产联社研究员 | 肖潇

图片由AI生成

一、AI Agent的定义

智能体（Agent）泛指能够感知环境、理解信息，并据此作出决策与行动的代理主体，具有自主性（Autonomy）、适应性（Adaptability）与交互能力（Interactivity）三大基本特征。

随着技术的持续演进，智能体（Agent）的内涵与外延亦在不断拓展。在传统语境下，Agent 更强调在既定规则与目标约束下执行任务的自动化（Automation）属性，其行为往往由预设规则所驱动；而新一代 AI Agent 的核心则转向基于意图理解与环境感知的自主性（Autonomy）——即在缺乏人类直接干预的情况下，独立完成任务规划、工具选择与决策制定。

（一）AI Agent的构成

从架构来看，AI Agent本质上是一个能够自主感知环境、进行决策、执行复杂任务并从结果中持续学习的智能实体。其核心能力可以概括为以下四大模块的协同工作：

图 AI Agent的技术架构

感知模块（Perception）‍：负责信息的采集与多模态统一表征。通过文本、图像、声音、传感器等多种接口获取外部环境信息。

规划模块（Planning）‍：承担推理与规划职责，通常由大语言模型（LLM）构成。通过理解用户的模糊意图，将复杂目标拆解为可执行的步骤，并支持决策与规划。

行动模块（Action）‍：负责将决策转化为具体行动。通过调用工具（如 API、软件、机器人等）实现与数字世界乃至物理世界的交互与任务执行。

记忆模块（Memory）‍：包含短期记忆与长期记忆，为感知、决策与行动提供参考，并支撑智能体自主学习与持续迭代优化。

（二）AI Agent的运行逻辑

从运行逻辑看，从运行逻辑看，现代 AI Agent 并非线性推进的程序执行，而是持续的闭环循环，核心是感知环境-思考规划-调用工具-形成记忆-用记忆指导下一轮的思考与行动。

这种运行逻辑帮助AI Agent 不断深化对任务逻辑、用户意图与环境规律的底层理解，完成工作流的持续迭代

图 AI Agent的运行逻辑

二、AI Agent的产品形态

从落地方式看，产品型 Agent 以自身为独立载体，直接构成完整产品，通常以独立网页、APP 或工作台的形态呈现；嵌入型 Agent 则作为功能模块融入 CRM、IDE、客服平台、APP等既有系统，复用原有数据、权限与用户入口，作为原有系统的智能化补充；多 Agent 协作系统通过明确分工将多个智能体组织起来，协同应对复杂任务；而隐形 Agent 以插件、智能推荐等方式嵌入使用链路，通过事件触发后台自动处理。

图 AI Agent的产品形态

三、AI Agent与其他应用形式的关系

与其他人工智能应用形式相比，AI Agent实现了价值重心从“增设AI专项功能”向“交付可量化的数字劳动”的跃迁。

相较于仅能进行单次问答、依赖用户主动提问的Chatbot，AI Agent用户仅需关注任务结果，无需感知模型本身；相较于需要持续引导的Copilot等工具，Agent可在接收目标后自主规划、调用工具并跨平台执行，用户角色逐步退居监督与确认层面。

表 AI Agent与其他人工智能应用形式对比

总的来看，AI Agent实现了三重本质性跃迁：其一，主体角色由被动响应信息升级为主动感知、规划与解决问题的自动闭环系统；其二，行动能力突破单一对话或局部辅助的范畴，具备自主调用多工具、跨平台协同执行的能力；其三，智能水平整体提升，逐渐走向全局自主决策；其四，记忆架构由会话级短期记忆深化为短期与长期兼备的经验积累，支撑Agent在往复循环中持续自我校准与进化。

四、AI Agent能力发展阶段

当前，全球AI Agent能力发展处于L3阶段。该阶段以大语言模型为核心驱动，实现了从被动响应向主动规划与执行的质变，标志着人工智能应用步入高级阶段。

就2026年产品现状而言，多数办公、客服、销售及开发类产品处于L2至L3阶段。部分代码Agent、研究Agent及企业自动化平台正尝试向L4层级演进。

表 AI Agent能力发展等级

五、AI Agent的发展历程

AI Agent的思想根源可追溯至人工智能学科诞生之初的"智能体"概念，在理论构想到大规模产业应用的过程中经历了数次深刻的范式转换。总体来看，其发展大致可以划分为三个阶段：

（一）符号主义 Agent 阶段（20世纪70年代—90年代）

早期 Agent 主要基于符号逻辑与专家系统，在预设规则和知识库框架内运行。此阶段 Agent 智能水平有限，应用场景较为狭窄，多集中于工业控制、棋类博弈等封闭环境。

（二）机器学习 Agent 阶段（21世纪初—2022年）

伴随机器学习，尤其是深度学习和强化学习的兴起，Agent 开始具备从数据中自主学习的能力。以 AlphaGo 为代表的强化学习 Agent 在游戏 AI 领域取得显著成就；同时，基于监督学习的对话机器人与推荐系统亦实现大规模落地。

（三）大语言模型驱动的 Agent 阶段（2023年至今）

大语言模型（LLM）的出现根本性地改变了技术格局。LLM 所具备的通用能力——包括语言理解、知识推理与代码生成——为构建通用、自主的 Agent 开辟了前所未有的可能。Agent 不再需要针对每项任务从零训练，而可将 LLM 作为其“大脑”，通过自然语言指令与上下文学习来理解并执行复杂任务。

六、AI Agent发展意义

当前，AI Agent正成为重构生产模式、提升社会治理、培育新质生产力的核心驱动力。

（一）产业层面：重构生产模式，释放增长动能

产业层面，Agent 的核心意义在于将人工智能从内容生成工具提升为流程生产要素。传统软件依赖用户学习菜单、表单及操作路径，而 Agent 则致力于使用户仅需描述目标，即可由系统自动调用相应软件完成任务。由此，软件价值或将从“功能供给”转向“结果交付”，企业数字化建设亦可能从系统增量部署转向跨系统流程的重构。

AI Agent 突破了传统 AI 单点能力在复杂业务场景中的落地瓶颈，推动人工智能从实验室环境向产业场景迁移。伴随工具链的日益完善及轻量化、端侧智能体的发展，AI 技术应用门槛持续降低，中小企业和开发者得以以更低成本获取人工智能能力，从而推动 AI 技术的普惠化。

（二）个体层面：释放个体价值，提升治理效能

个体层面，Agent 有助于降低研究、分析、编程、设计及运营等知识工作的技能门槛，使个体得以运用多种数字工具完成以往需团队协作方可实现的任务。

这一进程正催生新型个体生产力形态：在 AI 赋能下，个体从被动的工具使用者转变为具备全流程运营能力的“超级个体”，并可依托“一人+AI 工具”的新型创业模式，实现从创意到业务闭环的高效转化，充分释放个体发展潜能。

（三）宏观战略层面：抢占科技制高点，培育新质生产力

国务院于2025年8月26日印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出：“到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%”“到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%”。

从国家战略高度审视，AI Agent 既是驱动经济社会高质量发展的新引擎，也是我国在全球人工智能竞争中掌握主动权、抢占价值高地的重要战略支点。对内，作为新质生产力的关键构成，AI Agent 深度融入实体经济，通过降本增效、流程再造与业务创新，将数据要素潜能持续转化为现实生产力与业务价值，成为新旧动能转换的重要增长极。对外，置于大国科技竞争的全局坐标系中，当前正值产业格局重塑的窗口期，率先实现技术突破、生态构建与规模化应用的国家，将更有可能在全球 AI 产业链中占据主导地位并掌握话语权

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