联想智能体战略布局 - 公司发布覆盖全场景的超级智能体矩阵，包括个人、企业和城市智能体，试图用"硅基战队"搅动智能体市场[1] - 公司提出未来智能体业务将成为核心，可能从设备销售商转型为以智能体为核心的企业[3][10] - 公司计划用机器人替代30%的工作流，实现"硅基"替代"碳基"[8] 智能体产品与概念 - 公司发布"联想乐享"企业超级智能体、"伙伴智能体"和"天禧"超级个人智能体，形成"硅基战队"[7] - 公司提出"智能体即服务"(AaaS)概念，将智能体封装为订阅服务提供给用户[16] - 超级智能体可实现跨设备、跨生态调用数据，自主编排步骤执行任务，商品推荐点击率达到20%，比传统提升4-10倍[14] 技术路径与竞争优势 - 公司采取"超级智能体+领域智能体"路径，不同于其他厂商的通用或垂直路线[14] - 公司拥有"混合式AI优势集"包含计算、数据、模型等能力，部分需与第三方合作构建[15] - 公司产品成为大模型公司研发成果的落地途径之一，形成竞合关系[6] 市场表现与战略规划 - 中国区在PC市场下滑情况下实现营收与利润双位数增长，三大业务板块表现亮眼[17] - AI解决方案与服务业务2024财年营收超188亿元，在中国IT服务市场排名第二[18] - 公司发布"日出东方2025"战略，投入超10亿元合作伙伴激励计划[18] 研发背景与迭代 - 公司智能体概念从AI助手演化而来，过去十年逐步发展多模态交互能力[9] - "天禧"超级个人智能体是此前"小天"智能体的升级版本[10] - 公司早期押注AI PC，在DeepSeek爆火后立即上线国产DeepSeek一体机解决方案[6] 落地应用场景 - 企业智能体可调用各部门数据信息，已打造超级咨询、购物、会员三大场景[14] - 个人智能体采用"一体多端"策略，嵌入AI PC、手机和平板等终端[14] - 构建城市超级智能体时与合作伙伴共建大模型"超市"和智能体集市[15]

人工智能智能体协议调研报告核心观点 - 报告首次系统性地对AI智能体协议进行二维分类：面向上下文的协议与智能体间协议，以及通用型与特定领域的协议 [1] - 大型语言模型(LLM)智能体已在客户服务、内容生成、数据分析和医疗等行业广泛部署，但缺乏标准化通信协议限制了其协作能力 [1] - 研究重点比较了安全性、可扩展性和延迟性等关键性能维度，并探讨分层架构、隐私保护、联邦学习等未来发展趋势 [1] 智能体协议运作模式分析 模型上下文协议(MCP) - 采用高度中心化架构，由中央智能体直接调用所有外部服务接口(如get_flights(), get_hotels()) [2] - 信息流呈星形模式，所有数据汇总至中央客户端整合，优点在于简单易控但缺乏灵活性 [3] - 中央智能体成为性能瓶颈，扩展性面临挑战，处理高并发请求时效率下降 [3] 智能体到智能体协议(A2A) - 采用分布式架构，专业智能体(如交通部门、住宿部门)可直接通信无需中央协调 [4] - 旅行规划器仅负责结果整合，通信开销更低，支持动态变化的复杂协作模式 [5] - 跨组织边界协作时存在挑战，需依赖明确的接口定义 [5] 智能体网络协议(ANP) - 通过标准化跨领域交互解决A2A的局限性，支持不同安全边界的智能体协作 [6] - 采用结构化请求/响应规则，适用于定义明确接口的异构系统间交互 [6] Agora协议 - 将自然语言请求转换为标准化协议，包含自然语言理解、协议生成、协议分发三层架构 [7] - 用户输入"预算3000美元的5天北京-纽约行程"会被解析为结构化协议分发给专业智能体 [7] 智能体协议未来发展趋势 短期方向(1-3年) - 建立统一评估体系，综合考量通信效率、鲁棒性、适应能力等维度 [9] - 研发隐私保护协议，采用联邦学习技术共享聚合数据而非原始敏感信息 [10] - 开发智能体网状协议(Agent Mesh Protocol)，实现群组内通信历史透明共享 [10] 中期方向(3-5年) - 探索将协议知识内建到LLM参数中，使智能体无需提示即可执行协议行为 [11] - 发展分层协议架构，分离传输层与语义层，提高异构智能体互操作性 [12] - 协议设计将整合伦理、法律和社会约束以符合社会价值观 [13] 长期方向(5年以上) - 构建支撑集体智能的基础设施，研究群体规模与通信拓扑的尺度定律 [14] - 开发智能体数据网络(ADN)，支持机器中心化数据表示和异步协作 [15] - 协议演进可能引发社会组织与经济模式的变革，释放分布式集体智能 [17] 行业数据与资源 - 欧米伽未来研究所"未来知识库"收录超过8000篇前沿科技资料，每周更新不少于100篇 [18] - 知识库精选报告包括牛津AI安全研究、麦肯锡超级智能机构分析、斯坦福新兴技术评论等19份重量级文献 [19]