25份AI Agent研报合集！揭秘智能体发展图谱（免费下载）

三川汇文化科技

2024-09-23 22:00发布于北京文化产业评论的官方账号

第4344期三川汇文化科技

AI Agent（智能体），是能够感知环境、进行决策并执行动作的智能实体。它起源于哲学，随着大模型的出现，为其发展带来了新的希望。AI Agent 具有类似于人类的学习和决策能力，能够在各种场景中自主地完成任务。如在企业应用中，它可以实现员工与数字生产力的协作，为企业降本增效。

本期我们为您精选了25份 AI Agent 相关研究报告，这些研报将从多个角度深入剖析 AI Agent 的发展现状、技术框架、应用场景以及未来趋势。您是否渴望深入了解 AI Agent 产业的前沿动态，洞察其发展潜力呢？这25份研报将带您全面了解 AI Agent 行业的发展历程、市场格局、应用实践以及面临的挑战与机遇。

整理 | 吴乐华（三川汇文旅体研究院研究员）

编审 | 时光

编辑 | 半岛

来源 | 三川汇文化科技

AI Agent（智能体）研报精选

1.【甲子光年】2024年 AI Agent行业报告

该报告主要探讨了 2024 年中国 AI Agent 行业的发展，指出其起源于哲学，大模型的出现为其发展带来希望。当下 AI Agent 可看作 Prompt 工程的进化，能实现员工与数字生产力的协作，如用友大易的 AI 招聘系统为企业降本增效。同时，AI Agent 将给应用软件带来颠覆性变化，不同类型企业纷纷入局，如百度的文心智能体平台、字节跳动的扣子 Coze、阿里云的钉钉等。报告还提及全球及中国数据量的增长，2022 年全球数据规模达 103ZB，中国达 23.9ZB，预计 2027年全球将达 284.3ZB，中国达 76.6ZB，且中国大模型产品数量也在快速增长，表明 AI Agent 市场前景广阔，未来将推动各行业发展。

2.【爱分析】2024中国AI Agent市场研究报告

该报告对中国 AI Agent 市场进行了研究，定义了 AI Agent 及其核心组件、落地形式和运行流程，指出其是大模型最佳应用场景之一，在各行业和通用场景落地进展良好，能为企业用户带来降本增效等价值。当前企业落地 AI Agent 面临一些问题，落地流程包括规划立项、开发实施和持续运营，关键要素是专家知识建设和工作流设计。AI Agent 厂商可分为大模型厂商、AI Agent 应用厂商和垂直应用厂商，核心能力包括技术、方案设计、专家知识沉淀和运营服务等。报告还介绍了澜码科技和百度智能云两家代表厂商。总之，AI Agent 落地已有相对有效方案，市场对其落地方案趋于共识。

3.【爱分析】2024AI Agent应用实践报告

该报告聚焦 AI Agent落地应用的相关情况。AI Agent 是智能化应用，能成为新质生产力并激发数据要素价值，但其落地与应用面临“落地难”“应用难”的挑战。报告重点研究了数据分析 AI Agent 和 AI Agent 开发管理平台市场。数据分析 AI Agent 需满足用户端到端需求、分项目推进并优先面向高管，有数据仓库+宽表、指标语义层、图模型三条技术路径。数势科技为某城商行打造智能分析解决方案，提升了数据分析效率和准确性。AI Agent 开发管理平台是企业 AI 战略的核心，企业需配套应用规划与开发。飞鹤与火山引擎合作，通过构建 AI 能力中台实现数字化转型，智能问答项目取得了良好效果。

4.【慧博智能投研】AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

该报告围绕AI Agent展开，包括其概述、框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司等内容。AI Agent是能感知环境、决策和执行动作的智能实体，如Hyperwrite研发的AI Agent个人助理插件可自动预订航班机票。其框架包括大模型、规划、记忆与工具使用，如HuggingGPT可连接模型解决用户任务。AI Agent分为自主智能体和智能体模拟，前者力图实现自动化，如AutoGPT等，后者力图拟人化，如InflectionAI的Pi等。另外，AI Agent有望在多个领域落地，相关公司包括OpenAI、科大讯飞等。但AI Agent也面临安全性、伦理和就业等挑战，如OpenAI的GPTs曾出现数据泄露问题。

