文 | 王吉伟
2025 年被业内公认为 AI Agent 商业元年，标志着 AI 从被动响应工具向主动决策执行者的根本性跨越。
这一年，AI Agent 技术层面实现多维度关键突破。
自主操作能力实现质性进展，突破传统接口调用模式，GUI Agent 路线走向成熟。多模态融合与记忆机制持续优化，主流 AI Agent 已实现文本 + 图像的多模态交互覆盖，在语音识别、视觉理解等基础能力上显著提升。自主决策与规划能力提升，AI Agent 已具备明确的 " 感知 - 决策 - 执行 " 闭环能力，可应用于采购策略制定、贷款审批、工业设备操控等复杂场景。
这一年，AI Agent 的企业部署速度显著加快。
普华永道于 2025 年 5 月发布的一份涵盖 1000 名美国商业领袖的调查显示，79% 的组织表示他们在某种程度上已经采用了 AI Agent。Salesforce 报告试数据显示，2025 上半年 AI agent 创建与部署增长 119%，完成的行动量环比增长约 80% 月增率。
麦肯锡于 11 月发布的 2025 AI 应用现状调研显示，全球 78% 的组织已在日常运营中使用某种 AI 工具，其中 85% 的组织已将 AI Agent 集成至至少一项工作流程，标志着其从实验性工具进入企业级实用阶段。
同时数据显示，23% 的企业已在企业内部至少一个业务职能中规模化部署 Agentic AI 系统，另有 39% 的企业处于实验阶段，多数规模化部署仅覆盖 1-2 个职能，跨职能全面落地仍较少
AI Agent 应用渗透率也在快速提升。在金融、电商领域渗透率超 30%，在落地速度相对较慢的制造业也快达到 20%。在医疗领域，聚焦影像识别、报告生成等辅助诊断场景，用户复购率超过 40%。
在消费级场景，以 AI 原生应用与智能硬件为核心的超级入口之争是全年焦点。截至 2025 年 12 月，字节系豆包 APP 表现累计下载量超 1 亿次，超过腾讯元宝、阿里夸克之和，长期占据苹果商店免费 APP 排行榜前十；阿里也推出千问 APP、灵光 AI 等多款产品，其中千问公测 23 天月活用户突破 3000 万。腾讯生态已经全面介入元宝，能够轻松触达数亿用户。
AI Agent 的市场规模正在快速增长。中商产业研究院数据显示（不同机构的计算方法与数据不同），2025 年全球 AI 智能体市场规模约 113 亿美元，2024 年约为 51 亿美元。2025 年中国 AI 智能体市场规模约 69 亿元，2024 年约为 28.73 亿元。这个市场规模与增长速度，比预想的还要高一些。
这一年，随着 AI Agent 在企业的大量应用以及企业级智能体的频繁讨论，人们对智能体的关注焦点，也从单纯的 AI Agent 转移到了整合 AI Agent 与 Agentic Workflow 的顶层系统及战略范式的 Agentic AI 系统。
2025 年，AI Agent 的应用发展给了我们很多惊喜，也用实际数据展现了它的落地速度、发展潜力与应用前景。2026 年，AI Agent 又会有哪些应用与发展趋势呢？
本文，王吉伟频道整理总结了 2026 年 Agentic AI 应用发展的十大趋势，帮助大家进一步理解 Agentic AI 的未来发展。
趋势 1：长期自主性与记忆机制突破
2026 年 AI Agent 在长期自主性方面将实现关键突破，核心体现在记忆机制的根本性改进。Anthropic 等公司通过优化记忆机制与 Context 压缩算法，推动 Agent 实现数周级持续工作，保持任务目标不偏离、关键信息不遗忘。模型上下文处理能力提升 10 倍以上，支持处理完整软件项目开发、跨部门业务流程等超大规模任务。
记忆机制的突破主要体现在三个层面：
短期记忆增强：Context 窗口扩展技术使得 Agent 能够处理更长的任务序列，从传统的几千个 token 扩展到数万个 token，支持复杂业务流程的端到端执行。OpenAI 正积极推进相关研发，预计个人助理级记忆能力可能在 2026 年初步实现。
