AI智能體的商業敘事遠比技術精彩

2025年過半，AI Agent（智能體）正在大躍進。

今年來，基本上每個月甚至每天，都有不同行業或企業推出新的智能體產品。

最近有兩個事情值得關注，一是百度文心智能體平臺與小米應用商店達成深度合作，上線"AI智能體專區"，實現智能體與應用市場首次打通；另一個是榮耀最新發布的衆多AI終端新品，全部搭載榮耀YOYO智能體，而合作方是阿里。這也意味着，AI智能體已經逐漸步入入口和生態的全面爭奪。

事實上，隨着大模型技術的躍遷與算力資源的增強，智能體在海內外市場迎來爆發式發展浪潮。微軟、谷歌、Zoom、百度、阿里、騰訊、字節跳動等全球科技巨頭紛紛加碼佈局，推動智能體從實驗室走向應用前線，覆蓋內容創作、客服、手機助手、辦公自動化、軟件開發、教育培訓、金融諮詢、工業製造等多個垂直領域。

AI智能體最大的特點，在於能夠自主感知、規劃和反思，完成複雜任務，從被動工具轉變爲主動執行者，而在形態上，可以是軟件、硬件或一個系統，具備自主性、適應性和交互能力。

那麼，科技大廠對AI智能體是如何佈局的？目前的市場發展現狀如何？其中又有哪些難點？AI智能體的出現和持續滲透，對商業生態會有什麼衝擊和變革？

1、從開發平臺到超級應用，大廠爭搶智能體入口

AI智能體，正在成爲全球科技大廠押注的重點。

一方面，多家雲廠商推出了面向企業的智能體開發平臺，如阿里的AgentScope、字節跳動的扣子、百度的千帆AppBuilder以及騰訊元器等，以構建新的AI生態；另一方面，這些大廠也在開發智能體的超級應用，並且將智能體融入各自的業務體系中，實現功能體驗的升級以及對外賦能，爭搶新一輪應用入口。

比如百度，去年以來多次公佈AI的進展，而智能體是反覆提到的關鍵詞。李彥宏此前就表示，智能體是他最看好的AI原生應用發展方向，相當於PC時代的網站和自媒體時代的賬號，未來將會有數以百萬量級的智能體出現，形成龐大的智能體生態。

目前，百度已將智能體應用到移動生態的各個場景，包括百度新搜索、百度文庫、百度電商、文小言等產品。其中，以文心智能體爲代表，已經吸引了15萬家企業和80萬名開發者參與。今年4月，百度還發布了多智能體協作App"心響"，其定位於一站式解決用戶複雜問題的"通用超級智能體"，目前在安卓端與iOS都可使用。

阿里今年也將AI智能體重點放在了To C領域，基於通義千問大模型，包括高德、飛豬、夸克等多個互聯網平臺業務都推出了智能體，形成覆蓋多個生活服務場景的垂直Agent矩陣，擁有API、MCP、Agent等多種對外服務接口。

騰訊的智能體開發平臺在多個行業落地的同時，馬化騰還在今年一季度財報電話會上提到，可以圍繞微信生態打造一個差異化的智能體AI，它與微信生態系統的獨特組成部分相連接，包括社交圖譜、通信和社區能力、內容生態系統（如公衆號和視頻號），以及微信內數百萬個小程序。

國外方面，谷歌在今年舉行的年度I/O開發者大會上，重磅推出了AI智能體、Gemini 2.5 Pro深度思考模型，Veo 3視頻模型首次實現音畫同步，搜索業務全面接入AI。其中在AI智能體方面，谷歌正在將智能代理能力整合到全線產品中，包括Chrome瀏覽器、搜索引擎和Gemini應用等。Open AI也陸續發佈了Operator、雲端AI編程等智能體。

可以說，AI智能體已經有一定的入口形態。第一類是像OpenAI的GPT，包括智譜的AutoGLM這樣的原生大模型作爲入口，來做一些執行和操作。第二類是互聯網大廠已有的super APP，比如微信、支付寶的嵌入式入口，以及更多垂類智能體。還有一個新的入口就是操作系統和智能終端的結合，比如AI手機、智能耳機或者智能眼鏡等硬件體系。

