AI Agent
让大模型“能做事”的任务执行型软件与编排生态
行业概述
AI Agent（智能体）是以大语言模型为核心、以“任务完成”为目标的软件形态。其边界通常区别于单轮对话：Agent具备多步规划、可调用外部工具（API/数据库/搜索/代码执行等）、具备状态/记忆管理，并在执行过程中进行自检与纠错。
供给侧上，该子行业由三类能力构成：①Agent框架与编排（规划、工具调用、权限与沙箱）；②知识与上下文层（RAG、记忆、长上下文管理）；③评测与治理（可观测性、回放、对齐与安全）。
需求侧主要来自客服/销售/运营/研发等可流程化岗位，以及需要“跨系统自动化”的企业场景。竞争维度集中在：任务成功率、稳定性与可控性、与企业系统的集成深度、成本/延迟，以及合规与安全治理能力。
与上级行业“AI模型与平台”的关系：Agent依赖模型能力与工具生态，也反向推动平台侧提供更强的编排、评测与治理组件。
该子行业隶属于：
AI模型与平台
核心价值
- 将自然语言目标转化为可追踪的多步任务执行
- 通过工具调用实现跨系统自动化与闭环交付
- 以评测与可观测性提升可控性与稳定性
行业结构与生态
该子行业通常以“模型能力—编排/平台—推理运行—业务系统”串联协作：上游提供模型与基础组件，中游负责编排/开发/治理，下游通过连接器与企业系统对接，并以评测与可观测性形成持续优化闭环。
企业连接与治理层
提供连接器、权限/审计、沙箱与安全策略，确保可控集成与合规运行。
关键应用场景
- 企业知识问答与工单自动流转
- 销售/客服自动化与外呼/跟进
- 研发助手：代码生成、测试与CI辅助
- 运营自动化：报表生成、异常排查与处置
趋势与看点
从“对话”走向“可执行工作流”
企业更关注任务成功率、回放与审计，Agent逐步与业务流程系统深度耦合。
工具生态与连接器成为核心壁垒
连接器数量、权限与沙箱能力决定Agent能否在真实系统中稳定执行。
评测与治理前置
基准评测、红队测试与可观测性成为上线前的硬门槛。
行业阶段
高速增长期高速增长期
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