长期记忆架构：Memory Bear 等系统构建了类人记忆架构，整合多模态信息感知、动态记忆维护和自适应认知服务，实现 LLM 记忆机制的全链重构。这种架构包含短期记忆（用于当前任务上下文）和长期记忆（用于存储过往的成功经验与失败教训），使 AI Agent 能够从历史交互中学习，持续优化其决策路径。
自进化能力：自进化 Agent 通过强化学习和用户反馈自动优化决策模型，无需人工调参，早期试验版本已实现月均性能提升 15%。这种持续学习能力使 Agent 能够在实际应用中不断改进，适应业务需求的动态变化。
智能体记忆技术的突破，带来了智能体的长期自主性与上下文工程革命。Gartner 数据显示，2026 年 AI Agent 将实现数周级任务连贯性，通过记忆机制优化与 Context 压缩算法解决长时记忆问题。模型处理 negligible 提升 10 倍以上，将能够支持完整软件项目开发、跨部门业务流程等超大规模任务。
趋势 2：Computer Use 能力升级
Computer Use Agent（CUA）概念诞生于 2024 年，经过了 2025 年的持续演变与进化，2026 年 Computer Use 能力将成为 AI Agent 的标配，标志着智能体从问答到办事的根本性转变。Agent 可像人类一样操作浏览器、桌面软件和企业系统，完成数据录入、系统配置、报表生成等复杂操作。CUA 在生产级环境中可用性的提高，将会让 Agent 实现以下进化：
跨系统操作能力：Agent 能够打破系统壁垒，实现跨系统闭环执行。通过模拟人类操作行为，Agent 可以在不同的企业系统间自由切换，执行跨系统的业务流程，如从 CRM 系统提取客户信息，在 ERP 系统中创建订单，在财务系统中生成发票等。
与 RPA 深度融合：LAM（大语言模型自动化）与 RPA 深度融合，形成 AI 处理不可预测部分 RPA 负责可靠核心流程的混合自动化方案。这种融合模式充分发挥了 AI 的智能决策能力和 RPA 的精确执行能力，大幅提升了自动化的可靠性和效率。
趋势 3：多模态交互与感知能力显著提升
多模态大模型的快速迭代，带来了多模态 Agent，也让人机交互全面升级。
多模态 Agent 增加了多模态感知，强化了推理与行动执行能力融入真实世界任务中，情境识别、自主反应与计划能力显著提升。
多模态智能体能够理解语音、图像、视频、手势等多输入类型，这将大幅提升自动化理解能力，能够进行更自然的人机交互和复杂环境理解，将在客服、医疗诊断、现场识别等场景中实现更佳的效果。
多模态智能体的应用，意味着 Agentic AI 不仅理解语言，还能感知和操作世界，这将极大提升其在自动驾驶、机器人和 IoT 等场景的实用性。也让 Agent 适用于更多业务场景与复杂流程，为超级 Agent 的诞生奠定了基础。
王吉伟频道认为，2026 年开始，越来越多企业开始探索使 agent 能够处理语音、图像、传感数据等多模态输入，提升实际业务场景的感知与执行能力。多模态 Agent 的典型应用语音 Agent，在 2026 年将迎来爆发式增长，a16z 预测输入框将消亡，Agent 通过观察用户行为主动介入并提供待审核的行动方案。
趋势 4：多 Agent 协作架构将成主流
Gartner、Forbes 等多机构预测 2026 年将加速从单一 AI Agent 向多 Agent 协作编排（multi-agent orchestration）转型，多智能体能够分工协作、自主决策、实时调整复杂任务（如供应链、R&D pipelines、客户旅程等），以协调复杂流程如供应链优化、研发自动执行等。
在多 Agent 的基础上，一些机构从业务角度提出了相应的概念。IBM 提出了 super agent（超级 agent）概念，认为企业软件将不仅嵌入 agents，还会围绕 agent 构建交互和控制平面，届时智能体将能够跨场景、跨渠道执行复杂任务，并有统一控制平面和协调仪表盘。Gartner 提出未来几年 Agent 系统将形成跨应用的 agentic ecosystem（代理生态系统），推动业务流程重塑。
