AI Agent

AI Agent（人工智能体）是由大模型驱动，具备自主理解需求、规划任务、调用工具、执行落地能力的智能系统，能像 “数字员工” 一样独立完成复杂任务，已从概念走向规模化落地。
一、核心定义与核心能力
AI Agent 并非传统被动响应的 AI 工具，而是 “有思想、会行动” 的智能实体。其核心公式可概括为：AI Agent = 大模型（大脑）+ 规划能力 + 记忆存储 + 工具使用。
关键能力包括：
自主理解：无需细化指令，仅需明确目标即可拆解需求。
动态规划：将复杂任务拆分为可执行步骤，遇问题能调整路径。
记忆迭代：跨场景记住用户偏好和操作历史，从错误中优化。
工具协同：自主连接软件、系统或物理设备，完成闭环执行。
二、核心技术架构（四层核心）
模型层：作为 “大脑” 提供推理能力，主流包括国产的 DeepSeek-V3、通义千问 Qwen-2.5，以及 OpenAI 相关模型。
框架层：负责工作流编排，低代码平台（Dify、Coze）适合快速搭建，编程级框架（LangChain、MetaGPT）适配复杂需求。
知识存储层：通过向量数据库（Milvus、Chroma）和 RAG 技术，解决大模型 “幻觉” 问题，强化长短期记忆。
工具层：依托 MCP 协议、API 聚合等，连接各类软件、硬件设备，让 Agent 具备 “行动手脚”。
三、主流应用场景
办公协作：自动整理会议纪要、处理邮件、生成报表、跨系统数据协同，代表产品有微软 SecurityCopilot、国产 “灵搭”。
产业垂直：制造业设备监控、财务报销审核、电商竞品监控，实在智能的实在 Agent 已在 5000 多家企业落地。
消费服务：智能客服（7×24 小时处理订单、售后）、个人助理（预订服务、日常代办），如 OpenAI 的 Operator。
医疗健康：临床影像筛查、病历分析、个性化健康管理，京东健康 “AI 医院” 累计服务超 1.5 亿用户。
四、发展现状与趋势
市场规模爆发：2025 年全球市场规模达 73.8 亿美元，中国企业级市场突破 232 亿元，年均复合增长率超 100%。
落地加速：全球 85% 的组织已部署 Agent，大型企业纷纷将其纳入数字化转型核心。
未来方向：多 Agent 协同、跨领域通用能力提升、更安全的私有化部署成为核心趋势。