核心观点 - AI Agent在中国市场具有独特发展优势，相比基础大模型研发更易实现商业化落地 [1][9][16] - AI Agent从"数字助理"升级为"数字员工"，实现从"回答问题"到"解决问题"的价值跃迁 [6][7] - 中国企业在AI Agent领域具备三大优势：应用场景丰富、数字基础设施完善、政策支持力度大 [10][13][14] AI Agent技术架构 - 感知模块：通过API/传感器接收数字/物理环境信息 [4] - 决策模块：基于知识库和推理能力规划行动路径 [4] - 行动模块：调用API/操作软件实现外部交互 [5] - 学习模块：通过任务执行持续优化知识库和决策模型 [5] 商业价值体现 - 实现业务流程自动化，半小时完成传统需半日的工作量 [2][3] - 商业模式从SaaS升级为RaaS（结果即服务），直接挂钩企业降本增效需求 [7][8] - 典型应用场景包括电商运营、医疗健康、交通管理等垂直领域 [14] 中国市场特点 - 训练GPT-4级大模型需数十亿至上百亿人民币成本，仅少数巨头可参与 [9] - 拥有全球最活跃的数字经济生态，为AI Agent提供复杂训练场景 [10] - 移动支付/物流网络/云服务等基础设施支持端到端任务闭环 [13] - 政府推动"人工智能+"行动，创造大量政策支持的市场需求 [14] 行业格局 - 互联网巨头通过Agent整合内部服务生态（如阿里"通义千问"） [14] - 垂直领域创新企业分三类：深入实体（中科视语）、深耕行业（卓世科技）、平台赋能（斑头雁） [14][15] - 采用开源模型+场景微调的技术路径更符合中国企业特点 [11][12]