科智咨询联合发布《AI智能体赋能行业决策:趋势与实践白皮书(2026)》

弓瑞峰指出，相较于通用大语言模型，AI智能体的核心区别在于其具备了规划和使用工具的能力。它以大语言模型为“大脑”，融合记忆、规划、工具与行动四大核心组件，能够自主完成从“意图理解”到“任务交付”的全过程。这标志着AI的角色正在发生根本性转变——从提供建议的“副驾驶”（Copilot），升级为可以独立执行复杂任务的“自主数字员工”。

白皮书数据显示，中国企业级AI智能体市场正呈现爆发式增长态势。2025年，该市场规模已达到212亿元，预计到2026年将增至449亿元，而到2029年，这一数字有望突破3320亿元，2024-2029年的年复合增长率（CAGR）高达107%。

1. 模型能力跃升与开源生态繁荣。

大模型技术的持续突破为AI智能体提供了坚实的技术底座。从2025年DeepSeek的崛起，到2026年OpenClaw框架的全球走红，AI在短短一年内完成了从“能说会道”到“动手执行”的跃迁。同时，头部互联网企业纷纷开源智能体开发框架，极大降低了开发门槛。

1. 产业需求侧的场景爆发。

企业端对AI智能体的需求从“锦上添花”走向“刚需驱动”。2025年，65%的企业计划增加数字化投入。尤其是在制造业，已应用大模型及智能体的工业企业比例从2024年的9.6%猛增至2025年的47.5%。企业服务层面，从行政办公、销售运营到人力资源，智能体正在重构企业内部的工作流。

1. 政策红利持续释放。

中国政府从国家战略高度持续加码人工智能产业，为AI智能体发展提供了明确的方向指引和制度保障。2026年，“智能体”首次被写入《政府工作报告》，明确了其国家战略地位。国务院及各部委相继出台行动意见，设定了到2027年应用普及率超70%的量化目标，并配套“人工智能券”、开放公共数据等举措，形成了全方位支撑体系。

尽管市场前景广阔，但白皮书也指出了AI智能体规模化落地面临的现实阻碍。科智咨询调研显示，技术稳定性、安全合规、成本控制及生态协同是当前最主要的四大痛点。具体表现为：跨系统集成困难、执行成功率低；权限过大带来的安全风险与审计机制缺失；推理成本随任务复杂度指数级增长；以及数据孤岛与多智能体协作协议不统一等问题。

• 横向通用场景：客户服务（58%）、市场营销（56%）、软件开发（53%）及数据/情报分析（52%） 构成了应用落地的第一梯队。这些高频、高价值、ROI可量化的场景，正在被智能体重构生产力范式。

• 垂直行业应用：呈现明显的梯队分化。其中，金融、工业、医疗处于“双高”区间，渗透率均超过50%，智能体已深度融入风控、设备巡检、辅助诊断等核心业务。零售、教育紧随其后，渗透率约40%–50%，以客服、营销、教训一体等标准化场景为主。而物流、能源等领域渗透率尚不足40%，多集中在仓储调度、设备巡检等单点环节。

弓瑞峰总结道，AI智能体正在从技术概念快速成长为千亿级产业，成为企业数智化转型的核心引擎。未来的竞争关键在于垂直领域的场景深挖、闭环价值验证，以及构建可靠、安全、可协同的产业生态。