文 | 第一新聲，作者 | 星月
2025 年，AI Agent 從技術(shù)概念快步走進(jìn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的舞臺。
數(shù)據(jù)是最直觀的見證者。相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，過去幾個月涌現(xiàn)的 AI Agent 產(chǎn)品，超過了去年全年的總和。微軟、谷歌、字節(jié)跳動等科技大廠紛紛加快布局腳步，各家初創(chuàng)企業(yè)在短短半年內(nèi)拿到數(shù)億融資。
然而，喧囂之下，冷靜的警示同樣不容忽視。當(dāng)前市場上真正具備 AI Agent 的核心技術(shù)能力的供應(yīng)商并不多，大多相關(guān)項目僅是虛假概念包裝，實(shí)際價值有所缺失。
一邊是千億市場的誘人前景，一邊是概念泡沫的潛在風(fēng)險，行業(yè)尚處元年，真假 Agent 的混戰(zhàn)就已悄然打響。AI Agent 行業(yè)的真實(shí)面貌究竟如何？如何區(qū)分真正的智能體與披著 AI Agent" 外衣 " 的傳統(tǒng)工具？在這個概念模糊的十字路口，撥開市場混戰(zhàn)的迷霧，成為探尋產(chǎn)業(yè)方向的第一步。
不談 SaaS, 只談 Agent
AI Agent 到底有多火？
2025 年，這一從技術(shù)概念快步走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的賽道，正以肉眼可見的速度掀起變革浪潮。
從產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程來看，AI Agent 已成為推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量，尤其在央國企領(lǐng)域展現(xiàn)出深度滲透態(tài)勢。
" 很多甲方不談 SaaS，只談 Agent，只要是 Agent，就容易被數(shù)科公司立項采購。"
據(jù)第一新聲智庫調(diào)研，當(dāng)前，超 60% 央企已構(gòu)建 " 大模型 +Agent" 雙引擎，將 AI Agent 作為新型基礎(chǔ)設(shè)施，推動生產(chǎn)力重構(gòu)。
在通用大模型技術(shù)突破與國家政策引導(dǎo)的雙重驅(qū)動下，我國央國企加速推進(jìn)人工智能規(guī)模化落地。截至 2025 年二季度，發(fā)布并投入應(yīng)用的行業(yè)大模型總量已突破百個，深度賦能金融、電信、能源、交通等國民經(jīng)濟(jì)命脈領(lǐng)域，形成 " 通用場景標(biāo)準(zhǔn)化 + 垂直領(lǐng)域深融合 " 的 AI 應(yīng)用矩陣。
Agent 的價值爆發(fā)源于從 To C 向 To B 的場景延伸，這一轉(zhuǎn)型徹底激活了多元場景價值，使 AI Agent 從輔助工具升級為企業(yè)核心生產(chǎn)力。To C 端通用型 AI Agent 多聚焦于調(diào)研、創(chuàng)作等容錯率高的場景，應(yīng)用集中且商業(yè)價值天花板清晰。而 To B 端的 AI Agent 已深度滲透金融、制造、醫(yī)療、企業(yè)服務(wù)等垂直領(lǐng)域，場景覆蓋從高頻操作到核心業(yè)務(wù)全流程，且具備高頻次、高價值、強(qiáng)剛需屬性。場景的延伸，進(jìn)一步加速了賽道擴(kuò)張。
