| S/N | 企業(yè) | 代表應用 |
|---|---|---|
| 1 | 字節(jié)跳動 | 扣子空間（通用） |
| 2 | 阿里巴巴 | WebSailor（檢索） |
| 3 | 釘釘 | 釘釘AI |
| 4 | Marketingforce邁富時 | AI-Agentforce（通用） |
| 5 | 華為 | 鴻蒙AI超級智能體（通用） |
| 6 | 中國電信天翼AI | 星辰超級智能體 |
| 7 | 中國移動 | 靈犀智能體（通用） |
| 8 | 螞蟻數科 | 支小助（風控） |
| 9 | 亞信科技 | 智能運維智能體系統(tǒng) |
| 10 | 百度 | 智能體Pro（推理） |
| 11 | 用友網絡 | BIP智能體（人力） |
| 12 | 軟通動力 | 天璇AutoAgent（通用） |
| 13 | 京東 | JoyAgent（通用） |
| 14 | Monica | Manus（研究） |
| 15 | 網易伏羲 | 有靈智能體（游戲） |
| 16 | 360智語 | 企業(yè)級智能體開發(fā)平臺 |
| 17 | 美年健康 | 個體化體檢AI智能體 |
| 18 | 中國聯通 | 政務服務智能體 |
| 19 | 智譜AI | AutoGLM沉思（研究） |
| 20 | 火山引擎 | Hi Agent智能體平臺 |
| 21 | 百融云創(chuàng) | 百工CybotStar智能體平臺（企業(yè)級） |
| 22 | 聯影智能 | 醫(yī)療智能體 |
| 23 | 深演智能 | Deep Agent |
| 24 | 眾安信科 | 服銷智能體（金融） |
| 25 | 研華科技 | WISE-AI Agent（工業(yè)） |
| 26 | 致遠互聯 | 致遠互聯新一代CoMi智能體平臺 |
| 27 | 格創(chuàng)東智 | 章魚智腦（工業(yè)） |
| 28 | 創(chuàng)新奇智 | 設備維護智能體（工業(yè)） |
| 29 | 藍凌軟件 | 企業(yè)大腦Lanbots.AI（通用） |
| 30 | 信雅達 | 猛禽·大模型智能體（金融） |
| 31 | 數勢科技 | SwiftAgent（數據分析） |
| 32 | 聯想 | 樂享超級智能體（辦公） |
| 33 | 衛(wèi)寧健康 | WiNEX Copilot（醫(yī)療） |
| 34 | 拓爾思 | 拓天智能體（輿情） |
| 35 | 鼎捷數智 | IndepthAI（工業(yè)） |
| 36 | 金智維 | Ki-AgentS（通用） |
| 37 | 月之暗面 | Kimi-Researcher（研究） |
| 38 | 實在智能 | 實在Agent（辦公） |
| 39 | 開普云 | 開悟（政務） |
| 40 | 瀾舟科技 | 瀾舟智搭（通用） |
| 41 | 聯匯科技 | Om多模態(tài)智能體 |
| 42 | 彩訊股份 | Rich M@il（郵件） |
| 43 | 東方通 | TongAgentPlatform（通用） |
| 44 | 金蝶 | 金鑰財報（財務分析） |
| 45 | 泰康人壽 | 泰小保（保險） |
| 46 | 同花順 | i問財（投研） |
| 47 | 昆侖萬維 | 天工超級智能體（辦公） |
| 48 | 壹沓科技 | 運小沓（供應鏈） |
| 49 | 格靈深瞳 | Super-Agent（金融） |
| 50 | BetterYeah | Nova Agent（辦公） |
| 2025.08 DBC/CIW/eNet16 | ||
2025年，企業(yè)級AI Agent（智能體）正從技術概念走向產業(yè)實踐，成為推動企業(yè)數字化轉型的核心引擎。預計中國AI Agent行業(yè)市場規(guī)模將從2024年的1473億元增長至2028年的3.3萬億元，并深刻重構金融、制造、醫(yī)療等行業(yè)的運營邏輯。
