1月15日，千問App宣布全面接入淘寶、支付寶、飛豬、高德等生態(tài)場(chǎng)景，在全球率先實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)外賣到訂機(jī)票的AI購物功能閉環(huán)。這種從決策到支付的全流程自主化操作，也拉開了今年AI Agent（智能體）的大戲。

過去的2025年，智能體的崛起和加速滲透，無疑是AI領(lǐng)域最大的創(chuàng)新亮點(diǎn)。以AI智能體為代表的新技術(shù)、以業(yè)務(wù)重構(gòu)為核心的新模式，正推動(dòng)行業(yè)從工具應(yīng)用向價(jià)值創(chuàng)造的深層轉(zhuǎn)型。這種勢(shì)頭也在2026年得到了加強(qiáng)和延續(xù)，政策導(dǎo)向與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)形成強(qiáng)勁共振，讓智能體產(chǎn)業(yè)加速升級(jí)。

比如政策端，連日來多部門密集部署2026年重點(diǎn)工作，其中智能體成為政策的落腳點(diǎn)之一。全國(guó)工業(yè)和信息化工作會(huì)議提出，推進(jìn)“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)，培育一批重點(diǎn)行業(yè)智能體、智能原生企業(yè)。國(guó)家數(shù)據(jù)局也提出，2026年將在智能體、具身智能等前沿方向布局一批數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

市場(chǎng)端方面，日前舉行的AGI-Next前沿峰會(huì)上，智譜創(chuàng)始人唐杰、月之暗面創(chuàng)始人楊植麟、阿里通義千問技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸、騰訊首席AI科學(xué)家姚順雨等都認(rèn)為，今年智能體將實(shí)現(xiàn)重大跨越，從當(dāng)前可完成人類1-2天工作量，升級(jí)為能自主承接1-2周任務(wù)流的自動(dòng)化工具。

對(duì)于2026年，AI應(yīng)用正從可用走向好用，而智能體作為終端的入口，將與真實(shí)物理世界交互將更為頻密，有望成為AI時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施。

01

智能體正成為新一代超級(jí)入口

今天千問App的發(fā)布會(huì)上，官方稱已向所有用戶開放外賣、購物、機(jī)票、酒店等生活服務(wù)測(cè)試功能，阿里也在Agent式電商賽道上實(shí)現(xiàn)搶先布局。比如外賣場(chǎng)景中，用戶只需輸入"幫我點(diǎn)杯奶茶"或"幫我點(diǎn)兩杯咖啡"，千問即可調(diào)用淘寶閃購服務(wù)能力，完成定位、商家推薦、生成訂單及一鍵付款，實(shí)現(xiàn)"說一句，就送到"。據(jù)測(cè)評(píng)顯示，系統(tǒng)可自動(dòng)使用優(yōu)惠券，并流暢處理湊單等復(fù)雜情況。

事實(shí)上，從去年以來，全球各大廠商就在加速推出各自優(yōu)勢(shì)特長(zhǎng)的智能體產(chǎn)品。在國(guó)內(nèi)，Monica的Manus、智譜的AutoGLM沉思、Lovart、Flowith、Genspark等通用或垂類智能體先后上線，夸克也以“AI超級(jí)框”形態(tài)打造超級(jí)智能體，在搜索、瀏覽器、掃描、拍題等領(lǐng)域具備優(yōu)勢(shì)。而國(guó)外的蘋果、谷歌和OpenAI等也把智能體視為年度研究重點(diǎn)之一。

與此同時(shí)，繼百度的千帆AppBuilder之后，各類智能體開發(fā)平臺(tái)也爭(zhēng)相面世。比如阿里通義實(shí)驗(yàn)室的新一代智能體開發(fā)框架AgentScope 1.0，核心目標(biāo)是解決智能體在構(gòu)建、運(yùn)行和管理中的難題，提供一套覆蓋“開發(fā)、部署、監(jiān)控”全生命周期的生產(chǎn)級(jí)解決方案。騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的智能體框架Youtu-Agent也正式開源；字節(jié)旗下Agent平臺(tái)“扣子空間”則上架到蘋果App Store應(yīng)用商店和安卓商店平臺(tái)。

2025年被稱為“AI智能體元年”，智能體也已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室正式走向應(yīng)用前線，覆蓋物流與制造、內(nèi)容創(chuàng)作、客服、手機(jī)助手、辦公自動(dòng)化、軟件開發(fā)、醫(yī)療診斷、教育培訓(xùn)、金融咨詢、自動(dòng)駕駛、工業(yè)制造等多個(gè)垂直領(lǐng)域，通過“決策(LLM)+記憶+規(guī)劃+工具”構(gòu)建智能閉環(huán)，正逐步重塑終端交互中樞，成為新一代超級(jí)入口核心。

