当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展正在深刻改变着人们的生活和工作方式。从简单的自动化任务处理到复杂的智能决策支持，AI应用场景不断拓展，其服务架构也在经历着前所未有的变革。近年来，“模型即服务”（Model as a Service，MaaS）作为一种创新服务模式，为AI技术的广泛应用奠定了坚实基础。然而，随着技术的不断创新迭代以及市场的多元化和个性化需求迸发，AI服务架构正迎来一场深刻的范式跃迁——从“模型即服务”迈向“Agent即服务”（Agent as a Service，AaaS）。

2025年被视为AI Agent“元年”，AI Agent从概念走向现实，从单一功能走向多元集成，从实验室走向商业应用规模化。AI Agent的出现，不仅改变了人们与技术的交互方式，还为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。从智能家居到智慧交通，从医疗健康到金融服务，AI Agent的应用场景不断拓展，其影响力也日益显著。

01 AI Agent定义

AI Agent，即人工智能代理，指基于目标驱动，通过感知环境、进行自主决策、任务执行并从经验中学习的智能实体或软件系统。与传统的人工智能模型主要依赖明确指令执行任务不同，AI Agent的核心特征在于其目标驱动性、环境感知能力、自主性、适应性可扩展性。它们能够基于设定的目标，完成独立思考、拆解复杂任务、规划执行路径，并在执行过程中根据环境反馈进行调整和优化，甚至调用外部工具或知识库来辅助完成任务。

例如，Oracle将AI Agent描述为一个能够根据人类设定的方向自主执行任务的数字助手或机器人；Google Cloud则强调其具备推理、规划、记忆能力以及自主学习、适应性和决策能力。

目前主流的AI Agent多以大语言模型（LLM）为核心大脑，结合规划（Planning）、记忆（Memory）和工具（Tools）等多模块，具备超越单一AI模型独立运作的强大能力，更强调自主决策和任务执行，而非仅仅被动响应。

02 AI Agent分类

AI Agent可以从多个维度进行分类，以更好地理解其多样性及在不同使用场景下的应用潜力

按技术实现路径划分

从技术实现路径的角度，AI Agent大致可以分为：

基于规则的Agent (Rule-based Agents)：这类Agent主要依靠预定义的规则和逻辑进行决策和行动。早期的专家系统和一些自动化脚本可以归为此类。它们的行为模式相对固定，适应性和学习能力有限，但是在逻辑清晰、环境稳定的场景下依然有效，例如一些传统的智能客服系统，可以通过预设的流程和知识库回答用户问题。

基于传统机器学习的Agent (Machine Learning-based Agents)：这类Agent利用机器学习算法（如强化学习、监督学习）从数据中学习决策策略。例如，在AI游戏中，通过强化学习训练的Agent可以在复杂环境中达成目标。它们比基于规则的Agent具备更强的适应性，但通常需要大量的数据训练和特定的模型设计。

基于大语言模型的Agent (LLM-based Agents)：这类Agent是当前AI智能体发展的主流方向。依托大语言模型强大的自然语言理解、生成、推理及规划能力，这类Agent能够处理更广泛、更复杂的任务。它们可以通过自然语言与用户交互，理解模糊指令，自主规划任务步骤，并调用多种工具（如搜索引擎、数据库、API等）完成目标。例如，能够帮助用户规划旅程、管理日程、撰写邮件、甚至代码编程等。

