近年来，算法能力、算力水平、数据规模的综合提升为大模型技术的长足发展提供了坚实基础，大模型在感知、认知、推理等方面取得了一定突破，但现阶段对复杂任务的自动化处理和解决能力相对不足。智能体（AIAgent）以大模型为智能底座，具备自主感知、理解、规划、记忆、行动和使用工具的能力，能够自动化执行复杂任务，有效克服大模型“有脑无手”的短板，解决大模型落地应用“最后一公里”问题。

　　智能体技术加速演进国内外掀起研究热潮

　　大模型驱动的智能体技术不断更新迭代，产学研用各方均期望借助智能体突破当前发展瓶颈。在技术演进方面，智能体的研究先后经历了符号智能体、反应式智能体、基于强化学习的智能体、基于元学习和迁移学习的智能体、基于大模型的智能体五个重要阶段，理论基础不断夯实，应用性能逐步增强。在技术能力方面，智能体重构人机交互模式，通过智能体工作流、多智能体协同及端侧智能体等多方向发力，可显著提升任务执行的质量及效率。智能体工作流推动从静态输出到动态迭代转变，通过合理规划和多轮迭代实现更高质量的输出。多智能体交互协同中通过对任务的合理分解，进而优化资源配置，显著提高对复杂任务的适应和处理能力。端侧智能技术赋予智能体在算力、存储、能耗受限的终端设备上部署运行的能力，通过模型压缩和硬件加速实现性能与效率的平衡。

　　智能体技术特征显著革新原生应用范式

　　作为典型的人工智能原生应用形态，基于大模型的新一代智能体可以实现规划决策、工具调用、长期记忆、任务执行。在规划决策方面，智能体在复杂环境中能够为实现特定目标制定最优的行动策略。在任务解析、思维链推理、自我反思和回顾链微调等方面展现出强大的能力。在工具调用方面，智能体工具调用赋予其与外部环境、资源互动的能力，从而借助外部能力弥补自身不足。在长期记忆方面，通过模拟人类记忆机制，智能体长期记忆可以积累历史交互、执行经验，对智能体的逻辑推理与任务规划起到重要支撑作用。在任务执行方面，智能体将决策转化为具体行动并实现对周边环境的正向反馈，通过流程自动化技术和各类外部工具，可执行各类具体任务并完成既定目标。

　　智能体应用场景持续拓宽产品服务不断提升

　　智能体通过精准决策和自动化操作，能够快速理解和响应各类业务需求，从而显著提升生产效率、优化资源配置。在研发设计方面，智能体可以分析客群，挖掘用户需求，自动生成设计方案、实现产品的动态定制和实时调整、推出创新性产品，可大幅降低研发设计成本，增强产品和服务的个性化。在生产制造方面，智能体通过分析历史数据、市场需求可有效优化生产计划和供应链管理方案，提高生产效率和资源利用率，降低库存成本和供应风险。在营销服务方面，智能体可以动态调研市场数据，集成智能客服产品，并根据客户的画像和行为提供个性化营销服务，进而提升营销效率、改善用户体验。在经营管理方面，智能体通过对市场数据进行建模，能够帮助企业了解市场趋势、需求发布等，可以为供应链、客户资源、人力资源、营销策略、财务管理等经营决策提供参考依据。

　　智能体发展前景广阔有望推动应用普惠向实

　　大模型技术和智能体应用双轮驱动，加速人工智能持续走深向实。在技术方面，多智能体高效协作、智能体工作流优化、人机高效协同等已成为重要发展方向。以智能体技术为代表的代理型人工智能（AgenticAI）预示着人工智能服务将由辅助型升级为自主型的重大飞跃。在应用方面，未来智能体应用生态和平台工具将进一步得到强化，不断降低智能体应用部署门槛。随着智能体灵活性和适应性的提升，将进一步拓宽应用场景的广度和深度以满足个性化需求，为用户带来更好的主观体验。在安全方面，完善隐私信息和安全保护机制，确保技术可信可控将成为智能体发展的重要保障。未来，智能体研发将更加注重与人类价值观的高度对齐。