從“執(zhí)行指令的工具”到“自主決策的系統(tǒng)”，AI Agent的進化不僅標志著人工智能技術的突破，更預示著一場以“自動化+智能化”為核心的生產力革命。
技術成熟與市場爆發(fā)的雙重驅動
AI Agent的崛起得益于大模型、算力供給、開源生態(tài)和產業(yè)應用的同步發(fā)展。
大型語言模型（LLM）的突破性進展為AI Agent提供了強大的“大腦”。以OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude 3、DeepSeek等為代表的模型，通過數十億至萬億級參數規(guī)模，實現了對自然語言、多模態(tài)數據（文本、圖像、音頻）的深度理解與生成能力，賦予了AI Agent能夠自主拆解復雜任務的能力。同時LLM的模塊化架構和協作框架使得智能體能夠通過調用外部工具（API、數據庫、硬件設備）完成跨系統(tǒng)的任務鏈，實現端到端的自動化閉環(huán)。
算力供給的持續(xù)升級、開源社區(qū)的助力，則極大加速了AI Agent的普及，成為推動企業(yè)數字化轉型和效率提升的關鍵力量。企業(yè)端的AI Agent不僅能夠自動化處理重復性任務，如數據錄入、報表生成、訂單處理等，還能通過智能決策和流程優(yōu)化，顯著提升工作效率和客戶體驗。例如，AI Agent可以集成到企業(yè)現有的系統(tǒng)中，如CRM、辦公軟件等，實現端到端的流程自動化，減少人工干預，降低運營成本。此外，AI Agent在客服、財務、供應鏈等領域的應用也日益廣泛，推動了企業(yè)服務的智能化和個性化。
大模型、算力、開源和產業(yè)應用的協同作用，形成了AI Agent的“正反饋循環(huán)”。
技術挑戰(zhàn)與破局之道
盡管行業(yè)近期收到熱捧，企業(yè)級AI Agent的商業(yè)化進程依然面臨著多重技術挑戰(zhàn)與市場困境，其核心矛盾集中于“技術理想”與“工程現實”的割裂。
在數據地基層面，知識密度與數據質量構成首要瓶頸。當前多數垂直領域尚未完成基礎數字化轉型，紙質檔案、離散化表格及非標準化流程仍普遍存在，導致大模型訓練所需的專業(yè)數據集缺失率居高不下。這種數字化補課成本已形成市場壁壘，頭部廠商正聚焦政務、金融、醫(yī)療等數據合規(guī)性較強的垂直領域。
技術鏈條維度則暴露系統(tǒng)脆弱性，當復雜任務拆解為多步驟流程時，誤差概率呈指數級疊加，即便單節(jié)點準確率超過95%，整體成功率可能驟降至80%以下，這種“長尾失效”源于多模態(tài)數據對齊、跨接口協同及動態(tài)反饋機制的缺失，尤其在高精度要求的工業(yè)場景中，誤差容限不足0.1%的嚴苛標準使系統(tǒng)魯棒性成為關鍵瓶頸。
工程化落地更面臨系統(tǒng)性挑戰(zhàn)：意圖驅動的工具調用邏輯需兼顧接口適配性、數據一致性及異常修復能力，而現有框架在動態(tài)環(huán)境下的自適應性不足，導致接口調用失敗率、數據映射偏差及跨模塊干擾問題頻發(fā)。進化機制缺失則加劇了系統(tǒng)的僵化風險，傳統(tǒng)IT系統(tǒng)可通過標準化運維實現知識迭代，而當前AI Agent缺乏有效的反饋閉環(huán)與自學習機制。
破局之道在于構建“數據-算法-工程”三位一體的解決方案：通過輕量化模型壓縮與聯邦學習打破數據壁壘，采用微服務架構解耦復雜流程并引入因果推理提升決策可解釋性，最終依托強化學習與數字員工協同構建“人類在環(huán)”的動態(tài)優(yōu)化閉環(huán)，從而在算力成本可控的前提下實現業(yè)務價值的持續(xù)釋放。
結語
當前，AI Agent的規(guī)模化落地正經歷從“概念驗證”到“價值兌現”的關鍵轉型期，其發(fā)展軌跡深刻映射出智能技術與產業(yè)實踐的博弈邏輯。唯有在算力成本可控的前提下，將AI Agent的“被動工具”屬性升級為“主動進化體”，方能突破當前“高投入低產出”的困局，真正釋放其在生產力重構中的顛覆性潛能。
（文/楚風）
e-Mail：lab@enet16.com
