文 | 第一新声，作者 | 星月

2025 年，AI Agent 从技术概念快步走进产业应用的舞台。

数据是最直观的见证者。相关数据统计，过去几个月涌现的 AI Agent 产品，超过了去年全年的总和。微软、谷歌、字节跳动等科技大厂纷纷加快布局脚步，各家初创企业在短短半年内拿到数亿融资。

然而，喧嚣之下，冷静的警示同样不容忽视。当前市场上真正具备 AI Agent 的核心技术能力的供应商并不多，大多相关项目仅是虚假概念包装，实际价值有所缺失。

一边是千亿市场的诱人前景，一边是概念泡沫的潜在风险，行业尚处元年，真假 Agent 的混战就已悄然打响。AI Agent 行业的真实面貌究竟如何？如何区分真正的智能体与披着 AI Agent" 外衣 " 的传统工具？在这个概念模糊的十字路口，拨开市场混战的迷雾，成为探寻产业方向的第一步。

不谈 SaaS, 只谈 Agent

AI Agent 到底有多火？

2025 年，这一从技术概念快步走向产业应用的赛道，正以肉眼可见的速度掀起变革浪潮。

从产业落地进程来看，AI Agent 已成为推动企业数字化转型的关键力量，尤其在央国企领域展现出深度渗透态势。

" 很多甲方不谈 SaaS，只谈 Agent，只要是 Agent，就容易被数科公司立项采购。"

据第一新声智库调研，当前，超 60% 央企已构建 " 大模型 +Agent" 双引擎，将 AI Agent 作为新型基础设施，推动生产力重构。

在通用大模型技术突破与国家政策引导的双重驱动下，我国央国企加速推进人工智能规模化落地。截至 2025 年二季度，发布并投入应用的行业大模型总量已突破百个，深度赋能金融、电信、能源、交通等国民经济命脉领域，形成 " 通用场景标准化 + 垂直领域深融合 " 的 AI 应用矩阵。

从市场规模与资本热度来看，AI Agent 赛道的增长潜力与投资吸引力已充分显现。根据第一新声智库研究，2023-2027 年中国企业级 AI Agent 市场规模复合增长率将达到 120%，至 2027 年，企业级 AI Agent 市场规模将达到 655 亿元。

Agent 的价值爆发源于从 To C 向 To B 的场景延伸，这一转型彻底激活了多元场景价值，使 AI   Agent 从辅助工具升级为企业核心生产力。To C 端通用型 AI   Agent 多聚焦于调研、创作等容错率高的场景，应用集中且商业价值天花板清晰。而 To B 端的 AI   Agent 已深度渗透金融、制造、医疗、企业服务等垂直领域，场景覆盖从高频操作到核心业务全流程，且具备高频次、高价值、强刚需属性。场景的延伸，进一步加速了赛道扩张。

从应用场景成熟度来看，AI Agent 的应用呈现场景深度分化的显著特征。当前，企业级 AI Agent 的应用场景不断拓展，从办公类 AI Agent 到垂直类 AI Agent，再到更广泛的行业应用。在 AI 应用端，企业不再依赖单一模型，而是会根据不同的应用需求和场景，将不同模型模块进行组合，定制出符合自己业务需求的模型。

第一新声智库对互联网、金融、通信、医疗、工业制造、教育六大行业近 70 家企业的调研分析显示，36 个细分场景按核心功能优先级可划分为客服、数据分析、营销、研发、知识助手五大类。其中，智能客服以超 70% 的渗透率成为成熟标杆，数据分析场景渗透率达 60% 紧随其后，成为业务决策的核心支撑，而研发、营销、知识助手场景则孕育着下一轮爆发点。

深入剖析市场发展特征，会发现 AI Agent 的爆火并非空穴来风。第一新声智库调研发现，其本质是此前技术积累、企业需求沉淀的存量市场集中爆发，这背后藏着三大内因：

第一，重构 SaaS 市场，存量需求爆发。据第一新声智库调研，AI Agent 在中国 SaaS 行业中的渗透率呈现爆炸式增长。2025 年 7 月时渗透率约为 30%，至 9 月已迅速攀升至 40% 以上。AI Agent 正深刻改变 SaaS 行业格局，相关企业在 SaaS 产品中集成 AI Agent 功能所产生的市场价值巨大。

第二，头部厂商引领趋势，渗透率飞速增长。随着钉钉、飞书等头部 SaaS 厂商全面部署并发布其 AI Agent 战略产品，将智能体能力作为核心模块嵌入其 ERP、CRM、HRM 等主力产品，AI Agent 渗透率迅速攀升。

