真假AI Agent

发布时间：2025-05-22 10:50

AI划重点 · 全文约3423字，阅读需10分钟

1.AI Agent成为业内热议概念，但市场呈现野蛮生长趋势，真假AI Agent难辨。

2.真正的AI Agent需具备自主性、目标导向、工具使用、记忆与学习能力等核心能力。

3.然而，目前市面上的“伪Agent”主要有交互模式固化、换皮、处理能力薄弱、功能创新缺失等问题。

4.AI Agent在金融、制造、医疗等领域具有广泛应用潜力，但需考虑成本效益平衡。

5.专家建议建立行业标准、强化治理与责任划分、鼓励开源和基础设施建设，以推动AI Agent的规范化发展。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

伴随AI（人工智能）技术快速迭代，AI Agent（智能体）成为业内炙手可热的概念。一时间，很多企业都在推出相关产品或服务。然而，如果仔细观察大家就会发现，有些产品其实是“新瓶装旧酒”，也有些产品是“形似神不似”，整个市场呈现出一种野蛮生长的趋势。在这场真假AI Agent迷局之中，究竟是谁在借着集体狂欢收割红利？又是谁在负重前行，探路AI Agent的商业化落地？

如何甄别真假AI Agent？

2025年，大模型比拼逐渐进入“白热化”。相较之下，蓄势待发的AI Agent之争似乎更加吸引眼球。伴随市场热度持续攀升、明星大厂蜂拥而至、资本空前投入，AI Agent相关字样铺天盖地地出现在各种产品介绍、企业宣传语，甚至是公司战略之中。然而喧嚣之下，真正能够为用户创造核心价值的AI Agent实际上寥寥无几。

“AI Agent的核心特质在于超越传统自动化工具的自主性与适应性。它并非简单响应指令的程序，而更像一个具备自主感知、理解、规划、执行与学习能力的‘决策者’。”九天智能体算法团队负责人袁博在接受《中国电子报》采访时表示。

以差旅预订为例，真正的AI Agent不仅仅是执行“预订周一去上海的机票”，而是能够综合理解用户的偏好（如航空公司、座位等级、时间窗口）、预算限制、历史出行数据，乃至实时天气与交通状况，自主完成信息搜集、方案比选、风险评估、预订执行，甚至在遇到航班延误等突发情况时主动调整行程并通知用户。这种从“被动应答与执行固定流程”到“主动理解与适应性决策办事”的跃迁，是区分其与普通自动化脚本或聊天机器人的重要标志。

“真正的AI Agent应当具备记忆、规划、工具使用以及行为记忆四大核心能力。”兴业证券TMT研究中心传媒行业首席分析师李阳对《中国电子报》记者说道。他认为，相较于L2阶段，AI实现了从被动进行“信息处理/推理”到主动开展“与外部世界交互和执行”的转变。它可以调用诸如浏览器、API等工具，还能操作软件界面，进而形成一个“指令- 思考- 交互- 观察-再思考......”的闭环系统。具备上述特征的智能体，才称得上是真正意义上的AI Agent。

根据兴业证券的观察，市面上“伪Agent”主要是以下几类：一是交互模式固化，局限于固定模板的问答模式，缺乏动态交互能力；二是“换皮”，仅通过界面优化包装基础API调用，无实质技术突破；三是处理能力薄弱，对模型输出仅做基础格式化处理，缺乏深度加工能力；四是功能创新缺失，未实现工作流整合与数据深度应用。这些“伪Agent”产品本质上属于大模型能力的简单封装形态，不仅没有提供显著附加价值，还在一定程度上造成了业内价值认知上的混乱。

“早期的市场热度一方面确实能加速资本与人才的聚集，推动技术创新；但另一方面，如果缺乏清晰的价值定位和技术边界认知，也容易催生市场泡沫，甚至可能导致资源在所谓的‘伪需求’上错配，延缓真正有价值应用的落地。”袁博表示。

