2025 全球 AI Agent 行业深度解读：现状、玩家与未来破局点

作为AI 领域最具想象力的赛道之一，AI Agent 正从概念走向产业化落地的关键节点。这份由极光月狐研究院与中国信息协会数据智能专业委员会（筹）联合发布的《2025 年全球 AI Agent 行业洞察报告》，全景式呈现了行业发展全貌。以下结合报告核心数据与产业实践，进行原汁原味的深度解析。

01

行业核心认知：AI Agent 的本质与市场格局

1. 定义与核心差异：不止于大模型的 "自主智能体"

AI Agent 是具备环境感知、自主决策、工具使用、记忆迭代四大核心能力的人工智能体，与依赖人类明确指令的传统大模型产品相比，其核心优势在于能基于既定目标独立开展研究、动态调整策略，无需持续人工干预即可完成复杂任务。而当前行业的核心痛点的是，大模型虽已实现上下文理解与创造性产出，但在理性感知、动态调整、长期记忆深化等关键能力上仍存在短板，这也是从大模型到AI Agent 跨越的核心瓶颈。

2. 市场规模：百亿赛道，未来十年增长 9 倍

报告数据显示，2024 年全球 AI Agent 市场规模达 52.9 亿美元，预计 2030 年将飙升至 471 亿美元，年复合增长率超 40%。从全球分工来看，中国 AI 市场规模持续走高（2026 年预计达 264.4 亿美元），凭借庞大的应用场景和政策支持，有望成为全球 AI Agent 赛道的主要参与者。但需注意的是，当前行业仍处于技术探索期，尚未实现大规模商业化落地，市场规模暂未突破百亿量级，属于 "潜力大于现状" 的蓝海赛道。

3. 用户热度：海外领跑，国内仍处概念培育期

国内市场：AI Agent 搜索热度显著低于 "AI" 等主流概念，搜索量维持在数千量级，而 "AI" 关键词已达百万级。核心用户群体为 30-39 岁男性，占比超 40%，且用户更倾向于搜索 "Manus""Tars" 等具体产品名称，而非通用概念。

海外市场：关注度明显更高，DeepSeek 的推出降低了智能体搭建门槛，带动相关科普内容、技术教程快速增长，截至 2025 年 5 月，行业周均访问量稳定在 6 万次左右。特别是 DeepSeek-R1 上线后，引爆 Agent 搭建赛道，关键词点击率持续攀升。

02

产品与场景：全球玩家布局与核心应用落地

1. 产业图谱：海外重框架工具，国内重场景落地

海外阵营：以框架与工具为主导，形成"大模型 + 工具链 + 存储服务" 的完整生态。头部玩家中，Google 通过 Gemini CLI 深耕开发者生态，支持每分钟 60 次模型调用、100 万 tokens 上下文处理能力，Github 星数超 5 万；OpenAI 持续加码垂直场景，推出计算机操作、文件检索等专用工具，并开源客服 Agent 解决方案 "cs-demo"；此外，LangGraph、AutoGen 等框架工具，以及 Amazon Bedrock Agents 等托管服务，构成了海外 AI Agent 的核心基础设施。

国内阵营：聚焦场景落地，形成"平台型 + 解决方案型 + 工具功能型" 三类玩家。平台型以字节跳动 Coze、百度文心智能体平台为代表；解决方案型覆盖财税、办公、金融等垂直领域，如钉钉、金山办公的 AI 办公助手；工具功能型则以 DeepSeek、Kimi 等大模型为核心基座，延伸各类应用。

2. 核心产品案例：从搭建平台到垂直工具

（1）Coze（扣子）：零门槛 Agent 开发平台的领跑者

作为字节跳动推出的AI Agent 开发平台，Coze 以 "工作流" 功能为核心，赋能零基础用户搭建专属智能体。2025 年 1-3 月全球访问量达 1012 万次，PC 端占比超 97%，访问量显著领先百度、腾讯等同类平台。其核心用户为 25-34 岁男性，占比 33.6%，男性整体占比超 70%，用户群体具有明显技术倾向性。产品功能覆盖 Agent 一键使用、开发搭建、Prompt 优化、评测观测等全流程，同时提供协同办公、智能硬件解决方案等场景化服务。

（2）DeepSeek：AI Agent 的核心技术基座

2024 年底上线的 DeepSeek 大模型，虽未实现 Agent 级智能，但已成为众多 AI 产品的核心基座。其全网周度峰值浏览量超 2 亿，2 月 App 端 MAU 达 1.7 亿，PC 端流量占比超 70%。用户覆盖 16-45 岁全年龄段，海外流量占比超 70%，美国、印度为核心市场。凭借 "思考外显" 功能和免费策略快速获客，目前已深度赋能搜索、编程、设计等领域，百度搜索集成其 API 后，日均处理超 1000 万个用户问题。

（3）Cursor：AI 编程场景的垂直突破

由麻省理工学院毕业生创立的Cursor，是一款 AI 驱动的代码编辑器，深度集成 Claude3.7 模型，支持智能补全、代码问答、终端调用等功能。2025 年 2 月全球访问量达 285.3 万次，环比增长 20.9%，中国市场排名跃升至 1586 位。核心用户为 25-34 岁男性，占比 40%，中美用户贡献超 40% 流量。其 Composer 功能和 Ctrl+K 智能体调用功能，正吸引大量非专业开发者，成为用户增长新动力。

