AI Agent行业发展趋势 - 2025年被称为AI Agent元年 行业正迎来爆发性增长 [1] - 到2026年30%的企业将部署AI Agent实现关键业务流程自动化 [1] - 技术已在编程 教育 创作 金融等领域广泛渗透并变革行业生产力 [1] 电商领域应用突破 - 各电商平台在618大促期间加大智能体应用力度 [1] - 电商商品上新频率高且知识呈现碎片化特征 [3] - 智能体客服能有效应对大促与换季引发的海量咨询洪流 [3] 探域智能体技术架构 - 推出首个电商全流程AI Agents平台 从岗位职责出发进行细颗粒度任务拆解 [1] - 设计"大模型与人"共同维护的双知识库体系（商品知识库+全店知识库） [3] - 搭载先进大模型引擎 具备深度自主学习能力和多模态数据解析能力 [3] 核心功能特性 - 提供尺码推荐Agent 催单Agent 商品卖点Agent等具体工作任务执行能力 [1] - 支持企业根据客服场景定制专属Agent 按场景策略自动执行 [4] - 通过神经网络模拟海量优秀服务样本 生成高度拟人化的专业回复 [3] 实际应用效果 - 智能体能快速识别客户意图并灵活调用知识库生成回复话术 [3] - 在定制场景中能像专业导购一样进行多轮自然对话并自动计算价差 [4] - 实现将冰冷数据转化为有温度的服务体验 提升客服响应速度和质量 [3][4] 行业价值主张 - 技术不仅带来革新 更是对电商客服运营模式的颠覆性突破 [4] - 助力电商企业显著降低运营成本同时提升服务质量与效率 [4] - 通过人智协同实现城市治理与社会服务的智能化升级（联想案例） [1]

公司动态 - 通用人工智能科技公司稀宇极智（MiniMax）在世界人工智能大会（WAIC）期间展示了首款全栈通用智能体MiniMax Agent [1] - MiniMax Agent已成为公司内部"超级员工"，能够输出分析报告、代码文件、网页小游戏、演讲PPT等多种交付形式 [1] - 该产品在网页开发、深度调研等垂直领域表现突出，支持后端托管、支付功能、定时任务、长链接维持等复杂能力 [1] - 产品上线一个多月以来已发布12次功能更新，在技术架构上进行了多项创新 [1] 产品能力 - MiniMax Agent在30分钟内开发完成可用于商业环境的演唱会选座系统，实现实时锁座功能，支持用户注册、邮箱验证、登录、锁座后支付下单 [2] - 为投资者定制全球50只科技股票实时跟踪系统，显示最新价格和行业新闻，每天07:00、12:00和17:00自动更新 [2] - 开发者已用该产品成功开发两款网页游戏，从概念到成品只需要简单的对话交互 [2] - 产品采用"Vibe Coding（氛围编程）"范式，为个人开发者和小团队带来开发效率提升 [2] 发展规划 - 公司即将向客户提供企业版本服务，并实现全链路国产化 [2] - 公司正在探索Agent在千行百业中的场景落地 [2]

行业投资趋势 - 2025年上半年AI初创企业吸纳全球53%风险投资资金 成为最热门投资领域 [1] - AGI产业处于快速发展阶段 技术性能提升和成本下降推动大规模应用落地 [1] - 投资人持续加码AI基础模型公司 大模型领域保持高速增长 [1] 技术发展预测 - 200万Token上下文窗口将成为顶级AI模型标配 上下文工程成为核心驱动力 [4] - 通用视频模型有望1-2年内出现 推动视频内容生成与交互革新 [4] - AI芯片领域将出现更多国产GPU批量交付 3D DRAM堆叠等新技术崭露头角 [5] - Token消耗量将提高1-2个数量级 集群/终端/软硬协同优化成为降成本关键技术 [5] AI应用场景演进 - AI Agent将从"工具辅助"升级为"任务承接" 首批"AI员工"将参与企业核心流程 [4] - 多模态Agent在医疗/金融/法律行业突破 融合视觉/语音/传感器进行复杂任务执行 [4] - AI交互范式转移加速 语音等自然交互方式推动AI原生超级应用诞生 [5] - 垂直场景AI应用采用"Go Narrow and Deep"策略 与大厂形成差异化竞争 [6] - AI BPO模式转向"按结果付费" 在金融/客服/营销等标准化行业快速扩张 [6] 具身智能发展路径 - 具身智能机器人将优先在拣选/搬运/组装场景实现规模化部署 [6] - 规模化部署需达到上千台机器人 形成"模型-本体-场景数据"闭环飞轮 [7]

