行业宏观趋势 - 2025年AI行业核心变化是实际业务发展终于匹配上过去的市场炒作叙事[1] - AI已成为最重要的经济增长动力之一，16家头部AI-first公司年化总收入达到185亿美元，进入百亿美元时代[2] - AI从前沿技术研究演变为真正的生产系统，重塑能源市场、资本流动和政策框架制定[3] - 人工智能正式进入工业化时代，OpenAI、软银、甲骨文等联合推动的Stargate项目计划4年内投资5000亿美元，建造总容量达10吉瓦、包含超过400万个GPU的计算集群[84] - 电力供应取代芯片成为新的制约因素，预测到2028年美国可能出现68GW的隐含电力缺口[85] 模型技术进展 - 2025年被定义为"推理之年"，OpenAI的o1-preview和DeepSeek的R1-lite-preview代表了推理模型的进步[8][9][10] - 从2024年9月到2025年8月，各大公司密集发布具备思考、推理能力的模型，包括o1、Gemini 2.0 Flash Thinking、DeepSeek R1、Claude 3.7 extended thinking等[13] - 传统模型基准测试因数据污染和结果方差逐渐失效，AI真正价值体现在实用性上[25][26][28] - 模型发布时机成为融资策略的重要部分，Anthropic平均在融资前44天发布新模型，OpenAI平均在融资前50天发布新模型[18] - Anthropic提出的模型上下文协议迅速成为行业默认标准，OpenAI、谷歌、微软等主要厂商均已集成MCP协议[46][48] 市场竞争格局 - OpenAI在前沿研究领域仍是行业标杆，但领先优势正变得微弱，与其他模型的差距缩小至数个百分点[19][20] - 中国在开源领域取代Meta成为全球开放权重生态系统的新领导者，Qwen模型在Hugging Face上新衍生模型占比超过40%，而Llama份额从50%下降到15%[29][30][31] - 中国开源生态崛起得益于完善的工具链和宽松的开源许可证[33] - 浏览器成为新的AI战场，Google、OpenAI、Anthropic纷纷推出基于浏览器的AI助手[75] 商业应用与收入 - AI-first公司处于收入高速增长期，企业级和消费级AI应用中位数年化经常性收入在第一年分别达到200万美元和400万美元以上[58] - 44家小型AI公司总收入超过40亿美元，平均每位员工年创收超过250万美元[58] - 顶尖AI公司从创立到达到500万美元ARR的速度比传统SaaS公司快1.5倍，2022年后成立的新一代AI公司增长速度达到惊人的4.5倍[60] - 企业付费AI采用率从2023年初的5%升至2025年9月的43.8%，12个月留存率达到80%，平均合同价值从3.9万美元涨至53万美元[65] - 在供应商选择方面，OpenAI模型占据35.6%份额，Anthropic以12.2%位居第二[66] 细分赛道表现 - AI编程赛道独角兽涌现，Lovable成立8个月后估值18亿美元，Base44以8000万美元估值被收购[68] - 音频与视频生成领域头部公司实现规模化营收，ElevenLabs、Synthesia、Black Forest Labs等年收入均达数亿美元级别，其中ElevenLabs收入在9个月内翻倍至2亿美元[72] - ChatGPT引荐的零售访问转化率从6%增长至11%，已超过所有主要营销渠道的测量值[73] - NVIDIA在AI芯片市场占据主导地位，市值突破4万亿美元，约90%的开源AI论文提到NVIDIA产品[76][77] 技术应用发展 - AI智能体框架生态系统进入"百家争鸣"阶段，数十个相互竞争的框架共存，各自在细分领域找到生态位[35][36] - 智能体记忆从临时上下文管理转向结构化、持久的记忆系统，支撑推理、规划和身份认同[39][40] - 字节跳动的原生GUI Agent"UI-TARS-2"在多个主流基准测试中创下最佳纪录，大幅超越OpenAI和Anthropic的同类研究[41] - AI角色从工具转变为科学合作者，能够主动参与生成、测试和验证新科学知识的全过程[43][45] 用户行为变化 - 95%的专业人士在工作或家庭中使用AI，76%的专业人士自行付费使用AI工具[88] - 付费用户更能感受到生产力提升，在认为AI没有帮助的用户中60%是免费用户，而在感受到生产力提升的用户中免费用户比例仅为15%[90] - 用户信息获取习惯发生结构性转变，绝大多数受访者将生成式AI作为处理复杂查询的第一站[93]