從應(yīng)用場景成熟度來看，AI Agent 的應(yīng)用呈現(xiàn)場景深度分化的顯著特征。當(dāng)前，企業(yè)級 AI Agent 的應(yīng)用場景不斷拓展，從辦公類 AI Agent 到垂直類 AI Agent，再到更廣泛的行業(yè)應(yīng)用。在 AI 應(yīng)用端，企業(yè)不再依賴單一模型，而是會根據(jù)不同的應(yīng)用需求和場景，將不同模型模塊進(jìn)行組合，定制出符合自己業(yè)務(wù)需求的模型。
第一新聲智庫對互聯(lián)網(wǎng)、金融、通信、醫(yī)療、工業(yè)制造、教育六大行業(yè)近 70 家企業(yè)的調(diào)研分析顯示，36 個細(xì)分場景按核心功能優(yōu)先級可劃分為客服、數(shù)據(jù)分析、營銷、研發(fā)、知識助手五大類。其中，智能客服以超 70% 的滲透率成為成熟標(biāo)桿，數(shù)據(jù)分析場景滲透率達(dá) 60% 緊隨其后，成為業(yè)務(wù)決策的核心支撐，而研發(fā)、營銷、知識助手場景則孕育著下一輪爆發(fā)點(diǎn)。
深入剖析市場發(fā)展特征，會發(fā)現(xiàn) AI Agent 的爆火并非空穴來風(fēng)。第一新聲智庫調(diào)研發(fā)現(xiàn)，其本質(zhì)是此前技術(shù)積累、企業(yè)需求沉淀的存量市場集中爆發(fā)，這背后藏著三大內(nèi)因：
第一，重構(gòu) SaaS 市場，存量需求爆發(fā)。據(jù)第一新聲智庫調(diào)研，AI Agent 在中國 SaaS 行業(yè)中的滲透率呈現(xiàn)爆炸式增長。2025 年 7 月時滲透率約為 30%，至 9 月已迅速攀升至 40% 以上。AI Agent 正深刻改變 SaaS 行業(yè)格局，相關(guān)企業(yè)在 SaaS 產(chǎn)品中集成 AI Agent 功能所產(chǎn)生的市場價值巨大。
第二，頭部廠商引領(lǐng)趨勢，滲透率飛速增長。隨著釘釘、飛書等頭部 SaaS 廠商全面部署并發(fā)布其 AI Agent 戰(zhàn)略產(chǎn)品，將智能體能力作為核心模塊嵌入其 ERP、CRM、HRM 等主力產(chǎn)品，AI Agent 滲透率迅速攀升。
第三，市場分層明顯，雙路徑并行發(fā)展。面對旺盛且多元的企業(yè)需求，AI Agent 市場呈現(xiàn)通用平臺型與垂直場景型并行的清晰路徑。一方面，阿里云通義千問、騰訊云智能體開發(fā)平臺等科技巨頭打造的通用 AI Agent 平臺，提供基礎(chǔ)能力以賦能千行百業(yè)；另一方面，專注于財務(wù)自動化、醫(yī)療研發(fā)、智能招聘等領(lǐng)域的垂直型 AI Agent 解決方案，憑借專業(yè)性和深度解決企業(yè)痛點(diǎn)。
但熱鬧背后，" 虛火 "與" 實(shí)價值 " 的錯位正在加劇。當(dāng)前市場上真正具備 AI Agent 核心技術(shù)能力的供應(yīng)商并不多，大量項目僅是受利益驅(qū)使產(chǎn)生的偽 AI Agent，它們依靠虛假概念進(jìn)行包裝，實(shí)際價值卻有所缺失。
概念包裝，假 Agent 開始出現(xiàn)
回望 AI Agent 從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)界的演進(jìn)脈絡(luò)。
1959 年，約翰麥卡錫提出 " 建議接受者 " 設(shè)想，首次勾勒出具備感知、推理與行動能力的智能體輪廓，這一概念成為 Agent 技術(shù)的起點(diǎn)。此后數(shù)十年間，包容架構(gòu)、BDI 架構(gòu)等傳統(tǒng)架構(gòu)相繼出現(xiàn)，斯坦福 MYCIN 診斷系統(tǒng)、麻省理工多 Agent 系統(tǒng)（MAS）等成果紛紛涌現(xiàn)，為 Agent 奠定了理論與技術(shù)基礎(chǔ)。
