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：2025 年人工智能代理将完成从 " 被动响应 " 到 " 主动执行 " 的质变，在政策支持与技术突破的双重驱动下，以 " 大模型 + 三件套 " 架构重构人机协作模式，开启规模化商用新纪元

从 " 听话工具 " 到 " 靠谱同事 " 的技术革命

人工智能代理是人工智能领域的重要方向，其核心定义可概括为：能够自主感知环境、规划任务、决策行动并异步交付成果的智能实体，通过从被动 " 工具 " 向主动 " 同事 " 的形态转变，重构人机协作模式。作为大模型应用落地的重要载体，AI Agent 可表现为软件程序、硬件设备或虚拟存在，其本质是集成感知、分析、决策和执行能力的智能系统，核心在于自主性与目标导向性。

从 " 机械应答 " 到 " 自主决策 " 的智能跃迁

与传统 AI 程序相比，人工智能代理在自主性、反应性、前摄性与交互性上实现显著突破：传统 AI 多为被动响应、目标导向弱且交互有限，而人工智能代理通过大语言模型驱动的推理规划与闭环执行，可独立完成从需求理解到方案落地的全流程。国际电信联盟 ( ITU-T ) F.748.46 标准与《面向软件工程智能体的技术和应用要求》 ( AIIA/T 0219-2025 ) 进一步规范了上述技术框架，为行业提供统一的性能评估指标。

大模型驱动下的感知 - 记忆 - 规划 - 执行闭环革命

AI Agent 的技术框架以大语言模型 ( LLM ) 为核心驱动力，融合感知、记忆、规划、执行四大模块，形成 " 智能大脑 + 功能三件套 " 的架构体系，主要包括解析环境数据 ( 如代码结构、自然语言需求、多模态输入 ) ，技术支撑包括计算机视觉、语音识别、NLP 等，例如软件开发智能体可识别开发流程异常信号。分为短期记忆 ( 存储对话上下文 ) 与长期记忆 ( 积累知识库与历史数据 ) ，依赖向量数据库、图神经网络等技术，例如编码智能体需长期存储代码库知识以支持准确生成。规划能力则是指通过任务分解、资源调度与风险预判实现复杂目标，例如 AutoGLM 支持超 20 步连续推理，o3-mini 模型引入 " 思维链推理 " 提升数学推理精度。同时也需要调用工具链完成具体操作，例如检查修复智能体可自动定位并修复代码安全缺陷，准确率与覆盖率分别需≥ 90% 和≥ 85%。

从 " 数字助手 " 到 " 数字同事 " 的产业跃迁

中国人工智能代理 ( AI Agent ) 行业的发展呈现出技术演进与政策支持深度融合的特征，当前正处于从技术探索向规模化商用过渡的关键阶段。

在发展阶段方面，AI Agent 的进化逻辑清晰呈现从 " 被动回答问题 " 到 " 主动办事 " 的跃升，其核心架构可概括为 " 大脑 ( 大模型 ) + 三件套 ( 规划、记忆、工具调用能力 ) "。2025 年将是人工智能代理 " 爆发元年 "，标志着人工智能代理从被动 " 工具 " 转向主动 " 同事 "，从 " 聊天 " 向 " 操作 " 转变，进入能采取行动的初步形态 ( 第三阶段 ) 。不仅如此，国家与地方政策、标准体系建设及国际合作共同构成支撑体系。《" 十四五 " 数字经济发展规划》提出推进产业数智化转型，2025 年《政府工作报告》明确持续推进 " 人工智能 +" 行动，支持大模型广泛应用，2024 年中央经济工作会议将 " 以科技创新引领新质生产力发展 " 列为 2025 年重点任务，人工智能代理行业则深度契合这一要求。地方层面，北京市支持创新主体开发通用智能体并提供算力资源，上海市聚焦复杂开放环境下的多智能体系统与优化决策技术攻关。而标准体系建设方面，中国信通院作为核心推动者，联合中国工商银行、百度、腾讯、阿里、华为等二十余家头部企业，发布国内首个开发智能体技术规范《面向软件工程智能体的技术和应用要求 第 1 部分：开发智能体》 ( AIIA/T 0219-2025 ) ，围绕感知、记忆、规划、执行等技术能力及编码、测试、修复等服务能力提出要求，标志着行业进入规模化商用阶段。

注 : 本表中所得出 2025 年中国人工智能代理总产值规模来源与 2023-2025 年中国人工智能市场算力与算力成本的可比测算

从 " 被动执行 " 到 " 主动思考 " 的技术革命

中国人工智能代理行业的核心技术突破体现在多模态融合、架构革新、效率优化及自主能力提升等关键领域，推动 AI 从被动响应向主动服务跨越。在多模态推理与融合方面，技术突破显著提升了 AI Agent 对复杂环境的理解与任务处理能力。而大模型与核心技术架构的创新为 AI Agent 提供了底层支撑。决策层通过强化学习、蒙特卡洛树搜索等算法优化路径规划，同时轻量化与效率优化技术突破降低了 AI Agent 的部署门槛。深度思考与自主决策能力的提升使 AI Agent 具备复杂任务处理能力。新出现的工具调用与交互技术拓展了 AI Agent 的应用边界。MCP、A2A 等通信协议则支持智能体间协作与外部工具调用，打破信息孤岛。

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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