一、智能体发展概述

智能体（AIAgent）作为能自主设定和实现目标的代理，其演进之路伴随着人工智能（AI）技术的持续发展，实现从自动化工具到自主性能力的升级。20世纪50年代，博弈论、控制论、信息论及图灵测试等相继为智能体的研究提供了理论基础。1986年，马文·明斯基首次在AI领域引入智能体概念1。20世纪90年代，随着机器学习和自然语言处理技术的突破，智能体的研究扩展至多模态感知交互和自主学习，智能体的定义演化成了能感知环境、影响环境的实体。

（一）兼具科研应用双重价值，初显通用智能雏形

1. 智能体概念定义及国内外现状

智能体是指能够感知环境并利用工具采取行动以实现特定目标的代理。智能体以大模型为智能底座，具备自主感知、理解、规划、决策、记忆、行动和使用工具的能力，能够自动化执行复杂任务，具有自主性、交互性、反应性和适应性等基本特征。

目前，智能体技术特点初步显现，应用场景逐渐深化，国内外智能体产品加速涌现。智能体已渗透至电信、制造、金融、政务、能源、互联网等垂直行业，涵盖数据分析、生产管理、智能客服、智能运维等典型场景。根据MarketsandMarkets预测²，全球智能体市场将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年复合增长率达44.8%。国外智能体产品及市场现状上，智能体技术发展如火如茶，Google、Amazon、OpenAI、Anthropic等均已推出智能体相关产品，如 Google Agentspace、Amazon Bedrock Agents、 OpenAI Operator、OpenAIDeepResearch、Claude Code等。国内智能体产品及市场现状上，智能体技术创新活跃，产品百花齐放。国内企业积极在智能体的生态拓展和应用市场开拓方面持续探索，开发出DataAgent、OperatorAgent、扣子、MiniMaxAgent、Manus、AppBuilder、Agentar等多种产品。各大科技公司都在快速迭代智能体产品与解决方案。

国内外智能体在技术演进、产品创新、场景应用、生态建设等方面各具特点。在技术演进方面，国内外均高度重视智能体技术研发和应用，国外聚焦理论和技术创新，我国侧重技术落地和实践。国外智能体开发注重前沿技术创新与通用能力建设，在智能体理论研究、技术架构等方面具有领先优势，主导通用智能体技术创新。我国在智能体轻量化、环境适应、工具调用等技术方面取得进展。在产品创新方面，国内外均基于大模型能力构建智能体平台产品。国外积极布局一体化端侧智能体产品的开发，我国深入探索专用型、定制化的智能体产品，提供定制化、专业化的解决方案。在场景应用方面，国内外均积极推广智能体行业应用，持续探索商业模型。国外深化探索金融、医疗、电商等垂直行业应用落地需求。我国以场景驱动快速切入，智能体应用更注重客服、营销、助手等场景，并初步取得成效。在生态建设方面，国内外均在持续完善智能体生态体系建设。国外通过算法创新、开源开放等技术手段驱动生态完善。我国主要聚焦政府、市场双轮驱动促进生态发展。Deloitte预测3，到2025年，将有25%的企业部署生成式AI驱动的智能代理，2027年这一比例将升至50%。

2.人工智能及智能体发展的相关政策

各国政府纷纷出台相关政策和战略规划，以推动人工智能及智能体的发展。国际方面，欧盟通过《人工智能法案》，对高风险智能体实施严格准入审查。英国发布《生成式人工智能框架》，推动人工智能的负责任使用和创新。美国推出《人工智能创新未来法案》，强调了国际标准的制定、数据共享和安全性研究的重要性。国内方面，我国智能体发展深度嵌入“数字中国”战略，政策层面形成“中央定调-地方试点-行业标准”三级推进体系。国家政策以顶层战略为指引，多部门联合构建全面政策框架，统筹人工智能发展战略方向、技术路径与安全治理；地方政策以国家政策为导向，结合本地资源禀赋和产业基础，围绕产业发展关键环节出台配套措施。工业和信息化部、国家发展和改革委员会等四部门联合编制发布了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》4，强调到2026年将新制定国家标准和行业标准50项以上，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。将参与制定国际标准20项以上，促进人工智能产业全球化发展。

