在2025年APEC CEO峰会上，AWS首席执行官Matt Garman指出：“AI Agent能够帮助企业真正理解业务、做出决策并代表企业采取行动，这完全是一项‘改变游戏规则’的技术。” 这一判断揭示了AI发展的新阶段：企业投资回报率瓶颈亟待突破，而AI Agent正成为解决方案的核心。
据Gartner预测，到2028年，33%的企业软件将内置AI Agent功能，而2024年这一比例还不到1%。这种爆发式增长标志着人工智能应用正从工具辅助迈向自主代理的新纪元。
一、何以成势：AI Agent爆发的三重驱动因素技术基础：从生成式AI到自主代理的架构演进
AI Agent的兴起建立在生成式AI成熟与多模态技术突破的基础上。2025年，生成式AI已进入“泡沫破裂低谷期”，企业关注点从模型本身转向了如何实现可持续的AI实施。AI工程和模型操作化作为关键基础技术，为AI Agent的可靠部署提供了保障。
同时，技术进步使AI Agent能处理更复杂的任务。CB Insights报告显示，2025年AI基础设施领域涌现了多笔十亿美元级融资，包括Anthropic的130亿美元Series F轮和OpenAI的83亿美元私募融资，这些投资为AI Agent发展奠定了算力基础。
展开剩余88%市场需求：企业效率追求的必然选择
当前，78%的全球公司已在业务中应用AI，但仅有27%实现了全企业范围的部署。这种“广泛但不够深入”的应用现状，恰恰为AI Agent提供了发展空间。
企业追求更高投资回报率的诉求推动了这一转变。数据显示，企业在生成式AI上每投入1美元，平均可获得3.70美元的回报。这种明确的收益信号，促使企业寻求更高级的AI应用形式——能够自主规划、执行多步骤任务的AI Agent。
经济现实：劳动力短缺与成本优化的双重压力
Nvidia在2025年G技术大会上指出，全球正面临5000万劳动力短缺，仅美国就缺400万工人。这种结构性人力短缺，迫使企业转向AI Agent解决方案。
World Economic Forum一月份的研究显示，41%的企业计划通过AI自动化来缩减员工规模。亚马逊近期裁减1.4万名员工，明确表示“借助生成式AI可以实现更精简的运营”。这种现实的经济决策，加速了AI Agent从实验性技术向核心生产工具的转变。
二、发展现状：从投资热潮到行业应用的全面展开投资与并购：资本聚焦AI Agent赛道
CB Insights数据显示，2025年第三季度，AI领域并购活动异常活跃，达到172起，成为有记录以来第二高的季度。值得关注的是，前五大退出案例中有三个与AI Agent直接相关：
Workday以11亿美元收购企业工作流AI公司Sana Labs； NiCE以9.55亿美元收购客户支持AI初创公司Cognigy； Atlassian以6.1亿美元收购Arc和Dia AI浏览器的制造商The Browser Company。这些大规模并购表明，成熟企业正通过收购而非内部开发的方式快速获取AI Agent能力，整合进自己的企业软件套件。
应用场景：从客户服务到核心业务的渗透
AI Agent的应用正从边缘业务向核心业务拓展。在客户服务领域，NiCE收购Cognigy体现了AI Agent在增强客户交互方面的价值。在企业流程管理方面，Workday不仅收购了Sana Labs，还收购了Agent构建器Flowise和AI驱动招聘平台Paradox，显示出AI Agent在人力资源管理领域的广泛应用。
制造业也迎来了AI Agent的深度渗透。Nvidia与FANUC、Skilled AI和富士康等顶级机器人制造商合作，使用“Mega”蓝图将机器人连接到工厂。这些AI Agent能够同步数字世界与物理世界的每一个动作和流程，实现真正的智能生产。
三、技术演进：AI Agent的能力边界持续拓展从单一到多模态：感知环境与理解上下文
2025年，AI Agent正从单一文本处理向多模态理解演进。摩根斯坦利美国软件研究主管Keith Weiss指出，未来不会有一个“通用一切”的模型主导市场，而是会出现一系列专门化模型。他举例说：“Claude是优秀的编码工具，但要写得好，我会选择Gemini；要了解‘人们现在在想什么’，我会选择Grok。”
Crescendo Partners执行董事Ehsan Ehsani预测，在未来35年内，生成式AI将能像现在处理文本一样流畅地处理语音和视频。这种多模态能力将极大扩展AI Agent的应用场景——从分析CEO在电话会议中说“不”与“嗯...不”的话气差异，到解读面部表情和肢体语言，为AI Agent提供更丰富的情境理解能力。
从被动到主动：目标驱动替代指令响应
《中国人工智能应用发展报告（2025）》明确将“AI Agent迅速发展，以目标驱动替代指令响应”列为六大趋势之一。这意味着AI Agent不再需要逐步指令，而是能够理解最终目标并自主规划执行路径。