按产品使用功能划分

从产品功能角度，AI Agent可以分为：

信息获取与分析：专注于从海量数据中提取、整合、分析信息，并以用户友好的方式呈现。例如：能够监控特定行业动态、分析市场趋势、生成研究报告摘要的Agent。

任务自动化：旨在自动执行重复性或流程化的任务，提高工作效率。例如：自动处理邮件分类与消息回复、数据录入与清洗、软件测试、IT运维管理等。

个人助理：作为用户的智能助手，提供个性化服务。例如：日程管理、会议安排、信息提醒、智能家居控制等。

决策支持：通过分析数据、模拟场景、评估选项，为用户决策提供依据和建议。例如，在金融投资、医疗诊断、供应链优化等领域的Agent。

创作与生成：辅助或独立完成内容创作任务。例如：撰写文章、设计图像、创作音乐、生成代码等。

娱乐交互：在游戏、虚拟社交等场景中，扮演智能NPC（非玩家角色）或虚拟伴侣，提供更丰富、更具沉浸感的交互体验。

按终端应用场景划分

AI Agent应用广泛，几乎渗透各个企业级和消费级应用场景：

客户服务：智能客服能够7x24小时在线，处理用户咨询、解答疑问、提供售后支持，甚至主动进行客户维护，提升客户满意度和运营效率。

金融服务：在金融领域，可用于智能投顾、信贷审批、风险管理、自动化交易、个性化金融产品推荐等方面，提高金融服务的智能化水平和风险控制能力。

教育培训：个性化辅导Agent可以根据学生的学习特点和进度提供定制化的学习计划和教育资源，以及实时智能答疑，提升个性化教育能力。

医疗健康：可用于辅助诊断（如医疗影像分析）、个性化治疗方案推荐、药物研发、患者管理和健康咨询等，缓解医疗资源压力，提升服务质量。

零售及电子商务：智能导购可以根据用户偏好推荐商品，自动处理订单，优化库存管理及物流配送，提升购物体验和运营效率。

内容创作与媒体：可以辅助新闻撰写、图像生成、视频剪辑、营销文案创作等，提高内容生产效率和创意多样化。

软件开发与IT运维：可以辅助代码编写、自动化测试、监控系统运行状态、预测并处理故障，提升软件开发效率和系统稳定性。

智能制造：在工业领域，AI Agent可用于设备预测性维护、生产流程优化、质量控制、供应链协同等，推动制造业向智能化转型。

03 AI Agent产业结构

产业链从基础研究、技术研发到应用落地，共同推动AI Agent产业的快速发展。互联网巨头、AI技术公司、云计算厂商、行业解决方案提供商以及众多初创企业都在积极布局，形成了多元化且高度协同的生态系统。

底层基础设施 (Infrastructure Layer)

这是支撑AI Agent运行的基石，主要包括：

算力基础设施：以高性能计算芯片（如GPU、TPU、NPU等）、服务器、数据中心为代表，为AI Agent的训练和推理提供强大的计算能力。云计算平台（如AWS、Azure、Google Cloud、阿里云、腾讯云等）在提供弹性算力方面扮演着关键角色。

数据资源：高质量、大规模的数据集是训练强大AI Agent的前提。这包括通用数据集、行业特定数据集以及用户交互产生的数据。数据采集、清洗、标注、管理和安全也构成了基础设施的重要组成部分。

网络与存储：高速、低延迟的网络连接以及高效、可扩展的存储系统，确保数据的高效传输和AI Agent的快速响应。

核心层算法与大语言模型 (Algorithm & LLM Layer)

这一层是AI Agent的“大脑”和核心驱动力：

大语言模型 (LLMs)：作为当前AI Agent的核心引擎，LLMs（如GPT系列、LLaMA系列、Claude系列、文心一言、通义千问等）提供了强大的自然语言理解、生成、推理、知识整合和一定程度的规划能力。模型的规模、训练数据的质量和多样性、以及微调技术等都直接影响Agent的性能。

核心算法：除了LLMs本身，还包括与Agent相关的特定算法，如规划算法（如ReAct、Tree of Thoughts）、记忆机制算法（如长期记忆、短期记忆管理）、工具调用与协同算法、多Agent协作算法、强化学习算法（用于优化Agent行为）。

AI框架与开发平台：提供模型训练、微调、部署和Agent构建的工具和平台，如TensorFlow、PyTorch、LangChain、AutoGen、MetaGPT等，降低了Agent的开发门槛，加速了应用创新。

中间层Agent组件与平台 (Agent Components & Platforms)

这一层连接核心技术与具体应用，提供构建和运营Agent的模块化能力：

Agent组件厂商：提供构成Agent的特定功能模块，如更精细化的感知模块、更强大的规划模块、更可靠的记忆模块、以及丰富的工具集接口等。

Agent运营与集成平台：提供Agent的创建、部署、管理、监控和迭代的平台化服务。这些平台可能面向开发者，也可能面向特定行业的业务人员，支持低代码/无代码创建Agent，并将其集成到现有业务流程中。

终端层产品/应用 (End Layer: Products/Applications)

这是AI Agent最终面向用户的形态，体现为各种具体的产品和服务：

通用型AI Agent产品：如个人智能助手（集成在操作系统、智能音箱、手机App中）、通用任务处理平台等，旨在满足用户多样化的日常和工作需求。

垂直行业AI Agent应用：针对特定行业（如金融、零售、教育、医疗、制造等）的痛点和需求，开发的专业化AI Agent解决方案。例如，智能客服、金融风控Agent、医疗辅助诊断等。