2017 年成為 AI Agent 發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。谷歌 Transformer 架構(gòu)的提出，為大語言模型（LLM）提供了核心支撐，也催生了現(xiàn)代 LLM-based Agent 的誕生。
2020 年 OpenAI 推出 GPT-3，1750 億參數(shù)規(guī)模讓模型在零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中實(shí)現(xiàn)突破，相當(dāng)于為 AI Agent 裝上了 " 智能大腦 "，證明其具備成為通用任務(wù)處理器的潛力。
2021 年 WebGPT、Toolformer 相繼問世，讓大模型學(xué)會調(diào)用搜索引擎、外部 API，賦予 AI Agent 與現(xiàn)實(shí)世界交互的 " 手腳 "。
2023 年 AutoGPT 的發(fā)布則徹底引爆概念，其自主完成復(fù)雜任務(wù)的能力讓整個行業(yè)看到了 AI Agent 落地賺錢的可能。到了 2025 年，多模態(tài)模型、標(biāo)準(zhǔn)化工具協(xié)議進(jìn)一步擴(kuò)展 AI Agent 的感知與執(zhí)行邊界，AI Agent 元年的產(chǎn)業(yè)爆發(fā)終于到來。
技術(shù)浪潮奔涌，難免泥沙俱下。當(dāng)前，并非所有參與者都在深耕內(nèi)核，假 Agent 開始出現(xiàn)。隨著 AI Agent 成為 2025 年最炙手可熱的科技賽道，喧囂的背后真正具備自主決策與執(zhí)行能力的 AI Agent 仍屬少數(shù)。
真正的 AI Agent 是一種具備環(huán)境感知、自主決策與行動執(zhí)行能力的人工智能系統(tǒng)。但面對 AI Agent 賽道的融資熱度，不少企業(yè)在缺乏核心技術(shù)積淀的情況下，選擇用 " 概念包裝 " 蹭取紅利。
有的將傳統(tǒng)軟件簡單嫁接 LLM 插件，有的僅做基礎(chǔ)模型的調(diào)用封裝，便貼上 AI Agent 標(biāo)簽推向市場。這種 " 偽 AI Agent" 的泛濫，不僅造成市場認(rèn)知混亂，更讓真正投入技術(shù)研發(fā)的企業(yè)面臨劣幣驅(qū)逐良幣的風(fēng)險，也讓企業(yè)級用戶在選型時陷入困境。
這些偽 AI Agent 主要有四類典型偽裝形態(tài)：
第一類是模板化問答工具，這類產(chǎn)品局限于固定的話術(shù)庫，比如傳統(tǒng)客服機(jī)器人，只能回應(yīng)預(yù)設(shè)好的問題，遇到用戶模糊的需求就無法有效應(yīng)對。
第二類是 API 換皮包裝產(chǎn)品，只是把基礎(chǔ)大模型的調(diào)用功能簡單封裝，沒有自主決策邏輯，用戶輸入指令后，它只是把指令轉(zhuǎn)發(fā)給基礎(chǔ)模型，再將結(jié)果原封不動返回。
第三類是淺度數(shù)據(jù)處理工具，對大模型輸出的內(nèi)容僅做格式化整理，缺乏深度分析能力，比如財報解讀 AI Agent，只是把財報數(shù)據(jù)羅列出來，無法分析數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)趨勢。
第四類是功能碎片化工具，沒有實(shí)現(xiàn)工作流的整合，比如一些差旅 AI Agent，只能預(yù)訂機(jī)票，卻無法聯(lián)動酒店預(yù)訂、接送機(jī)服務(wù)，用戶還需要手動切換多個平臺。
