AI Agent生态建设核心观点 - AI Agent正从工具向智能工作体演进，通过模型、工具与多智能体通信协议（A2A）构建任务自动化处理能力，成为生成式AI商业化落地的关键形态 [1][6] - 国际巨头如OpenAI、Google、微软等在Agent开发框架、多模态交互及企业级应用领域取得突破，例如OpenAI的Operator智能体可模拟人类操作浏览器，Google的A2A协议实现智能体间协作，微软Microsoft 365 Copilot深度整合办公场景 [1][6] - 国内互联网大厂加速布局，阿里巴巴推出Qwen-Agent开源框架，腾讯"元器"基于混元大模型构建一站式开发平台，百度"文心智能体平台"提供全流程工具，字节跳动"Coze"推出零代码开发工具 [2][6] 海外厂商技术进展 - Salesforce Agentforce 2.0发布新功能：预构建代理技能库、零代码平台、工作流集成、Slack部署代理及扩展Atlas推理引擎，例如全球人才公司Adecoo每年处理3亿份求职申请，通过Agentforce实现自动化筛选与面试安排 [7][8][9] - ServiceNow的NOW Assist功能包括总结、对话交互、内容创作、代码生成、定制技能开发和AI搜索，提升IT服务流程效率 [44][45][47][48][49][50] - 技术标准化趋势明显，MCP（Model Context Protocol）与A2A协议成为智能体通信标准，推动跨平台数据交互与工具调用，如Google AlphaEvolve优化数据中心效率 [2][6] 国内厂商布局与行业应用 - 阿里巴巴Qwen-Agent支持函数调用与RAG技术，"扣子空间"实现多智能体协作完成行业报告分析 [2][6] - 腾讯"元器"覆盖微信生态全链路，百度"文心智能体平台"支持个性化智能体快速部署，字节跳动"Coze"接入Discord、微信等多平台 [2][6] - B端应用如飞猪"飞猪一飞"整合9个智能体提供旅行全流程规划，C端如百度"心响App"支持多律师智能体协作处理法律纠纷 [2][6] 产品形态与案例 - Salesforce Agentforce关键要素包括数据（Data Cloud、Prompt Builder）、推理（Atlas引擎）、操作（CRM模块集成），例如自动识别客户追加销售机会并生成个性化邮件 [11][14][18][19][20][22][24][25][28] - Agent Builder案例：招聘场景中通过自然语言指令创建Agent角色，实现邮件联系、信息收集、面试安排等自动化 [29][30][31][32][34][35] - Wiley应用案例显示，Agentforce实现213%的投资回报率，自动化处理客户服务请求、生成对话摘要并优化产品改进优先级 [41]