2025 年 AI Agent 行业迎来爆发式增长，全球科技巨头如谷歌、微软、OpenAI 及国内阿里云纷纷推出新模型与智能体产品。本文精选十份权威行业研报，涵盖谷歌《Agents》白皮书、Anthropic 最佳实践、LangChain 状态报告等，深入解析智能体的架构设计、应用场景、技术栈及商业化挑战。内容涉及多模态大模型、自主决策系统、企业级落地案例及未来趋势，为开发者与企业决策者提供全面的技术洞察与参考指南。
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。
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。
最后介绍了在 LangChain 和 Vertex AI 平台上构建和部署 Agent 的方法，并讨论了如何通过各种学习方法（如上下文学习、基于检索的上下文学习和微调）提升模型性能。总而言之，该白皮书旨在系统性地讲解生成式 AI Agent 的原理、架构和应用实践，为开发者提供构建更强大、更灵活的 AI 系统的指导。
对于希望了解或构建 Agents 系统的朋友来说，是一份非常有价值的资源，推荐详细研读。
《Building effective agents》深入探讨了构建大型语言模型（LLM）Agent 的实践经验与洞见。文章开篇对'Agent'一词进行了明确界定，并细致区分了工作流（Workflow）与 Agent 在架构上的不同之处。
工作流指的是对 LLM 和工具的预定义流程进行编排，而 Agent 则赋予了 LLM 动态调控其流程及工具使用的灵活性。还分析了在何种情境下以及如何有效运用 Agent 系统，并着重指出，在应用构建过程中，应优先采用最简洁的方案，并根据实际需求逐步引入复杂功能。
文章深入探讨了几种构建 Agent 的常见模式，包括增强型 LLM、提示链（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、指挥者 - 工作者（Orchestrator-Workers）和评估器 - 优化器（Evaluator-Optimizer）等，并强调了简洁性、透明度和周全的工具文档和测试的重要性。
这些模式旨在指导开发者构建高效、可靠且易于维护的 Agent 系统，而非追求过度复杂的系统。文章还提供了在客户支持和编码领域使用 Agent 的实际案例，并附录中详细说明了工具的提示工程技巧，以帮助开发者创建更有效的 Agent-计算机接口 (ACI)。
此外，文章介绍了多种框架，这些框架虽然简化了实现过程，但也可能带来额外的抽象层，影响调试。因此，文章建议开发者直接使用 LLM API，并在必要时使用框架，同时确保理解底层代码。最终目标是确保 Agent 系统的设计保持简洁，优先考虑透明度，并通过工具文档和测试精心设计 Agent-计算机接口（ACI）。
《Building effective agents》报告能够为对 AI Agent 感兴趣的读者提供了全面且实用的指导。它不仅解释了 AI Agent 的核心概念和构建方法，还通过实际案例和建议，帮助读者更好地理解和应用这些技术。对于希望深入了解和构建 LLM Agent 的读者来说，这份报告是一份不可多得的参考资料。
报告通过调查超过 1300 名专业人士，揭示了 2024 年 AI Agent 的使用现状，包括它们在不同行业中的应用情况、主要用途、面临的挑战以及未来的发展趋势。
该报告将 AI Agent 的定义为使用大型语言模型（LLM）来决定应用程序控制流的系统。探讨了不同类型的 Agent 框架，如 ReAct、多 Agent 编排器和 LangGraph 等，这些框架在业界获得了广泛的关注。提到了 AI Agent 在不同行业中的应用，以及它们在处理研究、总结、个人生产力任务、客户服务等方面的具体用途。
报告发现，超过一半的受访者正在生产环境中使用人工智能 Agent，而绝大多数受访者计划在不久的将来部署 AI Agent。主要的应用案例包括信息研究和总结以及提高个人生产力，而客户服务也是一个重要的领域。报告强调了追踪和可观察性工具以及人工监督在控制 AI Agent 风险方面的重要性，并指出性能质量是部署 AI Agent 的最大障碍。
