（人工智能体）是能够感知环境、自主规划、进行决策和执行动作以实现目标的智能体，具有自主性、交互性、反应性、适应性等基本特征。与大模型和人类通过
工作原理方面，根据《LLM Powered Autonomous Agents》（LilianWeng，2023），AI Agent核心驱动力为大语言模型，规划、记忆和工具使用是其三个关键的组件，即AI Agent=LLM（大语言模型）+Planning（规划）+Memory（记忆）+Tools（工具）。具体来看，AI Agent通过传感器感知周围环境，使用LLM进行记忆检索、决策推理和行动规划等，结合外部工具获取信息等，最终或使用具体执行器做出响应。
规划（Planning）：任务分解：调用LLM通过思维链能力将复杂任务分解为较小、可管理的子目标；
反思和完善：通过对过去行为进行自我批评和反思，从错误行为中吸取教训并为未来的步骤进行改进，从而提高最终结果的质量。
记忆（Memory）：短期记忆：所有输入会形成短期记忆，以及上下文学习等都是利用模型的短期记忆来学习。短期记忆受到有限上下文窗口长度的限制；
工具使用（Tools）：外部工具API：通过使用外部工具API可获取大模型以外的信息和能力，如查询行程、设定闹钟等；
自主智能体：交互对象只有人类，是在特定应用场景中根据人类通过自然语言提出的需求，依赖内在决策机制自动执行任务，从而实现预期结果的独立运行智能体，如AutoGPT、ChatGPT+插件等应用形式；
生成智能体：交互对象包括人类和其他智能体，如斯坦福和Google创建的西部世界小镇，其中25个智能体在小镇上各自赋予了独特的个性和背景故事，有着组织结交、举办情人节、聊八卦等日常生活。
生成式AI人机协同模式主要分为嵌入模式（Embedding）、副驾驶模式（Copilot）、智能体模式（Agent）三种：
嵌入模式：用户使用文本或语音交流，通过Prompt输入使得生成式AI创作小说、音乐作品、代码等。在该模式下，生成式AI为执行指定命令的工具，人类承担着目标的规划和决策，完成绝大部分工作；
副驾驶模式：AI介入到工作流程中，承担如为程序员编写代码、检测错误以及优化程序等辅助性工作。在该模式下币游操作流畅度，AI和人类协作工作，互相弥补短板、纠正错误；
智能体模式：人类设定目标，生成式AI独立承担大部分工作，人类只负责监督进展及评估最后的成果。在该模式下，AI承担着绝大部分工作，具有独立思考和规划的能力。
基于LLM的AI Agent相较于嵌入模式、副驾驶模式，其工作模式更为高效，主要的差别在于LLM发展带来的“自主规划”能力。嵌入模式、副驾驶模式均需要人类指挥规划，而AI Agent具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力，过程中不需要人的介入。
AI Agent目前有两类载体，一类为端侧Agent，基于手机、电脑等终端为用户服务，能自主调用终端中的功能与信息，终端为个人AI助理优质载体；另一类为软件层面的Agent，尤其看到在企业生产管理类软件中，基于企业目前积累的特有知识，实现任务自动化。企业降本增效需求日增，Agent为重要手段，企服类软件为应用侧Agent优质落地场景。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过人工智能代理自主完成（这一比例在2024年尚为0%）。
AI Agent是基于LLM构建的自主决策系统，通过任务分解、记忆管理与工具调用实现复杂目标闭环。其核心架构以LLM为大脑，具备三层能力：规划层将宏观任务拆解为可执行的子目标，并通过自我反思机制优化执行路径；记忆层整合短期上下文学习与长期外部向量数据库，实现跨会话的知识沉淀；工具层动态对接API扩展能力边界，实时获取模型权重外的信息。典型代表AutoGPT通过这三层架构，可自主完成从数据爬取到分析报告生成的全流程，突破传统AI单点工具的限制，形成系统的自治。也就是AI Agent能够代表用户或系统自主执行任务，通过设计工作流程并调用工具实现复杂功能，并通过自主任务分解与动态规划实现复杂流程自动化。
国外市场中OpenAI、Google等将注意力从模型转移至AI Agent工具上；国内市场中百度、腾讯、钉钉等互联网大厂加速跟进。
千行百业爆款智能体应用有望陆续涌现。软件开发门槛的降低有助于涌现大量智能体应用，而具备客户真实场景，致力于解决客户实际需求的厂商有望率先重塑人与技术互动方式，打造出现象级的AI应用，从而占据价值链当中的核心位置。随着AI Agent变得越来越易用和高效，Agent+的产品越来越多，未来AI Agent有望成为AI应用层的基本架构，涵盖toC和toB产品等不同领域。目前，零售与电子商务、教育、房地产、人力资源、金融服务等多领域AI智能体应用已落地发布。
