当今数字化时代，人工智能技术的迅猛发展正深刻改变人们的生活与工作方式。随着技术迭代及市场个性化需求的增长，AI服务架构迎来变革，从“模型即服务”（MaaS）向“Agent即服务”（AaaS）跃迁。

2025年被视为AI Agent元年，其应用从实验室走向规模化商业场景。AI Agent改变了人机交互方式，为各行业带来新机遇与挑战，覆盖智能家居、智慧交通、医疗健康、金融服务等领域。

AIAgent指基于目标驱动的智能实体或软件系统，具备环境感知、自主决策、任务执行及学习优化能力。与传统AI模型相比，AI Agent强调目标驱动性、自主性及适应性，可调用外部工具完成复杂任务。

AI Agent可按技术实现路径分类：基于规则的Agent依赖预定义规则和逻辑，适用于稳定环境；基于传统机器学习的Agent通过算法从数据中学习策略；基于大语言模型的Agent是当前主流方向，结合自然语言处理与工具调用能力。

从功能角度看，AI Agent分为信息获取与分析、任务自动化、个人助理、决策支持、创作与生成、娱乐交互等类型。按应用场景划分，涵盖客户服务、金融服务、教育培训、医疗健康、零售电商、内容创作、软件开发与IT运维、智能制造等领域。

AI Agent产业结构包括底层基础设施、核心层算法与大语言模型、中间层Agent组件与平台、终端层产品/应用四个层次。底层基础设施提供算力、数据资源与网络存储支持；核心层以大语言模型与特定算法为核心驱动力；中间层连接核心技术与具体应用；终端层面向用户，体现为具体产品和服务。

AI Agent发展历程分为四个阶段：萌芽与理论探索期（20世纪50年代-80年代）、符号主义与连接主义发展期（20世纪80年代-2000年代初）、机器学习与互联网驱动期（2000年代初-2010年代末）、大语言模型驱动的Agent爆发期（2020年代初至今）。当前，AI Agent展现出前所未有的自主性与通用性。

中国AI Agent出海头部玩家包括HeyGen、来也科技与波形智能。HeyGen专注AI视频生成技术，采用付费订阅模式，海外市场贡献主要营收；来也科技提供RPA+AI解决方案，积极拓展海外业务；波形智能推出长文本生成工具“蛙蛙写作”，探索多语言市场商业化。

AI Agent发展面临的主要挑战来自算力层面，包括高昂的训练与推理成本、算力供给不足及能耗问题。解决路径包括算法与模型优化、专用AI芯片与硬件加速、边缘计算与端侧智能、发展绿色算力等。

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