東吳證券的研報指出，AI智能體通過"決策(LLM)+記憶+規劃+工具"構建智能閉環，正逐步重塑終端交互中樞，成爲新一代超級入口核心。其發展沿着"數字助理型"與"具身/社會型"兩條技術路徑演化，並加速落地於PC、手機與可穿戴設備等多元終端。各大廠商圍繞端側部署與雲端協同展開技術佈局，推動智能體從功能演示走向系統集成。手機、PC等終端正採用"端優先"策略強化本地推理能力，而可穿戴設備則通過"端-近端-雲"架構解決算力瓶頸，構建多模態數據驅動的個性化體驗閉環。

根據Gartner測算，2024年僅約1%的企業軟件內置AI智能體功能，但到2028年，這一比例有望飆升至33%，屆時約15%的日常業務決策將可由AI自動完成。高盛預測，到2030年，AI智能體將創造約7萬億美元的經濟效益，其中相當一部分來源於效率提升。

對於未來，中國工程院院士鄔賀銓近期也表示，在6G應用中，智能體有着廣泛的前景，例如，在人與機器人的互動場景中，智能體可賦能機器人，使其成爲具身智能的代表。並且，未來真正發揮作用的將是多個智能體之間的羣智協作，全息通信、腦機接口、虛擬現實等沉浸式交互應用更依賴智能體協作來實現。

2、安全合規下智能體的發展難點

智能體的爆發和走量，不僅解決了人工智能在落地應用方面的難題，也有效突破了大模型"有腦無手"的瓶頸，真正能夠走入現實生活，實現更廣泛的互動和功能擴展。

但客觀來看，多數智能體的發展還處於初級階段，侷限在爲大語言模型添加基礎的規劃能力和工具調用（或者說函數調用）功能，使其能夠將複雜任務分解爲較小的、可執行的步驟。智能體可以實現數據分析、趨勢預測和一定程度的工作流程自動化，在簡單場景中可以選擇正確的工具完成任務，但面對更復雜、更個性化的場景，技術成熟度仍顯不足，尤其是缺乏原創性、顛覆性的技術突破，還面臨着一定的困難和挑戰。

一是安全合規下的幻覺累加和數據泄露問題。AI Agent往往基於大語言模型（LLM）構建，而大模型存在"幻覺"問題，即生成內容時缺乏事實依據，可能輸出不真實或錯誤的信息。在智能體鏈式調用中，若某一環節產生錯誤，其結果會被後續步驟繼續引用，導致錯誤在任務鏈條中被不斷放大，造成"幻覺累加"。這對依賴高度準確性的場景（如金融報告生成、合同審覈、醫學問診等）構成嚴重挑戰。

根據21世紀經濟報道最近發佈的《智能體體檢報告》中調查顯示，有67.4%的業內受訪者認爲智能體的安全合規問題"非常重要"，其中的AI幻覺與錯誤決策、數據泄露、有害內容輸出是行業最普遍關心的三個安全合規問題。

二是如何解決智能體的工具調用與場景適應能力。當前智能體雖具備調用外部工具（API、插件、數據庫等）的能力，但在多個工具的組合調度、異常處理、上下文狀態保持等方面缺乏"智能"。智能體缺乏"執行記憶"，在面對狀態變化或非預期中斷時難以自我恢復，也難以應對"動態交互"場景，這大大限制了其在流程複雜的企業級應用中的穩定性和魯棒性。

另外，儘管預訓練大模型具備強大的語言生成能力，但智能體在陌生任務上的泛化能力仍有限。當前大多數Agent仍屬於"精調+特定場景設定"下的窄域應用，難以跨任務、跨領域靈活遷移。尤其在面對非結構化問題、模糊需求和多目標優化時，與業務流程深度融合難度大，且存在可解釋性問題，導致在關鍵領域的應用受到限制，因此智能體仍需依賴大量人工干預和工程支持。

三是大規模使用下，如何實現智能體的技術生態與協作標準化問題。AI智能體要擴大市場滲透，就需要進行規模化落地以及提升跨場景協同能力，但這其中，技術生態與協作標準化問題將會是關鍵。但當前協議標準"多強混戰"，比如模型上下文協議（MCP）、智能體通信協議（ACP）、智能體到智能體協議（A2A）、智能體網絡協議（ANP）等，不同的智能體通常由不同的架構、協議和技術棧構建，尚未形成統一標準，導致系統之間難以直接交互，協同效率未能有效提升。