3.智能体具备科研及应用价值

随着智能体技术的不断发展，其科研和应用价值逐渐清晰，为探索通用人工智能提供了关键路径。科研价值方面，智能体的科研价值主要是作为人工智能研究的核心载体，能够推动基础理论创新并促进跨学科融合。智能体研究催生了新型强化学习算法和多智能体协作机制，并支持大规模并行实验和可重复验证，显著加速科研进程，并已在天文发现、材料研发等科学领域取得成果。应用价值方面，智能体的应用价值主要是其作为智能化解决方案的核心载体，能够显著提升各行业效率并创造新服务模式。智能体已在基础科学、金融、工业、教育、医疗、政务等行业得到应用，并赋能智慧办公、研发设计、生产制造、经营管理、客户服务等多种应用场景。通过持续的技术迭代，不断拓展人类能力的边界，推动社会向智能化时代加速迈进。根据Gartner预测°，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过人工智能代理自主完成。

4.智能体加速通用人工智能实现步伐

通用人工智能的实现是一个长期且复杂的过程，智能体被看作是实现通用人工智能的重要手段，主要体现在以下几个方面。环境交互方面，智能体能够通过不同传感器感知和理解周围环境的多模态信息，包括文本、声音、图像等，并能够以多种方式与环境、用户、其他智能体进行交互，实现更加智能、自然和人性化的交互体验。持续学习方面，智能体在与环境交互的过程中可以不断获取新的任务和数据，通过持续演进不断提高自身的性能和功能，逐步接近或超越人类的智能水平。决策推理方面，智能体能够根据感知到的信息和自身储备的知识，进行推理和决策，选择最优的行动方案。动态适应方面，智能体能够在面对不同环境和任务时，灵活调整自己的行为和策略，以适应新的情况和要求。自主规划方面，智能体能够在一定程度上独立地进行思考、决策和行动，而不是完全受限于外部指令或固定程序。智能体能够通过复杂的规划和优化算法，自主地从经验中学习，并根据学习到的知识和经验高效执行新任务。

（二）破解模型有脑无手困局，释放智能应用潜力

智能体作为大模型的重要应用形态，与大模型相辅相成。智能体为大模型提供实际场景的具体应用，大模型为智能体提供强大的问题处理能力和运算能力，进而使得智能体在多种环境下完成复杂操作。智能体可以有效地克服大模型“有脑无手”的问题，助力大模型在实际场景的落地应用。

（三）培育和发展新质生产力，开启原生应用时代

新质生产力源自技术的革命性突破，当前智能体已展现出对人工智能高质量发展的强劲推动力和支撑力。智能体将重塑人工智能创新生态，大幅提升应用方的生产效率。随着智能体能力的进一步提升，将催生出大量的AI原生应用，更好地服务复杂的业务场景。

二、智能体关键技术

大模型作为智能体的“大脑”，让智能体具备更强大的学习、生成、推理、决策能力。通过“脑”侧的规划、记忆与思考机制，支撑复杂任务的理解、分解与决策生成；结合“手”侧的工具调用与指令执行能力，确保任务方案在真实环境中高效落地。通过多个智能体协同可以同时实现任务处理质量和效率的提升，以A2A、ANP、MCP为代表的大模型和智能体通信协议的发展，为信息孤岛和通信兼容性问题提供了有效的技术解决方案，不仅助力大模型和智能体高效集成外部数据资源、工具或服务以拓展能力边界，还满足行业对跨场景、跨领域、跨层级的智能体协同需求，推动人工智能技术在复杂环境中的落地应用。

（二）全局规划最优工作流程，记忆多元历史信息

智能体需具备灵活的规划能力与较强的记忆能力，规划能力指导智能体通过最优行动路径来完成任务，记忆能力帮助智能体积累和利用历史信息，通过整合短期与长期记忆提升任务执行的准确性和效率。