5.【头豹研究院】2024AI Agent行业：驱动智能交互变革，重塑服务生态

该报告对AI Agent行业进行了全面分析。AI Agent是拥有自主性等的智能实体，能处理各种任务，行业可按感知智能和能力程度分类。其特征包括应用广泛、技术架构依赖强、商业模式多样。发展历程分为萌芽期和启动期，目前市场规模预计将快速增长，如智能家居和人形机器人行业发展将带动其需求。政策方面，有相关法律法规促进行业规范化。竞争格局上，市场集中度高，头部企业如百度、华为等占据优势。代表企业如华为利用AI处理器和盘古智能体框架应对挑战，科大讯飞的教育产品广泛应用，百度拥有自研技术且文心大模型应用广泛。未来，AI Agent行业市场规模将继续扩大，竞争格局可能进一步集中。

6.【华为&清华大学】2024年AI终端白皮书：智能体引领全新人机交互及智能协作

该白皮书由华为与清华大学联合发布，探讨了 AI 终端的产业趋势、未来场景展望、智能化分级标准及关键技术特征等内容。AI 技术在终端产品中的融入度逐步深化，AI Agent智能体将引领终端进入全新人机交互及智能协作时代，消费者需要更加智能化、互联化和人性化的全场景智能服务体验，更强大、更高效的终端智能需打破设备和应用边界。未来，AI 将在工作、生活、学习、娱乐等场景中发挥重要作用，如 AI 可在工作中与人类协同，在生活中提供便捷服务和创意实现手段等。白皮书还提出了 AI 终端智能化分级标准，并倡议共建该标准体系，促进鸿蒙 AI 生态开放协作。

该报告主要探讨了从生成式AI到生成式营销的发展，以及品牌智能体在其中的作用。生成式AI使信息获取方式从“网页检索”变为“生成答案”，品牌BOT升级为品牌智能体，能全面承接用户品牌需求，革新用户交互方式。品牌智能体具有更权威、更全面、能生成新玩法、人格化沉浸式互动等卖点，可提升品牌运营效率和价值沉淀。其产品矩阵包括极速轻量版、标准版、超级版等，中小客户可自助构建，利用其差异化满足搜索意图。品牌智能体为营销度量带来数据沉淀，能赋能营销，释放创意生产力，使营销更简单、高效、创新、智能、有效。例如，在汽车行业，用户通过品牌智能体可快速获取车型信息并进行试驾预约等操作。

8.【中国移动&中移智库】智能体通信网络白皮书（2024年）

该白皮书由中国移动通信研究院发布，提出了智能体通信网络（ACN）的概念。AGI时代，智能体将成为网络连接的“新公民”，移动网络需满足智能体的通信需求。ACN的目标愿景是为智能体提供全球互联、按需赋能、安全可控的信息交互和任务协作网络，具有新通信对象、新组网交互、新网络服务和新流量模式等内涵特征。为构建ACN，需具备可信泛在接入、按需灵活组网、智能交互会话、内生智慧赋能和任务编排协作等网络能力。白皮书还阐述了ACN的典型应用场景，包括单用户子网内智能体通信与协作、子网内智能体与外部智能体的通信与协作、多用户智能体动态组网通信与协作，并对未来发展提出了展望和倡议，包括凝聚产业价值场景共识、夯实关键技术和KPI评测体系、培育产业生态共建全球统一标准、分阶段有序推动商业落地等。

9.【数势科技】AI Agent在企业经营分析场景的落地

该报告主要介绍了AI Agent在企业经营分析场景的落地应用。首先，报告展示了Agent的全览图和行业结构，指出数据分析需要Agent来完成洞察、解读和决策的完整闭环，并介绍了数据分析Agent的框架，包括任务规划能力、语义理解能力、大模型微调能力等。接着阐述了Agent在企业数据分析场景中的记忆管理、语义增强对齐、指标框架等内容，以及基于Agent+语义加持的企业分析应用平台的特点和优势，如理解准、解析准、效果优、执行快等，并通过场景产品示例展示了其任务规划和查询分析、归因和报告解读等能力。最后，还提到了当前存在的问题，如幻觉、效率等，并提出了人机协作机制等解决思路，对未来形态进行了思考，包括新建/关联功能、角色和技能等。

