AI Agent开发平台、模型、应用现状与发展趋势内容总结与解读(可下载)

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作者：微信文章
国信证券于前不久发布了一份技术报告《人工智能行业专题12：AI Agent开发平台、模型、应用现状与发展趋势》，如下：


1 Agent定义、技术与发展

• AI Agent核心定义具备自主性、规划力与执行力的智能实体，核心是“代理权”，可主动感知环境、自主决策并执行复杂任务，区别于LLM（知识输出）和传统自动化（规则执行）。在AGI分级中处于L3阶段，性能等效90%熟练成年人。
  
• 关键特性自主决策、动态学习、跨系统协作。
  
• 核心模块感知层（多模态输入）、记忆层（短期+长期记忆）、决策层（目标规划与强化学习）、执行层（工具调用与跨系统协作）。AGI分级体系：
  
  
  
  • L1：聊天机器人（基础对话能力）
    
  • L2：推理者（基础问题解决）
    
  • L3：智能体（Agent，可执行任务）
    
  • L4：创新者（协助发明创造）
    
  • L5：组织者（超越人类表现）
    
  技术创新：
  
  
  
  • MCP（模型上下文协议）：标准化LLM与外部工具交互，支持并行调用和动态工作流。
    
  • A2A（Agent-to-Agent）：实现不同Agent间直接通信协同，谷歌主导并获50+企业支持。
    
  
  

2 Agent开发平台的布局

• 平台核心架构涵盖算力资源、存储系统、网络通信、智能体管理、感知决策、数据处理、安全风控、开发者工具等模块，需整合90%软件工程与10%AI能力。海外云厂布局：
  
  
  
  • 微软聚焦B端基础设施，Azure AI Foundry支持1900+模型，工具链与生态整合全面，云收入增速领先。
    
  • 谷歌依托AI Studio兼顾B/C端，多模态能力强但生态不成熟，市占率较低。
    
  • 亚马逊依托AWS服务中小企业，侧重算力销售与便捷部署，工具链较分散。
    
  国内平台布局：
  
  
  
  • 字节扣子覆盖全场景，开发者与智能体数量领先（170万开发者、200万+智能体）。
    
  • 阿里百炼主攻B端全行业，服务30余万企业客户，MCP工具链和开源生态丰富。
    
  • 腾讯元器基于混元大模型，主打轻量化低代码开发，聚焦社交与游戏场景。
    
  
  
• 平台选择趋势企业优先关注技术整合能力与应用开发能力，云服务商（49%）为最核心供应商，AI模型与成熟生态是关键竞争要素。
  

3 模型层与Tokens调用量分析

模型市场格局：



• 海外：谷歌Gemini（长上下文+多模态）、Anthropic Claude（编程等严谨场景）占据API市场半壁江山。
  
• 国内：DeepSeek、阿里Qwen系列份额稳步提升，模型层未拉开显著差距。
  
Tokens调用量特征：



• 谷歌2025年7月调用量980万亿（同比增100倍），内部需求占97%，成为TPU发展核心动力。
  
• 字节豆包2025年5月日均Tokens 16.4万亿（增137倍），内部占比超80%。
  
场景差异化表现：



• 编程场景：Claude Sonnet4占近半调用量，准确率与代码规范性突出。
  
• 长上下文场景：Gemini Flash（百万Tokens+低时延）优势明显，适用于营销搜索与翻译。
  
• 严谨领域（科技/金融）：Claude Sonnet4与Gemini Flash综合性能占优。
  

4 C端与B端Agent进展

4.1 C端应用

• 搜索类产品海外ChatGPT（MAU预计年底超10亿）、Gemini（MAU 4.5亿）领先；国内夸克、元宝依托生态导流，DeepSeek因模型迭代滞后导致流量回落。
  
• 图像类产品Midjourney（ARR 5亿美元）、可灵（月收入1.5亿元）表现突出，可灵受益于快手生态整合与视频功能迭代。
  
• 编程类产品Cursor（ARR 5亿美元）、GitHub Copilot（Web MAU 1.2亿）增长迅猛，客群付费意愿强。
  
• 硬件端趋势短期以AI手机/PC为核心，长期向多终端无感交互演进，苹果、华为等推动硬件与AI能力深度融合。
  

4.2 B端应用

• 产品形态微软Copilot家族月活超1亿，成为代表性产品，覆盖办公、开发、客户管理等场景。
  
• 落地挑战幻觉问题（输出准确性）、数据安全、成本高（Agent调用成本为LLM的15倍）。
  
• 行业渗透酒店/餐饮/旅游行业GenAI投入最高（2025年平均支出1110万美元），其次是零售业与制造业。
  
• SaaS变革软件制作成本逐步趋近于零，推动产业范式重构，头部厂商（如微软、Salesforce）通过AI功能提升ARPU。
  

5 Agent的市场空间与发展预期

市场规模预测：



• 全球AI IT支出2023-2028年CAGR 22.3%，其中GenAI达73.5%。
  
• CBINSIGHTS预计2032年AI Agent营收有望达1036亿美元（CAGR 44.9%）。
  
发展阶段划分：



• 短期（2023-2025）：GenAI嵌入现有应用。
  
• 中期（2025-2027）：Agent成为核心组件。
  
• 长期（2027+）：自主智能体网络主导业务，2035年后“智能体即应用”成主流。
  


• 技术演进目标终极形态为认知共生的人类助手，实现人机协同模式彻底革新。
  

6 个人见解

• Agent成为AI产业升级核心从“指令执行”迈向“自主智能体”，L3阶段的Agent已具备等效90%熟练成年人的能力，是AGI演进的关键节点，将重构企业软件与用户交互模式。
  
• 平台生态决定竞争格局云厂商凭借算力、工具链与生态整合能力（如微软Azure、阿里百炼）占据主导，中小企业更依赖轻量化部署与垂直场景适配（如亚马逊AWS、腾讯元器）。
  
• 内部需求驱动技术迭代谷歌、字节等巨头的Tokens调用量中，内部场景占比超80%，表明企业级AI需求已从“外部商业化”转向“内部效率提升”，成为算力基础设施（如TPU）发展的核心动力。
  
• 垂类场景商业化闭环更快编程、客服等垂类场景因技术门槛清晰、用户付费意愿强（如Cursor付费率33%），较通用场景更易实现规模化变现，是初创企业突围的关键方向。
  
• 成本与安全成落地瓶颈Agent调用成本为LLM的15倍，且幻觉问题与数据安全风险显著，短期需依赖模型优化（如MoE架构）与合规工具（如MCP协议）降低门槛，长期看规模化后成本下降将推动普及。
  
• 人机协同是终极方向2035年后Agent将成为“认知共生的人类助手”，但短期内企业需平衡“自动化效率”与“人类决策”，在客服、供应链等场景优先落地人机协作模式。
  

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