“智能體會(huì)隨應(yīng)用場(chǎng)景而爆發(fā)?！卑俣燃瘓F(tuán)執(zhí)行副總裁沈抖認(rèn)為，2026年的機(jī)會(huì)之一，在于Agent Scaling帶來生產(chǎn)力涌現(xiàn)。根據(jù)百度最新公布的數(shù)據(jù)，超級(jí)智能體百度伐謀上線一個(gè)月以來，覆蓋物流、制造、科學(xué)智能等領(lǐng)域，超2000家企業(yè)已申請(qǐng)?jiān)囉?，并已在汽車設(shè)計(jì)研發(fā)、空間站精密儀器優(yōu)化等前沿領(lǐng)域落地。

Gartner也明確指出，代理型AI已成為今年及未來的關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì)，2025年更是其走向主流化的重要節(jié)點(diǎn)，智能體正從簡(jiǎn)單的輔助工具，進(jìn)化為能夠協(xié)同運(yùn)作的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)，深刻改變企業(yè)處理復(fù)雜任務(wù)與決策的底層邏輯。

隨著技術(shù)成熟度、市場(chǎng)需求與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的共振，智能體也迎來了商業(yè)化的春天。賽迪顧問近期發(fā)布的研究報(bào)告顯示，2024年中國(guó)智能體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)47.5億元，同比增長(zhǎng)64.4%，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)78.4億元，增速持續(xù)超過60%，連續(xù)兩年實(shí)現(xiàn)了翻倍的增長(zhǎng)，到2026年將接近150億元。

02

多場(chǎng)景展現(xiàn)價(jià)值，智能體的持續(xù)進(jìn)化

當(dāng)前，人工智能發(fā)展正在經(jīng)歷顯著轉(zhuǎn)變，從以內(nèi)容生成為核心的生成式人工智能向以目標(biāo)驅(qū)動(dòng)為核心的AI智能體演進(jìn)。AI智能體將不再局限于內(nèi)容的識(shí)別與創(chuàng)造，而是具備更強(qiáng)大的目標(biāo)導(dǎo)向性、自主決策規(guī)劃能力以及與環(huán)境實(shí)時(shí)交互的能力。

而智能體在生產(chǎn)力、客戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、營(yíng)銷以及安全方面的價(jià)值，已經(jīng)在制造業(yè)、金融業(yè)以及醫(yī)療健康等多個(gè)場(chǎng)景落地，并且正在經(jīng)歷從輔助到?jīng)Q策、從外圍到核心、從局部到全局的進(jìn)化。

比如制造行業(yè)的核心痛點(diǎn)是“生產(chǎn)中斷”，因?yàn)橐坏┰O(shè)備出現(xiàn)故障會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)線停工，造成巨大損失。而智能體通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，能在故障發(fā)生前提前預(yù)警，把傳統(tǒng)的“事后維修”變成“事前預(yù)判”。有事例顯示，某頭部制造企業(yè)開發(fā)的預(yù)測(cè)性維護(hù)智能體，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)、提前預(yù)警故障風(fēng)險(xiǎn)，將生產(chǎn)停機(jī)時(shí)間降低50%，為企業(yè)減少巨額經(jīng)濟(jì)損失。此外，生產(chǎn)調(diào)度智能體還能根據(jù)訂單需求、原材料庫存、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃。

金融行業(yè)也是智能體最適合介入的，主要集中在客服運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)控制、營(yíng)銷支持、信貸審批、保險(xiǎn)理賠等重復(fù)性高、規(guī)則相對(duì)清晰的場(chǎng)景。在這些領(lǐng)域，智能體的核心作用并非替代決策，而是提升整體運(yùn)行效率。中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布《中國(guó)銀行業(yè)客服中心與遠(yuǎn)程銀行發(fā)展報(bào)告（2024）》顯示，銀行AI智能客服開通率超60%、31%完成大模型部署。

在國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)中，不同類型玩家也逐漸形成差異化路徑。像螞蟻數(shù)科、騰訊云等大廠型玩家，更多依托集團(tuán)算力、模型和平臺(tái)能力，將智能體平臺(tái)切入金融場(chǎng)景；部分垂類金融科技公司則選擇聚焦單一業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如奇富科技圍繞信貸環(huán)節(jié)推出智能體，采用LangGraph多智能體協(xié)同框架，整合了問數(shù)、知識(shí)問答、洞察、報(bào)表等多個(gè)智能模塊，讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析流程變得自動(dòng)化，解決了溝通、審批以及合規(guī)監(jiān)管等銀行零售信貸的常見痛點(diǎn)。度小滿在去年也發(fā)布了“原力AI平臺(tái)”，通過大模型結(jié)合數(shù)據(jù)智能重塑風(fēng)控體系，構(gòu)建起“貸前更精準(zhǔn)、貸后更透明、策略更靈活”的AI智能化風(fēng)控閉環(huán)。

還有醫(yī)療健康行業(yè)，其多個(gè)場(chǎng)景均已出現(xiàn)智能體的身影。在院內(nèi)，無論是患者服務(wù)、輔助診療還是醫(yī)院管理，都已有醫(yī)療機(jī)構(gòu)和企業(yè)聯(lián)合發(fā)布相應(yīng)的智能體；在院外，以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、健康管理為主的企業(yè)推出了AI家庭醫(yī)生、AI健管師、AI心理咨詢師等智能體；此外，智能體還覆蓋科研與教學(xué)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域，甚至能作為企業(yè)數(shù)字員工，在不同企業(yè)的職能崗位上發(fā)揮作用。