10.【实在智能】面向办公自动化领域的AI Agent建设思考与分享

该报告围绕办公自动化领域的AI Agent展开讨论，首先介绍了Agent的源来与兴起，包括其在哲学和人工智能领域的定义，以及当前的分类和典型应用。接着分析了Agent在办公自动化场景落地的困境，如基座大模型的不可控性、多模态能力的必要性以及大模型幻觉现象等。为解决这些问题，报告介绍了TARS Agent的框架设计，包括整体功能框架设计和服务部署架构等，并通过RPA垂直领域大模型、多模态屏幕理解技术和多元知识库等解决困境。最后，还分享了TARS Agent在文件处理、数据查询和客服等场景的应用案例，并探讨了后续的研究方向，包括增强多模态能力、向Multi - Agents跃迁、PC端内置和车机端结合等。

11.【华泰证券】AI Agent，通往AGI的核心基础

该报告主要探讨了AI Agent的发展及其在各领域的应用。AI Agent是通往AGI的核心基础，LLM推动其进入新阶段，其能力体现在连续、复杂、多步骤、多任务的执行能力上。AI Agent的技术框架包括感知、定义、记忆、规划、行动等模块，通过分模块突破和系统性优化提升能力，有望逐步通向AGI。报告还介绍了AI Agent在实际应用中的案例，如AutoGPT、卡耐基梅隆Agent等，并分析了模型和MaaS厂商、应用厂商、终端厂商在AI Agent发展中的机遇和挑战。最后，报告梳理了相关公司，并指出AI Agent的发展可能面临模型能力进步不及预期和安全性等风险。

12.【天风证券】鸿蒙，AI与OS深度融合，开启OS Agent新时代

该报告主要介绍了鸿蒙的相关进展。鸿蒙Next是纯血鸿蒙操作系统，不依赖安卓和iOS，鸿蒙内核已超越Linux内核，生态闭环持续完善，微信正与华为进行适配沟通，纯血鸿蒙将冲刺商用。Harmony Intelligence是端云结合的系统级AI，有望实现OS Agent，包括系统级AIGC能力、控件AI化助力原生应用智能化、系统内部的跨应用任务规划与调度等。华为还推出全新星盾安全架构，保障用户隐私权。建议关注华为产业链相关机会，如软通动力、捷顺科技等公司。但鸿蒙发展可能面临生态、宏观经济、物联网行业等因素影响导致相关公司业绩不及预期的风险。

13.【广发证券】 AI Agent 场景广泛，有望实现应用端落地

该报告主要探讨了AI Agent作为大模型向应用端落地的重要途径，具有提升大模型效率、多种交互范式和改进工作流的潜力，能广泛应用于多个行业并实现产业赋能。例如，通过“逐步推理”可提升模型推理能力，字节跳动的Coze能实现多种功能，Alexa可提升电商购物体验。AI Agent有单代理、多代理交互和人机交互等范式，能根据用户工作习惯提供帮助，在零售、教育、房地产等领域均有应用。其商业价值有望持续提升，但实现效果依赖模型能力，如Coze与Kimi在旅游攻略生成效果上的差异。AI Agent的落地趋势有望对标APP，其发展将带动大模型需求增加，建议关注相关厂商。同时，该领域存在模型迭代、算力和商业化落地等风险。

14.【中银国际】AI Agent智能体打开智驾与机器人的星辰大海

该报告主要探讨了智能体在自动驾驶和机器人领域的应用及发展前景。智能体是能自主完成设定目标的代理，与物理实体耦合后可形成具身智能，如自动驾驶汽车和机器人等。智能体不依靠被动数据投喂，能减少机器人编程需求并提升其涌现能力，市场前景广阔。产业端，英伟达、谷歌等推出相关产品，阿里千问大模型有望接入工业机器人，国内首款开源鸿蒙机器人已发布。自动驾驶领域，端到端大模型有望打造Drive GPT，特斯拉FSD V12采用端到端训练方法，代码量减少，奇点临近，国内的UniAD大模型也有出色表现。机器人领域，尚未形成底层通用大模型，PaLM - E、RT - 2、LM - Nav等各有优势，Robot GPT进程有望加快，解决数据稀缺问题是关键，数据仿真或将成为突破关键。建议关注自动驾驶和机器人相关的厂商。

