真假混战：Agent元年，如何拨开概念迷雾？

文 | 第一新声，作者 | 星月

2025年，AI Agent从技术概念快步走进产业应用的舞台。

数据是最直观的见证者。相关数据统计，过去几个月涌现的AI Agent产品，超过了去年全年的总和。微软、谷歌、字节跳动等科技大厂纷纷加快布局脚步，各家初创企业在短短半年内拿到数亿融资。

然而，喧嚣之下，冷静的警示同样不容忽视。当前市场上真正具备AI Agent的核心技术能力的供应商并不多，大多相关项目仅是虚假概念包装，实际价值有所缺失。

一边是千亿市场的诱人前景，一边是概念泡沫的潜在风险，行业尚处元年，真假 Agent 的混战就已悄然打响。AI Agent行业的真实面貌究竟如何？如何区分真正的智能体与披着AI Agent“外衣”的传统工具？在这个概念模糊的十字路口，拨开市场混战的迷雾，成为探寻产业方向的第一步。

不谈SaaS,只谈Agent

AI Agent到底有多火？

2025年，这一从技术概念快步走向产业应用的赛道，正以肉眼可见的速度掀起变革浪潮。

从产业落地进程来看，AI Agent已成为推动企业数字化转型的关键力量，尤其在央国企领域展现出深度渗透态势。

“很多甲方不谈SaaS，只谈Agent，只要是Agent，就容易被数科公司立项采购。”

据第一新声智库调研，当前，超60%央企已构建“大模型+Agent”双引擎，将AI Agent作为新型基础设施，推动生产力重构。

在通用大模型技术突破与国家政策引导的双重驱动下，我国央国企加速推进人工智能规模化落地。截至2025年二季度，发布并投入应用的行业大模型总量已突破百个，深度赋能金融、电信、能源、交通等国民经济命脉领域，形成“通用场景标准化+垂直领域深融合”的AI应用矩阵。

从市场规模与资本热度来看，AI Agent赛道的增长潜力与投资吸引力已充分显现。根据第一新声智库研究，2023-2027年中国企业级AI Agent市场规模复合增长率将达到120%，至2027年，企业级AI Agent市场规模将达到655亿元。

Agent的价值爆发源于从To C向To B的场景延伸，这一转型彻底激活了多元场景价值，使AI Agent从辅助工具升级为企业核心生产力。To C端通用型AI Agent多聚焦于调研、创作等容错率高的场景，应用集中且商业价值天花板清晰。而To B端的AI Agent已深度渗透金融、制造、医疗、企业服务等垂直领域，场景覆盖从高频操作到核心业务全流程，且具备高频次、高价值、强刚需属性。场景的延伸，进一步加速了赛道扩张。

从应用场景成熟度来看，AI Agent的应用呈现场景深度分化的显著特征。当前，企业级AI Agent的应用场景不断拓展，从办公类AI Agent到垂直类AI Agent，再到更广泛的行业应用。在AI应用端，企业不再依赖单一模型，而是会根据不同的应用需求和场景，将不同模型模块进行组合，定制出符合自己业务需求的模型。

第一新声智库对互联网、金融、通信、医疗、工业制造、教育六大行业近70家企业的调研分析显示，36个细分场景按核心功能优先级可划分为客服、数据分析、营销、研发、知识助手五大类。其中，智能客服以超70%的渗透率成为成熟标杆，数据分析场景渗透率达60%紧随其后，成为业务决策的核心支撑，而研发、营销、知识助手场景则孕育着下一轮爆发点。

深入剖析市场发展特征，会发现AI Agent的爆火并非空穴来风。第一新声智库调研发现，其本质是此前技术积累、企业需求沉淀的存量市场集中爆发，这背后藏着三大内因：

第一，重构SaaS市场，存量需求爆发。据第一新声智库调研，AI Agent在中国SaaS行业中的渗透率呈现爆炸式增长。2025年7月时渗透率约为30%，至9月已迅速攀升至40%以上。AI Agent正深刻改变SaaS行业格局，相关企业在SaaS产品中集成AI Agent功能所产生的市场价值巨大。

第二，头部厂商引领趋势，渗透率飞速增长。随着钉钉、飞书等头部SaaS厂商全面部署并发布其AI Agent战略产品，将智能体能力作为核心模块嵌入其ERP、CRM、HRM等主力产品，AI Agent渗透率迅速攀升。

