这份计算机行业深度研究报告聚焦 AI Agent 这一核心主题，全面探讨其技术架构、商业化路径、行业应用及未来趋势，展现出 AI Agent 在软件领域引发革命的巨大潜力。技术架构与核心组件方面，AI Agent 由模型、工具和编排层构成。模型是决策中枢，可基于指令推理，通过示例优化任务执行能力；工具是交互媒介，分为扩展程序、函数和数据存储三类，弥补模型无法与外界互动的局限；编排层是认知架构，包含 ReAct、思维链、思维树三种模式，负责信息摄取、推理及行动指导，形成完整循环流程。
商业化进程与模式创新上，当前 AI Agent 尚处早期阶段，自主能力不足，但截至 2024 年底，其渗透率已达 43%，执行步数显著增长。标准化协议成为关键，MCP 协议统一数据交互，类似 USB-C 端口，实现跨工具协作；谷歌 A2A 协议则聚焦智能体间通信，推动开放生态构建。商业化路径呈现 C 端与 B 端分化：C 端强调通用性和流量变现，如快手可灵通过高频迭代吸引用户，采用会员订阅和 API 服务收费；B 端注重任务完成度，按结果付费模式普及，如 Salesforce 的 Agentforce 按对话计费，ServiceNow 集成 AI 与工作流提升企业效率。
在行业应用与生态竞争中，互联网巨头围绕 Agent 入口展开激烈竞争：腾讯通过元宝整合微信生态，字节跳动以扣子空间接入飞书工具，阿里依托阿里云构建云端开放平台，百度以心响 APP 实现多智能体协作。在企业级市场，AI Agent 重塑数字劳动力格局，目标市场从 IT 预算转向真人劳动力市场，规模可达数万亿美元。通用 SaaS 成为基础设施，垂类应用如工业、教育、金融等快速落地：工业领域，中控技术结合 AI Agent 与机器人优化生产；教育领域，科大讯飞构建智能教学全场景；金融领域，同花顺打造垂类 Agent 平台提升服务效率。未来趋势与技术演进方面，AI Agent 遵循类似芯片 “摩尔定律” 的发展路径，任务长度每 7 个月翻一倍，未来或实现 Agent 开发 Agent 的闭环飞轮。随着多模态交互、具身智能等技术突破，AI Agent 将更深度融入复杂场景，如工业自动化、智能司法等，推动各行业效率革命。报告指出，AI Agent 正推动软件从 “工具” 向 “数字劳动力” 转型，通过标准化协议、多元商业模式和行业深度渗透，开启软件价值重估的新时代，其技术演进和生态扩张将持续重塑全球科技竞争格局。