AI Agent产业链包括上游基础设施与技术提供商，中游AI Agent研发与集成商，下游应用厂商、终端用户等。
智能算力中心建设：随着AI Agent的发展，对智能算力的需求不断增加。政府和企业正在加快智能算力中心的建设，以满足这一需求。这些基础设施为AI Agent的研发和应用提供了必要的计算资源。
大模型开发：AI Agent的核心驱动力是大语言模型。因此大模型的开发者在产业链中占据重要地位，提供基础模型和算法支持，使得AI Agent能够具备感知、理解、决策和执行的能力。
技术提供：除了大模型开发者外，还有许多技术提供商为AI Agent产业链提供各种技术支持和服务，如数据标注、模型训练、优化工具等。
负责将大模型与其他技术组件(如规划、记忆、工具使用和行动模块)相结合，开发出具有特定功能和应用场景的AI Agent产品。通常拥有强大的研发团队和技术实力，能够不断优化和迭代产品以满足市场需求。
相关公司：截至2025年3月25日，根据东方财富chioce上市公司历史公告中涉及AI智能体部分筛选整理的重要标的，只作为参考学习，不涉及推荐操作。
金山办公（688111）：公司是国内领先的办公软件和服务提供商，具有庞大的用户基数，占据入口和流量优势，有望成为办公智能体的主要标杆。公司在AI智能体产品布局：
1、WPS AI伴写功能：基于AI Agent范式，支持用户添加云文档、网页等参考资料，0.5秒内理解意图并续写内容，生成事实性内容时自动链接引用来源，提升文档效率与准确性。
2、多场景AI助手：推出AI写作、阅读、数据、设计四大助手，覆盖个人及企业用户需求。例如，AI写作助手可生成、润色内容；AI阅读助手解析、总结文档。
3、企业级AI解决方案：WPS AI企业版包含AI Hub（智能基座）、AI Docs（智能文档库）和Copilot Pro（企业智慧助理），助力企业构建“企业大脑”，整合数据资源并优化业务流程。
AI Agent技术应用：通过RAG（检索增强生成）技术实现文档智能生成，与Manus AI的“异步任务处理”逻辑相通，支持复杂任务的自动化执行。
大模型与工程化能力：自2017年起布局AI，团队超百人，聚焦AIGC（内容生成）、Copilot（智慧助理）、Insight（知识洞察）三大方向，技术覆盖OCR、机器翻译、文档校对等场景。
安全可控性：支持私有云部署，建立数据隔离机制，确保企业数据不被大模型训练使用，并通过细颗粒度权限控制保障信息安全。
星火智能体平台发布：2024年4月26日，科大讯飞正式升级助手中心并发布星火智能体平台，提供语义理解、意图识别、任务执行等核心能力，支持用户通过提示词或流程编排开发智能体。
覆盖场景：已开放职场、营销、编程、创作等17个核心场景，累计上线+智能体，涵盖零代码、低代码及专业领域轻应用。
星火大模型支持图像问答、文图生成、虚拟人合成等多模态能力，并升级语音视觉交互“三合一”技术；
语音合成技术突破：推出多情感超拟人合成（如高兴、安慰等情绪表达）及“一句话声音复刻”功能，提升交互真实感。
讯飞星火深度推理模型X1迎来全新升级+重磅发布讯飞星火一体机和首款“星火X1+DeepSeek”双引擎AI学习机系列新品，为公司带来新的业绩增长点，预计24-26年公司收入分别为236/284/340亿元，EPS分别为0.18/0.31/0.44元，2025年3月4日市值对应PE分别为293/167/117X，维持“推荐”评级（民生证券吕伟，杨立天；250304）。
彩讯股份(300634)：国产邮箱领军企业，移动云等电信运营商国资云的核心供应商，AI全栈布局打开想象空间。公司以手机邮箱起家，逐步发展为产业互联网技术及服务供应商，打造协同办公、智慧渠道、云和大数据三大产品线，实现从算力到应用的AI业务全栈布局，拓展公司业务边界。
彩讯RichAI平台：2023年推出一站式企业级AI应用开发平台，支持三大产品线（协同办公、智慧渠道、云和大数据）的AI化升级，覆盖数字员工、数字人直播、AI写作、数据分析等功能。
AI+元宇宙融合：基于AI和元宇宙技术，打造元宇宙旅游产品，结合虚拟数字人技术拓展应用场景。
企业数字化转型：服务电信、金融、政府、交通等行业，客户包括中国移动、中国银行、中国银联等大型央国企，形成高粘性合作。
产品矩阵：包括RichMail智能信创邮箱、RichOffice办公系统、AIbox应用开发平台等，覆盖企业全场景需求。
预计24-26年归母净利润为2.6/3.3/4.0亿元，对应PE为42/34/28X，维持“买入”评级（天风证券唐海清,陈汇丰,王奕红；241213）。
焦点科技(002315)：跨境B2B平台头部企业，深耕跨境B2B领域二十余年，中国制造网作为公司的核心业务板块。
