十篇 AI Agent 研报，看懂 2025 年全球智能体行业全景
差不多每个春节前后，科技界都会有些'大事件'发生，尤其是这几年日新月异的 AI 领域。
往年都是国外产品吸引眼球，而今年换成了中国技术惊艳全球。
春节前幻方量化发布的大模型 DeepSeek-R1，一经亮相便迅速炸场 AI 领域，全球的企业管理者、创业者、项目经理、分析师乃至相关部门领导人都现身说法，感慨 DeepSeek-R1 在大模型领域取得的突破性进展。
DeepSeek-R1 在后训练阶段采用了大规模强化学习技术，使得在标注数据极少的情况下，依然能实现显著提升推理能力。这一技术的进步使它在数学、代码及自然语言推理等多项任务中，表现出可与 OpenAI 的最新版本相媲美的性能，真正实现了开源化。这意味着，AI 领域正在朝着'低成本 + 高性能'方向迈进。
重要的是，基于 DeepSeek-R1 的 browser-use 等很多智能体实操案例已经证明，DeepSeek 能够有效降低部署 AI Agent 的门槛，能够大幅提升 AI Agent 性能和效率，增强场景适应能力。
在 LLM Based AI Agent 亟待落地的当下，一个高效且性价比可观的大模型对于智能体的重要性可想而知。可以预见，接下来 DeepSeek-R1 等强化学习类大模型，将会极大地提升智能体的构建与应用效率，进一步加速 AI Agent 的落地应用。
当然，在智能体成为 AI 应用主旋律的当下，春节前后更精彩的仍然是 AI Agent 行业，产品研发与生态扩建方面全球技术厂商都在马不停蹄。
谷歌于 2024 年 12 月发布了全新多模态大模型 Gemini 2.0，其性能全面提升，支持图片、视频和音频等多模态输入与输出。基于 Gemini 2.0 架构，谷歌推出了三个新的 AI 智能体原型：通用大模型助手 Project Astra、浏览器助手 Project Mariner 和编程助手 Jules。其中，编程助手 Jules 能够直接集成到 GitHub 的工作流程系统中，分析复杂代码库并实施修复。
微软于 2024 年 10 月宣布在 Dynamics 365 中集成 10 个自主 AI Agent，这些智能体能够自动执行客服、销售、财务、仓储等业务流程。这些 AI Agent 支持 OpenAI 的 o1 模型，具备自主学习能力，可以自动执行跨平台的超复杂业务。例如，美国著名电信公司 Lumen 通过 AI Agent 每年能节省 5000 万美元成本，相当于增加了 187 名全职劳动力。
OpenAI 在 2025 年 1 月 24 日发布了其首款 AI Agent——Operator，该系统能够自动执行各种复杂操作，包括编写代码、预订旅行、自动电商购物等。2 月 2 日正式推出面向深度研究领域的智能体产品深度研究（Deep research）功能。该功能可在 5-30 分钟完成专业报告，支持多领域高强度知识工作者，由 o3 模型提供支持，通过端到端强化学习训练，由四模块协同工作，已在 ChatGPT 上线，未来计划扩展数据源和结合 Operator 执行复杂任务。
Anthropic 于 2025 年 1 月发布了 Agent 最佳实践指南，旨在提升 AI Agent 在多个应用场景下的效率和灵活性。还计划在 2025 年推出智能体'AI 同事'（virtual collaborator），能够编写和测试代码。其旗舰产品 Claude 3.5 Sonnet 升级版在 OSWorld 测试中电脑使用能力得分为 AI 模型中首位。
在国内，阿里云通义千问也于 1 月 29 日上线了超大规模的 MoE 模型 Qwen2.5-Max。该模型预训练数据超过 20 万亿 tokens，在多个基准测试中表现优异，整体性能优于 DeepSeek V3。
通义千问还开源了全新的视觉模型 Qwen2.5-VL，推出 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。Qwen2.5-VL 和 2.5MAX 不仅在性能上取得了显著提升，而且在 AI Agent 尤其是 computer use 方面展现出了强大的应用潜力。例如，Qwen2.5-VL 能够直接作为视觉 Agent 进行操作，推理并动态使用工具，支持在计算机和手机上完成多步骤的复杂任务，例如自动查询天气、预订机票、发送消息等。
各大科技公司都在用快速迭代的产品与解决方案，对外彰显其在 AI Agent 领域发展的绝对速度。从目前各领域的表现来看，2025 年这个 AI Agent 商业化应用元年，智能体的落地应用比大家想象的要快得多，预示着 AI Agent 技术即将迎来爆发式增长，当然竞争也更为激烈。
这种情况下，自然会有很多朋友想要快速认知与掌握 AI Agent。而了解一个行业最快的方式，莫过于先从阅读各种行业研报资料开始。
为了帮助大家更好地了解、学习与应用 AI Agent，在 2025 年春节假期归来开工的第一天，精心准备了 10 份智能体行业研报。
这些研报涵盖了 AI Agent 的最新技术进展、应用场景、行业趋势以及面临的挑战等多个方面，旨在为大家提供全面、深入的参考。无论是企业决策者、技术开发者还是对 AI Agent 感兴趣的读者，都可以从这些研报中获取有价值的信息，把握 AI Agent 带来的发展机遇。
报告 1：谷歌《Agents》白皮书
该白皮书探讨了生成式人工智能（Generative AI）模型如何通过使用外部工具来扩展其功能，从而形成所谓的 Agents（智能体）。详细介绍了 Agents 的定义、认知架构、关键组件、工具使用、以及如何通过这些工具和架构来增强模型性能和实现生产应用。
它首先阐明了 Agent 区别于单纯模型的关键在于其能够利用工具访问外部信息，并进行自主推理和行动规划，而非仅仅依赖训练数据进行单次预测。
白皮书详细介绍了 Agent 的三个核心组成部分：模型（Language Model）、工具（Extensions, Functions, Data Stores）和编排层（Orchestration Layer）。编排层利用各种推理框架（如 ReAct, Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts）指导 Agent 的决策过程。工具则赋予 Agent 与外部世界交互的能力：Extensions 连接 Agent 与 API，Functions 允许客户端控制 API 调用，Data Stores 则提供对外部数据的访问，支持 RAG 等应用。
