AI Agent相关技术与产品发展现状 - AI Agent的技术架构已初步成型，核心为“底层大模型 + 各类工具 + 配套Agent Infra（环境、记忆、工具及内容接口、安全等）”，其中基础大模型是决定Agent能力上限的关键[5] - 衡量AI Agent能力的重要指标是完成复杂任务的长度，产业目标是让AI Agent能高成功率地处理长链条任务[7] 根据海外研究机构METR的调研，在成功率为50%的情况下，大模型的Agentic能力能完成的任务长度已呈指数级增长，目前达到小时级[7] 预计未来将出现能以天、月为单位持续工作的AI Agent，成为真正的通用生产力[7] - 基础大模型的Coding（代码）与Agentic（工具调用）能力是构建Agent应用的基石，多模态与长上下文能力是重要补充[9] 目前很多Agent任务和工具调用依赖代码作为中间介质，因此基础模型的代码能力在Agent能力中占很大比重[9] 大模型厂商正持续加码投入，Coding与Agentic能力成为竞争焦点[9] - 技术路线正从适用于明确流程的Workflow Agent，向具有通用泛化能力、能应对复杂动态场景的端到端Agent演进，后者被认为是C端通用Agent产品的重要发展方向[11] - 系统架构正从单Agent向多Agent发展，多代理架构具有更强的可扩展性和理论通用性，能通过协作解决更高复杂度的问题[11] AI Agent的商业化实践进展 - C端与B端市场呈现不同发展路径：C端AI Agent应用侧重通用性，旨在以标准化产品满足大众用户的泛化需求；B端AI Agent应用则更聚焦具体场景，通过与业务流程深度结合来提升企业生产力[13][14] - 市场参与主体不同：C端Agent创新由大厂及创业公司主导，B端Agent落地由企业服务厂商推动[14] 海外大厂如OpenAI、Anthropic、Google持续提升其基础模型的Agentic能力并优化配套开发平台；国内大厂如字节跳动（扣子）、阿里（夸克）、百度（如流）也积极布局[14] 创业公司方面，Manus、GenSpark、Flowith、智谱、Minimax等企业陆续推出通用Agent产品争夺市场[14] B端市场，海外厂商如Microsoft、Salesforce、ServiceNow已形成较完整产品矩阵并实现初步规模落地，国内各类B端软件企业也在积极跟进[14] - 海外商业化落地进度整体领先于国内：海外大厂凭借领先的基础模型能力成为全球Agent生态的核心底座，其近半年模型相关收入的加速增长很大程度上来源于Agent应用的需求[16] 得益于下游企业客户更旺盛的IT预算和更完善的数字化基础，海外头部SaaS厂商在Agent应用的商业落地进度上相对领先于国内厂商[16] 从2024-2025年的商业化收入角度看，海外B端Agent厂商的相关订单和收入体量仍超出国内厂商一个数量级[16] - 模型即应用趋势显现，一线大模型商业化加速：目前全球范围内年化收入能达到数十亿美元级别的只有OpenAI、Anthropic等大模型公司[16] 无论是C端用户订阅还是B端企业调用，在AI Agent产业趋势下，头部大模型厂商的收入均出现加速增长，商业化拐点逐渐靠近[16] - 长期市场空间广阔，商业化拐点将随通用产品出现而到来：短期视角下，全球最领先的Agent相关产业收入规模也仅有数亿美元，商业化进度不完全符合市场最初预期[18] 长期来看，AI Agent是由供给创造需求的领域，广阔市场需求已普遍存在，但产品层面尚未能完全激发这部分需求[18] 未来行业需要基础大模型能力提升，以及应用厂商通过基础模型能力与场景深度结合来打通更多应用闭环[18] 对于该领域的商业化，更应关注长期市场空间和竞争格局，而非短期进展[18]