在技术上，单体 Agent 将向多级 Agent 协同系统的演变，技术演进路径为单体模型→协作体系→跨域智能网络。
这同时也是企业业务架构转变，将会形成 agent → supervisor agent → orchestrator → agent ecosystem 的层级体系。
这种技术与业务的双重演变，也让多智能体编排成为技术核心。
多 Agent 成为主流架构，标志着 AI Agent 从 Level 1（工具使用）和 Level 2（基础任务链）向 Level 3（团队协作）的进化，市场真正价值将来自专业化 Agent 协同作战。
麦肯锡预测，2026 年将迎来协作式智能体工作流的广泛应用，多 Agent 协作团队将成为主流架构，可实现自主分工、跨 Agent 任务交接与协同优化，核心衡量指标为团队效率与任务交接成功率（无返工比例）。
典型多 Agent 架构设计是，一个主 Agent 负责拆解复杂目标，调用多个子 Agent（数据 Agent、内容 Agent、分析 Agent、创意 Agent、报告 Agent 等）协同完成任务。这种架构类似于人类组织中的分工协作，每个 Agent 都有特定的专业技能，通过高效协作完成复杂目标。
自主协作机制将会决定 Agent 执行效率。多 Agent 系统实现自主分工、互相检查、自动修复故障，无需等待人工干预，效率提升 300% 以上。Agent 间通过标准化协议进行通信，能够动态分配任务、协调资源、处理冲突，形成高效的协作网络。
业界预测，2026 年将是多 Agent 协作的起点，不同 agent 之间协同、分工、并自动解决复杂业务目标。多 Agent 系统也将成为 2026 Agentic AI 的默认形态之一，从任务处理工具变为业务流程自治引擎。
趋势 5：系统架构演进：从单体到分布式智能体网络
2026 年 AI Agent 的系统架构将发生根本性变化，从单体式应用向分布式智能体网络演进。IBM 预测 2026 年将出现 Agent 控制平面和多 Agent 仪表盘，用户从单一入口管理所有 Agent 任务。
麦肯锡进一步指出，为适配智能体商业发展，企业需额外掌握并部署模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）、智能体间通信协议（Agent-to-Agent Protocol，A2A）、智能体支付协议（Agent Payment Protocol，AP2）等集成技术，同时重构身份管理与客户忠诚度体系。
从单体向智能体网络过渡，会为 Agentic AI 系统带来一系列变化。
Agentic AI 系统将采用控制平面架构。Agent 控制平面提供统一的管理界面，支持跨环境（浏览器、编辑器、邮箱、企业系统）统一调度，实现并行工作：编码同时测试、重构同时文档、后台任务运行同时用户专注其他工作。
AI Agent 走向分布式部署模式。AI Agent 的部署将从集中式向分布式转变，支持边缘计算环境下的本地部署和云端协同。这种架构能够减少延迟、提高响应速度，同时保护敏感数据的安全性。
标准化协议推动更高级别的互操作性。2026 年是多 Agent 系统进入生产环境的关键年份，这一转变依赖于协议成熟度和收敛性。MCP、ACP ( Agent Communication Protocol ) 和 A2A、AG-UI、A2UI 等标准化协议的推广，将实现不同厂商 Agent 间的互操作性，形成开放的 Agent 生态系统。
趋势 6：人机协同 Agent 团队成为组织运营新常态
Agent 团队不单指由智能体构成的团队，也是智能体与人组成的人机混合团队。多智能体技术的兴起，带来了大量的智能体协作体系，与此同时需要更多人力劳动者参与其中，负责管理、监督等一系列工作。由此诞生了智能体管理者这个职能角色。
