信息服务行业专题报告-AIAGENT(智能体)：从技术概念到场景落地

　　思维链铸就智能体，多体交互拓展应用：早在上世纪50 年代，阿兰图灵把“高度智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的蜕变。用户在Agent（智能体）模式中给AI 设置目标和身份，并提供Prompt（提示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具资源和监督结果。

    　　赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面，但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与AI 研究等因素，应用层面的AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、能源管理等都能被垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已落地。但商业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通LLMs。

    　　人工智能发展迅猛，智能体商业化落地：未来多方面推动人工智能发展，应用级别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为重要的研究方向。预计2026 年国内人工智能市场规模超过260 亿美元，全球人工智能市场规模2025 年超6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早，人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。

    　　投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展，智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。

    　　单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高token消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。

    　　预计到2026 年，中国人工智能市场规模将超过260 亿美元，将在政府、金融、制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下，AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。

    　　建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海康威视、大华股份、商汤-W、赛意信息、宝信软件、万兴科技、虹软科技、新致软件、新国都

    　　风险提示：1.大模型发展不及预期；2. AI 智能体发展不及预期；3.智能体下游需求不足。

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