公司动态 - MiniMax在世界人工智能大会(WAIC)上展示首款全栈通用智能体MiniMax Agent 该产品被定位为"从解放大脑到解放手脚"的AI生产力革命 [1] - MiniMax Agent在公司内部被称为"Max"超级员工 能输出分析报告 代码文件 网页小游戏 演讲PPT等多种交付物 在网页开发 深度调研等领域可替代专业人士一周工作量 [2] - 产品技术架构包含分层协作Agent框架 长程记忆与反思机制 混合模型策略等创新 上线1个多月已完成12次功能更新 [2] - 公司即将推出企业版本服务 并实现全链路国产化 探索Agent在各行业的场景落地 [3] 产品能力 - 前端能力突出 支持后端托管 支付功能 定时任务 长链接维持等复杂功能 适配企业内部实时数据 下单支付 LLM调用等需求 [2] - 展示多个商业级应用案例：30分钟开发完成的演唱会选座系统(含支付功能) 全球50只科技股实时跟踪系统 完整海外电商独立站 企业数据可视化看板 AI资讯推送系统等 [2][3] - 支持"Vibe Coding"开发范式 开发者通过简单对话交互即可完成网页游戏开发 创业者可快速搭建商业应用实现收入 [3] 市场反响 - WAIC展会期间Agent展区和AI产业智造舱观众体验踊跃 大量中外企业客户专程到场交流企业版本 [1][2] - 主论坛演示的"海宝"IP网站一键生成和Labubu创意视频引发广泛关注 观众争相体验同款功能 [1] - CEO闫俊杰强调AI已显著提升创意工作效率 部分生产流程从耗时数月降至一日内完成 成本从高投入降至数百元 [1]

指数表现 - 上证科创板人工智能指数(950180)下跌0 07% 成分股中芯原股份(688521)领涨3 69% 石头科技(688169)上涨3 45% 萤石网络(688475)上涨1 26% 星环科技(688031)领跌3 80% 威胜信息(688100)下跌3 38% 优刻得(688158)下跌2 73% [3] - 科创AIETF(588790)下跌0 64% 最新报价0 62元 近1周累计上涨5 23% 涨幅排名可比基金3/7 [3] - 科创AIETF近6月净值上涨11 38% 居可比基金第一 自成立以来最高单月回报为15 59% 最长连涨月数为2个月 最长连涨涨幅为26 17% 上涨月份平均收益率为9 71% 历史持有6个月盈利概率为100 00% [5] 流动性及资金流向 - 科创AIETF盘中换手8 92% 成交4 70亿元 近1周日均成交3 34亿元 排名可比基金第一 [3] - 科创AIETF最新资金净流入2 60亿元 近5个交易日内有3日资金净流入 合计3 08亿元 日均净流入6165 69万元 [4] - 科创AIETF本月以来融资净买额达1614 58万元 最新融资余额达4 89亿元 [4] 规模及份额 - 科创AIETF最新规模达52 64亿元 创成立以来新高 位居可比基金1/7 [4] - 科创AIETF最新份额达84 79亿份 创成立以来新高 位居可比基金1/7 [4] 行业动态 - 国产AI Agent加速崛起 推动AI编程平台发展 国产Coding模型如Kimi K2和Qwen Coder已具备较强能力 AI IDE通过AI能力降低开发门槛 提升效率 适配AI行为逻辑 [4] - 字节 腾讯 阿里等企业推出的AI编程平台各具特色 Trae2 0注重全栈开发能力 Codebuddy聚焦产品开发部署 Qwen Code专为Qwen3-Coder设计 [4] - 上海国投先导公司管理的三只私募投资基金拟投资第三批子基金 包括新发起设立的子基金和以增资入伙方式参股已设立的基金 [3] 指数构成 - 上证科创板人工智能指数从科创板市场选取30只市值较大的为人工智能提供基础资源 技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本 [5] - 前十大权重股分别为寒武纪(688256) 澜起科技(688008) 金山办公(688111) 芯原股份(688521) 石头科技(688169) 恒玄科技(688608) 晶晨股份(688099) 复旦微电(688385) 中科星图(688568) 道通科技(688208) 前十大权重股合计占比68 03% [6] 基金特性 - 科创AIETF近3个月超越基准年化收益为2 43% 排名可比基金1/6 [5] - 科创AIETF成立以来相对基准回撤0 40% [5] - 科创AIETF管理费率为0 50% 托管费率为0 10% 费率在可比基金中处于较低水平 [5] - 科创AIETF近1月跟踪误差为0 012% 在可比基金中跟踪精度最高 [5]