2026 年，每个员工都将成为智能体管理者，工作重心从执行转向战略方向和结果监督。企业组织架构将进行调整，出现 Agent 团队负责人等新岗位，负责 Agent 资源调配、任务分配和质量管控。
IBM 与 Forrester 的预测报告显示：2026 年多 Agent 团队将实现自主分工、互相检查、自动修复故障，无需人工干预；人机协作也将基于 Agent 展开，企业应用将从用户中心设计转向员工 +Agent 的协同设计，支持数字劳动力与人类协作。
SearchUnify 认为，2026 年，Agentic AI 将会走向协作生态。人类负责长期规划、监管与价值判断，AI agents 负责执行、优化与反馈循环，进而形成 " 人 - 机混合工作流 " 模式。这种人机混合协作模式会成为组织调整人才结构、重新设计业务流程的重要推动力。
人机混合协作也将是组织工作流程创新的方向，人类负责监督、战略与价值判断，AI agent 承担执行与优化。
人机混合协作的典型应用就是 Agentic AI 运行模式所采用的人类在环（Human-in-the-Loop，HITL），人类参与到 AI 的决策、执行、监督或迭代过程中，并非让 AI 完全自主运行，核心是实现 "AI 自主执行 + 人类关键干预 " 的协同闭环。比如能力层的「Orchestration（编排）」模块中，人类可介入智能体的工作流调整；「Controls（管控）」模块里的政策合规验证，需人类参与敏感操作审核。
当前阶段的 Agentic AI 离不开人类的监督，未来的自主 Agent 同样需要纳入到人类可控范围之内，人机混合协作将是 Agentic AI 的鲜明特征。
McKinsey 预计未来的工作模式将成为人类 +AI agent+ 机器人协作的形态，人类不会被简单替代，而是转向更高层次的监督、设计与联合决策任务。
在王吉伟频道看来，2026 年开始，纯 Agent 团队将胜任一些无需人工干预的应用场景，基于 Agent 的人机协作模式也将在广大组织中兴起，Human-AI 混合协作（Hybrid Agency）将成为组织运营新常态。
趋势 7：企业级应用渗透率跨越式增长
2026 年企业级 AI Agent 应用将实现爆发式增长，多家权威机构的预测数据印证了这一趋势。其中麦肯锡的调研数据更清晰揭示了 " 部署热 " 与 " 规模化冷 " 的落地鸿沟。
麦肯锡专项洞察数据显示，尽管 2026 年 70% 的企业将部署 AI Agent 覆盖客户服务、营销、运营等关键职能，但落地进程存在明显分层：39% 的组织已启动 AI Agent 试验，仅 23% 的企业实现单一业务职能内的规模化扩展，全公司级规模化应用的企业占比不足 7%。
这一现象的核心原因在于部署 Agent 并非简单对接 API，而是需要重构流程、重塑组织与重训员工，多数企业仍停留在试用或验证阶段。
在经历了初步的 ROI 测试之后，很多企业已经初步总结出了 Agent 的应用方向与场景，因此 2026 年开始主流企业都将大规模嵌入 Agentic AI。Gartner 预测至 2026 年底约 40% 企业应用将集成任务型 AI agents，远超 2025 年（
在企业投资趋势方面，德勤预测 2026 年 50% 的组织将超过 50% 的数字化转型预算投入 AI 自动化，Agentic AI 的投资比例可能达到 75%。IBM 的研究显示，企业 AI 投资占 IT 支出的比例将从 2024 年的 12% 增长到 2026 年的 20%，增长超过三分之二。
麦肯锡进一步补充，92% 的企业计划在未来三年增加 AI 投资，但仅有 1% 的领导者认为其公司在 AI 部署方面已达成熟阶段（AI 完全融入工作流程并产生显著业务成果）。
2026 年也被行业专家视作 AI 必须展示硬性商业回报的关键节点。有分析认为，技术成熟虽然快速，但投资者和企业不会继续容忍 " 没有 ROI" 的项目。AI agent 的成功部署必须直接对应业务成果，而不是实验式应用。因此，2026 将是广大企业从 AI 炒作向 AI 回报转换的分水岭。