距离"百Agent混战"的序幕拉开已近一年，我们每个人的手机里，都或多或少地"饲养"着几个日益聪明的AI智能体（Agent）。多模态大模型的能力边界， 早已远超我们去年的想象。 此刻，你只需对着手机说一句："根据我的年假和预算，规划一个5天的黄金周旅行，我不想去人多的地方，最好是能徒步和看星星的。" 几秒钟内，一场完美的旅行计划在你眼前展开。然而，最终你的AI Agent只能无奈地为你献上一连串的支付链接和App跳转弹窗。"机票请点击这里确 认"、"酒店请跳转App预授权"…… 这就是2025年，人工智能看似无所不能的时代下，最令人沮丧的"囚徒困境"：我们创造出了人类有史以来最强大的效率工具，却把它关在了无法与真实世 界进行价值交换的数字牢笼里。它能处理世间几乎所有的信息，却无法处理最关键的价值。它拥有超凡的智力，却没有一分钱的"经济权利"。 但就在近日，谷歌正式推出并联合60多家行业巨头共同推进的"Agent支付协议"——AP2（Agent Payments Protocol）。这预示着一个万亿级的"代理商 业"（Agentic Commerce）时代，正比我们想象中来得更快。 今天，硅兔君结合与其硅谷专家 ...

近日，Agent 领域再次传来新进展，谷歌宣布推出 Agent 支付协议 ——AP2（Agent Payments Protocol ），这是一种开放的共享协议，为 Agent 和商家之 间安全合规的交易提供通用语言。 换句话说，这一协议是用于 AI Agent 跨平台主导发起与处理的购买支付，为每笔交易提供可追溯的记录。 具体来看，AP2 可视为是 A2A 协议和 MCP 协议的扩展。 今年年初，Manus 在全球范围内掀起 Agent 热潮，带着 MCP 协议变热，而这一协议是由 Athropic 于 2024 年 11 月推出，为的是让 Agent 更好与外部资 源、工具、API 接口集成，使 Agent 能够具备更多的能力。 之后今年 4 月，谷歌推出了开放的 A2A（Agent2Agent）协议，这面向的是 Agent 与 Agent 之间的「交互」，基于这一协议，Agent 之间可以相互协作、 一起完成复杂任务。 其实很好理解，虽然 Agent 成为今年 AI 主流叙事，开启「百 Agent 混战」模式，但更多是聚焦垂类，距离通用还很遥远，如果用户想要处理一件事情需 要用到多个 Agent 时，常 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Agent 领域再次传来新进展，谷歌宣布推出 Agent 支付协议 ——AP2（Agent Payments Protocol ），这是一种开放的共享协议，为 Agent 和商家之间安全合 规的交易提供通用语言。 换句话说，这一协议是用于 AI Agent 跨平台主导发起与处理的购买支付，为每笔交易提供可追溯的记录。 具体来看，AP2 可视为是 A2A 协议和 MCP 协议的扩展。 今年年初，Manus 在全球范围内掀起 Agent 热潮，带着 MCP 协议变热，而这一协议是由 Athropic 于 2024 年 11 月推出，为的是让 Agent 更好与外部资源、工具、 API 接口集成，使 Agent 能够具备更多的能力。 之后今年 4 月，谷歌推出了开放的 A2A（Agent2Agent）协议，这面向的是 Agent 与 Agent 之间的「交互」，基于这一协议，Agent 之间可以相互协作、一起完成 复杂任务。 其实很好理解，虽然 Agent 成为今年 AI 主流叙事，开启「百 Agent 混战」模式，但更多是聚焦垂类，距离通用还很遥远，如果用户想要处理一件事情需要 ...