（三）工具调用拓宽能力范围，高效执行复杂任务

工具调用能力使智能体能够突破模型限制，通过MCP等多种方式调用外部资源，实现更广泛的互动和功能扩展。执行能力确保规划的目标能够落地为具体操作，通过多步骤实现任务的高效完成。智能体规划、记忆、工具和执行相互协作，共同构建起智能体从感知到执行的完整闭环系统。

（四）通信协议夯实原生基石，加固多体协同底座

随着智能体在感知理解、任务执行和自主决策等能力上的持续突破，单一智能体已难以满足复杂系统性任务的执行需求。多智能体系统正逐步成为构建智能生态的重要支撑形态，通过智能体通信协议、多智能体协同机制的规范化支撑，实现了高度自治、高适配性的创新协作模式。在此基础上，智能体之间不再是孤立的“工具节点”，而是具备感知、协同、进化能力的“智能单元”，可按需重构系统能力、按任务动态组网，推动人机协同、人机共创、人机共演的多维交互模式持续演进，重塑智能系统的基础交互范式与服务逻辑。

三、智能体产业应用

（一）平台工具加速落地进程，构建全域生态体系

随着智能体技术从理论迈向产业实践，平台化工具与生态协同成为规模化落地的核心驱动力。低代码框架、模块化组件和标准化接口构成的智能体平台降低了企业应用门槛。在垂直领域，智能体通过场景化功能模块拓展大模型应用边界，通过多智能体协作和开放生态平台打通数据孤岛，加速资源整合，推动产业从单点智能向全域协同升级。

（二）通用场景实现百花齐放，助力实现降本增效

当今数字化浪潮的推动下，智能体技术正迎来前所未有的发展机遇，其通用场景的应用呈现出百花齐放的繁荣景象，应用价值在规模化实践中得到充分验证。不仅极大地提升了生产效率与服务质量，降低了人力成本与资源浪费，还为人们的生活带来了前所未有的便捷与舒适，推动着社会向更加智能化、高效化、人性化方向迈进，展现出强大的生命力与广阔的发展前景。

（三）专用场景持续走深向实，加速推进数转智改

在当今数字化与智能化加速发展的时代，智能体专用场景的持续走深向实，正成为推动社会生产变革的重要力量。根据特定行业的需求和特点，智能体可提供高度个性化的服务，智能体通过深度融入各个细分领域和专用场景，不断优化生产流程、提升效率、创造价值，展现出强大的引领作用。

五、智能体发展建议

（一）全方位加强大模型攻关，夯实智能技术底座

智能体技术的发展高度依赖大模型的突破与支撑。随着多模态交互需求的爆发式增长与行业数字化转型的纵深推进，智能体迈向更高水平须全方位加强大模型攻关，围绕“自主决策能力提升-跨领域学习能力增强-高性能设施支撑”三大维度构建发展新范式。

（二）多领域促进智能体落地，推动应用普惠向实

智能体正从技术验证迈向规模化落地阶段，其价值释放的关键在于突破垂直领域壁垒、激活场景创新潜能、构建普惠服务生态。通过跨学科知识交叉重构技术范式，依托新型场景激发服务创新活力，聚焦社会核心诉求释放技术普惠价值，推动智能体技术与产业需求深度融合，形成“技术赋能-场景驱动-社会反哺”的良性循环。

（三）高标准引导可信赖发展，对齐人类价值偏好

智能体技术的应用引发了对安全、伦理和法律的深刻思考。为确保其发展始终服务于人类福祉，需要从安全可信、伦理道德和法律政策三个维度构建全方位的治理体系。首先，通过技术与机制的协同创新，确保其在复杂环境下的稳定性和可靠性。其次，以伦理道德为约束，推动智能体与人类价值观深度对齐。最后，通过健全法律政策体系，为智能体技术的发展提供明确规范和引导。

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