同时，越来越多的观点认为，2026 将是模型推理与实时执行价值显现的一年，企业的关注重点将从大规模训练转向部署并让 agent 持续生成价值。
可以预见，在各种因素的影响之下，随着 Agentic AI 与企业融合速度的提示与落地难题的解决，2026 年将会有更多组织投入该技术的 ROI 将会逐步上升，将会有更多企业加入投资力度，企业级应用的渗透率将会实现跨越式增长。
趋势 8：行业专用 Agent 深度渗透
2026 年行业专用 Agent 将成为投资热点和应用主流，市场从通用 Agent 转向为特定领域和工作流设计的专用系统，这些 Agent 对上下文、约束条件和成功标准有更清晰的理解。
编程领域 Agent 的发展就是一个很好的案例，极速迭代的新技术让编程 Agent 日新月异，快速发展出了 vibe coding 等模式的 Agent 产品与解决方案。在 vibe coding 的影响下，2025 年还诞生了 vibe workflow、vibe video 等智能体概念，对应于 Agentic Workflow、video 等垂直领域。
在国内，影音领出现了多种形态的 AI Agent 产品与模式，AI 漫剧的火爆推动更多漫剧 Agent 产品的诞生。
麦肯锡明确指出，AI Agent 在 IT 服务管理、知识管理领域的应用最为普遍；分行业看，科技、媒体与电信（TMT）行业、医疗健康行业的 AI Agent 渗透度最高，远超其他行业，核心原因在于这些领域流程清晰、标准化程度高、数据充分且容错率高。
金融行业应用：金融合规 Agent 能够监控监管变化、识别受影响政策、更新内部工作流并创建完整审计链。智能投顾 Agent 团队提供个性化投资建议和风险评估，交易系统中的 Agent 能够毫秒级识别并阻止可疑交易。
医疗健康领域：医疗诊断 Agent 整合多源医疗数据，提供个性化治疗方案和预后评估，准确率达到专家水平。在 ICU 环境中，Agent 实时监控生命体征并标记异常，基于治疗计划安排随访，生成诊断笔记和摘要。
制造业智能化：2026 年的智能工厂将出现由多个 AI 智能体组成的协作网络，这些智能体分别负责供应链预测、生产工艺优化、设备预测性维护、质量控制等，并能相互通信、动态调整，实现生产系统的全局自适应优化。
法律与合规应用：LegalTech 和 RegTech 领域，具备多步推理能力的 AI Agent 正在革新业务流程自动化。2025 年 LegalOn 合同调查显示，AI 用于合同审查的比例从 2024 年初的 8% 增长到 2025 年的 14%，同比增长 75%，近三分之二的公司正在积极评估 AI 解决方案。
事实证明，越是以往难以实现端到端自动化的行业及应用场景，在引入 Agentic AI 之后往往出现更好的降本增效提质表现，行业专用 Agent 的潜力巨大。在多模态、多 Agent 等技术以及跟多 Agent 协议的加持之下，2026 年成为是专用 Agent 的表现之年。
王吉伟频道认为，2026 年也将是各种 AI Agent 应用的爆发元年，广泛应用于科研、金融、工业制造、教育、互联网、医疗卫生、医药研发、消费等领域中小企业成为应用主力军，通过 SaaS 模式快速获取 Agent 能力，实现数字化转型。
趋势 9：Agentic AI 重构商业模式经济价值初显
随着 AI Agent 从单个专家进化为协同作战的团队，广泛渗透进入政务审批、智能制造、金融风控、供应链管理等关键领域，2026 年智能体经济将进入深化期，成为智能体商业化的关键拐点，推动商业逻辑发生根本性变革。
麦肯锡对智能体商业规模的预测显示，这一领域将迎来长期爆发：到 2030 年，仅美国 B2C 零售市场的智能体商业协调收入就可达 1 万亿美元，全球智能体商业市场规模将高达 3-5 万亿美元，其影响广度堪比 web 和移动商业革命，且发展速度更快。