今年4月，谷歌宣佈開源首個標準智能體交互協議A2A，允許不同框架、供應商開發的智能體實現無縫通信與協作，希望藉此打破企業間智能體的交互壁壘，實現跨平臺、多模態的協作。6月，中國信息通信研究院發佈的《智能體技術和應用研究報告（2025年）》也提到，隨着多智能體系統正逐步成爲構建智能生態的重要支撐形態，以MCP、 A2A等爲代表的大模型和智能體通信協議，爲信息孤島和通信兼容性問題提供了有效的技術解決方案，降低了智能體系統集成複雜性，進一步拓寬了智能體能力邊界。

3、AI智能體引發的商業生態變革

科技大廠們競逐智能體，無疑是看重其背後的商業價值。

亞馬遜雲科技CEO Matt Garman此前指出，Al智能體有機會成爲亞馬遜雲科技下一個數十億美元規模的業務。而根據Markets and Markets預測，全球AI智能體市場規模預計從2025年的76.3億美元飆升至2030年的503.1億美元，年均增速高達45.8%，遠超AI整體市場35.9%的增速。

但對企業來說，除了預期的業務營收和新的技術敘事外，智能體在商業生態上引發的系列變革也更應值得關注。

其一是商業生態所帶來的迭代，會衝擊中心化的平臺型結構。正如App是移動互聯網時代的入口，國內的人口紅利催生出微信、淘寶、支付寶、滴滴、攜程等超級App，每個垂直行業的頭部App，其核心價值已從單一功能工具演變爲數字經濟時代的"基礎設施平臺"，成爲連接物理世界與數字空間的關鍵樞紐。那麼在AI時代，智能體有望率先成爲其中的重要入口。

衆所周知，智能體的核心在於自主性和規劃能力，在邏輯推理、工具調用和執行任務等能力方面會變得更加主動和智能，並且能夠根據用戶的行爲、偏好和上下文來預測需求，更高效主動提供相關的信息或服務，而且可以進行實現跨應用、跨平臺無縫對接，無需經過不斷的切換和跳轉。比如，當AI手機發展成熟之後，現有的App可能會發展爲"一個一個的服務"，智能助手作爲用戶的"AI代理"，在接到語音指令後，將會進行決策，並對各種應用的服務能力進行自動篩查、執行。

這種使用行爲的變化，會帶來兩個方面的影響：一是當超級智能體誕生後，我們的手機是否還需要裝載那麼多App；二是那些大的頭部App可能出於某些原因獨自發展智能體，但是一些腰部App，通過接入超級智能體能夠帶來更多商業的機會。當然，智能體要實現各種服務的連接，確實也取決於各軟件之間的互聯互通，這其中就涉及到不同軟件的調用授權，這也會是未來最大的難點。

其二是商業模式和營收結構的變化。廣告和電商是互聯網行業兩大最主流的商業變現模式，對淘天、京東和拼多多等這樣電商平臺來說，來自客戶管理服務這樣的廣告費用，也是其重要收入來源。但是，如果用戶將信息獲取、購物任務等交給AI智能體，這一主流商業模式可能會失效。

因爲對AI來說，其檢索與篩選能力遠超人類，商品位於搜索結果第一頁還是最後一頁，對它來說差異不大。屆時，商家再也無需爲醒目位置支付溢價，拍賣式廣告位的價值將大幅縮水。同樣，千人千面"可能感興趣"的推薦算法，也會遇到同樣的挑戰。像智能體可作爲個人助手，用戶只需提出需求，它便能跨App、跨平臺快速檢索並整合所需內容。由此，信息獲取邏輯將從"你推給我看"轉向"AI找給我看"。用戶不再被侷限在單一App的"信息繭房"，而依賴推薦算法攫取注意力並進行商業化"收割"的模式，也可能走向終結。

與此同時，隨着端側AI引入，訂閱變現這種商業模式也會趁勢興起，這會讓一些終端廠商，從一次性銷售走向"硬件+服務"並重，帶動雲推理、模型部署等產業鏈環節需求增長，具備高訂閱貢獻與留存率的廠商有望獲得互聯網估值溢價。

AI智能體對一些公司來說，會是一把雙刃劍，有的需要"革自己的命"，走出現有的舒適區，比如AI對搜索、廣告的顛覆，有的會對業務實現重構升級，比如電商、金融等行業，但商業世界本身也是複雜多變的，唯有應對變化才能抓住機遇。