AI行业投资趋势 - 2025年上半年AI初创企业吸纳了全球53%的风险投资资金，占全球风险投资总额的一半以上 [1] - AGI产业处于快速发展阶段，技术性能提升和成本下降推动大规模应用落地 [1] - 投资人持续加码AI基础模型公司，表明大模型领域仍保持高速增长 [1] 技术发展展望 - 未来1-2年200万Token上下文窗口将成为顶级AI模型的标配，上下文工程成为核心驱动力 [3] - 通用视频模型有望在1-2年内出现，推动视频内容生成与交互革新 [3] - AI芯片领域将出现更多国产GPU批量交付，新一代AI云端芯片采用3D DRAM堆叠等技术 [4] - AI推理成本过去两年降低100倍以上，未来Token消耗量将提高1-2个数量级 [4] AI Agent发展 - AI Agent将从"工具辅助"升级为"任务承接"，首批"AI员工"将参与企业核心流程 [4] - 多模态Agent将融合视觉、语音等输入，在医疗、金融等行业实现突破 [4] AI应用变革 - AI交互范式将加速转变，自然交互方式推动AI原生超级应用诞生 [5] - 垂直场景AI应用潜力巨大，初创公司采取"垂直深耕"策略与大厂差异化竞争 [6] - AI BPO模式将在金融、客服等行业实现商业化突破，采用"按结果付费"方式 [6] 具身智能发展 - 具身智能机器人将率先在拣选、搬运、组装场景实现规模化部署 [8] - 规模化部署需要上千台机器人落地，形成"模型-本体-场景数据"闭环 [8]

具身智能与AI基础设施 - 世博展览馆地下一层FUTURE TECH展厅聚焦具身智能和AI基础设施，相比楼上喧闹的展区更注重务实创新 [1] - 共绩算力采用算力Airbnb模式，通过智能调度网络整合闲时算力资源，为AI应用提供弹性临时计算服务 [3][6] - 共绩算力将4090显卡租用价格降至1.68元/卡时，吸引AI视频生成和陪伴机器人等波动性算力需求大的客户 [8][9] - 赛源(CyberOrigin)为具身智能大厂提供真实物理世界交互数据，解决通用机器人落地难题 [10] - RWKV开发RNN+Attention架构替代Transformer，解决长上下文记忆缺陷，已完成数千万人民币天使融资 [12][15][16] 垂直场景AI应用 - 地下展馆按场景划分展区，包括AI for Science、AI办公、AI语音、AI健康等垂直领域 [17] - 上海不用上班科技专注18亿穆斯林市场，开发阿语教育机器人和AI陪伴机器人 [17] - AKOOL实现4000万美元年度经常性收入，服务100万用户，客户包括影视公司和数字人公司 [18] - 医者AI使用MoE架构大模型+垂直Agent，瞄准医院外日常健康管理服务市场 [18] - 深圳可触未来推出桌面陪伴机器人，可将手机作为交互界面，已获硬科技孵化器投资 [22] 行业趋势与创新 - 中国AI创业圈已形成聚焦垂直场景的行业共识，从早期通用AI产品转向垂直应用 [22][23] - 年轻创业者以行业Know-how和敏捷开发能力，在场景与算法碰撞中寻找技术落地最优解 [23] - 类似DeepSeek的MoE架构创新案例显示，年轻人通过技术重组实现突破性应用 [23] - 硬件供应链能力在具身智能领域表现突出，但部分公司存在临时拼凑产品现象 [12] - 开源创新成为重要方向，RWKV试图在大模型领域复制Linux的成功模式 [15][16]