第三，市场分层明显，双路径并行发展。面对旺盛且多元的企业需求，AI Agent市场呈现通用平台型与垂直场景型并行的清晰路径。一方面，阿里云通义千问、腾讯云智能体开发平台等科技巨头打造的通用AI Agent平台，提供基础能力以赋能千行百业；另一方面，专注于财务自动化、医疗研发、智能招聘等领域的垂直型AI Agent解决方案，凭借专业性和深度解决企业痛点。

但热闹背后，“虚火”与“实价值”的错位正在加剧。当前市场上真正具备AI Agent核心技术能力的供应商并不多，大量项目仅是受利益驱使产生的伪AI Agent，它们依靠虚假概念进行包装，实际价值却有所缺失。

概念包装，假Agent开始出现

回望AI Agent从实验室到产业界的演进脉络。

1959年，约翰・麦卡锡提出“建议接受者”设想，首次勾勒出具备感知、推理与行动能力的智能体轮廓，这一概念成为Agent技术的起点。此后数十年间，包容架构、BDI架构等传统架构相继出现，斯坦福MYCIN诊断系统、麻省理工多Agent系统（MAS）等成果纷纷涌现，为Agent奠定了理论与技术基础。

但受限于传统算法的能力边界，彼时的智能体多停留在垂直领域的小众应用，未能突破专家系统的局限。

2017年成为AI Agent发展的关键转折点。谷歌Transformer架构的提出，为大语言模型（LLM）提供了核心支撑，也催生了现代LLM-based Agent的诞生。

2020年OpenAI推出GPT-3，1750亿参数规模让模型在零样本学习任务中实现突破，相当于为AI Agent装上了“智能大脑”，证明其具备成为通用任务处理器的潜力。

2021年WebGPT、Toolformer相继问世，让大模型学会调用搜索引擎、外部API，赋予AI Agent与现实世界交互的“手脚”。

2023年AutoGPT的发布则彻底引爆概念，其自主完成复杂任务的能力让整个行业看到了AI Agent落地赚钱的可能。到了2025年，多模态模型、标准化工具协议进一步扩展AI Agent的感知与执行边界，AI Agent元年的产业爆发终于到来。

技术浪潮奔涌，难免泥沙俱下。当前，并非所有参与者都在深耕内核，假Agent开始出现。随着AI Agent成为2025年最炙手可热的科技赛道，喧嚣的背后真正具备自主决策与执行能力的AI Agent仍属少数。

真正的AI Agent是一种具备环境感知、自主决策与行动执行能力的人工智能系统。但面对AI Agent赛道的融资热度，不少企业在缺乏核心技术积淀的情况下，选择用“概念包装”蹭取红利。

有的将传统软件简单嫁接LLM插件，有的仅做基础模型的调用封装，便贴上AI Agent标签推向市场。这种“伪AI Agent”的泛滥，不仅造成市场认知混乱，更让真正投入技术研发的企业面临劣币驱逐良币的风险，也让企业级用户在选型时陷入困境。

这些伪AI Agent主要有四类典型伪装形态：

第一类是模板化问答工具，这类产品局限于固定的话术库，比如传统客服机器人，只能回应预设好的问题，遇到用户模糊的需求就无法有效应对。

第二类是API换皮包装产品，只是把基础大模型的调用功能简单封装，没有自主决策逻辑，用户输入指令后，它只是把指令转发给基础模型，再将结果原封不动返回。

第三类是浅度数据处理工具，对大模型输出的内容仅做格式化整理，缺乏深度分析能力，比如财报解读AI Agent，只是把财报数据罗列出来，无法分析数据背后的业务趋势。

第四类是功能碎片化工具，没有实现工作流的整合，比如一些差旅AI Agent，只能预订机票，却无法联动酒店预订、接送机服务，用户还需要手动切换多个平台。

因此，站在产业发展的十字路口，一个根本性问题已无法回避。当“AI Agent”成为一个泛滥的标签，究竟该依据何种标准，才能从喧嚣的市场中筛选出真正具备智能体内核的解决方案？

如何识破 AI Agent 伪装

真假Agent鱼龙混杂的背后其实是“AI Agent”这一概念的广泛滥用与严重混淆。市场上不少产品仅是对传统工具的简单包装，却冠以“AI Agent”之名，导致企业在选型时难以辨别真伪、陷入认知困境。

