AI产品形态演进 - AI Agent被视为将取代Chat bot的下一代主流AI产品形态，是通往AGI（通用人工智能）的必经之路，其核心在于AI能够参与决策并执行操作[1] - 产品形态从Chat bot到Agent经历了约三个代际的演变，用户与AI交互更为深入，任务结果交付更为完整[1] - AI产品演进将强化“生产力”属性而非纯粹“工具”属性，推动企业预算从“买工具”向“买结果”转变[1] 企业支出模式转变 - Agent是实现从“过程交付”转向“结果交付”的更好载体，能刺激企业付费意愿，前提是AI应用提升的产能大于投入成本（ROI>1）[1] - 企业对AI的支出性质将从资本性支出（Capex）转变为运营性支出（Opex），因为Agent能部分替代劳动力职能，带来收益，资金投入相当于为劳动力付费[1] - 劳动力运营支出（Opex）正被GPU资本支出（Capex）取代[1] AI基础设施发展 - 海外云厂商（微软、谷歌、亚马逊、Meta等）近年来不断调高资本开支，加码AI和云基础设施投入[2] - 阿里巴巴计划在未来三年内对AI和云计算基础设施的投资超过过去十年总和，预计短期内国内大厂资本开支预期将延续上调趋势[2] - 国产大模型（如DeepSeek-R1、阶跃星辰Step-3）架构优化，推理效率显著提升，模型性能竞争白热化，为Agent打下坚实基础[2] Agent商业模式与趋势 - 多Agent协作成为趋势，其特征是去中心化、交互性、互补性，通过群体智能涌现超越个体能力的集体表现，不依赖单一超级模型[3] - AI应用路径或从单点工具走向Agent平台，最终形成基于多智能体的垂直行业解决方案[3] - 终端Agent以嵌入硬件形式触达消费者，收入来源主要为硬件一次性收入；非终端Agent主流商业模式为SaaS订阅模式和按调用量付费[3] - 新兴商业模式包括按定制化服务收费和按结果付费（RaaS），企业根据智能体实际达成的业务成果支付费用[3]

AI Agent技术发展现状 - AI Agent已从实验室走向企业级应用，成为自动化解决方案的核心载体，市面产品呈现百花齐放格局[1] - RPA与AI Agent融合形成"RPA+AI"混合自动化模式，例如Automation Anywhere的AI Agent Studio和实在智能的TARS-RPA-Agent实现从执行到决策的跃迁[1] 垂直领域应用案例 - 金融领域：招商银行与华夏银行通过实在智能RPA Agent实现信贷审核、反洗钱等流程100%自动化，人工错误率降至零[3] - 设计领域：Lovart支持全链路设计流程，通过多模态模型调度和增强型画布编辑器实现自然语言协作[3] 开源生态与普惠化 - OpenManus完全开源复刻Manus核心功能，打破传统AI产品封闭性[3] - AutoGLM通过深度思考、感知世界和工具使用能力模拟人类思维，完成数据检索到生成报告全流程[3] 未来发展趋势 - AI Agent从单体工具向多Agent协同演进，例如字节跳动扣子空间通过MCP协议实现跨平台工具集成[4] - 智慧芽Eureka平台构建技术创新领域AI Agent生态，形成"Agent Store"模式[4] 行业范式变革 - AI Agent正经历从执行层到决策层、封闭系统到开放生态的深刻变革[6] - 实在智能TARS-RPA-Agent、OpenManus开源共创和AutoGLM深度思考代表行业技术突破方向[6]