支付MCP协议竞争 - 腾讯元器近期接入微信支付MCP，支持开发者在智能体上增加下单、赞赏、查询订单等功能[1] - 支付宝早于微信3个月联合魔搭社区推出"支付MCP Server"[1] - MCP协议已成为AI领域构建Agent的必备设施，使大模型能在统一标准下调用外部工具[2][3] - 支付MCP协议的推出凸显国内支付双雄对AI支付入口的新一轮抢夺[4] Agent行业发展趋势 - 2025年被行业视为Agent元年，DeepSeek R1等推理模型的开源加速这一趋势[5] - AI行业正从"预训练"转向"推理"新范式，目标是使模型在特定复杂任务上表现出色[5] - 近期更新的模型如MiniMax M1、Kimi K2、Qwen3-Coder都强调构建Agent能力的优势[6] - 99%的AI创业项目可能在一两年内被淘汰，最终留下底层基础设施公司或垂直应用产品[8][9] 支付MCP的技术价值 - MCP协议出现前，开发者需繁琐调用API并自行编写代码实现Agent支付功能[10][11] - 支付MCP协议简化开发流程，用自然语言替代人工写代码[12][13] - 典型案例包括"诗人智能体"，用户付款后即可获得生成诗词[13] 平台生态战略布局 - 支付宝2023年9月启动智能体生态共建计划，推出"百宝箱"开发平台[15] - 腾讯更看好微信生态中智能体的差异化，利用社交、内容和服务体系优势[15] - 科技大厂希望通过吸引智能体开发者来强化自身生态[16] - Agent爆发将带来应用生态重塑和新支付入口争夺机会[17] 支付市场竞争现状 - 2020-2024年中国网络支付用户从8.54亿增至10.29亿，占网民比例从86.4%升至92.8%[19] - 微信和支付宝月活分别达10亿和9亿，用户增长接近天花板[19] - 支付宝2023年7月推出"碰一下"简化支付流程，2024年4月宣布加码百亿资源[20] - 微信2023年9月重启刷掌支付推广，进入部分便利店[21] 历史竞争格局 - 2014年底微信通过红包奇袭支付宝，2016年微信支付线下份额超越支付宝[23] - 2018年后双方围绕扫码支付和刷脸支付持续竞争[24] Agent商业化挑战 - Agent产品普遍入不敷出，商业化闭环路径仍是行业难题[7] - 需要解决用户获取和留存两大根本问题[7] - 当前Agent交易案例多为单点定制项目，缺乏通用性和泛化性[27] - Agent需解决跨App交互问题，可能触动传统应用的既有商业模式[27]

MCP协议安全漏洞 - MCP协议存在重大漏洞，攻击者可利用LLM的指令/数据混淆漏洞直接访问数据库 [1] - 当用户提供的"数据"被伪装成指令时，模型可能将其作为真实指令执行，导致未经授权的操作如数据泄露 [2] - MCP协议已成为智能体领域行业标准，广泛连接大语言模型与工具服务，但处理网页/邮件/文档时易受恶意指令攻击 [3] 攻击演示系统架构 - 研究基于Supabase搭建多租户客服SaaS系统，包含数据库/身份认证/文件存储功能 [5] - 系统启用标准行级安全(RLS)机制且无额外策略，攻击利用默认配置中的service_role/默认模型/RLS等要素 [6] - 权限边界显示：支持代理仅能读写support_*表，开发者通过service_role拥有全表SQL权限，IDE助手通过MCP执行任意查询 [8] 数据泄露攻击流程 - 攻击者提交伪装成友好提问的技术支持请求，内含发送给Cursor代理的明确指令 [9] - 恶意消息通过工单系统存入客户消息表，未被过滤或阻断 [10] - 开发人员使用Cursor查看未处理工单时，代理自动执行SQL查询并读取嵌入指令 [12][13] - 攻击流程包括：加载数据库架构→列出工单→筛选未解决工单→获取消息，最终以service_role权限绕过RLS执行敏感查询 [14][15] 攻击结果与权限问题 - 查询结果将integration_tokens表内容插入工单对话，攻击者刷新页面即可获取机密信息 [17][18][19] - 整个过程权限合规，根源在于数据库权限过高(service_role)与对用户内容的盲目信任 [21] 安全防护措施 - 启用只读模式可防止恶意提示词执行insert/update/delete操作 [22] - 添加提示注入过滤器作为第一道防线，通过外部模块拦截高风险输入 [23]

