文章核心观点 - Agent与基座大模型的技术迭代共同推动全球AI产业商业化提速，成为成长最快的AI产业方向 [1] - AI算力基础设施是产业发展的基本保障，是制约能力迭代和收入放量的关键因素 [1] - AI Infra及MaaS云服务厂商将助力算力与应用落地，并持续分享AI产业成长红利 [1] Agent技术演进 - Agent工程框架经历了提示词工程、上下文工程和驾驭工程三个阶段演进 [1] - 驾驭工程通过文件系统、沙箱、工具调用等机制，提升Agent在长链路复杂任务中的稳定交付能力 [1] - 在基座模型能力趋近的背景下，驾驭工程正成为Agent产品差异化和工程壁垒的重要来源 [1] Agent能力发展路径 - Agent从Copilot嵌入式助手，发展到Coding Agent等单任务智能体，再演进至垂类流程智能体 [2] - Computer Use/GUI Agent实现了类似人的通用软件操作能力，提升了Agent的非标准化泛化能力 [2] - 未来可能朝着更复杂的Multi-Agent分工协作组织迭代演进，指向Agentic AI基础设施的搭建 [2] Agent商业模式与自主性 - 商业模式开始由按席位收费转向按任务量、结果收费，从占用IT预算转向人力甚至营销生产预算 [1][2] - 垂类流程智能体推动Agent转向“数字劳动力”，具备专业领域的自主执行能力，能跨系统完成端到端流程 [2] - Agent自主能力不断增强，目前处于Coding Agent和自主Agent发展阶段，人类作用转向目标设定与审核 [3] - 未来Agent或能演进出构建和训练大模型的能力，形成高度自动化并自主迭代的智能生产系统 [3]