AI Agent如何实现商业化？

来源：市场资讯

　　来源：清科研究

　　AI Agent作为AI大模型商业化落地的重要应用形式，正从技术工具逐渐升级成为新型生产要素，行业发展进入规模化落地的关键期，赛道投资热度高涨。2025年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，目标到2030年，我国新一代智能体应用普及率超90%。2026年2月，工信部、网信办、国家发改委等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出目标到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体。

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　　AI Agent强调自主性、目标导向性，是大模型商业化落地的重要应用

　　AI Agent（AI智能体）主要是指能够感知环境、自主规划、进行决策和执行动作以实现目标的智能体。根据国际标准化组织（ISO），AI Agent可使用传感器感知环境并通过效应器响应，具有自主性和权限。根据Gartner界定，AI Agent是指一个自主或半自主的软件实体，利用人工智能技术感知、做出决策、采取行动，并且在数字和物理环境中实现企业或者个人的业务目标。相较于传统AI工具，AI Agent强调自主性、交互性、反应性、适应性等特征，具有高度自主、强行动力、处理复杂任务、持续学习、实时交互能力等优势。

　　在Agent“感知-决策-行动”闭环系统中，AI大模型将赋能AI Agent的核心推理与知识中枢环节，提供对话、逻辑推理、内容生成、代码理解等通用能力，是驱动Agent智能化的关键技术，但其本身不具备自主行动能力。企业现有的CRM等业务系统则会为AI Agent系统提供具体的应用场景与执行对象，提供感知数据和效果价值反馈闭环。未来三者将更深度的融合，AI大模型作为“智能底座”持续进化，AI Agent将成为企业新的“数字员工”，串联起各个业务子系统，而企业现有的各业务系统将通过Agent化改造，愈加智能化、自动化及个性化。

　　根据技术架构不同，AI Agent可分为反射型智能体、基于模型智能体、基于目标智能体、基于效用智能体、学习型智能体五大核心类型。其中，反射型智能体是基于条件-行动规则的直接响应，实现成本低，不具备记忆能力，主要应用于工业自动化控制、简单客服机器人等场景，同时在物联网场景可为复杂智能体系统提供基础支撑。基于目标智能体是将复杂目标分解为可执行的子任务，通过路径规划、动态调整实现多目标的平衡和优化，主要应用于项目管理、营销活动优化等场景。学习型智能体代表了智能体技术的最高形态，具备从经验中学习和自我改进的能力，是实现真正自主智能的关键技术路径，主要应用于智能客服进化、动态定价系统、个性化推荐等场景，但目前仍面临冷启动问题、样本效率、安全性保证等难题。

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　　顶层政策明确支持新一代智能体应用普及，AI Agent市场迎来快速增长

　　AI Agent产业链由上至下分为基础层、平台层、应用层。上游基础层主要包括基座大模型、知识增强、向量数据库等必要核心技术；中游平台层主要包括agent的开发框架、编排平台、通用型和专业型智能体等；下游应用层主要包括企业级应用、消费级应用，以及通用生产力工具等。企业级应用的垂直行业领域主要有金融、通信、能源、医疗等，消费级应用场景主要包括个人助理、教育辅导、生活服务等。此外，下游还包括代码助手、写作助手、数据分析助手等众多通用型生产力工具。

　　2025年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，到2030年，我国新一代智能体应用普及率超90%。这表明AI Agent不再只限于效率工具，而是能够驱动业务增长的新型生产要素，未来市场空间广阔。在国家政策驱动、核心技术突破、规模化场景价值验证、资本深度押注等多重因素共振下，AI Agent产业实现快速发展，应用场景爆发式增长。根据多家权威机构的市场预测，AI Agent领域未来5年仍将保持快速增长。据Markets and Markets预测，全球AI Agent市场规模预计将从2024年的51亿美元增至2030年的471亿美元，CAGR达44.8%。Gartner预测到2026年底企业级应用中集成任务专用AI agent的比例将由2025年的不及5%提升至40%。

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　　AI Agent玩家类型众多，市场竞争日益复杂，商业模式呈多样化

　　AI Agent领域市场参与者类型较多，主要包括1）AI原生平台或框架商，代表性企业包括LangChain、CrewAI、Dify等；2）科技与云服务巨头，代表性企业包括阿里云、腾讯云、Google、Microsoft、火山引擎等；3）大模型厂商，代表性企业包括OpenAI、Anthropic、智谱等；4）垂直行业解决方案商，代表性企业包括明略科技、深度赋智、亿量科技等；5）传统企业转型者，代表性企业包括用友网络、科大讯飞、金蝶等。

　　目前，AI Agent的市场竞争愈加复杂，基于AI原生平台或框架商主要提供开发平台、框架或底层算法等，具有技术领先，通用性强的特点。科技与云服务巨头则基于“模型+云+生态”构建全栈能力，打造智能体作为生态入口，优势在于技术、算力、数据、生态整合能力极强，提供一站式解决方案。大模型厂商下场，尝试将部分智能体能力内置到模型层。垂直行业解决方案商深耕特定行业，将AI Agent与业务深度结合，解决具体痛点，优势在于行业Know-how深厚，产品针对性强，能快速交付价值。传统企业转型者则将AI Agent能力嵌入或集成到现有成熟产品线，实现智能化升级，优势在于拥有庞大的存量客户和深厚的业务理解，能平滑赋能现有系统。

