行业趋势 - 2025年被视为大模型智能体元年和生成式AI变现元年，标志着从基础模型开发转向实际创收应用[1] - Gartner预测到2028年20%人类可读数字界面交互由AI智能体完成，15%日常业务决策可自主执行，三分之一企业级软件将集成智能体[1] - 智能体热度超越大模型本身，驱动商业模式创新加速[1] 技术定义与演进 - 大模型智能体定义为基于AI的自动化软件，利用大模型在数字/物理世界感知、决策、行动[2] - 智能体与传统聊天机器人本质区别在于从"信息辅助"跃迁至"目标执行"，例如完成点咖啡全流程而非仅提供店铺信息[2] - 1960年出现首个智能体，当前爆发因大模型使其更聪明[2] 应用案例 - 比亚迪智能助手可基于用户预算、家庭人数等个性化需求推荐车型，改变传统官网/4S店看车模式[3] - 销售发展代表智能体(AISDR)可24小时工作，覆盖数千客户(人类BD极限50个)，年费约4万元人民币，效率显著提升[8] 挑战与瓶颈 - 多智能体系统错误累积导致精度乘数级下降(三个80%精度智能体叠加后仅50%)[5] - 当前产品处于早期阶段，准确性不足阻碍进入核心生产环节[5] - 高精度智能体开发涉及复杂机制(思维链提示、程序限制等)，推高技术门槛和成本[9] - 算力需求高企源于大模型API调用、多智能体协作等资源消耗[9] 发展路径 - 行业将涌现垂直领域"隐形冠军"而非通用型智能体公司，例如专攻保险定制化保单的特定智能体[7] - "人在回环"模式兴起，人类辅助智能体决策以确保精度，金融领域已开始实践[7] - 智能体公司需采用"零号客户"策略，内部验证效果以说服谨慎客户[10] 成本效益 - 当前智能体成本仍高，需证明显著优于人力投资回报才能存活[10] - 部分场景已显现性价比优势，如AISDR成本远低于高阶人类BD[8]