第三，市场分层明显，双路径并行发展。面对旺盛且多元的企业需求，AI Agent 市场呈现通用平台型与垂直场景型并行的清晰路径。一方面，阿里云通义千问、腾讯云智能体开发平台等科技巨头打造的通用 AI Agent 平台，提供基础能力以赋能千行百业；另一方面，专注于财务自动化、医疗研发、智能招聘等领域的垂直型 AI Agent 解决方案，凭借专业性和深度解决企业痛点。

但热闹背后，" 虚火 "与" 实价值 " 的错位正在加剧。当前市场上真正具备 AI Agent 核心技术能力的供应商并不多，大量项目仅是受利益驱使产生的伪 AI Agent，它们依靠虚假概念进行包装，实际价值却有所缺失。

概念包装，假 Agent 开始出现

回望 AI Agent 从实验室到产业界的演进脉络。

1959 年，约翰・麦卡锡提出 " 建议接受者 " 设想，首次勾勒出具备感知、推理与行动能力的智能体轮廓，这一概念成为 Agent 技术的起点。此后数十年间，包容架构、BDI 架构等传统架构相继出现，斯坦福 MYCIN 诊断系统、麻省理工多 Agent 系统（MAS）等成果纷纷涌现，为 Agent 奠定了理论与技术基础。

但受限于传统算法的能力边界，彼时的智能体多停留在垂直领域的小众应用，未能突破专家系统的局限。

2017 年成为 AI Agent 发展的关键转折点。谷歌 Transformer 架构的提出，为大语言模型（LLM）提供了核心支撑，也催生了现代 LLM-based Agent 的诞生。

2020 年 OpenAI 推出 GPT-3，1750 亿参数规模让模型在零样本学习任务中实现突破，相当于为 AI Agent 装上了 " 智能大脑 "，证明其具备成为通用任务处理器的潜力。

2021 年 WebGPT、Toolformer 相继问世，让大模型学会调用搜索引擎、外部 API，赋予 AI Agent 与现实世界交互的 " 手脚 "。

2023 年 AutoGPT 的发布则彻底引爆概念，其自主完成复杂任务的能力让整个行业看到了 AI Agent 落地赚钱的可能。到了 2025 年，多模态模型、标准化工具协议进一步扩展 AI Agent 的感知与执行边界，AI Agent 元年的产业爆发终于到来。

技术浪潮奔涌，难免泥沙俱下。当前，并非所有参与者都在深耕内核，假 Agent 开始出现。随着 AI Agent 成为 2025 年最炙手可热的科技赛道，喧嚣的背后真正具备自主决策与执行能力的 AI Agent 仍属少数。

真正的 AI Agent 是一种具备环境感知、自主决策与行动执行能力的人工智能系统。但面对 AI Agent 赛道的融资热度，不少企业在缺乏核心技术积淀的情况下，选择用 " 概念包装 " 蹭取红利。

有的将传统软件简单嫁接 LLM 插件，有的仅做基础模型的调用封装，便贴上 AI Agent 标签推向市场。这种 " 伪 AI Agent" 的泛滥，不仅造成市场认知混乱，更让真正投入技术研发的企业面临劣币驱逐良币的风险，也让企业级用户在选型时陷入困境。

这些伪 AI Agent 主要有四类典型伪装形态：

第一类是模板化问答工具，这类产品局限于固定的话术库，比如传统客服机器人，只能回应预设好的问题，遇到用户模糊的需求就无法有效应对。

第二类是 API 换皮包装产品，只是把基础大模型的调用功能简单封装，没有自主决策逻辑，用户输入指令后，它只是把指令转发给基础模型，再将结果原封不动返回。

第三类是浅度数据处理工具，对大模型输出的内容仅做格式化整理，缺乏深度分析能力，比如财报解读 AI Agent，只是把财报数据罗列出来，无法分析数据背后的业务趋势。

第四类是功能碎片化工具，没有实现工作流的整合，比如一些差旅 AI Agent，只能预订机票，却无法联动酒店预订、接送机服务，用户还需要手动切换多个平台。

因此，站在产业发展的十字路口，一个根本性问题已无法回避。当 "AI Agent" 成为一个泛滥的标签，究竟该依据何种标准，才能从喧嚣的市场中筛选出真正具备智能体内核的解决方案？

如何识破 AI Agent 伪装

真假 Agent 鱼龙混杂的背后其实是 "AI Agent" 这一概念的广泛滥用与严重混淆。市场上不少产品仅是对传统工具的简单包装，却冠以 "AI Agent" 之名，导致企业在选型时难以辨别真伪、陷入认知困境。

