收藏！一文读懂AI Agent：大模型的下一个风口，程序员必备技能-优快云博客

AI Agent代表AI发展的新阶段，具备环境感知、自主决策与行动执行能力，是"主驾驶"而非"副驾驶"。其核心能力包括独立思考规划、自主使用工具和记忆迭代。文章详细解析了Agent与Chatbot的区别、六大应用模式、产业链布局及市场前景，指出Agent将从"生成内容"向"解决复杂问题"转变，成为AI大模型时代的超级入口。2025年中国企业级AI Agent市场规模预计达232亿元，未来增长潜力巨大。

一、智能体Agent 基础知识复盘

1、定义

AI Agent(智能体)是一种具备环境感知、自主决策与行动执行能力的人工智能系统。

Agent是一个系统，其核心能力架构包含四个关键维度:

① 感知能力(Perception)–解析、理解环境信息与用户输入、进行知识推理、生成文本；

② 规划能力(Planning)–制定目标导向的任务策路；

③行动能力(Action/ToolUse)–调用工具或API执行操作；

④ 记忆能力(Memory）–存储并关联历史交互与知识。

一言以蔽之：Agent =大模型+规划能力+记忆能力+行动能力！

2、Agent与 Chatbot区别：

Chatbot是人类完成绝大部分工作，类似于向AI询问意见，了解信息，AI提供信息和建议，但不直接处理工作；而Agent能独立处理工作。

Agent与Copilot 区别在于“自主规划” 的能力：Copilot 的模式需要人的指挥；而Agent则是直接面对目标任务，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。Copilot 是“副驾驶”，只是提供建议而非决策，而Al Agent 是“主驾驶”需要真正做出决策并开展行动。

大模型是Al Agent的核心驱动力与智能基础，Agent是大模型应用的最高形态，赋予A高度自主性，使其能够独立分解任务、规划步骤并调用工具完成目标。Agent模式下AI不仅是“助手”，更是具备闭环执行能力的“智能代理人”。

3、Agent 三大核心能力

不是所有AI模型都是Agent，关键在于"工具调用能力”，即主动调用外部工具以拓展能力边界、达成复杂目标的能力，实现了从“解答问题”到“解决问题”的跨越。

一个合格的Al Agent ，需具备三个核心能力:

1）独立思考和规划： Al Agent 不需要人干涉，独立思考，将复杂任务分解成一系列子步骤，能够根据给定任务目标和约束条件,进行任务规划和问题拆解,形成执行步骤(即工作流)；

（2）自主使用工具来执行：能够调取各类组件和工具，按照执行步骤依次执行，实现任务目标；

（3）记忆并持续迭代：记忆，既有短期记忆存储即时信息，又有长期记忆沉淀持久知识， Al Agent能够自动记录任务目标、工作流和执行结果，基于结果反馈，沉淀专家知识和案例。

4、Agent是AGI的第三个阶段

OpenAI将通用人工智能AGI的发展分为了五个阶段，用于描述AGI从低级到高级、从简单到复杂的路径。

第一阶段：‌聊天机器人–Chatbots**，这一阶段的AI能够进行基本的对话，翻译、摘要等，但缺乏深度推理能力类似于之前的ChatGPT；**

第二阶段：推理者–Reasoners；在这一阶段够以人类专家的水平解决复杂推理和决策的问题，如医疗诊断、金融风险评估，OpenAI的o1、o3、DeepSeek R1也是这个阶段的推理大模型；

第三阶段：智能体–Agents，处于验室向商业化过渡阶段，可自主完成“思考 - 决策 - 执行”闭环，这一阶段包括，自动驾驶和机器人控制等，能够实现自主决策和行动；

第四阶段：创新者‌–Innovators，尚在探索中，AI系统具有创造性和独创性，像AlphaFold助力蛋白质结构预测那样，可辅助人类在科研、艺术等领域实现突破性发明与创作；****

