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当前，中国人工智能产业正站在从大模型能力跃迁到智能体规模落地的关键节点上。随着基础模型在多模态理解、长上下文推理与工具调用等能力上持续成熟，AI的价值重心正在从“理解与对话”转向“决策与执行”。对企业而言，数字化转型走向纵深，不再满足于单点工具提效，而是要求AI打通跨系统业务链路、替代人工完成标准化多步骤工作，真正嵌入生产流程；对个人而言，数字生活场景日益丰富，用户也不再满足于信息检索式的问答，而是期待AI能够代办日程、整合信息、处理事务，成为随叫随到的智能助手。两股需求共同指向同一种新的智能形态——AI Agent：它以大模型为决策大脑，集成环境感知、长期记忆、规划推理与工具调用能力，能够在少人工干预下自主理解目标、拆解任务、调用工具并交付结果，标志着AI从响应信息向自主执行的关键跃迁。
01.AI Agent 进入生产力验证与商业化放量的早期阶段
中国AI Agent市场已从概念验证迈向生产力验证，企业通用Agent率先进入商业化落地阶段，行业垂直Agent加速从试点走向规模化，个人消费Agent快速探索，端侧与具身Agent则处于生态布局和早期验证阶段。据CIDC数据，2025年中国企业级AI Agent市场规模已达212亿元，预计2029年将达到3,320亿元，产业整体仍处于早期，但商业化扩张速度明显加快。
02.Agent产业价值由模型能力向任务执行与结果交付迁移
基础模型能力持续提升、推理成本下降，大模型正从相对稀缺的智能资源逐步转变为可调用、可组合的通用能力，产业竞争重点也由参数规模和模型性能逐步转向任务完成能力、业务适配能力和单位任务成本。Agent真正创造的价值，不再是提供更好的回答，而是持续调用工具、连接系统并最终完成任务、交付结果。
03.企业级Agent正在从应用构建工具升级为智能基础设施
随着Agent进入真实业务环境，企业需求已由快速搭建一个Agent转向对开发、评测、部署、运行、监控和持续优化的全生命周期管理，Agent平台正在由单纯的应用开发工具升级为企业级智能基础设施。同时，Agent与Workflow开始形成协同架构，连接、可观测、权限和安全治理逐渐成为规模化落地的关键能力。
本报告重点研究问题如下：
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