嵌入式AI Agent：将Agent能力嵌入到现有的软件、硬件或服务中，提升其智能化水平。例如，在办公软件中嵌入写作助手Agent，在电商平台嵌入智能导购Agent。

04 AI Agent全球发展历程

AI Agent的发展历程可以追溯到人工智能研究的早期，并随着计算机科学、机器学习、自然语言处理等技术的进步而不断演进。其发展历程是一个从理论到实践，从专用到通用，从辅助到自主的持续进化过程。当前，我们正处于一个由大模型驱动的AI Agent快速发展和应用落地的关键时期，未来其能力边界和应用场景将持续拓展。

萌芽与理论探索期（20世纪50年代 - 80年代）

奠基思想：艾伦·图灵等开创性研究为智能体的概念奠定了理论基础。1950年代，约翰·麦卡锡提出“人工智能”概念，并开始探索机器如何模拟人类智能。早期研究者开始思考能够自主行动并与环境交互的计算实体。

早期Agent概念：在这一时期，Agent更多的是一种理论构想和哲学讨论。例如，一些研究者将Agent引入人工智能领域，探讨其自主性、反应性等特征。

标志性事件：早期的逻辑推理系统、专家系统的出现，虽然不完全符合现代Agent的定义，但体现了机器执行复杂任务的初步尝试。

符号主义与连接主义发展期（20世纪80年代 - 2000年代初）

技术发展路径：符号主义AI强调知识表达和逻辑推理，推动了基于规则的Agent系统的发展。同时，连接主义（神经网络）开始复兴，为基于学习的Agent奠定了基础。

多Agent系统 (MAS) 兴起：研究者开始关注多个Agent如何交互、协作和协商以解决复杂问题，多Agent系统的理论和应用初步发展。

产品应用阶段：在特定领域出现了一些Agent应用，如分布式计算、信息检索、简单的机器人控制等。例如，1997年IBM的“深蓝”击败国际象棋世界冠军，展示了AI在特定领域的强大能力，虽然Agent特性与现代定义有所不同，但代表了AI在复杂决策任务上的突破。

阶段特征：Agent的自主性和智能水平有限，主要依赖人工设计的知识和规则，或在相对简单的环境中通过学习获得能力。

机器学习与互联网驱动期（2000年代初 - 2010年代末）

技术发展路径：机器学习，特别是强化学习、深度学习的快速发展，为Agent赋予了更强的学习和适应能力。互联网的普及产生了海量数据，为训练更智能的Agent提供了可能性。

产品应用阶段：AI Agent开始在更广泛的领域得到应用，如搜索引擎的个性化推荐、电子商务的智能客服、自动驾驶的初步探索、以及各种智能助手（如Siri、Alexa、Google Assistant等）的出现。这些助手虽然在自主性上仍有局限，但展现了Agent作为用户交互界面的潜力。

阶段特征：Agent开始具备更强的环境感知和数据驱动决策能力，人机交互方式更加自然。但其通用性和任务泛化能力仍有待提高。

大语言模型驱动的Agent爆发期（2020年代初至今）

技术发展路径：以Transformer架构为基础的大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现出强大的自然语言理解、生成、推理和学习能力。这为构建更通用、更智能的AI Agent提供了核心引擎。

产品应用阶段：基于LLM的AI Agent迅速涌现，如AutoGPT、MetaGPT、BabyAGI以及各大科技公司推出的Agent平台和应用，能够自主分解复杂任务、规划执行步骤、调用外部工具（API、数据库、代码解释器等）、并进行反思和学习，展现出前所未有的自主性和任务完成能力。

标志性事件：OpenAI的GPT系列模型发布及其在Agent领域的应用探索，引发了全球对AI Agent的广泛关注和研发热潮。比尔·盖茨等行业领袖也高度评价AI Agent的潜力，认为将彻底改变人与计算机的交互方式。

阶段特征：AI Agent的自主性、通用性、交互的自然性以及任务处理的复杂性都达到了前所未有的高度。多模态能力（处理文本、图像、音视频等多种信息）也成为Agent发展的重要方向。行业开始从“模型即服务”向“Agent即服务”演进。