最后，报告分析了 Cursor、Perplexity 和 Replit 等成功的案例，并探讨了多步骤任务管理、重复性任务自动化以及 AI Agent 的协作等新兴主题。报告调查显示，不同规模的公司在 AI Agent 的控制和优先事项方面存在差异，大型企业更注重安全性和合规性，而小型公司更关注追踪和理解结果。
《LangChain AI Agent 状态报告》提供了关于 AI Agent 现状的全面概述，并深入探讨了其应用场景、挑战和未来趋势。对于希望了解 AI Agent 技术并在实际中部署相关应用的读者来说，具有很高的参考价值。
Langbase Research《State of AI Agents》基于 3400 多位来自 100 多个国家的开发者的反馈，总结了 AI 智能体领域的最新趋势。报告描绘了 AI 技术在 2024 年的新高峰，以及开发者如何利用不同大型语言模型（LLM）提供商构建 AI Agent，并探讨了在工作流程中采用 AI Agent 所面临的挑战和目标。
研究旨在了解 AI Agent 在 2024 年的发展情况，包括开发者如何使用不同的 LLM 提供商服务，以及在实际应用中遇到的挑战和目标。研究还探讨了 AI 在不同行业和公司规模中的应用情况，以及开发者对于 AI 开发平台的偏好。
报告揭示了 OpenAI 在 LLM 提供商中占据主导地位，但 Google 和 Anthropic 紧随其后；不同 LLM 提供商在不同行业应用中各有优势。可扩展性复杂性和数据隐私是阻碍 AI 智能体广泛应用的两大主要因素，而准确性是开发者选择 LLM 时的首要考虑因素。
报告还指出，自动化和简化是企业采用 AI 技术的首要目标，软件开发是 LLM 最主要的应用领域。最后，报告强调了开发者对可定制的 AI 开发平台和工具的需求，以及对版本控制和 SDK 生态系统的重视。
对于希望了解 AI Agent 技术的读者来说，这是一份非常有价值的参考资料，可以帮助大家更好地了解市场动态和技术发展方向。
这份 Insight Partners 撰写的报告探讨了 AI Agent 生态系统的现状、应用案例和经济模式。基于对构建者、企业和研究人员的访谈，分析了 AI Agent 在企业架构中的实际部署情况，讨论了不同使用案例的复杂性、购买特定功能 Agent 与构建自定义 Agent 工作流之间的权衡，以及价值衡量和归属的多样性。
报告首先定义了 AI Agent，并阐述了其架构设计中的关键考量，特别是人机协同循环和任务规划策略。接着，报告深入分析了 AI Agent 的参考架构，包括数据检索（RAG、记忆、长上下文）、Agent 计算机接口（函数/工具调用、计算机使用、集成）以及性能评估和安全防护（Guardrails）。
报告对 AI Agent 进行了类型划分，包括垂直 Agent、水平 Agent 平台、多模态 Agent 和经典 SaaS 的 Agent 接口。报告还绘制了 AI Agent 市场图谱，指出了基础设施和垂直化平台的机遇，并探讨了构建与购买 AI Agent 的决策考量，以及新兴的定价模式（平台 + 雇佣 Agent、平台 + 结果导向定价、纯结果导向定价）。
最后，报告总结了企业和构建者在 AI Agent 部署和发展中面临的挑战和最佳实践，强调了合规性、数据准备、可靠性、ROI 衡量、文化融合等重要方面。
报告认为，AI Agent 的研究难点在于理解 AI Agent 的复杂性，包括它们如何独立推理和行动，以及如何将它们集成到现有的企业系统中。研究者需要评估不同使用案例的复杂性，并确定在购买特定功能 Agent 与构建自定义 Agent 工作流之间的最佳权衡点。衡量和归属价值的多样性也是一大挑战，因为不同的企业可能有不同的评价标准和业务目标。
这份报告旨在为企业和 AI Agent 构建者提供对 AI Agent 生态系统全面而深入的理解，并为其发展战略提供指导。不仅分析了 AI Agent 的技术细节，还深入探讨了企业在部署 AI Agent 时需要考虑的实际问题，并为构建者提供了有价值的建议，推荐仔细研读。
InfoQ 研究中心发布的《2024 年中国 AI Agent 应用研究报告》，深入分析了 AI Agent 在中国的市场发展背景、特征、应用案例以及未来趋势。报告基于技术专利数量、技术发展时间、技术舆论指数等指标，结合市场规模与融资事件等资料，绘制了 2024 年中国 AI Agent 应用的成熟度模型，并探讨了 AI Agent 在不同领域的应用现状与未来发展方向。