这种转变类似从传统员工向高级管理者的转变——前者需要具体指令，后者理解总体目标并自行制定实现方案。Gartner将AI Agent定义为“运用AI技术，在其数字或物理环境中进行感知、做出决策、采取行动并实现目标的自主或半自主软件实体”。
从虚拟到物理：与环境交互的实体化能力
Nvidia提出了“物理AI”的概念，作为AI Agent之后的下一个浪潮。Nvidia企业生成式AI软件副总裁Kari Briski解释说：“物理AI感知世界，推理其环境，并输出行动”。
这一趋势在机器人技术和自动驾驶领域尤为明显。Nvidia宣布与Uber合作，到2027年将10多万辆全自动机器人出租车投入运营。这些自动驾驶车辆将使用公司的Hyperion Level 4平台，展示AI Agent在物理世界中的实际应用能力。
四、行业影响：AI Agent重塑商业运营模式制造业：人类与AI Agent的协作新模式
在制造业，AI Agent正在改变人类与机器的协作方式。Nvidia的Briski描述了现代工厂的图景：“现代工厂是机器人的天下，人类和机器人并肩工作。机器人将完成危险的工作，工人则完成技术性工作”。这种分工不仅提高了效率，还解决了劳动力短缺问题。
服务业：从标准应答到个性化交互
在客户服务领域，AI Agent已从简单的问答机器人发展为能够理解客户情绪、提供个性化解决方案的智能代理。世界银行报告显示，聊天机器人类工具贡献了前60大GenAI工具全球访问量的95%，表明AI Agent在这一领域的广泛应用。
决策支持：从数据分析到商业洞察
AlphaSummit 2025上的讨论指出，AI正在从搜索工具向实时洞察伙伴演变。Crescendo Partners的Ehsan Ehsani描述了一种新兴能力：“当CEO讲话时，你可以实时查询‘发生了什么变化？’并获得即时回复，而不必等到讲话结束”。这种能力将大幅提升决策效率和质量。
五、挑战与瓶颈：AI Agent全面落地的障碍技术信任与可靠性问题
尽管AI Agent前景广阔，但其可靠性仍是企业担忧的问题。Gartner指出，“企业对AI Agent在无监督条件下的运行能力缺乏实质信任，并对潜在错误的重大影响存有顾虑”。特别是在金融、医疗等高风险领域，AI Agent的决策透明度和纠错机制仍需完善。
集成复杂度与技能缺口
Elementor的报告显示，56%的公司认为高集成复杂度是AI应用的主要障碍，66%的公司难以证明AI投资的回报。同时，AI技能缺口依然存在，企业难以找到足够人才部署和管理AI Agent系统。
Gartner预测，到2028年，中国企业对AI开发技能的需求将增长50%，反映出全球范围内AI人才短缺的现状。
安全与治理风险
Gartner警告，AI Agent“易受访问安全、数据安全与治理问题的影响”。随着AI Agent获取更多权限和执行更关键任务，其安全漏洞可能造成更大危害。Gartner进一步预测，到2028年，60%部署AI技术的中国企业将建立协作式AI防御体系，以应对这些新兴风险。
六、未来展望：AI Agent的发展路径与长远影响近期趋势：专业化、垂直化发展
行业专家在Tegus专家访谈中表示：“我不认为我们会达到一个模型无所不能的境地...相反，这些模型会变得越来越智能，最终你会拥有像公司里最聪明工程师一样的模型，但它只专注于某一项特定任务，并且做得极其出色”。这种专业化趋势意味着未来将出现针对不同行业的垂直型AI Agent。
中期演进：人机协作的重新定义
随着AI Agent能力提升，人类与AI的分工将重新定义。Nvidia高管强调，“我们不是在取代工作岗位，而是在填补那些没有足够人手的岗位”。这种观点预示着未来工作性质的变化——人类将专注于更需要创造力、情感智能和战略思维的任务，而AI Agent则处理标准化、高频率或危险的工作。
长期展望：物理与数字世界的融合
Nvidia提出的“物理AI”概念，展示了AI Agent发展的终极方向——深度融合数字智能与物理世界。从数字助手到物理世界中的自主行动者，AI Agent将成为连接虚拟与现实的关键桥梁。
AI Agent的发展恰如Gartner所描述，正处于“期望膨胀期”，是2025年技术成熟度曲线中移动幅度最大的技术之一。然而，与技术成熟度并行的是应用场景的持续深化——从提升客户服务效率，到重构制造业生产流程，再到成为企业决策的“数字合伙人”。
摩根士丹利美国软件研究主管Keith Weiss的观察或许是对这一趋势的最佳总结：“历史经验表明，通常不会出现一个解决所有问题的通用方案”。未来的AI生态将由多种专业化Agent构成，每个都精于特定领域，共同构成企业运营的新一代数字劳动力。
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