AI Agent原生企业落地技术路径之一

交互层是AI Agent与人或系统交互的前端界面，是“感知与呈现”的窗口。包括Interfaces和Third-party Agents两个组成部分。核心价值是让Agent能够跨平台被发现、组合、执行与授权，是Agent服务化的入口。

当前，AI Agent的相关技术与 其应用正同步处于高速迭代与落地应用的进程中。这种双重推进的态势，使得诸多应用尚未抵达成熟阶段，便因新技术的持续冲击，出现应用成熟度逆向发展甚至商业模式被彻底颠覆的情况。深入了解AI及Agent的技术及发展状态，能够更有效地辅助企业管理者在商业战略布局中，借助AI技术的应用实现创新突破。

一、关键技术与框架

关键技术发展现状

大模型、GenAI技术是AI Agent原生企业落地的基础底座和关键技术。为更全面了解AI Agent原生应用的技术及发展状态，报告基于Gartner技术成熟度曲线进行了分析。

由于GenAI的爆发，Gartner自2023年起将传统AI（人工智能）和Gen AI（生成式人工智能）拆分为两条独立的技术曲线。其中AI曲线侧重于传统行业的智能化转型和AI治理，GenAI曲线侧重于基于生成式人工智能的创新、泛用和颠覆性用例。

（一）传统AI技术曲线

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Artificial Intelligence技术曲线（2023年—2024年）

从Hyper cycle for Artificial Intelligence（2024年）的技术曲线来看，目前共有29项细分技术类型，与2023年的数量基本相当。类型主要包括：AI行业应用和AI治理两类。

整体趋势来说，新技术在不断涌现，多数技术尚处于刚起步和爬升阶段；少数部分发展多年的技术，逐步趋于成熟，进入了稳步爬升周期甚至滑出了曲线关注范围；但也有个别技术，像Edge AI、Cloud AI Service由于受到了某些因素影响出现倒退趋势。

• 应用型技术

应用类的AI技术包括：计算机视觉、增强型智能应用、知识图谱、自动驾驶、决策智能、嵌入式AI、基础模型、GenAI、智能应用程序、Cloud AI Services、Edge AI等。由于AI技术历经了长期演进，各项技术的起步时间与发展成熟度呈现一些差异。

其中，少部分应用技术，如，计算机视觉、增强型智能应用、知识图谱、自动驾驶已经开始离开“幻灭低谷期”进入“稳步爬升期”。

GenAI、合成数据、基础模型，尽管还处于炒作高峰期，但演进速度较快，已经越过了巅峰拐点，Gartner认为它们将会在2~5年内进入主流应用。建议企业尽早采用这些技术带来显著的竞争优势，并缓解与在业务流程中使用AI模型相关的问题。

由于GenAI等新技术的介入，Cloud AI Services、Edge AI、决策智能技术的成熟度出现了不同程度的倒退。也进一步说明，在当前的时间周期内，AI技术的加速迭代和AI应用的加速落地同步，这也导致很多应用还未成熟，就会由于新技术出现，导致行业应用成熟度倒退或企业商业模式颠覆。

此外，相比2023年，具身智能（Embodied AI）、量子AI（Quantum AI）作为两项新兴技术在2024年首次被单独列出，引起了广泛关注。其中，具身智能的市场关注度在急剧上升，尽管目前处于实验与原型验证阶段，但可能会成为AI发展的下一阶段核心突破口之一，尤其在实现通用智能（AGI）路径上具有战略意义。而量子AI代表的是长期颠覆性潜力，技术尚处于实验性研发与概念验证阶段，非短期落地技术。

• AI治理技术

主要包括：负责任的AI、AI TRiSM（人工智能信任、风险和安全管理）、Prompt Engineering（PE，提示工程）和主权AI。这些技术整体看，正在进入技术炒作“高峰期”，显示出由于企业和个人对AI使用的迅速扩大，在治理和安全方面的担忧日益增加。

负责任的人工智能（Responsible AI）是指在人工智能系统的设计、开发、部署和使用过程中，充分考虑伦理、社会、法律及环境影响，确保AI技术对人类和社会产生积极价值，同时规避潜在风险的理念与实践框架。其核心目标是让AI系统具备可解释性、公平性、安全性，并对其决策结果承担责任，避免技术滥用或对特定群体造成伤害。受大模型落地应用的影响，相比2023年，人们对该技术寄予了更多期望，认为其