AI Agent 的核心价值与架构 - AI Agent 从被动工具升级为能自主理解目标、规划步骤、调用工具并完成任务的智能体，实现从"数字助理"到"数字员工"的进化 [8][10] - 典型架构包含四大模块：感知模块（通过API/传感器接收信息）、决策模块（基于知识库规划行动）、行动模块（调用API执行任务）、学习与记忆模块（优化知识库形成长期记忆） [12][13][14][15] AI Agent 的商业逻辑 - 商业价值从"信息服务"（如ChatGPT）跃迁至"流程自动化"，核心能力是打通数字系统隔阂，完成实际工作流 [16][17] - 商业模式更接近RaaS（结果即服务），直接交付降本增效的成果，与企业核心利益挂钩 [18][19] 中国AI产业的差异化优势 - 基础大模型研发面临三大挑战：训练成本高达数十亿至百亿人民币、核心技术/人才差距、高端芯片供应链风险 [21][22] - AI Agent领域具备独特优势：海量复杂应用场景（如电商/工业数字化）、应用驱动创新的技术路径（快速微调开源模型）、完善数字基础设施（支付/物流/API生态）、政策支持"人工智能+"行动 [24][25][26][27] 中国AI Agent市场格局 - 互联网巨头（阿里/腾讯/百度/字节）将Agent作为串联生态的"神经网络"，例如阿里"通义千问"整合电商/金融/物流业务 [27] - 垂直领域创新企业分三类：深入实体（如中科视语的交通解决方案）、深耕行业（如卓世科技的医疗AI家庭医生）、平台赋能（如斑头雁的低代码开发平台） [29][30] 行业发展趋势 - 中国AI Agent产业走务实路径，基础层研发挑战与应用层机遇并存，建议资源投向应用领域优化业务流程 [31] - 赛道呈现百花齐放态势，互联网巨头与垂直创新企业共同推动场景落地 [27][28]