因此，站在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的十字路口，一個根本性問題已無法回避。當(dāng) "AI Agent" 成為一個泛濫的標(biāo)簽，究竟該依據(jù)何種標(biāo)準(zhǔn)，才能從喧囂的市場中篩選出真正具備智能體內(nèi)核的解決方案？
如何識破 AI Agent 偽裝
真假 Agent 魚龍混雜的背后其實(shí)是 "AI Agent" 這一概念的廣泛濫用與嚴(yán)重混淆。市場上不少產(chǎn)品僅是對傳統(tǒng)工具的簡單包裝，卻冠以 "AI Agent" 之名，導(dǎo)致企業(yè)在選型時難以辨別真?zhèn)巍⑾萑胝J(rèn)知困境。
要破解這一困局，首先需要明確一個核心界定：不是所有 AI 模型或 AI 產(chǎn)品都是 AI Agent。第一新聲智庫在報告中明確指出，二者的關(guān)鍵分水嶺在于是否具備工具調(diào)用能力。
而真正的 AI Agent，則是 " 從頭設(shè)計的特斯拉 "，以需求預(yù)判式的數(shù)據(jù)融合為核心，讓軟件從被動響應(yīng)的工具，蛻變?yōu)橹鲃油七M(jìn)業(yè)務(wù)的數(shù)字引擎。這種代際差，直接體現(xiàn)在技術(shù)架構(gòu)、交互邏輯與商業(yè)價值的每一個環(huán)節(jié)。
以企業(yè)最常用的客服場景為例可以直觀感受到兩者的差異。偽 AI Agent 僅在用戶點(diǎn)擊咨詢按鈕后才激活，調(diào)用的數(shù)據(jù)局限于歷史工單庫中 10% 的碎片化字段，回答依賴預(yù)設(shè)話術(shù)庫，遇到復(fù)雜問題便需人工接管。其本質(zhì)仍是 " 問題 - 答案 " 的被動匹配，價值錨點(diǎn)停留在減少人工、降低成本。而真 AI Agent 能實(shí)時掃描全鏈路數(shù)據(jù)，從用戶通話中的情緒波動，到過往工單記錄，再到當(dāng)前庫存狀態(tài)，主動預(yù)判需求并出擊。這是 " 需求 - 場景 - 行動 " 的鏈?zhǔn)酵茖?dǎo)，價值核心已轉(zhuǎn)向提升用戶留存與復(fù)購、增加收入。
這種差異并非個例，而是貫穿于核心理念、技術(shù)架構(gòu)等關(guān)鍵維度的系統(tǒng)性代際差。
從技術(shù)本質(zhì)來看，AI Agent 是一種具備環(huán)境感知、自主決策與行動執(zhí)行能力的人工智能系統(tǒng)。其核心能力架構(gòu)包含感知能力、規(guī)劃能力、行動能力、記憶能力四個關(guān)鍵維度。這四種能力環(huán)環(huán)相扣，構(gòu)成一個能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)導(dǎo)向、閉環(huán)執(zhí)行的數(shù)字業(yè)務(wù)引擎。
記憶能力則體現(xiàn)在存儲并關(guān)聯(lián)歷史交互與知識。國投智能的政務(wù) AI Agent 可記住三年前的政策文件細(xì)節(jié)，并結(jié)合新法規(guī)生成合規(guī)方案，這是依賴 Prompt 模板的偽 AI Agent 無法實(shí)現(xiàn)的。
規(guī)劃能力即制定目標(biāo)導(dǎo)向的任務(wù)策略。在 DS Bench 基準(zhǔn)測試中，真 AI Agent 處理生成新能源汽車市場分析 PPT 任務(wù)時，會自主拆解為數(shù)據(jù)爬取、競品分析、圖表生成、結(jié)論提煉四步，效率顯著提升，而偽 AI Agent 僅能生成文本摘要。
行動能力則需要調(diào)用工具或 API 執(zhí)行操作。美團(tuán)的小美 APP 能夠通過自然對話交互支持外賣下單、餐廳推薦、訂座導(dǎo)航等全流程服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了無需跳轉(zhuǎn) App 即可完成生活服務(wù)預(yù)訂的體驗(yàn)，而偽 AI Agent 通常僅能調(diào)用單一工具，且需人工觸發(fā)流程。
