智能体行业发展现状 - 2025年被称为"智能体元年"，AI发展从对话生成跃迁到自动执行，智能体成为最重要的商业化锚点和下一代人机交互范式 [1] - OpenAI将AI发展分为L1-L5阶段，L3阶段的智能体具备对话能力、推理能力、长记忆和工具调用四项核心能力，其中工具调用是最关键区分要素 [2] - 智能体市场划分为通用型和垂直型，通用型跨领域提供基本认知能力，垂直型专注特定领域深度融合专业知识，目前垂直型更易形成可持续商业模式 [4] 智能体商业化进展 - 编程场景已诞生ARR突破5亿美元的产品Cursor，成为最短时间突破1亿美元ARR的软件产品 [6] - 垂直智能体在办公软件(WPS、钉钉、飞书)、金融(支付宝、微信风控)、法律(通义法睿、金山晓法)等领域开始落地 [4] - 2025年AI手机渗透率预计达34%，端侧模型精简和芯片算力升级推动AI手机向中端价位渗透 [12] 智能体产业链格局 - 产业链分为基础层(大模型与基础设施)、平台层(开发工具与平台)、应用层(应用与场景) [7] - 科技巨头以大模型为底座布局智能体平台和生态，创业团队在核心能力做颠覆性创新，终端厂商依靠设备入口差异化竞争 [8] - MCP协议通过提供统一通信标准推动智能体行业互联互通，降低集成门槛 [10] 智能体技术演进方向 - 多模态基础模型和强化学习训练方法已发展到相对成熟阶段，能理解视觉信息和训练Agent与环境交互 [9] - 智能体正从AI手机扩展到AI浏览器，将对话交互方式植入搜索页面实现实时唤起和多轮对话 [13] - 通用智能体挑战"上限"和"广度"，垂直智能体夯实"下限"和"深度"，两者发展方向各有价值 [4] 智能体评估框架 - 从"容错性"和"自主性"两个维度建立智能体价值生态评估模型，X轴容错性衡量错误后果严重程度，Y轴自主性衡量决策执行能力 [14] - 医疗等低容错性场景需要更准确信息捕捉和稳定执行，写作创意等高容错性场景错误后果轻微可控 [14] - 不同象限的智能体产品需适配对应的安全风险准则 [14]