要破解这一困局，首先需要明确一个核心界定：不是所有 AI 模型或 AI 产品都是 AI Agent。第一新声智库在报告中明确指出，二者的关键分水岭在于是否具备工具调用能力。

当前市场上的 " 伪 AI Agent"，像是 " 燃油车加装电动车电池 "，仅在传统软件架构上做局部 AI 升级，受制于历史包袱，始终跳不出功能触发式的效能瓶颈。

而真正的 AI Agent，则是 " 从头设计的特斯拉 "，以需求预判式的数据融合为核心，让软件从被动响应的工具，蜕变为主动推进业务的数字引擎。这种代际差，直接体现在技术架构、交互逻辑与商业价值的每一个环节。

以企业最常用的客服场景为例可以直观感受到两者的差异。伪 AI Agent 仅在用户点击咨询按钮后才激活，调用的数据局限于历史工单库中 10% 的碎片化字段，回答依赖预设话术库，遇到复杂问题便需人工接管。其本质仍是 " 问题 - 答案 " 的被动匹配，价值锚点停留在减少人工、降低成本。而真 AI Agent 能实时扫描全链路数据，从用户通话中的情绪波动，到过往工单记录，再到当前库存状态，主动预判需求并出击。这是 " 需求 - 场景 - 行动 " 的链式推导，价值核心已转向提升用户留存与复购、增加收入。

这种差异并非个例，而是贯穿于核心理念、技术架构等关键维度的系统性代际差。

从技术本质来看，AI Agent 是一种具备环境感知、自主决策与行动执行能力的人工智能系统。其核心能力架构包含感知能力、规划能力、行动能力、记忆能力四个关键维度。这四种能力环环相扣，构成一个能够实现目标导向、闭环执行的数字业务引擎。

感知能力即能够解析、理解环境信息与用户输入、进行知识推理、生成文本。当前头部 AI Agent 已实现环境感知、意图识别的深度融合，比如微软 Copilot for Finance 可通过邮件语境判断用户隐含需求，自动调取财报数据生成分析图表，而非被动等待明确指令。

记忆能力则体现在存储并关联历史交互与知识。国投智能的政务 AI Agent 可记住三年前的政策文件细节，并结合新法规生成合规方案，这是依赖 Prompt 模板的伪 AI Agent 无法实现的。

规划能力即制定目标导向的任务策略。在 DS Bench 基准测试中，真 AI Agent 处理生成新能源汽车市场分析 PPT 任务时，会自主拆解为数据爬取、竞品分析、图表生成、结论提炼四步，效率显著提升，而伪 AI Agent 仅能生成文本摘要。

行动能力则需要调用工具或 API 执行操作。美团的小美 APP 能够通过自然对话交互支持外卖下单、餐厅推荐、订座导航等全流程服务，实现了无需跳转 App 即可完成生活服务预订的体验，而伪 AI Agent 通常仅能调用单一工具，且需人工触发流程。

大多数 AI 产品是被动响应的 " 大脑 "，是具备理解与生成能力的技术底座，仅能完成文本创作、信息问答等单一、封闭的输出任务，它们接受输入并产生输出，但无法影响外部世界。

而 AI Agent 则同时具备四大能力，能够主动调用外部工具以拓展能力边界、达成复杂目标的能力，实现了从 " 解答问题 " 到 " 解决问题 " 的跨越。

AI Agent 的 " 真假博弈 "，本质是技术演进过程中的阶段性现象。第一新声报告指出 AI Agent 发展路径分为三个阶段，每阶段对应不同的技术能力、自动化程度与应用形态，也为区分真 AI   Agent 提供了长期视角。

初级阶段即实现部分自动化。技术核心是依赖大语言模型、提示词工程与向量数据库，实现简单任务的半自动化。此阶段 AI   Agent 的感知能力以单一模态为主，规划能力仅覆盖少量流程节点，记忆能力局限于短期对话，行动能力仅支持少量标准工具调用。

中级阶段即有条件的自动化。技术核心是突破多智能体协作框架、RAG 与上下文管理技术，可在少量人工干预下完成多步骤复杂任务。此阶段 AI   Agent 具备多模态感知，能自主拆解复杂目标，记忆能力升级为结构化长期存储，行动能力可调用多类工具。

