行业主要上市公司：科大讯飞 ( 002230 ) 、第四范式 ( 06682 ) 、拓尔思 ( 300229 ) 、用友网络 ( 600588 ) 、云从科技 ( 688327 ) 、出门问问 ( 02438 ) 、迈富时 ( 02556 ) 等

本文核心观点：中国人工智能代理产业在政策引导下完成四阶段跃迁，通过 LLM 架构革新实现从 " 工具 " 到 " 同事 " 的转变，但需在专利质量与基础研发上突破，以应对中美技术路线的长期竞争。

从政策引导到技术突破的 AI 代理发展图谱

中国人工智能代理技术的发展历程可系统划分为概念提出、技术探索、标准化、规模化四个阶段，各阶段的演进受到政策引导与技术突破的双重驱动，形成了独特的发展路径。在概念提出阶段，主要是以政策顶层设计为核心，聚焦人工智能概念的引入和认知深化。而在技术探索阶段，政策层面则开始转向推动技术落地与产业融合，同时在这个阶段强化学习技术的应用推动人工智能代理在自主决策与环境适应能力上实现突破。

而从 2018 年开始，在技术探索的同时，由政策与产业界共同推动技术规范与标准体系建设，2018 年《人工智能标准化白皮书》发布，同时国家人工智能标准化总体组与专家咨询组成立统筹标准化工作，标志着中国人工智能代理行业标准及技术突破认定流程迈入规范化新阶段。

从规则驱动到认知革命的架构跃迁

现代 LLM 驱动型 Agent 以大语言模型为认知核心，整合多模态感知、动态决策、持久记忆与工具协作能力，其架构可概括为 " 感知 - 认知 - 决策 - 执行 - 反思 " 闭环系统，架构主要包括核心驱动、自主性、灵活性、工具调用能力、容错机制、多模态支持和记忆能力。

经过国内外推理类模型对比，我们可以通过发现国内外顶级模型的参数规模已普遍进入 70B-1T 范围，且 MoE 架构成为 trillion-scale 的主要实现手段。在上下文窗口快速扩张方面国外以 Gemini 1.5 ( 1 M context ) 领衔，国内最大已达 200 k。 而在开源生态方面，则分为两派：Meta Llama 3、阿里 Qwen-2、01.AI Yi-34B 等开源许可友好，而 OpenAI、Google、Anthropic 继续闭源 API 策略。但在推理成本上我们可以发现 MoE 在保持高参数量 / 低计算量方面具较为显著优势，但对分布式调度与带宽要求更高。

中国 AI 代理的 " 数量领跑 " 与 " 质量突围 " 之战

在人工智能代理 ( AI Agent ) 领域，研发投入与专利布局是衡量技术竞争力的核心指标。从全球范围看，中国在专利数量上占据显著优势，但研发投入规模与美国存在较大差距，且专利质量与基础专利布局仍需提升。

中国在 AI 相关专利数量上已形成全球主导地位。世界知识产权组织数据显示，2014 年至 2023 年，中国提交的生成式 AI 专利申请占全球总量的 70% 以上，是美国同期项的 6 倍。2024 年这一趋势持续强化，中国占比 61.5%，美国位列第二。从申请人分布看，全球人工智能 Top10 中中国占据 6 席，包括腾讯、百度、平安保险、字节跳动、中国移动等企业及中国科学院等机构，美国企业中 IBM 位列最高。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能产业链布局全景梳理与招商策略建议深度研究报告》

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