启明创投AI投资布局 - 公司是中国AI领域最早投资且布局最丰富的投资机构 累计投资100余个AI项目 覆盖AI产业全链条 [2] - 连续第三年主办世界人工智能大会"创业与投资论坛" 主题聚焦AI技术与应用共振周期 [2] 基础模型发展 - 未来12-24个月 200万Token上下文窗口将成为顶级AI模型标配 更精细的上下文工程成为核心驱动力 [4] 多模态模型突破 - 通用视频模型有望在12-24个月内出现 实现视频模态下的生成 推理与任务理解 推动内容生成与交互革新 [6] AI Agent演进 - Agent形态将从"工具辅助"转向"任务承接" 首批"AI员工"将参与企业核心流程 具备协同作业和OKR承担能力 [8] - 多模态Agent将融合视觉 语音等输入 在医疗 金融 法律行业实现复杂推理与任务执行突破 [9] AI基础设施创新 - AI芯片领域将出现更多国产GPU批量交付 3D DRAM堆叠与通算融合的新一代云端芯片崭露头角 [11] - Token消耗量将提高1-2个数量级 集群推理优化与软硬协同成为降低Token成本核心技术 [12] AI应用趋势 - AI交互范式转移加速 用户对手机依赖减弱将催生AI原生超级应用 [14] - 垂直场景AI应用潜力大 初创公司以"Go Narrow and Deep"策略与大厂差异化竞争 [15] - AI BPO模式将实现商业化突破 从"交付工具"转向"交付结果" 在金融 客服等行业快速扩张 [15] 具身智能发展 - 具身智能机器人将在拣选 搬运等场景规模化部署 积累第一视角数据构建"模型-本体-场景数据"闭环飞轮 [17]

报告行业投资评级 - 强于大市（维持评级） [1] 报告的核心观点 - AI Agent框架是Coding模型与AI编程平台协调配合，AI IDE通过AI能力降低开发门槛、提升效率，让底层逻辑适配AI行为 [3] - Claude Code推动Agent进入新阶段，Anthropic借助Claude大模型成Coding模型标杆，借Claude Code切入AI编程平台 [3] - 国产Coding模型中Kimi K2、Qwen3 - 2507、Qwen3 - Coder表现突出 [3] - 国产AI编程平台中字节、腾讯、阿里是突出代表，字节升级Trae 2.0，腾讯推出Codebuddy，阿里Qwen Code适配Qwen3 - Coder [3] - 建议关注国产AI Agent相关产业链 [3] 根据相关目录分别总结 AI Agent框架：Coding模型+AI编程平台 - Agent应用落地需优秀Coding模型和AI编程平台配合，Coding模型用于更高自动化，工具调用依赖其代码能力；AI编程平台整合开发流程，AI IDE引入AI能力提升效率，降低编程门槛 [6][7] - 传统IDE是工具集成平台，整合基础工具提供标准化开发环境；AI IDE以AI模型为核心，是开发者智能协作伙伴，降低开发门槛、提升效率 [10][12] - Cursor崛起原因包括与Claude深度绑定、具备强大代码索引上下文理解能力、有代码审查能力、工程化集成能力强 [14][15] - Claude模型适合Agent，Claude 3.7 Sonnet在TAU工作台性能先进，能处理全栈开发任务 [16][17] Claude Code：推动Agent进入新阶段 - Anthropic借Claude大模型成Coding模型标杆，借Claude Code切入AI编程平台，截至2025年7月6日，Claude Code吸引11.5万名开发人员，一周内处理1.95亿行代码 [23][25] - Claude Code优势在于需求理解与计划制定模块、全局代码库感知系统、自动化调试与修复引擎、工作流自动化系统 [29] 国产Coding模型：Kimi K2和Qwen Coder崛起 - Kimi K2是具备更强代码能力、更擅长通用Agent任务的基础模型，在部分能力维度表现超一些模型，略逊于Claude 4 Opus等；其爆发原因是开源万亿参数大模型、具有优秀Agent能力的非推理模型 [33][34] - Qwen3 - 2507是Qwen3 - 235B - A22B在非思考模式下的升级迭代，是纯非推理模型，在五项测试中多数指标拿下非推理模型最高分 [35][37] - Qwen3 - Coder是阿里发布的垂类代码模型，采用混合专家MoE架构，总参数480B，激活35B参数，训练数据7.5万亿tokens且70%是代码，引入强化学习，原生支持256K token上下文并可扩展至1M长度，在部分方面取得开源模型SOTA效果，可与Claude Sonnet4媲美 [40][41] 国产AI编程平台：字节、腾讯和阿里 - 字节注重全栈开发能力，升级Trae 2.0，TRAE与AI深度集成，有智能问答等能力，Solo模式以AI主导全流程开发 [43][44] - 腾讯重视产品开发部署，2025年7月22日发布CodeBuddy，定位“产设研一体”的AI全栈工程师平台，产品、设计、研发阶段有不同功能 [45][47] - 阿里Qwen Code针对Qwen3 - Coder模型优化，有增强的解析器支持和工具支持，可查询和编辑大型代码库、自动执行管理任务 [48][49] 投资建议 - 建议关注国产AI Agent相关产业链 [52]