大多數(shù) AI 產(chǎn)品是被動響應(yīng)的 " 大腦 "，是具備理解與生成能力的技術(shù)底座，僅能完成文本創(chuàng)作、信息問答等單一、封閉的輸出任務(wù)，它們接受輸入并產(chǎn)生輸出，但無法影響外部世界。
而 AI Agent 則同時具備四大能力，能夠主動調(diào)用外部工具以拓展能力邊界、達(dá)成復(fù)雜目標(biāo)的能力，實(shí)現(xiàn)了從 " 解答問題 " 到 " 解決問題 " 的跨越。
AI Agent 的 " 真假博弈 "，本質(zhì)是技術(shù)演進(jìn)過程中的階段性現(xiàn)象。第一新聲報告指出 AI Agent 發(fā)展路徑分為三個階段，每階段對應(yīng)不同的技術(shù)能力、自動化程度與應(yīng)用形態(tài)，也為區(qū)分真 AI Agent 提供了長期視角。
中級階段即有條件的自動化。技術(shù)核心是突破多智能體協(xié)作框架、RAG 與上下文管理技術(shù)，可在少量人工干預(yù)下完成多步驟復(fù)雜任務(wù)。此階段 AI Agent 具備多模態(tài)感知，能自主拆解復(fù)雜目標(biāo)，記憶能力升級為結(jié)構(gòu)化長期存儲，行動能力可調(diào)用多類工具。
高級階段即完全自動化。技術(shù)核心是全鏈路自動化，無需任何人工干預(yù)，具備自我學(xué)習(xí)、跨場景能力遷移與獨(dú)立決策能力。此階段 AI Agent 的感知能力可自主進(jìn)化，規(guī)劃能力能動態(tài)適配業(yè)務(wù)變化，記憶能力可自主構(gòu)建知識圖譜，行動力實(shí)現(xiàn)全工具自動化調(diào)用。
從初級到高級的躍遷，不僅是技術(shù)能力的升級，更是 AI Agent 價值邏輯的重塑。從提升舊世界效率到定義新世界規(guī)則。
當(dāng)前行業(yè)的真假博弈終將隨著技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的完善、企業(yè)認(rèn)知的深化而消退，那些真正具備閉環(huán)執(zhí)行能力、能為垂直場景創(chuàng)造可量化 ROI 的 AI Agent，將成為推動智能經(jīng)濟(jì)的核心力量。對于企業(yè)而言，認(rèn)清自身所處的應(yīng)用階段、聚焦核心業(yè)務(wù)場景選擇適配的 AI Agent 解決方案，才是在這場狂歡中把握機(jī)遇的關(guān)鍵。
AI Agent 的潛力有多大
行業(yè)的痛點(diǎn)與博弈，是技術(shù)浪潮早期的必然陣痛。市場的狂歡過后，AI Agent 行業(yè)的痛點(diǎn)已逐漸浮出水面。
其一，供給端受技術(shù)與成本壁壘的雙重制約。基礎(chǔ)技術(shù)尚未實(shí)現(xiàn)完全突破，如客服場景下對方言理解的精準(zhǔn)度不足，導(dǎo)致 AI Agent 在下沉市場或特定行業(yè)的服務(wù)效能大打折扣，而這類細(xì)分場景的技術(shù)打磨需要長期投入，且市場回報周期漫長，進(jìn)一步抬高了供給側(cè)的研發(fā)門檻。
其二，需求端遭遇組織與基礎(chǔ)的多重阻礙。企業(yè)內(nèi)部推動 AI Agent 應(yīng)用時，常常需要跨部門開展數(shù)據(jù)共享與流程協(xié)同，然而部門間存在數(shù)據(jù)壁壘與利益博弈，這種 " 競爭推諉 " 直接致使 AI Agent 落地時被人為設(shè)置障礙，甚至出現(xiàn) " 試點(diǎn)即終點(diǎn) " 的情況。