AI麦可：面向外贸供应商的AI助手，支持发品、营销、接待等全流程自动化，2024年11月升级至4.0版本，具备全场景AI Agent能力，可自主规划工作流并学习知识库。
Mentarc：针对跨境电商商家的AI Agent，提供选品、货源查找、店铺运营等解决方案，2024年11月推出，目前处于免费试用阶段。
AI麦可已实现商业化，2024年上半年收入达1130万元，全年现金收入超4500万元（同比+287.2%）。
公司通过AI麦可和Mentarc两大AI Agent产品，覆盖外贸供应商与跨境商家需求，技术能力已实现全流程自动化与自主学习。2024年AI业务收入同比激增287%，成为业绩增长核心驱动力。未来需关注AI麦可渗透率提升及Mentarc商业化进展。
泛微网络(603039)：国内领先的协同办公软件厂商，目前覆盖87个行业、超过8万多家客户。协同办公软件覆盖企业与组织全体员工，并连接组织内的人、财、物、信息等资源， 通过与AI结合，可以降低用户对系统的学习成本，在办公过程中明显简化大量人工操作，大幅优化和改善使用体验和使用效率，因此，协同办公是“AI+知识库”和“AI+工作流”落地的典型场景。
AI Agent应用场景：泛微网络通过AI大模型与协同办公软件结合，实现自然语言交互、工作流自动化生成及任务管理优化。例如，用户可通过自然语言指令生成工作流，简化人工操作。
Xiaoe.AI平台：公司推出基于AI Agent的Xiaoe.AI平台，为企业提供数字化升级支持，覆盖任务管理、沟通协作、文档处理等场景。
2024年12月5日，公司正式发布泛微·数智大脑Xiaoe.AI，该平台采用大模型+小模型+智能体的技术架构，利用大模型的通用推理能力、小模型的转项任务能力，加上数据后形成各类智能体应用服务，实现包括AI问答、AI搜索、AI采集、AI审批、AI摘要等在内的各项功能，帮助“市场、销售、合同、采购、项目、客服、人事、资产、财务、档案”等各种业务场景的智能化改造。据介绍，Xiaoe.AI已经为西安建筑科技大学、上海建工、雅戈尔、艾比森光电、爱美客、东芯半导体等组织提供了智能化服务，提升组织运营效率。
同花顺(300033)：国内领先的互联网金融信息服务提供商，深耕金融领域AI应用，结合海量金融数据资源，构建了高效的数据处理与服务能力。
核心AI能力：公司构建了同花顺AI开放平台，提供智能语音、智能客服、智能金融问答、智能投顾、虚拟数字人等AI产品及服务。
行业应用：面向银行、证券、保险、公募基金等行业提供智能化解决方案，例如智能质检、会议转写系统、医疗辅助系统等。
问财投资助手升级为原生AI对话产品，融合多模态大模型技术，实现更自然、精准的交互；同创智能体平台集成大模型、低代码和实时金融数据，助力上百家金融机构共建超5000个智能体，日均调用量超300万次；
金融数据终端构建智能化产品矩阵，AIFinD飞研优化写作与分析能力，“产业智绘”平台提供全景产业链研究；
HiPilot智能编码助手增强跨文件、跨项目的代码理解与生成能力，新增慢思考问答、代码可视化、测试套件生成等功能，已为数千名开发人员生成超百万行代码。
致远互联(688369)：国内领先的专业化协同软件厂商。在COP（协同运营平台）领域深耕23年，通过CoMi Family智能体产品与开放生态战略，在AI Agent领域构建了从技术到场景的全链条能力，并依托“AI+信创”生态联盟加速商业化落地。其与第四范式、华为云等头部企业的合作，进一步巩固了在协同管理软件领域的技术壁垒。
在AI方面，致远互联坚持以AI Agent推动协同运营管理的高效化、智能化和数字化。据业绩预告披露，2024年公司发布了五大类AI产品和服务，包括知识服务类、内容创作类、数据分析类、流程自动化类和对话服务类，以及AI原生应用。
CoMi Family智能体产品家族：致远互联推出基于AI Agent的第一代产品家族，包含智能门户、数字员工等十余个垂直场景应用，支持用户直接购买或通过Agent Builder平台定制专属智能体。
“机场式”开放生态：CoMi平台支持第三方能力接入，形成“自有智能体起飞+第三方智能体降落”的开放生态，助力企业快速构建AI应用。
技术架构：基于“1基座+2引擎+4统一”架构，整合深度学习、自然语言处理（NLP）等技术，支持公文生成、智能校对、流程自动化等场景。
公文大模型应用：与DeepSeek大模型联合，实现公文处理效率提升35%，覆盖智能校对、生成等全流程。
Agent Builder平台：提供低代码/零代码工具，支持企业自主构建专属智能体，从“功能提供”向“能力赋能”跃迁。
决策型AI能力：通过大模型与领域模型结合，支持复杂业务流程自动化处理，如合同风险分析、组织效能优化等。
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