高级阶段即完全自动化。技术核心是全链路自动化，无需任何人工干预，具备自我学习、跨场景能力迁移与独立决策能力。此阶段 AI   Agent 的感知能力可自主进化，规划能力能动态适配业务变化，记忆能力可自主构建知识图谱，行动能力实现全工具自动化调用。

从初级到高级的跃迁，不仅是技术能力的升级，更是 AI Agent 价值逻辑的重塑。从提升旧世界效率到定义新世界规则。

当前行业的真假博弈终将随着技术标准的完善、企业认知的深化而消退，那些真正具备闭环执行能力、能为垂直场景创造可量化 ROI 的 AI   Agent，将成为推动智能经济的核心力量。对于企业而言，认清自身所处的应用阶段、聚焦核心业务场景选择适配的 AI   Agent 解决方案，才是在这场狂欢中把握机遇的关键。

AI Agent 的潜力有多大

行业的痛点与博弈，是技术浪潮早期的必然阵痛。市场的狂欢过后，AI Agent 行业的痛点已逐渐浮出水面。

  其一，供给端受技术与成本壁垒的双重制约。基础技术尚未实现完全突破，如客服场景下对方言理解的精准度不足，导致 AI Agent 在下沉市场或特定行业的服务效能大打折扣，而这类细分场景的技术打磨需要长期投入，且市场回报周期漫长，进一步抬高了供给侧的研发门槛。

其二，需求端遭遇组织与基础的多重阻碍。企业内部推动 AI Agent 应用时，常常需要跨部门开展数据共享与流程协同，然而部门间存在数据壁垒与利益博弈，这种 " 竞争推诿 " 直接致使 AI Agent 落地时被人为设置障碍，甚至出现 " 试点即终点 " 的情况。

其三，供给端的通用化、标准化发展倾向，与需求端的垂直化、定制化诉求形成了尖锐的供需错配。加上数据孤岛等问题，进一步让 AI Agent 陷入落地困难的僵局，形成了制约其规模化渗透的系统性障碍。这导致许多 AI Agent 在落地后迅速退化，无法适应业务的变化，甚至因 " 幻觉 " 等问题产生有害输出，最终被弃用。

不过，痛点背后，AI Agent 长期价值曲线正变得清晰。其演进并非简单的技术迭代，而是一场从 " 辅助 " 到 " 自主 " 的范式革命，并沿着几个关键方向重塑商业生态。

一是定位之变。AI Agent 作为 " 新型生产力 " 的核心载体，正在将 AI 应用从 "Copilot"（辅助者）推向 "Autopilot"（自主服务者）的新高度。这种从 " 辅助 " 到 " 自主 " 的跃迁，不仅仅是效率的进一步提升，更预示着未来 AI 将从 " 提效工具 " 逐步进化为能主动思考、决策并解决问题的 " 新型生产力 "。

二是形态之变。AI Agent 与机器人结合，让具身智能得以突破虚拟与物理世界的边界。大模型的认知、推理能力注入机器人硬件后，无论是人形服务机器人的情感陪伴能力，还是工业机械臂的工艺自主优化能力，都在被重新定义，物理与数字世界的融合正走向深化。

三是赛道之变。三大产品形态正快速开辟新蓝海。编码智能体（Coding Agents）正掀起软件开发效能革命，有望将开发速度提升 10 倍，2025 年相关产品及数量还将显著增长。计算机使用智能体（CUA）试图复刻人类与计算机交互的模式，打破传统人机交互壁垒，像联合大模型推出的 Open CUA，性能已站上开源领域的新高度。多模态交互智能体则融合视觉、语音、文本等感知与决策能力，让人类与智能体的交互愈发自然顺滑，从语音、图像到传感器数据，多维度的信息流转正在重塑交互体验。

四是入口之变。流量入口的博弈也在酝酿新变局。通用 AI Agent 正挑战传统搜索引擎的地位，未来互联网流量入口可能向少数通用 AI Agent 集中。用户获取信息的逻辑，正从关键词搜索 + 链接跳转转向直接完成任务，无论是深度集成系统的 OS 级 AI Agent，还是天然贴近 Web 服务的浏览器 AI Agent，亦或是坐拥庞大生态的超级 App Agent，都在角逐通用入口的话语权，一场新的流量大战预计将在年底逐渐拉开帷幕。

当喧嚣褪去，真正的 AI Agent 不会是 " 新瓶装旧酒 " 的噱头包装下的产物，而是能嵌入金融风控、工业质检、医疗研发等核心场景，主动预判需求、自主解决问题的智能工具。

这场关于 AI Agent 的博弈，不是真假之争，而是短期热度与长期价值的较量。