3. 应用场景：C 端以 AI 助手为主，B 端聚焦垂直领域

C 端市场：AI 助手类为核心场景，移动端 App 是主要使用端。字节跳动豆包以 1 亿 + 月活位居榜首，DeepSeek、腾讯元宝紧随其后；智能创作类产品开发活跃，图片生成、AI 写真等细分赛道增长迅速，如 "万能 AI 盒子" 月活环比增长 269.4%，展现出强劲的用户付费意愿。

B 端市场：办公与科研场景成主战场，扣子空间、天工等平台快速崛起。垂直领域中，金融（投顾、信贷）、医疗、法律对AI Agent 的知识库水平要求较高，需专业人士补充调优；营销、教育、设计则侧重审美与判断能力；游戏、影视、音乐等创意领域容错性强，但综合开发难度最高。

03

行业趋势与技术瓶颈：未来走向何方？

1. 核心趋势：双轨分化、多 Agent 协作与技术融合

B/C 端双轨分化：B 类 Agent 聚焦逻辑严谨性和工作效率，承担重复性任务，核心价值在于工具实用性和流程优化；C 类 Agent 侧重创新能力和自动化水平，需具备更强的思考能力和记忆功能。

Agentic AI 兴起：黄仁勋提出的"Agentic AI" 概念搜索量已逼近 40 万，多 Agent 协作（Multi-Agent）将成为核心方向，通过多个智能体紧密协作，高效解决复杂持续性任务。

Web3.0+AI Agent 融合：依托区块链去中心化特性，AI Agent 可通过智能合约自主完成交易、身份认证等任务，目前相关 Web3 项目总市值超 39 亿美元，智能合约数量达 3889 个，但市场仍存在概念炒作现象，用户认知有待提升。

2. 技术瓶颈：尚未迎来 "DeepSeek 时刻"

当前行业缺乏真正专业级的通用型AI Agent，核心瓶颈集中在跨平台适配、自主优化能力、多模态理解、长期记忆稳定性四大维度。通过十大核心AI 能力评估，现有产品仅在部分维度展现出智能体级别能力，预计 "L3 级别" 智能体将很快实现，但 "L4 级别"（专家级）仍需突破工具库整合、跨模态能力、毫秒级响应等技术难题。

04

创始人视角：从行业洞察到转化实施

作为乙方资产创始人，结合报告核心数据与产业实践，我们可从以下三个维度借鉴转化，快速抢占市场先机：

1. 产品定位：聚焦垂直场景，避开通用型 Agent 陷阱

报告明确指出，当前通用型AI Agent 技术尚未成熟，而垂直领域 "准 Agent" 工具平台已涌现出商业机会。建议优先选择办公协同、财税合规、教育科研三大高需求场景：办公场景可借鉴Coze 的 "工作流" 模式，打造轻量化协同智能体，解决文档处理、会议纪要、任务分配等重复性工作；财税场景可参考问财、金蝶的实践，构建专业知识库，辅助财务人员完成报表生成、税务申报等工作；教育场景可结合豆包豪字的思路，开发针对性的智能辅导 Agent，聚焦特定学科或年龄段需求。

2. 技术路径：借力成熟基座，快速搭建差异化能力

无需从零开发大模型，可基于DeepSeek、通义千问等成熟基座，通过 "大模型 + 定制化需求" 模式构建专用智能体。核心差异化应聚焦行业数据训练、工具链整合两大方向：一方面，积累垂直领域高质量数据，训练行业专属模型，提升知识库精准度；另一方面，整合场景化工具，如办公场景对接钉钉、企业微信API，财税场景打通金蝶、用友系统，通过工具集成提升用户使用效率。同时，可借鉴 Cursor 的 "Ctrl+K" 功能，简化智能体调用流程，降低用户使用门槛。

3. 市场推广：精准触达核心用户，分阶段推进

用户定位：聚焦25-44 岁男性群体，特别是技术开发者、企业办公人员、专业服务从业者，这部分用户付费意愿强、技术接受度高，可通过知乎、Github、行业社群进行精准触达。

推广策略：海外市场可借鉴DeepSeek 的开源模式，通过技术教程、搭建案例吸引开发者生态；国内市场可参考扣子空间的 "内测引流" 策略，通过邀请制积累种子用户，快速迭代产品功能。

商业化路径：C 端产品可采用 "基础功能免费 + 高级功能付费" 模式，参考 "万能 AI 盒子" 的增长逻辑，通过核心功能撬动用户付费；B 端产品可推出 "按次付费 + 定制化服务" 套餐，先通过标准化产品验证市场，再针对大客户提供深度定制解决方案。

4. 风险规避：警惕技术泡沫与合规风险

报告显示，Web3.0+AI Agent 领域已出现 "劣币驱逐良币" 现象，需警惕概念炒作带来的市场风险，坚持技术落地为核心。同时，AI Agent 涉及数据采集、隐私处理等合规问题，建议提前对接数据合规服务商，确保产品符合《"数据要素 ×" 三年行动计划》等政策要求，避免合规风险影响商业化进程。

AI Agent 行业正处于技术爆发前夜，当前的核心机会不在于追求 "大而全" 的通用型产品，而在于 "小而美" 的垂直场景解决方案。通过聚焦高需求场景、借力成熟技术基座、精准触达核心用户，乙方资产可快速构建差异化竞争力，在行业规模化爆发前抢占市场先机。