谷歌云捐赠A2A协议 - 谷歌云将A2A协议捐赠给Linux基金会 包含智能体交互协议、SDK和开发者工具的开源礼包 [1] - 捐赠决策被解读为对Anthropic MCP协议和OpenAI函数的战略应对 同时反映行业对共建智能体经济底层规则的共识 [1] - 部分观点认为A2A协议起步较晚 正在追赶已经成熟的MCP协议 [2][3] MCP协议技术解析 - MCP协议解决AI模型安全高效调用现实世界工具和服务的基础问题 不同于A2A侧重智能体间通信 [4] - 开发MCP Server最关键环节在于工具描述 需详细说明功能、参数及输入输出内容 [6][7] - 现有API系统改造和从零开发是两种典型实施路径 前者关注协议转换 后者需构建完整业务逻辑 [7][8] - 接入客户现有技术体系时应尽量减少干预内部治理生态 重点优化对外接口的工具描述 [9] 模型兼容性与优化 - 国内外大模型存在兼容性问题 中文描述适合国内模型 英文描述更适合国外模型 [10] - 通过多轮测试优化工具描述清晰度 是提升模型调用准确性的关键手段 [11][12] - API设计应遵循正交原则 功能独立且高内聚 描述需明确使用场景和预期输出 [12] 协议性能与安全 - Streamable HTTP协议支持有状态通信、服务端主动通知和流式输出 优化金融等高实时性场景 [15] - 敏感数据应避免通过MCP提供 非敏感数据授权可使用OAuth 2.0等现有验证机制 [28] - 行业需要建立安全标准应对MCP服务潜在的黑盒风险 确保生态健康发展 [43] MCP与A2A对比 - MCP解决工具层面问题 A2A构建Agent间通信和协作的生态层 [32] - MCP类似专用工具 A2A提供通用协议使不同框架的Agent能够相互发现和协作 [33] - 腾讯计划在产品研发流程中接入A2A协议 实现多Agent协作 [34][35] 未来发展趋势 - 预计80%核心软件将推出自有MCP 形成多样化工具端口 [40] - 多Agent架构将向主从模式发展 人类角色需明确界定和验证关键节点 [41] - MCP协议完善将加速企业SaaS能力释放 安全可信问题成为发展重点 [42]

智能体发展现状 - 2025年被称为"智能体元年" 标志着AI从对话生成跃迁到自动执行阶段 智能体成为下一代人机交互范式和商业化锚点 [1] - 国产手机厂商华为 荣耀 OPPO vivo 小米 三星在2024年下半年推出AI手机 智能体可跨App完成订票 点餐等复杂任务 [3] - 行业普遍共识认为智能体可控性和可信度是关键指标 安全合规问题是重要考量因素 [2] 技术实现路径 - 手机智能体采用两种技术路线：基于API接口的"意图框架"和依赖系统级权限的"视觉路线" [4] - 视觉路线通过无障碍服务实现"读屏+模拟操作" 但存在权限滥用风险 多家厂商智能体结束任务后仍保持权限开启 [5] - 微软Copilot的"Recall"功能因安全漏洞被英国监管机构调查 显示PC端同样存在隐私风险 [5] 安全风险分类 - 风险分为内在安全（核心组件漏洞）和外在安全（外部交互风险） 大模型作为"大脑"其漏洞在动态环境中会被放大 [2] - 70%受访者担忧AI幻觉和错误决策 医疗领域3%误诊率在千万用户中可导致数十万例误诊 [2] - 加拿大航空AI客服错误决策导致法律纠纷 成为企业承担AI责任的标志性案例 [3] 行业合规进展 - 2025年3-6月密集出台多项规则：《智能体任务执行安全要求》《移动互联网服务可访问性安全要求》等 强调用户授权和最小必要原则 [5][6] - 中国信通院联合七大厂商发布生态倡议 重点推进智能体与三方应用的接口打通工作 [5] - 广东省标准严格禁止通过无障碍权限操作第三方App 要求API接口协作和"双重授权"机制 [6] 提示词注入攻击 - 攻击分为直接提示词注入（诱导输出敏感内容）和间接提示词注入（通过外部数据隐藏指令） 在OWASP十大风险中排名第一 [7][8] - MCP协议成为间接注入主要入口 