第五阶段：组织者–Organizations，是AGI终极形态，目前未实现，系统不仅具备战略思维，还拥有高效率和强适应性，能够管理复杂的系统，承担组织和管理的工作‌。

如果说AI在前三阶段还是人类的助手的话，到第四阶段就已经成为人类的合作者，到第五阶段简直就可以去驱使人类了。

从目前的人工智能发展阶段来看，第五级的重大意义在于，人工智能不仅可以作为单个个体开展工作，还可以相互协作、组织成为一个公司，人工智能的作用可以成千上万倍放大，实现规模化运作。

5、 Agent的六大模式（2025年）

（1）Agentic RAG（推理型检索增强生成）

Agentic RAG 是一种融合检索增强（RAG）、智能规划（Agent）、工具调用（Tools）、和可持续上下文（Memory）的多步推理架构，使大模型能够执行复杂任务，而不仅是回答问题。

Agentic RAG = RAG（检索） + Agent（规划） + Tools（执行） + Memory（上下文）→ 让大模型从“回答问题”升级为“完成任务”。

国内的代表是：① 百度文心一言 + 搜索增强：结合百度搜索做事实检索；② 360纳米搜索：整合360搜索的即时信息流。

（2）Voice Agents（语音智能体）

**Voice Agent 是指基于语音交互的人机智能体系统，结合 ASR、**NLU、任务规划与执行以及 TTS 技术，实现从语音输入到任务完成再到语音输出的全链路闭环。

Voice Agent简单来说，就是一个「能说话的智能体」——用户开口说话，它理解、回应、执行，一切都像在和人交谈。

代表案例是：① OpenAI GPT-4o Voice：多模态对话，低延迟语音交互；② 字节的豆包：强实时语音识别与合成；③ 小米的小爱同学：深度嵌入IoT生态等。

（3）CUA（像人类一样使用电脑的代理）

CUA，全称Computer Using Agents，AI能够像人类一样点鼠标、敲键盘、操作计算机，它不再是“顾问”，而是“数字实习生”。

CUA实现从“理解指令”到“执行操作”的闭环能力。其核心是整合视觉感知、任务规划和物理操作三大能力，通过屏幕截图获取视觉信息，基于多模态大模型推理分解任务步骤，最终控制鼠标、键盘等输入设备完成操作。

主要应用场景是：自动化办公、桌面软件操作、RPA（机器人流程自动化）。

目前的代表例子是：① MultiOn：能代替用户操作网页、表格、日历等；②字节跳动的扣子空间：低代码构建多场景桌面操；③ Fellou：网页与桌面操作的自动化执行。

（4）Coding Agents( 代码智能体）

Coding Agents是一种专门用于编程任务的智能体，它能够在软件开发过程中根据环境中的工具，执行相应的操作，去辅助用户做一些功能，如代码生成、调试、优化等。

Coding Agents程序员的“代码搭档”,核心是“让编程更高效”。

代表案例是：① GitHub Copilot Workspace：支持从需求到部署的全链路编码；② 阿里的通义灵码：嵌入IDE的代码生成与调试；③ 百度Comate：结合文心大模型的智能编程工具。

(5) Deep Research Agents（深度研究型智能体）

Deep Research系统最能体现AI智能体在科研领域的潜力与局限。这类系统采用多智能体架构，能够在几分钟内整合和分析数百个信息源，生成带有准确引用的综合研究报告。

当面对一个研究问题时，主控智能体会将其拆分为多个子任务，调度不同的智能体分别搜集和分析资料，最后再把各部分成果汇总成一份结构完整、逻辑连贯的报告。

代表案例是：① OpenAI Deep Research（2025新功能）：多Agent长期调研；② 阿里千问深度研究：针对行业报告和市场分析；③ 豆包的深入研究，可以做行业分析。

(6) Agent Protocols（智能体协议）

Agent Protocols 是一套标准化的规则、格式和流程，用于规范人工智能代理（Agent）之间以及代理与外部系统（如数据、工具、服务等）之间的通信和协作。

