*本文参考报告：《2024年中国AI Agent行业研究：创新驱动，智能技术革新》，首发于头豹科创网。

近期，比尔·盖茨在其个人网站上发表了一篇文章，题为《AI is about to completely change how you use computers》，文中他详细阐述了智能体（AI Agents）如何可能彻底改变传统软件行业，并预测智能体将成为未来人工智能领域最重要的发展方向之一。

随着“百模大战”进展，智能体的应用也进入了新的阶段。多家科技巨头纷纷推出了基于自家大模型技术的智能体产品和服务。例如，百度推出了基于其文心大模型的AgentBuilder（文心智能体平台），腾讯则发布了基于混元大模型的智能体产品腾讯元器，字节跳动推出了基于豆包大模型的智能开发工具豆包MarsCode，而蚂蚁集团也推出了基于百灵大模型的AI生活助手。

智能体是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的智能实体，不同于传统的人工智能系统，智能体能够通过独立思考、调用工具来逐步完成特定的任务，使其在执行复杂任务时更加高效灵活。

智能体的应用范围广泛，涵盖了从自动化办公到个性化服务等多个领域。随着技术的发展，智能体将变得更加成熟和普及，进一步推动社会生产力的提升和生活方式的变革。

本文，头豹研究院将梳理中国AI Agent行业生态图谱、商业模式及发展历程，分析市场竞争格局、探讨行业应用发展情况、并测算其总体规模。

01

AI Agent行业综述

AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AI Agent和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt实现的，用户prompt是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。

一个基于大模型的AI Agent系统可以拆分为LLM（大模型）、记忆（Memory）、任务（Planning）以及工具使用（Tool）的集合。在LLM为基础的AI Agent系统中，大模型为AI Agent系统的大脑负责计算，并需要其他组件进行辅助。

基于大模型的Agent不仅可以让每个人都有增强能力的专属智能助理，还将改变人机协同的模式。带来更加广泛的人机融合。生成式AI带来的人机协同，将会呈现三种模式：嵌入模式（Embedding）、副驾驶模式（Copilot）和智能体模式（Agent）。相较于嵌入模式、副驾驶模式，智能体模式的人机协同模式更为高效，或将成为未来人机协同的主要模式。

智能体的基本特征在于其自主性、交互性、反应性和适应性，这些特征使得智能体能够在不同的环境中独立行动，与其他智能体或人类进行交互，对外部刺激做出反应，并根据经验调整自身的行为。

在类别上，智能体目前可分为自主智能体（Autonomous Agent）和生成智能体（Generative Agent）。

总体而言，AI Agent经历了符号智能体、反应型智能体、基于强化学习的智能体、具有迁移学习和元学习功能的智能体四大发展阶段，现在已经跨入基于大型语言模型的智能体阶段。早年间，基于规则的智能体效率较低；接着，基于强化学习的模型犹如一个黑盒，AlphaGo等系统在围棋、游戏领域击败了人类顶尖选手，得到了较大的发展；现有的基于大语言模型的智能体依赖于自然语言，可以提升交流效率。

相较于强化学习的智能体，我们无需定义细致的奖励函数，智能体可以直接通过自然语言与环境交互，它具备规划、记忆、函数调用、代码生成、结果集成、反思等能力。

自主智能体（AutonomousAgent）即无需人工干预即可独立操作和做出决策的人工智能系统。自主智能体的设计目的，是在与环境或其他自主智能体交互的同时完成特定的任务或目标，其产品形态主要体现于虚拟助手，例如以聊天机器人形态呈现的自主智能体可通过文本或语音与用户交流，相应查询、提供数据，甚至完成诸如安排约会或订购产品之类的任务。

预计到2024年增长至29.92亿美元，2019-2024年期间年复合增长率达54%。其中，自动化和敏捷性的提高、交付增强客户体验的需求、成本节约和投资回报的增加是自主智能体市场的主要增长因素。

AI Agent行业生态结构自下而上可分为基础设施层、平台框架层和垂直应用层。其中，基础设施层包括AI算力、传感器等相关基础设施，部分平台框架层企业也具备垂直领域应用开发的能力。

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02

AI Agent应用分析

从目前已推出的AI Agent架构与产品来看，AI Agent已逐步渗透至金融、电商零售、教育、医疗、制造、交通、媒体娱乐、能源、物流、政务等行业领域。

AI Agent应用场景广泛且多样，其正在各行业领域加速渗透。目前，在金融、电商零售、教育、医疗、制造、交通、媒体娱乐、能源、物流、政务等行业领域出现较多AI Agent架构与产品。

AI Agent在金融行业的应用成熟度和数据可获取性上均最高，其在金融行业可实现智能风控、智能客服、智能营销等功能，并可在各种场景中提供实时性的数据，解决传统大模型方法中训练时缺乏时效性的问题。

AI Agent在电商零售行业的应用，与金融行业一样具备广阔的市场空间。然而，在数据可获取性上不及金融行业，其数据获取渠道主要来源于电商平台、销售系统及顾客反馈。AI Agent在电商零售行业可从产品列表、促销材料等用户内容中自我学习并智能响应，增强用户信任，优化购物流程。

AI Agent在政务领域的应用成熟度和数据可获取性上均不及以上九大行业领域，主要由于政务数据具备敏感性，难以获取，且多数市政服务系统相对封闭。

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此外，我们还在报告中完整分析了中国AI Agent各行业应用的项目及产品等，可前往文末获取完整版报告。

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