瑞士公司测试显示可通过恶意MCP劫持WhatsApp聊天记录 [9] - 腾讯发现Fetch服务是最大攻击入口 智能体读取恶意网页内容后可能被劫持 [10] MCP协议生态 - 魔搭开源社区有4052款MCP服务 开发者工具占比1196款 独立导航网站mcp.so收录超15000款服务 [11] - 阿里云百炼实施功能合理性 稳定性等审核 而Dify等平台审核较宽松 仅依赖用户协议约束 [11] - OpenAI Google 阿里 腾讯加入MCP生态 推动智能体互联互通 但缺乏统一安全认证标准 [11][12] 多智能体协作 - 行业正在推进ASL（Agent Security Link）技术 为智能体互连提供权限 数据等安全保障 [14] - IIFAA联盟成立工作组 致力于制定跨智能体交互安全规范 目前该领域安全机制仍属空白 [14] - 互联网大厂产品已开始强调多智能体协作机制 预示个人拥有多个智能体的趋势 [13]

报告行业投资评级 - 看好 [5] 报告的核心观点 - AI Agent是AI发展第三阶段，2025年将成AI应用分水岭，截至2024年底渗透率达43% [1][16][17] - MCP协议重构AI Agent新范式，将成AI领域核心基础设施，预计MCP协议+Agentic - based决策路径成主流 [2][33] - 科技巨头积极布局AI Agent产品，产业从技术竞争转向生态价值重构，且发展呈现结构性分化，资本市场更偏好通用型AI Agent [3][36][38] - 建议关注商业平台BIP用友网络、办公金山办公、AIGC科大讯飞和万兴科技 [3][46] 根据相关目录分别进行总结 一、MCP协议重构AI Agent新范式 1. AI Agent是AI发展的第三阶段 - AI水平分五大等级，当前正从推理者转向智能体，智能体产品加速推进 [10] - 智能体核心架构为“核心决策中枢+核心认知架构+工具使用” [11] - 2025年AI将从单纯问答和内容生成升级为“执行者”，企业级和消费级领域AI工具开始接管完整工作流程 [16] - 截至2024年底，AI Agent渗透率达43%，超30%的AI应用支持AI调用外部工具 [17] 2. MCP协议定义工具接口标准 - AI Agent发展围绕数据交互和决策执行两条路径，数据交互有MCP协议等，决策模式分化为Workflow - based和Agentic - based [19][21] - MCP协议实现跨平台互通，将“工具调用”与“上下文感知”统一，提升AI模型与外部服务兼容性 [22] - 2025年Google发布A2A协议，与MCP可互相调用，A2A是MCP补充 [30] - 全球科技巨头形成协同生态，支持MCP协议，预计MCP协议+Agentic - based决策路径成主流 [33] 二、AI Agent相关应用加速落地 1. 科技巨头积极布局AI Agent产品 - AI Agent成科技公司布局AI重要主线，产业从技术竞争转向生态价值重构 [36] - AI Agent领域发展呈现结构性分化，资本市场更偏好通用型AI Agent，通用型融资规模和交易活跃度更高，商业更成熟 [38][39] 2. Manus、Operator、Coze等产品布局侧重各不同 - Manus是全球首款通用Agent，推动国产化通用智能体突破，将与阿里通义千问合作并计划开源部分模型 [42][44] - Operator是OpenAI推出的AI浏览器智能体，结合GPT - 4o多模态能力和强化学习技术 [44] - Coze是字节跳动旗下AI Agent开发平台，简单易用，“扣子空间”开启内测，集成超60款MCP扩展插件 [45] 三、投资建议 1. 建议关注 - MCP协议标志AI发展迈向标准化时代，科技厂商布局AI Agent，建议关注用友网络、金山办公、科大讯飞、万兴科技 [46] 2. 行业重点公司一致盈利预测 - 给出用友网络、金山办公、科大讯飞、万兴科技2025E - 2027E归母净利润、PE和总市值预测 [47]