　　目前，AI Agent领域主流的商业模式包括SaaS订阅模式、平台生态模式、企业定制化服务等。其中，SaaS订阅模式的产品形态主要为开箱即用的应用，具有低成本、快速启动，可降低AI使用门槛的特点和优势。平台生态模式的产品形态主要为Agent开发平台/应用商店，实现赋能与连接，同时构建生态壁垒，潜在价值巨大。企业定制化服务则更多是私有化部署的专属Agent系统，与客户业务深度集成，具有高契合度、高可控性，能够解决最复杂的核心业务问题的特点和优势。

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　　AI Agent应用领域广泛，需求呈明显差异化、垂直专业化，商业价值愈加凸显

　　AI Agent具备多样化的工作范式，可渗透的行业较为广泛。目前，AI Agent已在媒体和娱乐、旅游酒店、客户支持、金融服务等多行业实现服务落地，尤其是在客服、代码开发、营销、数据分析等应用场景的商业价值愈加凸显。例如，AI Agent在客服场景可显著缩短相应时间，通过对话理解提升问题解决率，在电商、银行等行业快速渗透。AI Agent在软件开发领域具备代码生成、代码审查、文档生成等作用，可帮助GitHub Copilot用户平均编码速度提升55%，bug率降低15-20%。AI Agent在数据分析领域可实现自然语言查询、自动化报表生成、异常检测等功能，在零售、企业财务管理领域渗透率快速提升。

　　此外，同一应用场景下往往需要不同类型的Agent协同工作。例如，在一个智能工厂中，用基本反射型智能体负责设备安全监控和紧急停机，用基于模型的智能体进行设备状态预测和维护建议，用基于目标的智能体制定生产计划和资源调度，基于效用的智能体则负责优化整体运营效率和成本控制，最后通过学习型智能体从生产数据中持续优化工艺参数。因此，企业在AI Agent实践中通常也会遵循“基础能力建设-智能化升级-价值优化-自适应进化”，从简单到复杂、从局部到全面的实施路径。

　　与此同时，智能体应用正加速从通用型向垂直领域专业化发展。不同行业对智能体类型的需求呈现出明显的差异化特征。例如：制造业注重生产效率和质量控制，侧重具有预测能力、流程优化目标类的agent应用；金融业强调风险控制和个性化服务，偏向效用优化、持续学习型agent应用；医疗健康注重诊断准确性和治疗效果，主要使用基于目标和学习型智能体等。此外，随着边缘计算技术的成熟，边缘端越来越多部署智能体，通常采用轻量化的反射型或基于模型的架构，能够在资源受限的环境中提供实时响应能力。

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　　AI Agent领域投资热度显著提升，上游核心技术、垂直场景agent等赛道备受关注

　　2025年以来，AI Agent领域的投资热度显著提升，大额融资事件频发。2025年4月，Manus获美国风投Benchmark领投的7500万美元融资。2025年9月，Anthropic获Iconiq Capital、光速创投等众多机构130亿美元F轮融资。2026年1月，阶跃星辰获上海国投、国寿股权、浦东创投等众多机构50亿元B+轮投资。同时，该领域发生多起并购事件。例如：通用Agent代表性企业Manus被Meta以数十亿美元收购；亚马逊收购通用人工智能Adept，以快速补强其在AGI和Agent方面的研发能力；北森以1.8亿元收购培训Agent厂商酷渲科技；OPPO战略收购写作Agent厂商波形智能等。

　　AI Agent领域投资阶段主要集中于早期和成长期，投资赛道由通用平台向垂直行业专业型Agent拓展，金融、销售、法务、代码、客服等专业型agent领域的投资事件较多。其中，数据丰富、问题明确且垂直领域实现价值高的企业备受资本关注，且投资机构优先考虑已有付费客户和正向现金流的agent企业。同时，上游核心技术底座的投资关注度明显提升，Agent框架和编排、机器学习安全、可观测性与治理等细分领域投资热度提高。

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　　多智能体系统、分布式网络、RaaS商业模式成Agent发展重要趋势

　　目前，AI Agent商业化落地仍面临技术能力、经济性、生态、安全等方面的困难和挑战。在技术层面，AI Agent目前仍以单点任务赋能为主，整合复杂业务流程能力有限，且存在长任务链执行时稳定性欠缺和成功率不足的问题，此外，通用大模型处理专业业务的能力也较有限。在商业层面，存在通用Agent解决痛点不深，企业级Agent虽价值高但落地门槛高的情况。在生态层面，企业内部系统集成困难，MCP等标准协议往往不足以支撑企业复杂的系统，同时强依赖外部大模型厂商，存在模型成本上升或断供风险。在安全层面，AI Agent的自主性引入（提示词注入、权限串联）过程中引入新型安全风险，相关的监管法规和合规界定有待进一步完善。

　　面对以上挑战，AI Agent将向多智能体系统（Multi-Agent Systems）发展，通过不同专业智能体的相互沟通、协调和合作，以完成更复杂的任务。这一过程中将催生出新的通信协议、编排平台和治理框架。同时，AI Agent生态协同加速趋势明显，系统架构将从单体式向分布式智能体网络演进，催生AgentOps平台需求，通过统一的智能体监控、调度与优化机制，支撑企业构建自主可控的智能体网络，推动AI Agent厂商从单一产品竞争向“技术底座+生态整合”能力比拼，在此过程中行业集中度或将进一步提升。此外，AI Agent商业模式正从订阅制的SaaS模式向结果服务制的RaaS（Result as a Service）转型，将Agent价值与企业实际业务成果深度绑定，推动行业从“卖工具”向“卖价值”升级。