现在智能体多了，各有各的协议，Agent Protocols 是用于统一Multi-Agent Communication（多代理通信） 的协议标准，核心是“让不同Agent能听懂彼此的话”，简化跨平台协作。

**知识卡片：**常见Agent Protocols协议：

A2A Protocol（Agent-to-Agent）：允许Agent之间直接交换信息，比如“Agent 1负责查天气，Agent 2负责订酒店，它们可以互相传递数据，帮你规划旅行”；
MCP（Message Communication Protocol）：用于Agent与服务器之间的通信，比如“Agent 通过MCP向服务器发送请求，获取用户的历史订单信息”。

典型代表是：① Google AI Device Kit（ADK）：多Agent跨设备调用；② OpenAI MCP（Model Context Protocol）：跨模型的上下文共享；③ 字节跳动Coze协议层：支持不同Bot的消息与任务协作；④ 阿里云AgentFlow：跨Agent编排与协议转换。

6、Agent的限制的三因素：算力、隐私、数据

Agent是自主软件程序，由记忆、权限、工具、决策机制和学习机制等关键技术组件构成，它们在执行任务时面临算力限制、数据壁垒、隐私保护等限制因素，解决这些限制是 Agent顺利落地的关键。

（1）算力需求随着模型复杂度增加而激增，特别是在大语言模型和多模态模型的应用中。算力需求的增长导致训练和推理需求难以满足，同对在高使用期算力分配不均可能造成延迟或无法访问。

（2）Agent的数据需求是其感知、学习和决策的基础，但面临优质语料短缺、数据打通难度、有毒数据增多和数据多样性不足等技术瓶颈。

（3）隐私保护是Agent应用的前提，确保用户信任和法律合规。个人或组织对其数据拥有控制权和保密权的状态。Agent依赖数据驱动，而数据往往涉及敏感信息。

二、市场空间&现状

根据第一新声智库，2025年中国企业级AIAgent市场规模将达到232亿元。2023-2027年中国企业级AI Agent市场规模复合增长率将达到120%，至2027年，企业级 Agent市场规模将达到655亿元。

AI Agent将对Saas市场的重构，相关企业在SaaS产品中集成AI Agent功能所产生的市场价值巨大。

目前 Agent 行业渗透：智能客服约70%，成为最成熟场景；数据分析约60%，是业务决策的核心支撑;内容创作约45%；研发设计、营销、知识助手、智能辅导等渗透率较低，场景孕育着下一轮爆发点。

三、产业链全图谱

AI Agent产业链上游：可以分为基础设施与技术供应商，注重算力和数据基础；中游：为 AI Agent研发与集成商，主要可以分为系统集成厂商、软件开发厂商以及解决方案供应商，其中目前大部分企业正在处于优化产品和探索应用场景阶段；下游：主要为应用与终端客户，强调应用落地和用户体验。

AI Agent的产业发展依赖于大模型技术的迭代、算力的提升以及应用场景的拓展，各环节相互协作，共同推动AI Agent的商业化进程。

1. 上游：基础设施与技术提供商

国内主要可以分为AI芯片、服务器集成厂商、算法框架、大模型厂商、数据服务商以及云计算平台等

（1）算法框架：业内通常使用谷歌Tensorflow和脸书Pytorch作为AI算法框架，昇思MindSpore于2023年打造业界首个AI融合框架，提供全面的分布式并行能力。

（2）大模型：AI Agent的核心驱动力是大语言模型。因此，大型的开发者在产业链中占据重要地位，提供基础模型和算法支持，使得AI Agent能够具备感知、理解、决策和执行的能力。