报告行业投资评级 - 看好 [5] 报告的核心观点 - AI Agent是AI发展的第三阶段，2025年将成为AI应用分水岭，截至2024年底其渗透率达43% [1] - MCP协议重构AI Agent新范式，将成AI领域核心基础设施，未来MCP协议+Agentic - based决策路径或成主流 [2][31] - 科技巨头积极布局AI Agent产品，产业从技术竞争转向生态价值重构，且发展呈现结构性分化，资本市场更偏好通用型AI Agent [2] - 建议关注商业平台BIP的用友网络、办公领域的金山办公、AIGC领域的科大讯飞和万兴科技 [3] 根据相关目录分别进行总结 一、MCP协议重构AI Agent新范式 1. AI Agent是AI发展的第三阶段 - OpenAI将AI发展分为五个等级，当前AI正从推理者转向智能体，智能体产品加速推进 [8] - 智能体核心架构为“核心决策中枢+核心认知架构+工具使用”，核心决策中枢由语言模型组成，核心认知架构编排层有ReAct、思维链、思维树三种模式，工具使用分扩展程序、函数、数据存储三类 [9][10] - 2025年AI将从单纯问答和内容生成升级为“执行者”，截至2024年底AI Agent渗透率达43%，超30%的AI应用支持AI调用外部工具 [14][15] 2. MCP协议定义工具接口标准 - AI Agent发展围绕数据交互和决策执行两条路径，数据交互有MCP协议和视觉操作方案，决策模式分化为Workflow - based和Agentic - based两大流派 [17][19] - 2024年11月Anthropic发布MCP协议，其将“工具调用”与“上下文感知”统一，使模型与外部交互更自然精准且跨平台共用 [20] - MCP采用客户端 - 服务器架构，与传统API结构框架有显著差异，MCP提升了AI模型与外部服务兼容性 [25] - 2025年4月Google发布A2A协议，A2A与MCP可互相调用，A2A是MCP的补充，全球科技巨头已形成支持MCP的协同生态 [28][31] 二、AI Agent相关应用加速落地 1. 科技巨头积极布局AI Agent产品 - 科技公司将AI Agent作为布局AI的重要主线，2024年第四季度至2025年初产业快速迭代，从技术竞争转向生态价值重构 [2][34] - AI Agent领域发展呈现结构性分化，资本市场更偏好通用型AI Agent，通用型AI Agent融资规模和交易活跃度远超垂直行业型，且商业上更成熟 [36][37] 2. Manus、Operator、Coze等产品布局侧重各不同 - Manus是全球首款通用Agent，在GAIA基准测试表现优异，与阿里通义千问合作，有望推动AI应用落地 [40][42] - Operator是OpenAI推出的AI浏览器智能体，结合GPT - 4o视觉能力和强化学习，能识别网页并交互，有推理和自我纠正能力 [42] - Coze是字节跳动的AI Agent开发平台，简单易用，“扣子空间”开启内测，采用自研豆包大模型并集成超60款MCP扩展插件 [43] 三、投资建议 1. 建议关注 - MCP协议使AI发展迈向标准化时代，科技厂商布局AI Agent有望引入生态伙伴，建议关注用友网络、金山办公、科大讯飞、万兴科技 [3][44] 2. 行业重点公司一致盈利预测 | 公司 | 代码 | 归母净利润（亿元） | | | PE | | | 总市值（亿元） | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | 2025E | 2026E | 2027E | 2025E | 2026E | 2027E | | | 用友网络 | 600588.SH | -2.1 | 3.0 | 7.4 | -217.0 | 150.1 | 60.6 | 451.0 | | 金山办公 | 688111.SH | 19.2 | 23.4 | 28.4 | 69.0 | 56.8 | 46.8 | 1,328.5 | | 科大讯飞 | 002230.SZ | 9.5 | 13.6 | 18.6 | 116.7 | 81.4 | 59.8 | 1,109.4 | | 万兴科技 | 300624.SZ | 49.3 | 66.8 | 98.3 | 2.3 | 1.7 | 1.2 | 114.1 | [45]