Agent 行业调研
从概念到产业,从技术到未来
系统梳理 2023-2026 年 Agent 行业的全景图谱
Introduction
Agent:AI 从"会说话"到"会做事"的系统性转变
2024 到 2026 年间,Agent 从研究圈术语快速变成 AI 产业最密集的关键词之一。这个变化背后,并不只是市场叙事的升级,而是 AI 系统的目标发生了根本偏移:行业正在从"让模型回答问题"转向"让系统完成任务"。
这个系列调研试图回答一个核心问题:Agent 到底是什么、它基于什么技术、市场格局如何、未来会往哪里走?三篇文章分别从定义与技术、市场与布局、未来与趋势三个维度切入,力图给出一个有来源、有判断、有结构的全景图。
📚 目录
Part 1
核心问题:什么是 Agent?它与传统 AI 系统的本质区别在哪里?
- Agent 的最小定义与必要条件
- 从 RL agent 到 LLM agent 的演化
- 八大核心技术模块详解
- 多模态 Agent 与多 Agent 的出现
Part 2
核心问题:谁在做什么?竞争焦点在哪里?
- Agent 产业的三层结构
- 闭源产品 vs 开源框架
- 海外四强的差异化路线
- 国内"模型+云+场景+生态"复合竞争
Part 3
核心问题:Agent 会走向哪里?真正的壁垒在哪里?
- 多模态成为默认前提
- 多 Agent 的真实收益与成本
- MCP 与协议层竞争
- 安全、评测与治理成为主战场
🔗 研究来源
来源类型
- 学术综述:Wang et al. (2024)、Yehudai et al. (2025)、Xie et al. (2024)、Tran et al. (2025)
- 官方文档:OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、百度、阿里、腾讯、智谱、Kimi、字节 Seed
- 开源框架:AutoGen、LangGraph、CrewAI、AutoGPT
- 媒体与社会事件:The Verge 等主流科技媒体的报道