Gartner還預(yù)判，未來三到六年內(nèi)，專家型智能體將加速興起，這類聚焦特定復(fù)雜領(lǐng)域工作流程的智能體，將進(jìn)一步提升行業(yè)運(yùn)營(yíng)效率與決策精準(zhǔn)度。

03

多智能體協(xié)同成趨勢(shì)，三個(gè)問題待解

對(duì)智能體的發(fā)展規(guī)劃，已經(jīng)進(jìn)入國(guó)家最高決策層。在國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》中，首次以國(guó)家戰(zhàn)略形式明確人工智能發(fā)展的未來時(shí)間節(jié)點(diǎn)：2027年實(shí)現(xiàn)與六大重點(diǎn)領(lǐng)域深度融合，智能終端普及率突破70%；2030年完成全面賦能，智能經(jīng)濟(jì)成為核心增長(zhǎng)極；到2035年，我國(guó)將全面步入智能經(jīng)濟(jì)和智能社會(huì)發(fā)展新階段。

但不可否認(rèn)，我國(guó)的智能體應(yīng)用當(dāng)前仍尚處于起步階段，而且各自為戰(zhàn)難以構(gòu)建協(xié)同，未來有三個(gè)方面的問題需要得到解決。

一是警惕市場(chǎng)上的“偽智能體”。去年來，隨著智能體概念熱度的攀升，市場(chǎng)上也涌現(xiàn)出一批打著智能體旗號(hào)的“偽智能體”或者說是“套殼智能體”，不少公司將傳統(tǒng)的技術(shù)、現(xiàn)有的產(chǎn)品包裝或貼牌成智能體，通過營(yíng)銷策略進(jìn)行宣傳，誤導(dǎo)用戶。這些產(chǎn)品看似搭載了AI功能，實(shí)則只是大模型與RPA的簡(jiǎn)單線性組合——大模型負(fù)責(zé)生成操作指令，RPA負(fù)責(zé)執(zhí)行預(yù)設(shè)流程。大模型與RPA之間缺乏深度協(xié)同與動(dòng)態(tài)適配能力，本質(zhì)上仍未擺脫傳統(tǒng)自動(dòng)化工具的局限，并非真正意義上的智能體。

二是要突破技術(shù)瓶頸，推動(dòng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，以提升智能體解決復(fù)雜場(chǎng)景的專業(yè)能力。目前多數(shù)智能體，還局限在為大語言模型添加基礎(chǔ)的規(guī)劃能力和工具調(diào)用（或者說函數(shù)調(diào)用）功能，使其能夠?qū)?fù)雜任務(wù)分解為較小的、可執(zhí)行的步驟。它們可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和一定程度的工作流程自動(dòng)化，在簡(jiǎn)單場(chǎng)景中可以選擇正確的工具完成任務(wù)，但面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景，其決策質(zhì)量、專業(yè)深度以及技術(shù)上還是不夠。

比如在數(shù)據(jù)集的建設(shè)上，一方面是打破“數(shù)據(jù)孤島”和“生態(tài)壁壘”，實(shí)現(xiàn)全局的連接；另一方面，如何把企業(yè)內(nèi)部多來源、多形態(tài)、多格式的各種數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化成能夠支持AI模型后續(xù)訓(xùn)練和智能體應(yīng)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，尤其是對(duì)企業(yè)應(yīng)用中的術(shù)語、黑話、業(yè)務(wù)邏輯等，通過挖掘其隱含規(guī)律與價(jià)值轉(zhuǎn)化為知識(shí)，以更好的適配專業(yè)化場(chǎng)景。

三是關(guān)注技術(shù)生態(tài)與協(xié)作標(biāo)準(zhǔn)化問題。AI技術(shù)應(yīng)用加速落地，但生態(tài)建設(shè)尚未成熟，尤其是單智能體的安全風(fēng)險(xiǎn)缺乏統(tǒng)一的全鏈路安全測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致潛在的等問題難以被量化和規(guī)避，也阻礙了未來多智能體的協(xié)同和共治。比如豆包手機(jī)的曇花一現(xiàn)，就引起了業(yè)內(nèi)的極大爭(zhēng)議，帶來了安全、隱私和倫理，以及協(xié)作標(biāo)準(zhǔn)、商業(yè)模式等問題的討論。

總得來說，在技術(shù)發(fā)展和行業(yè)需求的推動(dòng)下，行業(yè)企業(yè)會(huì)不斷加大智能體應(yīng)用力度，各領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景也會(huì)進(jìn)一步拓展，而面對(duì)這些更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，單一智能體難以應(yīng)對(duì)所有任務(wù)，這也會(huì)帶動(dòng)智能體朝著“更自主、更智能、更協(xié)同”的方向發(fā)展。與此同時(shí)，智能體生態(tài)逐漸形成，也會(huì)重構(gòu)AI時(shí)代的商業(yè)模式和治理體系。