报告聚焦 2024 年第二季度中国 AI Agent 应用的研究。报告首先分析了 AI Agent 市场的背景和特征，以及当下中国人工智能的技术成熟度模型，其中特别强调了 AI Agent 作为连接大模型和应用层的桥梁作用。
报告深入探讨了 AI Agent 的市场趋势，包括单/多智能体协同发展、通用技术框架、典型应用场景（生活类、企业专业类）以及不同厂商的产品策略（大模型创业厂商、互联网科技厂商、RPA 厂商、数字化企业服务商）。还展望了 AI Agent 未来的发展趋势，例如大模型能力提升、工具生态完善、多智能体协同，以及终端智能体（手机、电脑等）的兴起将带来的变革。
报告指出，AI Agent 作为连接模型层与应用层的重要补充，正逐渐深入复杂任务，并在多个行业场景中展现出应用潜力。报告基于技术专利数量、技术发展时间、技术舆论指数等核心指标，结合市场规模与融资事件等公开资料，以及技术和市场专家的验证，绘制了中国人工智能成熟度模型，并对 AI Agent 的市场特征、应用场景、产品发展、盈利模式等进行了详细探讨。
《2024 年中国 AI Agent 应用研究报告》是一份极具前瞻性和深度的研究报告，对于关注人工智能技术发展、尤其是 AI Agent 应用的从业者、企业决策者、技术爱好者以及相关领域的研究人员来说，具有很高的参考价值。
《2024 爱分析·AI Agent 应用实践报告》由爱分析撰写，旨在探讨 AI Agent 在企业中的应用现状、市场洞察以及未来发展趋势。
报告首先概述了 AI Agent 的核心能力——独立思考、自主执行、持续迭代，以及其在市场中的兴起和企业落地的主要挑战：'落地难'和'应用难'。
核心内容聚焦于数据分析 AI Agent 和 AI Agent 开发管理平台这两个特定市场，分别分析了其落地实施的关键要点和成功案例，例如城商行利用数据分析 AI Agent 提升数据分析效率，飞鹤利用 AI Agent 开发管理平台推进数字化转型。
报告指出，AI Agent 作为能够感知环境、基于目标进行决策并执行动作的智能化应用，随着大模型能力的增强和相关技术的成熟，其能力得到了质的飞跃。报告强调了 AI Agent 在企业中的三个核心能力：独立思考、自主执行、持续迭代，并分析了企业在落地 AI Agent 项目时面临的挑战。
报告还特别关注了数据分析 AI Agent 市场和 AI Agent 开发管理平台市场，提供了市场洞察和案例分析，为企业提供策略指导和实践洞见。
该报告不仅分析了 AI Agent 的技术和应用，更深入探讨了企业在落地 AI Agent 时面临的挑战和应对策略。报告强调了企业应从自身特性出发，建立 AI Agent 与新质生产力、数据要素的内在联系，实现价值升华，并建立 AI 文化。该报告适合企业决策者、IT 负责人以及对 AI Agent 应用感兴趣的读者阅读。
《2024 年中国 AI Agent 行业研究：智能体落地千行百业，引领智能化革命的新引擎》报告，由头豹研究院发布，深入分析了 AI Agent（人工智能体）在中国的发展现状、应用前景、市场趋势以及行业生态。
报告首先定义了 AI Agent，并将其与大模型区分开来，强调其自主决策和执行能力；然后，分析了 AI Agent 的关键特征、分类及发展历程，并对国内外主流项目及产品进行了盘点；接着，报告探讨了 AI Agent 的市场规模、驱动因素及行业生态图谱，指出其在企业级应用（toB）方面拥有更广阔的前景；最后，报告对 AI Agent 在不同行业领域的应用情况及发展趋势进行了深入分析，并对未来发展方向进行了预测，特别指出金融行业是 AI Agent 应用最成熟的领域，而政务领域则由于数据获取的限制，发展相对滞后。总而言之，该报告旨在为投资者、企业和研究人员提供对中国 AI Agent 行业全面而深入的了解。
报告指出，AI Agent 作为一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，与传统人工智能相比，具备更强的自主性和适应性。详细介绍了 AI Agent 的定义、基础架构、特征分类、发展历程、市场驱动因素、行业应用图谱、商业模式以及消费级与企业级应用的对比。
还预测了 AI Agent 在不同行业中的应用发展情况，并提供了国内外 AI Agent 项目及产品的盘点。整体而言，AI Agent 在企业级应用中前景广阔，尤其在金融、电商零售、教育、医疗、制造、交通、媒体娱乐、能源、物流和政务等行业领域中展现出强大的渗透力和应用潜力。