要破解这一困局，首先需要明确一个核心界定：不是所有AI模型或AI产品都是AI Agent。第一新声智库在报告中明确指出，二者的关键分水岭在于是否具备工具调用能力。

当前市场上的“伪AI Agent”，像是“燃油车加装电动车电池”，仅在传统软件架构上做局部AI升级，受制于历史包袱，始终跳不出功能触发式的效能瓶颈。

而真正的AI Agent，则是“从头设计的特斯拉”，以需求预判式的数据融合为核心，让软件从被动响应的工具，蜕变为主动推进业务的数字引擎。这种代际差，直接体现在技术架构、交互逻辑与商业价值的每一个环节。

以企业最常用的客服场景为例可以直观感受到两者的差异。伪AI Agent仅在用户点击咨询按钮后才激活，调用的数据局限于历史工单库中10%的碎片化字段，回答依赖预设话术库，遇到复杂问题便需人工接管。其本质仍是“问题-答案”的被动匹配，价值锚点停留在减少人工、降低成本。而真AI Agent能实时扫描全链路数据，从用户通话中的情绪波动，到过往工单记录，再到当前库存状态，主动预判需求并出击。这是“需求-场景-行动”的链式推导，价值核心已转向提升用户留存与复购、增加收入。

这种差异并非个例，而是贯穿于核心理念、技术架构等关键维度的系统性代际差。

从技术本质来看，AI Agent是一种具备环境感知、自主决策与行动执行能力的人工智能系统。其核心能力架构包含感知能力、规划能力、行动能力、记忆能力四个关键维度。这四种能力环环相扣，构成一个能够实现目标导向、闭环执行的数字业务引擎。

感知能力即能够解析、理解环境信息与用户输入、进行知识推理、生成文本。当前头部AI Agent已实现环境感知、意图识别的深度融合，比如微软Copilot for Finance可通过邮件语境判断用户隐含需求，自动调取财报数据生成分析图表，而非被动等待明确指令。

记忆能力则体现在存储并关联历史交互与知识。国投智能的政务AI Agent可记住三年前的政策文件细节，并结合新法规生成合规方案，这是依赖Prompt模板的伪AI Agent无法实现的。

规划能力即制定目标导向的任务策略。在DS Bench基准测试中，真AI Agent处理生成新能源汽车市场分析PPT任务时，会自主拆解为数据爬取、竞品分析、图表生成、结论提炼四步，效率显著提升，而伪AI Agent仅能生成文本摘要。

行动能力则需要调用工具或API执行操作。美团的小美APP能够通过自然对话交互支持外卖下单、餐厅推荐、订座导航等全流程服务，实现了无需跳转App即可完成生活服务预订的体验，而伪AI Agent通常仅能调用单一工具，且需人工触发流程。

大多数AI产品是被动响应的“大脑”，是具备理解与生成能力的技术底座，仅能完成文本创作、信息问答等单一、封闭的输出任务，它们接受输入并产生输出，但无法影响外部世界。

而AI Agent则同时具备四大能力，能够主动调用外部工具以拓展能力边界、达成复杂目标的能力，实现了从“解答问题”到“解决问题”的跨越。

AI Agent的“真假博弈”，本质是技术演进过程中的阶段性现象。第一新声报告指出AI Agent发展路径分为三个阶段，每阶段对应不同的技术能力、自动化程度与应用形态，也为区分真AI Agent提供了长期视角。

初级阶段即实现部分自动化。技术核心是依赖大语言模型、提示词工程与向量数据库，实现简单任务的半自动化。此阶段AI Agent的感知能力以单一模态为主，规划能力仅覆盖少量流程节点，记忆能力局限于短期对话，行动能力仅支持少量标准工具调用。

中级阶段即有条件的自动化。技术核心是突破多智能体协作框架、RAG与上下文管理技术，可在少量人工干预下完成多步骤复杂任务。此阶段AI Agent具备多模态感知，能自主拆解复杂目标，记忆能力升级为结构化长期存储，行动能力可调用多类工具。

