去医院看病，从挂号、咨询、检查、确诊、开处方、康复到随访，整个流程悉数由AI智能体（AI Agent）自主完结……近日，国内首家由42名人工智能医师运营的人工智能医院诞生，科幻照进现实。

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这是大模型从技能狂欢迈向事务实干的冰山一角，在金融、轿车、教育、港口、矿山、运营、客服等范畴，AI智能体正加快呈现。

多位专业人士向证券时报记者表明，技能、生态、商场、方针等多方面原因，促进当时整个AI开展重心，由大模型向智能体演进，2025年将是智能体爆发元年。但当时智能体开展仍遍及存在同质化、投入高、回报难、技能适配性缺乏等问题，大浪淘沙背面，各AI厂商的商业模式、技能实力、成本控制才能、对职业的理解力以及产品力等多重才能等候考验。

AI智能体呈现

2023年年初，ChatGPT引爆大模型技能后，国内掀起“百模大战”。如今，经过两年多技能演练后，“百模大战”全面升级为“智能体争艳”。

AI智能体，是一种人工智能系统，可自主感知、思考，并履行使命、做出决议计划，可看作软件国际的数字机器人。大模型则可充当智能体的“大脑”，担任逻辑决议计划，各类使用工具或硬件终端则可充当智能体的“四肢”，担任使命履行。连接“大脑”与“四肢”的，就有近年职业新呈现的一致交互协议，如Anthropic MCP、谷歌A2A等，这些协议构建了智能体范畴的新式“操作系统”，打通了大模型与外部国际的交互链路。

金智维董事长廖万里告知记者，“以前你向大模型提问，大模型完结信息反馈，但详细履行仍是依靠提问者手动操作。现在智能体不同，你除了可以问它明日去北京的机票多少钱，它给出答案后，还可以主动帮你打开网站订票，相当于你的智能助理。”

据他介绍，金智维企业级智能体Ki-AgentS深度交融了RPA（机器人流程主动化技能），现在已在政务、金融、轿车及医疗等多个要害职业落地使用，降本增效显著。

中兴通讯前不久也经过深度交融算网根底设施与人工智能中心技能，推出了一站式AI服务星云智能体，该智能体已在教育、医疗、电力、政务、工业等10余个场景进行了产业实践。

此外，本年以来，联想、百度、字节跳动、蚂蚁集团、金蝶国际、京东等企业均已推出AI智能体，蚂蚁集团清晰未来一年内将打造百位名医AI智能体，构成覆盖肿瘤、慢病等范畴的智能体矩阵。不少企业已着手打造智能体生态，如华为联合科大讯飞、拓维信息等成立了城市智能体生态联盟。

IDC数据显现，截至2024年9月，通义、讯飞星火、豆包等平台的智能体数量分别超越1.6万个、1.1万个、9000个，到2024年12月，头部综合类AI原生使用智能体数量已超10万个，2025年智能体商场将呈现爆发式增加，商场规模增速约提高260%。

“现在，智能体的提及率已超越大模型，成为科技企业CEO最关注的论题。”IDC我国副总裁钟振山告知记者。

近来，OpenAI首席履行官Sam Altman、华为常务董事汪涛、百度创始人兼CEO李彦宏、联想集团董事长兼CEO杨元庆等科技界人士纷纷表明，2025年，将是智能体爆发元年。

AI开展进入2.0阶段

AI智能体驶入爆发时代背面，AI开展所面临的商场、技能、方针、生态等已悄然生变。

商场方面，人工智能通用大模型商场格局已根本稳定，企业遍及期望可以将大模型落地到实践生产中，以发生更大价值，而智能体被以为是当下大模型使用与落地的重要方法。

“AI的开展，已进入下半场，大模型性能、准确性等各方面的提高，现在已越来越难，且各大模型之间的性能距离也在不断缩小，未来也不会有太大距离，根底大模型商场格局已根本稳定。”IDC我国副总裁兼首席分析师武连峰对记者表明。

武连峰以为，当下企业怎么把现有大模型用好，用产品思维去打磨体会，变得愈加重要。智能体作为大模型使用的主流趋势之一，可闭环处理杂乱使命（如招聘筛选、代码生成），替代传统重复性岗位，未来将成为企业的中心技能，贯穿企业不同的工作流与使用。

“曩昔两年整个算力的投资，大约占AI商场80%左右，但假如不能把大模型落地到企业使用场景中，有再多的算力，再好的模型，也带来不了价值。”钟振山说。

廖万里则把通用大模型比作发电站之类的根底设施，他以为，其发生的“电力”只要经过电灯、电器等载体承接转化，才能更好地服务于人类生产和日子，而智能体便是这么一个转化载体。