麦肯锡认为，生成式 AI（含 AI Agent）每年可为全球经济解锁 4.4 万亿美元及以上价值，软件企业将捕获其中 10%-15%；仅营销和销售领域，AI Agent 就将贡献 60% 以上的 AI 增量价值。
a16z 指出，Agentic AI 将会重构在市场规模。AI 的目标市场正从 4000 亿美元的软件支出转向 13 万亿美元的劳动力市场，实现 30 倍的市场扩容，这从根本上改变了商业逻辑。
Agentic AI 带来的新型技术、产品与服务，会催生新型商业模式的涌现。2026 年，以下两种商业模式将会成为 Agent 市场的主流：
按使用量收费：根据 Agent 执行的操作次数、计算时间、API 调用次数或任务完成情况收费；
按价值收费：基于 AI Agent 产生的实际业务成果收费，如客户支持工单解决数量、招聘成功人数、收入增长贡献等；
Agent 即服务（AaaS）：2025 年 Agent 即服务市场规模估计为 157.4 亿美元，预计到 2030 年将达到 739 亿美元，2025-2030 年复合年增长率为 36.25%。
AI Agent 正在推动形成新的产业生态系统，包括 Agent 开发平台、Agent 市场、Agent 运营服务等。这意味着，企业不再需要构建所有 Agent 能力，而是可以从生态系统中获取所需的专业服务，实现快速部署和灵活扩展。
生态的初步形成，正在加速 Agentic AI 的行业应用速度，并进一步反哺生态的壮大。2026 年，由 Agentic AI 重构的商业模式所带来的经济价值，将会比 2025 年有着长足的进展，初步呈现规模级。
趋势 10：治理与安全成为部署前提
随着 Agent 开始做决策和执行操作，治理已成为部署 Agentic AI 的必要条件，特别是在受监管、安全或数据隐私要求高的环境中。
治理的核心机制为：审批阈值 + 质量门禁 + 可回滚 / 可审计，确保风险可控，Agentic AI 的设计逻辑将从能否执行转向执行时谁负责，问责制成为 Agent 产品核心特性。
Gartner 预测：40% 以上 agentic AI 项目将在 2027 年前被取消，原因包括成本、价值不清、风险控制不够等。同时安全专家指出，这一失败率可能更高，因为许多组织缺乏明确定义、身份控制、访问策略等基本治理基础设施。
因此，更多企业将在 2026 年不得不构建完整的 AI 安全治理体系、权限 / 身份控制与监控机制。这意味着，Agent 安全、行为异常检测、Kill-Switch 机制等将成为技术栈必备能力。
在这其中，数据质量、访问、实时性成为 agent 成功落地的前提，弱治理会导致模型偏差、失败决策等风险，数据治理将是 Agent 部署成功的关键基础。
IDC 预测，到 2027 年，40% 的亚太地区企业将用统一协调的治理取代孤立的 AI 监督
建立 Agent 行为准则、权限管理、预算控制和审计跟踪系统，防止 Agent 越权操作和资源滥用。这种情况下，统一的 Agentic AI 治理框架将开始在广大组织中普及。
2026 年 AI Agent 的安全风险将呈现新的特征，传统的安全防护措施已无法应对 Agent 带来的自主威胁、Shadow AI 系统风险等新型威胁。同时 Agentic 系统治理必须涉及安全架构设计，对 Agent 提出了安全要求。
这就需要 Agentic AI 框架需要涉及访问控制和最小权限、工具允许列表和参数约束、输入验证和内容硬化、内存治理、可观察性和取证级日志记录等多种安全要求。
同时 Agent 安全与反向收割，也将成为新的技术焦点，用以防止恶意利用 Agent 进行数据窃取、系统攻击等行为。引入 Agent 防火墙，监控和过滤 Agent 的外部请求和内部操作，保障企业数据安全。
在王吉伟频道看来，2026 年开始随着 Agent 应用量的激增，安全会成为 Agentic AI 部署与应用的基本战略需求，涉及身份验证、行为监控、违规保护等方面，这使得安全与身份成为必备治理能力。