05 中国AI Agent出海头部玩家

随着AI Agent技术的快速发展和国内市场的激烈竞争，越来越多的中国AI Agent企业将目光投向了海外市场，寻求新的增长机会和利润空间。这些出海企业凭借产品及技术创新、对特定场景的深刻理解以及灵活多元的商业模式，在全球AI Agent市场崭露头角。

HeyGen（原诗云科技）

公司基本概况及核心产品介绍：HeyGen，前身为在中国注册的诗云科技（成立于2020年），是一家专注于AI视频生成技术的初创公司。其核心产品是一款强大的AI视频生成工具，能够实现多种创新功能，包括但不限于：用户上传照片或视频片段即可生成具有逼真口型同步的虚拟数字人、将文本内容快速转换为带有虚拟主播的口播视频、支持用户创建个性化的虚拟形象，以及提供多语种语音翻译和视频本地化功能，例如将英文视频中的人物口型和语音自然地转换为中文或其他语言。HeyGen的技术在内容创作、营销推广、在线教育、企业培训等多个领域具有广泛的应用前景。

国内外业务情况对比：国内 vs 海外

HeyGen最初在国内起步，但随后进行了战略调整。2023年，公司注销了国内主体，将总部迁至美国，全面转向海外市场。这一决策背后的主要考量包括海外市场更高的用户付费意愿、更成熟的SaaS软件消费习惯、更大的市场利润空间以及更有利的估值环境。相较于国内市场日益激烈的竞争和价格敏感性，海外市场为HeyGen提供了更广阔的商业化前景。

A. 盈利模式：HeyGen在海外市场主要采用付费订阅模式 (Subscription-based Model)。用户可以根据自身需求选择不同级别的订阅套餐，享受不同数量的视频生成时长、高级功能（如更高分辨率、专属数字人形象、API接入等）以及客户支持服务。这种模式有助于公司获得稳定且可预测的经常性收入。公司曾透露，自2023年第二季度以来已实现盈利，拥有超过4万名付费客户。

B. 营收占比：根据公开信息，HeyGen在全面转向海外市场后，其年化经常性收入（ARR）在一年内从约100万美元迅速增长至超过3500万美元。在公司转型后，国内业务已基本停止，海外市场贡献了几乎全部营收。

融资情况：HeyGen在2024年初宣布完成A轮6000万美元融资，由硅谷顶级风险投资机构Benchmark Capital领投，参投方包括Conviction、Thrive Capital以及Bond Capital等。此轮融资后，公司估值达到约5亿美元，相较于上一轮的7500万美元估值实现了显著增长，反映了资本市场对其技术实力和海外市场前景的高度认可。

来也科技（Laiye Tech）

公司基本概况及核心产品介绍：来也科技成立于2015年，是中国领先的人工智能和机器人流程自动化（RPA+AI）解决方案提供商。公司致力于通过AI技术帮助企业实现业务流程自动化和智能化转型。其核心产品和服务包括：

对话式AI平台：构建智能客服、语音助手、聊天机器人等，用于客户服务、内部员工支持等场景。

智能文档处理 (IDP)：利用AI技术自动从各类文档（如合同、发票、报告）中提取、理解和处理信息。

RPA (机器人流程自动化)：提供软件机器人来模拟人类操作，自动执行重复性的、基于规则的计算机任务。

企业智能助手：结合上述能力，为企业打造统一的智能工作入口，辅助员工高效完成工作。来也科技的解决方案广泛应用于金融、保险、能源、制造、零售、医疗等多个行业，帮助企业降本增效，提升竞争力。

国内外业务情况对比：国内 vs 海外

来也科技自创立初期就具有全球化视野，并在大约2021年开始规模化拓展海外市场。公司已在美国、欧洲等地设立了办公室，并积极开拓东南亚、拉丁美洲（如巴西）、中东等新兴市场。相较于国内市场，来也科技认为海外市场在利润空间和商业环境成熟度方面具有一定优势。国内市场竞争异常激烈，价格战频发，而海外客户对软件和服务的价值认可度更高，付费意愿更强，能够接受更合理的价格体系。

A. 盈利模式：

软件授权与订阅费：向企业客户销售其RPA平台、对话式AI平台等产品的授权许可或提供基于订阅的服务。

解决方案与项目实施费：为大型企业客户提供定制化的AI自动化解决方案，并收取相应的项目咨询、开发和实施费用。

合作伙伴生态收益：通过与全球各地的咨询公司、系统集成商等建立合作伙伴关系，共同拓展市场，并分享收益。在海外市场，由于客户对价值付费的认可，公司更容易建立起可持续的盈利模式。

