系統性障礙。這導致許多AI Agent在落地后迅速退化，無法適應業務的變化，甚至因“幻覺”等問題產生有害輸出，最終被棄用。

不過，痛點背后，AI Agent長期價值曲線正變得清晰。其演進并非簡單的技術迭代，而是一場從“輔助”到“自主”的范式革命，并沿著幾個關鍵方向重塑商業生態。

一是定位之變。AI Agent作為“新型生產力”的核心載體，正在將AI應用從“Copilot”（輔助者）推向“Autopilot”（自主服務者）的新高度。這種從“輔助”到“自主”的躍遷，不僅僅是效率的進一步提升，更預示著未來AI將從“提效工具”逐步進化為能主動思考、決策并解決問題的“新型生產力”。

二是形態之變。AI Agent與機器人結合，讓具身智能得以突破虛擬與物理世界的邊界。大模型的認知、推理能力注入機器人硬件后，無論是人形服務機器人的情感陪伴能力，還是工業機械臂的工藝自主優化能力，都在被重新定義，物理與數字世界的融合正走向深化。

三是賽道之變。三大產品形態正快速開辟新藍海。編碼智能體（Coding Agents）正掀起軟件開發效能革命，有望將開發速度提升10倍，2025年相關產品及數量還將顯著增長。計算機使用智能體（CUA）試圖復刻人類與計算機交互的模式，打破傳統人機交互壁壘，像聯合大模型推出的Open CUA，性能已站上開源領域的新高度。多模態交互智能體則融合視覺、語音、文本等感知與決策能力，讓人類與智能體的交互愈發自然順滑，從語音、圖像到傳感器數據，多維度的信息流轉正在重塑交互體驗。

四是入口之變。流量入口的博弈也在醞釀新變局。通用AI Agent正挑戰傳統搜索引擎的地位，未來互聯網流量入口可能向少數通用AI Agent集中。用戶獲取信息的邏輯，正從關鍵詞搜索+鏈接跳轉轉向直接完成任務，無論是深度集成系統的OS級AI Agent，還是天然貼近Web服務的瀏覽器AI Agent，亦或是坐擁龐大生態的超級App Agent，都在角逐通用入口的話語權，一場新的流量大戰預計將在年底逐漸拉開帷幕。

當喧囂褪去，真正的AI Agent不會是“新瓶裝舊酒”的噱頭包裝下的產物，而是能嵌入金融風控、工業質檢、醫療研發等核心場景，主動預判需求、自主解決問題的智能工具。

這場關于AI Agent的博弈，不是真假之爭，而是短期熱度與長期價值的較量。

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