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AI Agent正在重做企业软件,还是又一次概念泡沫?——《2026年中国 Agent行业发展研究报告》深度解读
编辑 | 管理茶水间
一、Agent与Chatbot的本质区别
报告首先厘清了AI Agent的定义：
应用服务型Agent 直接面向终端用户交付场景价值，细分为个人消费、企业通用与行业垂直三个方向。
开发使能型Agent 面向开发者与技术团队，提供Agent构建、编排、部署的工具与平台支撑。
端侧内嵌型Agent 嵌入消费电子终端形成系统级原生智能，实现设备原生智能交互与控制。
具身实体型Agent 搭载于物理实体载体，作用于真实物理世界完成实体操作与服务。
这个梯度格局反映了技术成熟度与商业化条件的差异——企业场景标准化程度高、价值验证路径清晰，是当前最具确定性的落地领域。
政策层面
国家层面持续完善人工智能领域顶层设计与制度供给。
技术层面
驱动力正在从单点突破转向体系成熟。
需求层面
B端与C端正在形成共振。
上游基础层 涵盖算力基础设施、大模型底座、数据与工具服务三大板块。
中游工具与平台层 是连接上游基础能力与下游场景应用的关键传导枢纽。
下游应用层 是价值变现终端，已形成通用场景、垂直行业、端侧智能体与具身智能三大方向。
上游正在经历模型能力加速商品化的过程。随着模型能力差距逐渐收窄，企业在模型选型时开始更加关注
以及对复杂业务流程的适配程度。
中游的平台价值定位正在升级。Agent平台正在从单纯的应用构建工具，逐步向覆盖开发、评测、部署、运行与治理的企业级智能基础设施延伸。
连接、可观测与安全治理也正在成为刚需。Agent连接与运行中间层需要具备五大核心能力：能力连接、身份与权限、运行调度、全程可观测、安全治理。
下游应用正在从单点功能向任务链延伸。以联想iChain供应链智能体为例，已覆盖预测、决策和协同等多个环节，实现全链路多智能体协同，其供应链决策时长缩短
行业Agent竞争重心正在转向行业Know-how与场景理解力。对于企业客户而言，决定Agent能否持续创造价值的关键，越来越不是底层模型本身，而是其对具体业务流程、行业规则和企业经营逻辑的理解程度。
多Agent协同仍处早期。KPMG调研显示，53%受访企业正在部署AI Agent，但跨工作流编排多个Agent的企业仅占
。
聚焦AI智能体应用及产业落地，已形成服务+引擎+算力全栈产品体系。核心产品包括Hellome应用智能体服务平台、汇智智能体及Agentsyun词元工场。Hellome让FDE扎根行业一线，将真实项目中打磨成熟的智能体封装后上架平台，把行业经验直接转化为可用的智能体应用。目前公司已覆盖
特赞科技
是企业级Agentic AI公司，基于发散推理模型、主观世界模型、Context System及长程智能体运行机制等核心技术，已形成Tezign Model Hub、Tezign GEA两大企业产品。公司已服务
字节跳动
正在将Agent从独立的AI应用嵌入真实工作流程。2026年9月，字节发布飞书8.0，使Agent能够进入群聊、访问文档、操作多维表格、参与会议并调用企业工作工具。字节的路径已经较为清晰：扣子解决如何生产Agent，豆包工作解决Agent如何直接完成工作，飞书8.0解决Agent在哪里工作，豆包工作伙伴进一步解决Agent如何进入团队并与人协作。
月之暗面
侧重于以模型原生能力推动Agent自主性提升。其Agent Swarm强调由主Agent自主决定是否拆分任务、如何进行并行处理以及如何协调子Agent。当前系统支持最多
技术趋势：Agent自主性持续增强。随着长期记忆、环境感知、反馈学习和策略优化等能力不断成熟，Agent将逐步具备基于历史任务结果调整执行策略、复用有效经验并主动适应环境变化的能力。
产品趋势：从功能型工具转向目标型产品。Gartner在2026年的研究中已经提出，Agentic AI正在推动企业软件从传统的席位授权模式向基于业务活动或结果的定价方式
转变。
生态趋势：Agent生态将向能力互联演进。Agent可能既是应用，也是其他Agent可以调用的能力节点，由此形成由不同厂商提供专业Agent和服务、向智能体互联网演进的更加开放的协作体系。
治理趋势：智能体规模化运行催生新型治理体系。Agent治理将从传统的静态权限控制进一步走向与任务上下文结合的
动态授权
对于企业用户，优先从高频、标准化场景切入，在验证效果后再逐步扩展。建立Agent全生命周期管理能力，重视连接、可观测与安全治理这三项规模化落地的关键基础设施能力。
对于Agent厂商
，竞争重心正在从模型能力转向任务完成能力。深耕行业Know-how，构建连接与运行中间层能力，探索结果导向的商业模式-END-
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