其三，供給端的通用化、標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展傾向，與需求端的垂直化、定制化訴求形成了尖銳的供需錯配。加上數(shù)據(jù)孤島等問題，進(jìn)一步讓 AI Agent 陷入落地困難的僵局，形成了制約其規(guī)模化滲透的系統(tǒng)性障礙。這導(dǎo)致許多 AI Agent 在落地后迅速退化，無法適應(yīng)業(yè)務(wù)的變化，甚至因 " 幻覺 " 等問題產(chǎn)生有害輸出，最終被棄用。
不過，痛點(diǎn)背后，AI Agent 長期價值曲線正變得清晰。其演進(jìn)并非簡單的技術(shù)迭代，而是一場從 " 輔助 " 到 " 自主 " 的范式革命，并沿著幾個關(guān)鍵方向重塑商業(yè)生態(tài)。
一是定位之變。AI Agent 作為 " 新型生產(chǎn)力 " 的核心載體，正在將 AI 應(yīng)用從 "Copilot"（輔助者）推向 "Autopilot"（自主服務(wù)者）的新高度。這種從 " 輔助 " 到 " 自主 " 的躍遷，不僅僅是效率的進(jìn)一步提升，更預(yù)示著未來 AI 將從 " 提效工具 " 逐步進(jìn)化為能主動思考、決策并解決問題的 " 新型生產(chǎn)力 "。
二是形態(tài)之變。AI Agent 與機(jī)器人結(jié)合，讓具身智能得以突破虛擬與物理世界的邊界。大模型的認(rèn)知、推理能力注入機(jī)器人硬件后，無論是人形服務(wù)機(jī)器人的情感陪伴能力，還是工業(yè)機(jī)械臂的工藝自主優(yōu)化能力，都在被重新定義，物理與數(shù)字世界的融合正走向深化。
三是賽道之變。三大產(chǎn)品形態(tài)正快速開辟新藍(lán)海。編碼智能體（Coding Agents）正掀起軟件開發(fā)效能革命，有望將開發(fā)速度提升 10 倍，2025 年相關(guān)產(chǎn)品及數(shù)量還將顯著增長。計算機(jī)使用智能體（CUA）試圖復(fù)刻人類與計算機(jī)交互的模式，打破傳統(tǒng)人機(jī)交互壁壘，像聯(lián)合大模型推出的 Open CUA，性能已站上開源領(lǐng)域的新高度。多模態(tài)交互智能體則融合視覺、語音、文本等感知與決策能力，讓人類與智能體的交互愈發(fā)自然順滑，從語音、圖像到傳感器數(shù)據(jù)，多維度的信息流轉(zhuǎn)正在重塑交互體驗(yàn)。
四是入口之變。流量入口的博弈也在醞釀新變局。通用 AI Agent 正挑戰(zhàn)傳統(tǒng)搜索引擎的地位，未來互聯(lián)網(wǎng)流量入口可能向少數(shù)通用 AI Agent 集中。用戶獲取信息的邏輯，正從關(guān)鍵詞搜索 + 鏈接跳轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)向直接完成任務(wù)，無論是深度集成系統(tǒng)的 OS 級 AI Agent，還是天然貼近 Web 服務(wù)的瀏覽器 AI Agent，亦或是坐擁龐大生態(tài)的超級 App Agent，都在角逐通用入口的話語權(quán)，一場新的流量大戰(zhàn)預(yù)計將在年底逐漸拉開帷幕。
當(dāng)喧囂褪去，真正的 AI Agent 不會是 " 新瓶裝舊酒 " 的噱頭包裝下的產(chǎn)物，而是能嵌入金融風(fēng)控、工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療研發(fā)等核心場景，主動預(yù)判需求、自主解決問題的智能工具。
這場關(guān)于 AI Agent 的博弈，不是真假之爭，而是短期熱度與長期價值的較量。