下表：2025 中国大模型 Top 10 排行榜


排名	公司	代表模型 / 产品	排名	公司	代表模型 / 产品
1	DeepSeek	DeepSeek-V3	6	智谱 AI	GLM-4
2	阿里.千问	Qwen3	7	月之暗面	Kimi / K2
3	字节·豆包	Doubao 1.5 Pro	8	MiniMax	海螺 AI
4	腾讯· 混元	元宝	9	科大讯飞	星火 X
5	百度·文心一言	Ernie 4.5 / 5	10	百川智能	Baichuan-M2

（3）AI 芯片 ：提供算力支持，是灵魂，当前主流的AI agent 芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC：

①、GPU:英伟达NVIDIA一家独大，占据81%的市场份额，其次是AMD和Intel，分别占据18%和1%的市场份额；国内厂商：寒武纪、景嘉微、海光信息、天数智芯，功能和应用领域等方面都有了提升；

②、ASIC ：博通AVGO、美满电子MRVL 两家全球巨头；国内寒武纪、芯原股份、嘉楠科技 CAN 也在奋力直追；

③、FPGA：安路科技是国内FPGA业务领军企业；复旦微电是FPGA芯片重要供应商。

（4）服务器：国内龙头公司:inspur浪潮、 Sugon 中科曙光和华为；

（5）数据服务：国外：澳大利亚的Appen；国内：浪潮、标贝科技是龙头。

2.中游AI Agent研发与集成商：

负责将大模型与其他技术组件(如规划、记忆、工具使用和行动模块)相结合，开发出具有特定功能和应用场景的 AI Agent产品。通常拥有强大的研发团队和技术实力，能够不断优化和迭代产品以满足市场需求。

（1）系统集成：国内头部是–联想、科大讯飞、用友、钉钉、况客科技、 Moka公司；

（2）软件平台开发：面壁智能、实在智能、汇智智能、澜码科技、联汇等都是国内不错的公司；

（3）解决方案提供商：华为云、百度智能云、阿里云、腾讯云京东云天翼云等国内公司。

3.下游应用厂商：

AI Agent的应用场景广泛，聚焦B端与C端场景落地。包括智能客服、个人助理、自动驾驶、软件开发、财务管理等多个领域。应用厂商根据不同行业和场景的需求，利用AI Agent 技术开发出各种应用产品和服务，直接面向终端用户，负责产品的推广和销售。

（1）通用智能体：

备跨领域适应性，定位为“全能助手”。

（2）垂直智能体：

专注特定场景或领域，强调专业知识，定位为“行业专家”

四、相关标的

以下是不完全列举：

① AI+数据: 海天瑞声、深桑达A;

② AI+农业: 托普云农;

③ AI+医疗: 嘉和美康、卫宁健康、开勒股份、润达医疗、国新健康、久远银海、塞力医疗、创业惠康、思创医惠、东华软件、医脉通；

④ AI+教育: 科大讯飞、豆神教育、佳发教育、竞业达、拓维信息;

⑤ AI+能源: 国能日新、国网信通、朗新集团、南网科技；

⑥ AI+交通: 千方科技、易华录、万集科技、金溢科技、信息发展;

⑦ AI+资管: 恒生电子、顶点软件;

⑧ AI+银行: 宇信科技、天阳科技、博彦科技、京北方、长亮科技；

⑨ AI+保险: 中科软、新致软件;

⑩ AI+政务: 太极股份、南威软件、新点软件、数字政通、拓尔思;

⑪ AI+司法: 金桥信息、华宇软件、通达海；

⑫ AI+财税: 税友股份、中科江南、博思软件;

⑬ AI+烟草: 中科信息;

⑭ AI+港口: 盛视科技;

⑮ AI+企业服务: 金山办公、用友网络、金蝶国际、浪潮数字企业、光云科技、致远互联、泛微网络;

⑯ AI+建筑: 广联达、品茗科技；

⑰ AI+零售: 石基信息、焦点科技、值得买；

⑱ AI+具身: 东土科技、能科科技；

⑲ AI+工业软件: 中望软件、华大九天、中控技术、索辰科技、宝信软件。

最后

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

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L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

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L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

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L3阶段： 将深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。