15.【国金证券】通用场景向Agent发展，垂类场景更贴近业务核心

该报告主要探讨了AIGC应用落地的情况。生成式AI技术进步引发投资热潮，为应用落地提供保障，从海外一级市场投资可管窥国内大模型落地方向。YC23年夏季营AI项目显示，企业服务和软件开发仍是重点方向，AI应用更加多样化，医疗服务和金融项目增加。AIGC后续落地将向Agent方向发展，帮助企业降本增效，如AiSDR可降低营销人力成本，新致智能营销机器人可提升培训效率；在垂类场景中，AI将更贴近业务核心，提升工作质量和效率，如金融领域的Dili可辅助投资决策，医疗领域的Flair Health可用于慢病护理。建议关注在大模型和应用场景有积累的公司，如科大讯飞、恒生电子等。但需注意底层大模型迭代、国际关系、应用落地和行业竞争等风险。

16.【国信证券】从大模型到智能体，端侧算力助力AI规模化应用

该报告主要探讨了从大模型到智能体的发展以及端侧算力对AI规模化应用的重要性。当前AI工具大多为bot，而AI Agent更加智能，能主动跨应用完成任务并自我改进，2023年是AI Agent元年，OpenAI推出的GPTs搭建了通向AI Agent的桥梁。手机和PC是AI Agent的重要载体，智能手机存量竞争下，AI智能体有望开启创新周期，如小米14系列搭载骁龙8 Gen3，Vivo发布蓝心小V等。PC方面，温特尔联盟推动了软硬件发展，但生成式AI和端侧AI的发展倒逼硬件性能升级，如高通骁龙X Elite和苹果M3系列芯片的推出。随着端侧AI应用深化，PC换机周期有望加速，英特尔和AMD客户端收入也有所增长。相关产业链公司包括传音控股、光弘科技等。

17.【招商证券】大模型多模态应用深化，AI Agent为应用普及提速

该报告主要探讨了AIGC行业的发展情况。大模型多模态能力升级，文生视频能力快速发展，如Runway的Gen - 2、Meta的Emu Video等产品更新，万兴科技也实现了AIGC赋能智能创作。AI Agent或将帮助AI应用进一步智能化，其较Copilot模式更加独立，能使软件应用范式从面向过程转为面向目标，提升应用能力。海外OpenAI的GPTs + Assistants API为用户提供自定义AI Agent的初级形态，国内讯飞构建星火插件生态，昆仑发布天工SkyAgents。但该行业存在AI应用研发进度、服务器供应链、芯片研发、政策落地和技术创新等不及预期的风险。

18.【东吴证券】AI Agent，大模型时代重要落地方向

该报告主要探讨了大模型时代的AI Agent，认为其是大模型的重要落地方向，包括自主智能体和智能体模拟两大方向。自主智能体力图实现复杂流程自动化，如AutoGPT、ChatGPT+插件等，有望带来软件行业交互和商业模式变革，但存在实验性与实操性、单智能体与多智能体的区别。智能体模拟力图拟人可信，陪伴类如Pi、Character.AI等强调情感情商，重交互类如Smallville小镇、网易《逆水寒》手游等强调与环境交互。报告推荐相关投资方向，包括昆仑万维等直接布局公司，以及游戏、IP资源、教育、电商等相关板块。同时提示产业进展、监管和市场竞争等风险。例如，AutoGPT可自动完成任务，MetaGPT能搭建虚拟公司，Pi具有高情商和记忆能力等。