核心观点 - 新一代AI Agent开发平台扣子（Coze）宣布开源两款核心产品：零代码开发平台（Coze Studio）和调试工具扣子罗盘（Coze Loop），加上此前已开源的应用开发框架Eino，四大核心产品已有其三完成开源 [4][5] - 开源的两个核心产品在GitHub上Star数量迅速攀升至9.5K，成为智能体开发领域最受关注的开源项目之一 [7] - 公司选择在2025年AI Agent爆发前夕全线开源，采用高度开放的Apache 2.0协议，旨在推动行业生态发展 [6][44] 开源产品与技术特点 Coze Studio - 真正意义上的无代码开发平台，用户无需编程基础，通过拖拽方式1-2小时即可构建实用的AI应用 [10][11] - 提供最丰富的插件市场，支持知识库、数据库等组件，极大拓展智能体能力边界 [12] - 技术栈采用Golang（后端）和React + TypeScript（前端），基于微服务和DDD架构，确保高并发下的稳定性 [19][20][21] - 支持多平台发布（飞书、抖音、微信等），提供API和SDK便于业务系统集成 [14] Coze Loop - 面向智能体全生命周期的可视化调试工具，覆盖开发-评测-观测-优化四大阶段 [28] - 提供Prompt IDE + Git + AB测试三合一功能，支持全链路Trace观测和性能量化 [30][32][33] - 开源功能包括提示调试、评测体系、Trace观测等商业级能力，支持多语言SDK二次开发 [34][36] Eino框架 - 支持OpenAI等主流LLM接入，模型切换灵活，扩展性强 [37] - 与商业版完全兼容，可通过Docker一键部署，降低使用门槛 [38] 行业影响与战略意义 - 开源时机选择在2025年AI Agent爆发前夕，旨在抢占行业标准制定权 [6][55] - 采用Apache 2.0协议，允许闭源商用，消除开发者合规顾虑，加速生态建设 [45][46] - 对标Android开源策略，通过技术放权吸引开发者共建生态，目标成为智能体时代的"操作系统" [47][52] - 开源完整工具链将改变行业竞争格局，直接挑战Dify、n8n等现有平台 [58][59] 开发者价值 - 零门槛获取商业级能力，尤其利好中小企业和个人开发者 [48] - 支持私有化部署，满足企业对数据安全和合规性的要求 [50] - 提供经过大规模验证的核心模块，开发者可快速构建差异化应用 [41][42]