高级阶段即完全自动化。技术核心是全链路自动化，无需任何人工干预，具备自我学习、跨场景能力迁移与独立决策能力。此阶段AI Agent的感知能力可自主进化，规划能力能动态适配业务变化，记忆能力可自主构建知识图谱，行动能力实现全工具自动化调用。

从初级到高级的跃迁，不仅是技术能力的升级，更是AI Agent价值逻辑的重塑。从提升旧世界效率到定义新世界规则。

当前行业的真假博弈终将随着技术标准的完善、企业认知的深化而消退，那些真正具备闭环执行能力、能为垂直场景创造可量化ROI的AI Agent，将成为推动智能经济的核心力量。对于企业而言，认清自身所处的应用阶段、聚焦核心业务场景选择适配的AI Agent解决方案，才是在这场狂欢中把握机遇的关键。

AI Agent 的潜力有多大

行业的痛点与博弈，是技术浪潮早期的必然阵痛。市场的狂欢过后，AI Agent行业的痛点已逐渐浮出水面。

其一，供给端受技术与成本壁垒的双重制约。基础技术尚未实现完全突破，如客服场景下对方言理解的精准度不足，导致AI Agent在下沉市场或特定行业的服务效能大打折扣，而这类细分场景的技术打磨需要长期投入，且市场回报周期漫长，进一步抬高了供给侧的研发门槛。

其二，需求端遭遇组织与基础的多重阻碍。企业内部推动AI Agent应用时，常常需要跨部门开展数据共享与流程协同，然而部门间存在数据壁垒与利益博弈，这种“竞争推诿”直接致使AI Agent落地时被人为设置障碍，甚至出现“试点即终点”的情况。

其三，供给端的通用化、标准化发展倾向，与需求端的垂直化、定制化诉求形成了尖锐的供需错配。加上数据孤岛等问题，进一步让AI Agent陷入落地困难的僵局，形成了制约其规模化渗透的系统性障碍。这导致许多AI Agent在落地后迅速退化，无法适应业务的变化，甚至因“幻觉”等问题产生有害输出，最终被弃用。

不过，痛点背后，AI Agent长期价值曲线正变得清晰。其演进并非简单的技术迭代，而是一场从“辅助”到“自主”的范式革命，并沿着几个关键方向重塑商业生态。

一是定位之变。AI Agent作为“新型生产力”的核心载体，正在将AI应用从“Copilot”（辅助者）推向“Autopilot”（自主服务者）的新高度。这种从“辅助”到“自主”的跃迁，不仅仅是效率的进一步提升，更预示着未来AI将从“提效工具”逐步进化为能主动思考、决策并解决问题的“新型生产力”。

二是形态之变。AI Agent与机器人结合，让具身智能得以突破虚拟与物理世界的边界。大模型的认知、推理能力注入机器人硬件后，无论是人形服务机器人的情感陪伴能力，还是工业机械臂的工艺自主优化能力，都在被重新定义，物理与数字世界的融合正走向深化。

三是赛道之变。三大产品形态正快速开辟新蓝海。编码智能体（Coding Agents）正掀起软件开发效能革命，有望将开发速度提升10倍，2025年相关产品及数量还将显著增长。计算机使用智能体（CUA）试图复刻人类与计算机交互的模式，打破传统人机交互壁垒，像联合大模型推出的Open CUA，性能已站上开源领域的新高度。多模态交互智能体则融合视觉、语音、文本等感知与决策能力，让人类与智能体的交互愈发自然顺滑，从语音、图像到传感器数据，多维度的信息流转正在重塑交互体验。

四是入口之变。流量入口的博弈也在酝酿新变局。通用AI Agent正挑战传统搜索引擎的地位，未来互联网流量入口可能向少数通用AI Agent集中。用户获取信息的逻辑，正从关键词搜索+链接跳转转向直接完成任务，无论是深度集成系统的OS级AI Agent，还是天然贴近Web服务的浏览器AI Agent，亦或是坐拥庞大生态的超级App Agent，都在角逐通用入口的话语权，一场新的流量大战预计将在年底逐渐拉开帷幕。

当喧嚣褪去，真正的AI Agent不会是“新瓶装旧酒”的噱头包装下的产物，而是能嵌入金融风控、工业质检、医疗研发等核心场景，主动预判需求、自主解决问题的智能工具。

这场关于AI Agent的博弈，不是真假之争，而是短期热度与长期价值的较量。