在他看来，当时，个人端大模型相关使用才能更多会集在“你问我答”式的场景交互，而企业中心事务需求的，是从“对话响应”到“精准履行”的才能跃迁，只要加快大模型才能从个人端到企业端使用的迁移，才能完结智能体使用从个人端“好玩”，到企业端“好用”的进化和蜕变，真正将技能转化为新质生产力，为企业带来实践价值。

“只要这样，才能真正推动大模型从技能狂欢迈向事务实干。”廖万里说。

技能打破，往往是职业转折的中心，AI也不破例。IDC我国高档分析师杨雯对记者表明，曩昔一年多来，智能体规划、长回忆（如百万级上下文窗口技能）和工具调用（经过MCP协议标准化接口）才能完结了打破，解决了以往跨使命履行中的回忆开裂和工具适配问题，A2A、MCP等标准化协议已逐渐成为“AI界的USB接口”。

一起，开源技能加快了职业生态开展，如清华智谱的AutoGLM“深思”模型支撑深度研究与实践操作结合，推动了模型升级。此外，大模型练习与推理成本，因硬件优化和算法提高而有所下降，企业算力成本下降。

方针支撑同样功不可没。国家《新一代人工智能开展规划》清晰智能体为要害方向，北京、上海、武汉等多地也已出台专项方针，对通用智能体给予支撑。

“2024年智能体多以技能演示为主，2025年则聚焦商业化场景，并且本年智能体在笔直职业范畴渗透加快，金融范畴呈现智能风控体、智能投研助手；制造业推出工业大脑、猜测性维护系统等，智能体或大模型正从‘辅助工具’跃升至‘中心生产力’。”杨雯说。

多重应战待突围

不过，当下智能体开展仍存多重应战。

在我国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长栗蔚看来，当下智能体开展，需求警觉“伪智能体”。栗蔚说，跟着智能体概念热度攀升，商场呈现出一批打着智能体旗号的“伪智能体”，不少公司将传统技能、现有产品，包装或贴牌成智能体，经过营销策略进行宣扬，误导用户。

当时智能体商业化闭环缺乏。一方面，企业级智能体开发需经历数据精调、场景适配等杂乱环节，算力与人力投入远超预期（如单场景开发成本遍及超百万元），而收益依靠长期调用量堆集，大都项目停留在试点阶段难以回款。

另一方面，同质化与平台依靠加重变现难。“智能体会集在客服、审批等通用场景，功能高度重复；中小企业依靠云平台开发智能体，但流量分配向头部倾斜。”杨雯说，破圈需依靠场景独特性（如深度职业适配），而非通用功能堆叠。

技能适配问题，以及职业认知距离与人才应战也不容忽视。杨雯表明，技能适配方面，一是重工业场景中非标设备数据难以集成，导致智能体履行效果打折；二是传统职业依靠人工经历（如航空件安装），难以经过数据显性化；三是智能体在杂乱使命中，或许因算法限制发生过错决议计划。

“部分企业对智能体价值认知缺乏，以及顶尖人才稀缺，也在必定程度上会阻止智能体的开展。”杨雯说。

对于前述智能体问题，廖万里表明，这些都是一项新技能从诞生到规模使用必然经历的进程，互联网时代也如此，但终究职业会大浪淘沙，因而这个阶段十分考验职业企业的多方面才能，比方商业模式的立异才能、技能立异才能、产品力等。

“看似现在整个职业环境、AI技能都发生了改变，许多技能在AI平权之下门槛进一步降低。但实践上，做得到并非代表做得好。比方企业级智能体，其需求解决某个职业详细场景的事务问题，且有必要保证高精准履行、高效率履行、系统安全可靠。因而，具有很多的笔直场景、数据支撑以及事务经历堆集，就成了做好企业级智能体的必然要求。”廖万里说。

廖万里以为，曩昔一些已经完结标准化运作的场景，流程清晰、不易出错，或许会是智能体最先落地使用的场景，此外智能体使用会进一步拓展至更多杂乱场景，会呈现一个场景由多个智能体协作完结的状况。“智能体使用场景十分广泛，因而商场空间足够大。”他说。

多位职业人士也如此以为，未来智能体在企业端场景中落地，将不限制于单个智能体落地，或许一个公司会推出多个智能体，一个场景由多个智能体协同作业。

“未来企业客户的AI使用场景，必定是以异构算力为根底，共存多种模型，充分整合企业内部数据或者常识，一起搭载海量智能体活泼使用为终究形状。但要达到终究形状，会有很长的路要走。”神州数码董事长郭为向记者表明，当AI深度融入企业流程后，不仅是效率提高，这种交融立异，正从头界说企业中心竞争力。

至于投入回报，郭为表明：“AI使用必定需求很大投资，但比投资更重要的是人才以及公司AI转型，所以公司会坚决投入。”

“企业使用AI大模型发生价值至少是10年的旅程，假如还没开始做，现在还来得及，继续慢慢往前迭代还不晚。”武连峰说。