B. 营收占比：虽然来也科技积极拓展海外业务，但作为一家在中国成长起来的公司，其早期营收主要来自国内市场。随着海外业务的不断扩张，海外营收占比预计会持续提升。具体的国内外营收精确占比数据通常不作为公开信息披露。其合伙人兼高级副总裁范里鸿曾表示，海外市场一旦进入并走通，可以获得比较稳定的收入。

融资情况：来也科技已完成多轮融资，吸引了包括红杉中国、Tiger Global Management、光速中国、微软等国内外知名投资机构。已披露的融资：2021年完成了C++轮7000万美元融资，累计融资额已超过1.6亿美元（截至当时）。

波形智能（Waveform AI）

公司基本概况及核心产品介绍：波形智能是一家专注于长文本内容生成大模型的AI初创企业。其核心技术在于研发能够理解和生成高质量长篇文本（如小说、剧本、深度文章等）的AI模型。公司推出的主要产品是名为“蛙蛙写作”的AI创作工具，旨在辅助作家、编剧、内容创作者等用户提升创作效率和拓展创意边界。该工具可以提供故事构思、情节发展建议、角色塑造辅助、文本润色乃至完整章节生成等功能，特别适用于需要大量创意写作的场景。

国内外业务情况对比：国内 vs 海外

波形智能目前正积极筹备和探索海外市场。根据其创始团队的观察，海外市场（尤其是特定语种市场）的用户在内容付费方面的意愿和习惯相对更好，这为AI写作工具的商业化提供了更有利的土壤。公司已经开始训练支持多种语言（如西班牙语、法语、日语等至少13种语言）的多模型版本，并在一些小语种市场初步验证了产品与市场的契合度（PMF），计划未来将在这些方向上重点发力。

A. 盈利模式：波形智能的盈利模式预计将主要围绕其核心产品“蛙蛙写作”展开

订阅制服务 (SaaS)：针对个人用户和专业创作者提供不同层级的订阅套餐，根据功能权限、生成字数限制、支持语言种类等进行区分收费。

API授权：向有内容生成需求的企业或平台提供API接口服务，允许其将波形智能的长文本生成能力集成到自身产品或工作流中，按调用量或特定协议收费。

定制化模型服务：为特定领域或有特殊需求的大客户提供定制化的长文本生成模型训练和部署服务。其商业模式仍在探索和验证阶段，尤其是在海外市场。

B. 营收占比：由于波形智能尚处于早期发展和市场拓展阶段，特别是其海外业务仍在起步期，因此详细的国内外营收占比数据尚不明确或未公开。公司目前更侧重于产品打磨、用户积累和商业模式验证。

06 AI Agent发展痛难点及解决方案

AI Agent发展痛难点

AI Agent的发展主要面临来自算力层的挑战：

高昂的训练与推理成本：当前先进的AI Agent，尤其是基于大语言模型的Agent，其训练和推理过程对算力资源（特别是高端GPU）的需求巨大。这不仅导致了高昂的硬件采购和维护成本，也使得云端算力服务费用成为一笔巨大开支，限制了中小型企业和研究机构的参与。

算力供给不足：全球范围内高端AI芯片的供应紧张，进一步加剧了算力瓶颈问题，使得获取充足算力成为许多AI Agent项目发展的制约因素。

能耗问题：大规模模型和高强度计算带来的巨大能源消耗，也引发了对环境可持续性的担忧，对绿色算力的需求日益迫切。

AI Agent行业解决方案

针对上述算力的问题，业界和学术界正在从多个方面探索解决路径：

算法与模型优化：研究更高效的模型压缩技术（如剪枝、量化）、知识蒸馏、稀疏化等方法，减小模型规模，降低推理计算量。开发更高效的训练算法，缩短训练时间。

专用AI芯片与硬件加速：持续研发和推广针对AI计算特点的专用芯片（ASICs），提升能效比。利用FPGA等可编程硬件实现特定Agent任务的加速。

边缘计算与端侧智能：将部分Agent的计算任务部署到边缘设备或终端设备上，减少对云端算力的依赖，降低延迟，保护用户隐私。

发展绿色算力：采用更节能的计算架构和制冷技术，利用可再生能源为数据中心供电。

AI服务架构的范式跃迁：从“模型即服务”到“Agent即服务”