19.【东方证券】AI Agent，基于大模型的自主智能体，在探索AGI的道路上前进

该报告主要探讨了AI Agent的相关内容。AI Agent是能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，其最终目标是实现通用人工智能AGI。一个基于大模型的AI Agent系统包括大模型、规划、记忆与工具使用四个组件，大模型通过思维链能力实现任务分解，记忆通过向量数据库解决存储和检索问题，工具使用使Agent更像人类。AI Agent发展迅速，如AutoGPT推动了研究热潮，西部世界小镇和Voyager在游戏领域有应用，HyperWrite推出个人AI助理，阿里云推出ModelScopeGPT，Inflection AI推出高情商个人AI Pi等。“Agent+”有望成为未来AI领域产品主流，在多个领域实现落地应用，2B和垂直领域可能率先落地，如澜码科技打造企业级Agent平台。建议关注科大讯飞、金山办公等相关公司，同时需注意技术落地和政策监管风险。

20.火山引擎AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告

该报告聚焦 AI Agent 开发管理平台市场，该市场以大模型为基础，内置工具和插件，具备全生命周期能力。火山引擎的 HiAgent 通过段位划分助力企业员工轻松驾驭 AI Agent，包括青铜、黄金和王者段位，分别对应不同的能力。HiAgent 还通过原厂轻咨询、内置最佳实践和应用效果评测确保企业构建生产级 AI Agent，并构建企业与 C 端用户的新型桥梁。典型客户包括飞鹤等。

21.神州问学AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告

神州问学的平台涵盖软件与硬件，具备算力优化、模型供应、场景增强和应用构建四大优势。例如，通过算力设计服务为企业节约算力支出，依托深厚供应商关系提供“全、新、惠”的模型供应能力，通过企业场景增强技术使大模型在 ToB 场景落地，还提供多种配置方式和应用场景模板。典型客户包括天士力医药等。

22.实在智能协同办公AI Agent市场厂商评估报告

该报告聚焦协同办公 AI Agent 市场，指出该市场能实现人与 AI 的深度协同，提升办公效率和质量。企业希望通过该市场解决长尾场景问题，提升知识资产利用率。实在智能的优势包括拥有专业算法团队、调动各类自研工具满足长尾需求、建立流程知识库节约算力和人力，以及打造立项与交付方法论。典型客户包括中国铁塔等。

23.容智信息业务流程自动化AI Agent市场厂商评估报告

该报告聚焦业务流程自动化 AI Agent 市场，该市场能实现更高阶的业务流程自动化。企业需要端到端的解决方案和具备业务价值的方案。容智信息的 Hyper Agent 通过收集和分析用户指令关键词来执行自动化业务流程操作，其优势包括沉淀深厚行业 Know - how、高复购率、支持拜访成功案例以及打造适用于生产环境的端到端解决方案。典型客户包括中国移动某省公司等。

24.【爱分析】2024年AI Agent厂商全景报告

该报告主要研究AI Agent市场，从技术架构角度划分为基础层、平台层和应用层，重点选取AI Agent开发管理平台、协同办公AI Agent、业务流程自动化AI Agent三个市场进行研究。报告还分析了各市场的定义、甲方需求、厂商能力要求及入选标准，并对部分代表厂商进行评估。如火山引擎的HiAgent通过段位划分和原厂轻咨询等确保企业构建生产级AI Agent；实在智能基于自研大模型构建多款AI Agent，通过技术沉淀和方法论助力企业；容智信息通过行业最佳实践、高复购率等消除企业合作顾虑，打造端到端解决方案。

25.2024年斯坦福Agent AI论文（英）

该论文主要探讨了Agent AI这一新兴范式，旨在使AI系统更具交互性，能在不同环境中感知、行动和学习。论文介绍了Agent AI的集成、范式、学习策略等，并对其进行分类和应用任务分析，还探讨了跨模态、跨领域理解以及持续学习等方面的内容。例如，在机器人领域，通过GPT - 4V进行任务规划和参数化，如在厨房任务中，根据语言指令和环境描述生成任务序列，并通过视觉演示进行参数调整；在医疗领域，LLMs可作为诊断助手，但存在幻觉等问题，如诊断时可能出现错误，需结合知识检索代理提高准确性；在游戏中，GPT - 4V可用于NPC行为预测和场景合成等，如在Minecraft游戏中预测行动和生成相关描述。

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