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《一本书读懂 AI Agent：技术、应用与商业智能体综合指南》

王吉伟 著

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第 9359  篇深度好文：5747  字 | 15 分钟阅读

2025 这个 AI Agent 商业元年，真正开启了智能体的落地大戏。

作为一种能够与人类进行智能交互的软件或硬件系统，Agent 可以执行各种任务，如搜索信息、提供服务、生成内容、协助决策等。

这种特质，使得其应用场景不受限制，应用领域非常广泛，包括但不限于医疗保健、零售与电子商务、政府和市政服务等。

这些领域的需求驱动了 AI Agent 技术的发展和创新，使得 AI Agent 能够在不同的行业场景中发挥重要作用。

例如，在医疗保健领域，AI Agent 可以实现与医疗系统和患者的自主交互与沟通，模拟人类的语言和行为，为患者提供个性化的医疗服务。

当然这些需求，也催生了一个庞大的 Agent 市场。

麦肯锡最新《2025 年全球 AI 调查》数据显示，23% 的组织已在其企业某些业务单元中扩展 Agentic AI 系统的规模应用，另有 39% 的组织正在进行 agentic AI 实验 / 试点，但大多数尚处于试点阶段。

图源：麦肯锡报告《The state of AI in 2025:

Agents,innovation,and transformation》

第一新声智库研究数据显示，2025 年中国企业级 Agent 应用市场规模已达约 232 亿元，至 2027 年的市场规模将达到 655 亿元，2023-2027 年复合增长率高达 120%。

这几组数据，一方面反映出 AI Agent 技术趋势在企业预算中的快速扩张与强力渗透，另一方面也描绘了一个正在爆发式增长的智能体市场。

看到这里可能有人会问，为什么 AI Agent 市场规模增长如此之快？我们可以从《一本书读懂 AI Agent：技术、应用与商业》的第 13 章寻找到答案。

一、AI Agent 的定价模式

在讲述 Agent 市场爆发原因之前，我们先来看看 Agent 的定价模式，它直接关联到了基于 Agent 的商业经济基础。

软件的定价，最近 20 多年经历了从 SaaS 到按量定价的演变。

2000 年代初，Salesforce 通过基于订阅的 SaaS 模式彻底改变了软件定价，用可扩展、定期计费与客户成功挂钩，取代了软件许可证模式。

2010 以后，移动计算和产品驱动增长（PLG）引入了基于使用量的定价，Snowflake 的数据存储模型是典型代表。现在，AI Agent 正转向基于结果的定价，让价值与可衡量的成果直接挂钩。

AI Agent 的应用，正在催生一些新的软件应用定价模式。全球私募股权和风险投资公司投资公司 Insight Partners 认为，其中三种核心定价模式正在塑造未来的 AI Agent 格局，尤为值得关注。具体如下： 

1. 台 +Agent 租用模式：平台基础费 + 租用 AI Agent 完成工作流的使用量费用，类比全职员工的雇佣模式。比如 Cognition 旗下的 Devin 按 AI 软件开发者席位计费，包含基础费，若超出约定工作量上限则收取超额使用费。

2. 平台 + 结果导向混合模式核心逻辑：平台基础费与达成特定结果的附加费相结合的混合模式。例如，呼叫中心专用 AI Agent 收取基础费，额外按通过外呼电话完成客户转化的结果收取绩效费用。

3. 纯基于结果的定价模式核心逻辑：企业仅为达成既定业务结果付费，无需支付平台使用费或固定成本。适用于销售开发、内容生成、采购等大规模使用场景，这类场景可替代大量运营支出（OpEx），结果可直接量化。

可衡量的价值成果，意味着任何企业与个人都能够灵活应用 AI Agent，甚至不用再为软件系统选型而苦恼，这必然会让 AI Agent 市场实现指数级增长。

定价模式改变的背后，是软件应用范式从传统向 Agent 化的转变。随着按结果交付软件应用模式的兴起，大量的 Agent 化软件和原生 Agent 的应用量级和变现都将实现大幅增长。

目前很多企业都在积极将 Agent 融合进入自身生态，比如腾讯已经将元宝引入到生态下的全部应用，随着用户使用习惯的逐步养成，很快就能实现 Agent 赋能的新一轮的增长。

二、Agent 的经济价值量化  

对于可衡量的 Agent 经济价值，数据研究机构兰德（rand）做了一个很有参考价值的量化研究。

兰德采用内生增长模型和蒙特卡洛模拟，通过模拟两种人工智能发展情景工具世界（Tool World，AI 作为辅助工具提升人类生产力）和智能体世界（Agent World，AI Agent 自主完成任务并自我复制），来分析其对经济增长的影响。