该报告不仅指出了 AI Agent 在金融等领域的成熟应用，也探讨了其在其他行业的潜力，为对 AI Agent 技术和市场感兴趣的读者提供了有价值的参考。该报告适合希望了解 AI Agent 如何落地并引领行业变革的读者阅读。
《The AI agents stack》本文探讨了 AI Agent 栈的最新发展，特别是 2024 年末的 AI Agent 生态系统，包括 Agents 托管/服务、Agents 框架和大型语言模型（LLM）模型及存储三个关键层次。报告基于作者在开源 AI 领域超过一年的工作经验以及 7 年以上的 AI 研究经验，对现有的 Agents 技术栈分类提出质疑，并分享了他们自己的'Agents 技术栈'模型。
报告探讨了 2024 年末 AI 智能体（Agent）的软件生态系统，并提出了作者自己基于多年经验的'智能体堆栈'模型。
该模型将智能体系统分为三层：底层是大型语言模型（LLM）及其服务和存储，包括各种 API 服务和向量数据库；中间层是智能体框架，负责 LLM 调用、状态管理、内存管理以及多智能体通信；顶层是智能体托管和服务，关注如何将智能体部署为服务，并通过 REST APIs 访问。
报告强调，与简单的 LLM 聊天机器人相比，智能体开发面临着更大的工程挑战，例如状态管理和工具执行。作者认为，未来的智能体将作为服务部署，并期待出现类似于 OpenAI ChatCompletion API 的行业标准智能体 API。
报告还提到了 2022 年和 2023 年兴起的 LLM 框架和 SDK，如 LangChain 和 LlamaIndex，以及通过 API 消费 LLM 的标准平台，如 vLLM 和 Ollama。同时，文章也指出了 2024 年 AI 领域对'Agents'概念的转变，以及如何从 LLM 发展到 AI Agent 的必要性。
这份报告主要面向软件开发者，旨在帮助他们理解 AI Agent 技术栈的复杂性，并为他们提供构建垂直 Agent 应用的指导。报告强调了 AI Agent 与传统 LLM 聊天机器人在工程方面的不同，并介绍了 Letta 提供的相关资源。该报告适合对 AI Agent 技术栈和实际应用感兴趣的开发者阅读。
该报告由德勤（Deloitte）人工智能研究所发布，探讨了 AI 智能体和多智能体系统如何重塑未来工作。重点介绍了生成式 AI（GenAI）的扩展能力和多智能体 AI 系统的协同作用，以及这些技术如何影响企业并推动智能组织转型。
报告围绕'随着 AI 技术的快速发展，企业如何利用 AI Agent 和多 Agent AI 系统来重塑业务流程，提高效率并实现自动化'这一问题，展开了详细讨论。
报告指出，AI 智能体与传统语言模型不同，具备推理、规划、记忆和行动能力，能自动化工作流程。多智能体系统通过协同合作提高效率、学习能力和准确性，处理复杂任务。例如，在战略洞察方面的应用展示了其在速度、效率和可扩展性方面的优势。还探讨了 AI 智能体对战略、风险、人才和业务流程的影响，并建议领导者评估用例、制定战略路线图、投资基础设施和人才培养以及加强数据治理和风险管理。
报告提到了当前企业广泛使用的大型语言模型（LLMs）和 GenAI 工具，这些工具虽然能够根据简单提示生成输出，但其交互通常是事务性的，且作用范围有限。探讨了 AI Agent 与传统语言模型的不同之处，以及 AI Agent 如何通过理解上下文、规划工作流程、连接外部工具和数据以及执行动作来实现目标，从而克服了传统 AI 应用的局限性。
报告认为，如何克服传统 AI 应用在理解复杂请求、规划工作流程和执行多步骤任务方面的局限性，以及如何整合不同 AI Agent 以实现更高级别的自动化和优化，是需要关注的重点问题。
总体而言，该报告强调 AI Agent 和多智能体系统在推动智能化转型方面的潜力，并指出前瞻性的企业和政府机构已经开始部署这些技术，适合对 AI Agent 的最新进展及其在各行业的实际应用感兴趣的读者阅读。
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将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