研究发现，Agent World 在 2025 至 2045 年间年均经济增长速度可能比 Tool World 快 3.8 个百分点，到 2045 年其经济规模可能是 Tool World 的近四倍。

研究还指出，完全转型至智能体世界将解锁不同的增长体系，放弃这一转型的机会成本相当于现有年 GDP 的 1.2 至 2.8 倍。 

对于这组数据，我们不能只看它的表面。3.8 个百分点的差异看上去不大，但长期叠加复利效应后会产生巨大的差别，这个时间延长到 20 年后的 2045 年，差距可想而知。

另外，AI Agent 具备自主协作、动态优化、自我进化能力（非 Tool   World 中 AI 的被动执行），当大量智能体形成协同网络后，会催生自主研发新技术、优化产业链效率、创造全新商业模式等涌现性创新，这种创新速度是人类 + 工具组合无法企及的。

在 Tool World 与 Agent word 长期并存发展进程中，随着 Agent 运作逻辑中的所有困难与问题一一被解决，必然会有更多投资涌入 Agent word，那么 Agent 所带来的经济效益也将是巨大的。

当 Agent 真正成为人类世界不可或缺的一部分之后，世界都将会发展成为一个 Agentic 经济体。

三、Agent 市场爆发式增长原因  

了解了 AI Agent 的定价模式与经济量化，也就不难理解为什么 Agent 市场规模会发展得这么快了。

以结果为交付的商业模式，彻底革新了软件应用方式，且用户更容易持续续费，也让广大细分领域创业者有了更多参与的机会，各方的热钱自然会趋之若鹜。

除此之外，AI Agent 产品、解决方案或者说技术本身也决定了它在 LLM 爆发后能够火起来。

不同于传统的人工智能系统，AI Agent 能够感知环境、进行决策和执行动作，具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。

这种能力，使得 AI Agent 能够在没有外部命令的情况下自行启动任务，如监控市场数据等。这种技术特点，决定了其能够快速应用于各种场景，且能够大幅提升业务效率，广受企业好评。

从更广的产业角度而言，AI Agent 的市场的爆发式增长，主要得益于以下几个因素：

1. 人工智能技术的快速发展，使得 AI Agent 能够更好地理解人类的语言、情感、意图和需求，从而提供更加个性化和高效的服务。

2. 互联网和移动设备的普及，使得 AI Agent 能够随时随地地与人类进行沟通和协作，从而拓展了它们的应用场景和用户群体。

3. 数字化转型和创新驱动的需求，使得 AI Agent 能够帮助企业和个人提高生产力和创造价值，降低成本和风险，从而增强它们的竞争力和影响力。

4. 政策推动也是一个重要因素，在 AI Agent 的落地应用得到验证之后，各大经济体都推出了 AI 相关政策以加快 AI Agent 在各领域的应用布局，各个领域各个企业也都在积极跟进。

这四大因素，加上开放社区与企业们的高度热情，让 AI Agent 得以在初级阶段就能以场景智能体、Agentci workflow、vibe coding、skill 等方式融入到企业运营中，极大地提升了 AI Agent 的应用渗透率。

IDC 预测到 2029 年，全球部署的 AI Agents 数量将突破 10 亿个，相较 2025 年大约增长 40 倍。同时，Agentic AI 相关应用与系统将推动约 1.3 万亿美元的 IT 投资增长。

这意味着，接下来了 5-10 年，AI Agent 将在各个行业和领域发挥重要作用，如教育、医疗、金融、零售、娱乐、游戏、安全、法律等。

AI Agent 将不仅仅是人类的工具或助手，而是人类的伙伴或顾问，与人类共同创造更美好的未来。 

四、多领域落地提速，

需求与潜能双爆发  

在对 AI Agent 的初步探索中，很多企业对 AI Agent 的应用表现出了浓厚的兴趣与刚性需求。

毕马威在调查 130 家年营收超 10 亿美元的美国大型企业后的报告数据显示，85% 的大企业已在至少一个工作流程中部署 AI Agent。

Gartner 的一个调查数据显示，75% 的受访者表示正在试点、部署或已经在组织中部署某种形式的 AI Agent。

在软件行业，AI Agent 正逐渐改变计算机使用方式，甚至可能颠覆整个软件产业。

AI Agent 不仅能显著降低研发和交付成本，使得软件能更灵活地满足各种需求，而且它提供的结构化思考方法，预示着软件生产可能进入 "3D 打印 " 式个性化定制的新时代。

在智能家居和智慧城市的建设中，AI Agent 也扮演着重要角色。借助先进的多模态技术，AI Agent 能处理更为复杂的交互场景，进一步拓宽了它在这两个领域的应用空间。

医疗诊断领域同样对 AI Agent 寄予厚望。AI Agent 在提升诊断准确性、降低误诊率方面已初露锋芒，展现出巨大的应用潜力。

自动驾驶技术也是 AI Agent 大显身手的舞台。AI Agent 助力自动驾驶系统更精准地感知周围环境，做出更智能的决策，从而提升驾驶的安全性与效率。

在企业日常运营中，AI Agent 也展现出强大的流程性需求满足能力，为工作、生活、学习、娱乐、健康等各个方面带来丰富多样的个性化体验。

AI Agent 还在客户服务和支持、金融服务、电子商务、制造业、教育、交通运输以及娱乐等多个行业和领域发挥着不可或缺的作用。

比如，在客户服务中，基于 AI Agent 的聊天机器人和虚拟助手提供全天候服务；在金融服务领域，AI Agent 则助力自动化交易、风险管理等；而在娱乐行业，AI Agent 则通过精准的内容推荐和用户体验优化，极大地提升了用户的满意度。

除此之外，AI Agent 也在一定程度上解决了劳动力短缺的问题，提高生产效率和生产力，优化劳动力管理，减少企业中劳动密集型业务单元对人力的需求，降低企业用工成本。

随着 AI Agent 在智能化服务中所扮演的角色日渐重要，市场需求和发展机会也将持续拓宽。无论是提升用户体验、优化业务流程，还是驱动产品和服务的创新，AI Agent 都展现出巨大的潜能。

企业和开发者必须把握这些趋势，深化对 AI 技术的理解和运用，以适应逐步智能化的未来。

五、AI Agent 的市场机会

读到这里，对于想进入这个领域的人，更关心的应该是 AI Agent 还有哪些市场机会。

从目前的应用情况来看，AI Agent 的市场机会主要集中在自主智能体的需求、LLM 技术的应用、企业级应用的拓展、市场规模的增长以及作为创业方向的潜力等方面，具体如下：

自主智能体的需求：未来的 AI 智能体市场将以自主智能体为主，不同企业因业务属性与市场目标的不同，对自主智能体的需求不同，可能会涉及非自主智能体。

这表明，尽管市场对 AI Agent 的需求广泛，但具体需求的差异化也为市场提供了多样化的机会。

LLM 技术的应用：AI Agent 基于 LLM 技术，能够感知环境、进行决策和执行动作，旨在通过自然语言交互高自动化地执行任务。

这种技术驱动的 AI Agent 能够在多个领域发挥作用，如在医疗保健领域实现与医疗系统和患者的自主交互，以及在机器人、自动驾驶等领域的应用。

企业级应用：AI Agent 作为智能业务助理，能够连接多种服务，为企业提供平台级解决方案。这意味着 AI Agent 不仅限于个人用户使用，还能成为企业级应用中的重要组成部分，满足企业对于效率和自动化的需求。

创业方向：AI Agent 被视为一个值得关注的创业方向，特别是在生成式 AI 发展、开源生态和 LLM 对应用的影响下。这表明，AI Agent 不仅是技术发展的趋势，也是推动创新和创业活动的新动力。

这些市场机会，共同构成了 AI Agent 市场的广阔前景和多样化机遇。随着技术的持续突破、生态的不断完善，AI Agent 的市场边界还将持续拓宽，新的应用场景、商业模式仍在不断涌现。

AI Agent 的市场机会正围绕技术演进、场景渗透与价值创造形成多维共振。这既是技术迭代催生的新风口，也是数字化转型浪潮中企业效率升级、产业模式革新的必然选择。

而市场对智能化、自动化的需求的持续深化，也将让 AI Agent 在更多垂直领域解锁新场景、创造新价值，市场规模高速增长将为参与者带来丰厚回报。

对于企业而言，把握这些机会意味着抢占数字化转型的核心赛道，通过智能自动化重塑业务流程、构建竞争壁垒。

对于创业者与开发者，这是切入 AI 浪潮的黄金窗口，无论是聚焦垂直领域的细分场景，还是深耕通用型技术工具，都能找到生根发芽的土壤。

对于整个行业，这些机会将持续激活创新活力，推动 AI Agent 从可选工具变为必备基础设施，渗透到经济社会的每一个毛细血管。

AI Agent 的爆发潮已然来袭，个人、企业及经济体在 Agent 经济演进的进程中都有着巨大的机会、挑战与风险，其中的红利也是巨大的。

仍处于初级阶段的 AI Agent 前进了一小步，但人类的商业版图已经快速迈出了一大步。

我们要做的已经不是接受与否，而是需要考虑如何快速适应并主导这场经济转型与应用、技术范式的转变，从应用开始参与其中逐步过渡至战略层，掌控与部署 Agent 以应对未来商业中竞争的各种变局。

这，就需要大家结合自身情况去理性选择与积极拥抱。

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