市场调研机构Gartner预估，到2028年，至少15%的知识型任务将由Agent自主完成。但同时也指出，现阶段AI Agent正处于技术炒作曲线的“膨胀期”，远未实现价值落地。

Gartner研究副总裁孙鑫在接受《中国电子报》采访时表示，甄别真假AI Agent的关键便在于看它是否具备自主性、目标导向、工具使用、记忆与学习能力等重要特征，要警惕“Prompt包裹型”产品，即仅靠提示工程实现表层效果。“一些公司将规则引擎或提示词模板伪装成‘AI Agent’进行营销，这种包装掩盖了技术上的不成熟与实际可交付能力之间的差距。”孙鑫提醒道。

不是所有业务场景都需要AI Agent

AI Agent的产业价值一方面在于它能够大规模接管并高效执行那些以往依赖人类专业知识和经验进行的复杂、重复性脑力劳动，从而极致释放人力资本；另一方面，AI Agent能够显著降低高阶技能的门槛，实现能力普惠，这将极大地激发个体创造力与生产力。

“更深层次的变革在于AI Agent的普及将催生全新的‘人机共生’的业务模式与社会协作形态。这种共生关系并非简单的替代，而是通过智能协同，将人类从繁琐事务中解放出来，更专注于创新、战略思考和复杂决策，从而推动整个产业链条的智能化升级与价值重塑。”袁博表示。

然而，AI Agent并不是适合所有公司、所有业务场景的“万金油”。孙鑫指出，Agent部署应基于任务复杂性、自主性需求和系统整合能力。例如，高度规范、重复性流程适合Agent介入，而低复杂度或需要高度判断力的场景则未必适合。企业还需评估其技术基础、数据治理成熟度以及AI治理能力。

“实际上，大多数企业并没有做好迎接智能体的准备。”IBM大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰如是说道。他认为，随着智能体的应用，企业将要公开目前的应用程序接口（API），这是最具挑战性的部分，而解决这一问题的关键并不是模型是否够好，而是企业的智能化就绪程度。

根据IBM商业价值研究院（IBV）最新发布的全球CEO调研报告，未来两年企业对AI技术的投资将翻两倍以上；大多数受访CEO表示正在积极采用AI Agent，并为大规模应用做准备。然而，大规模的投资也导致了技术的碎片化，仅有25%的AI项目实现了预期的投资回报（ROI）。另外，IBM预计到 2028 年，全球新增的应用数量将超过10 亿个，这将带来更加碎片化的IT环境，为企业的持续增长制造阻力。

袁博指出，部署AI Agent必须基于清醒的投入产出比分析与业务场景的实际适配度评估。盲目追求“高科技”而部署远超实际需求的AI Agent，不仅可能带来高昂的开发、集成与维护成本，甚至可能因为系统的复杂性反而拖累业务效率。

比如，对于那些数据密集型、流程相对复杂，且对效率与智能化水平有高度要求的行业和场景，如智能制造中的生产调度优化、金融服务中的智能投顾与风险控制、大型企业的客户服务等，可积极探索AI Agent的应用潜力。

而对于许多业务流程相对简单、数据化程度不高，或者对即时性、灵活性要求远超智能性的场景，尤其是小微企业，可能一个高效的自动化工具或一个传统的SaaS服务就已经能够很好地满足需求。例如，一家小型餐饮店，引入成熟的自动化点餐和会员管理系统可能比强行部署一个复杂的、需要大量数据喂养和定制化开发的AI Agent更为经济实用。

“Agent在中后台工作处理有巨大优势，但在前台工作中起到的作用较小。所以一些前台类工作为主的场景或者公司，可以谨慎思考一下是否值得去部署。”李阳分析道。

应从野蛮生长迈向规范化发展

“我认为2025年将是‘AI Agent突破年’，尤其在编程领域，智能体可能成为主流应用场景之一。”OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·奥特曼说道。同时，他预测称，2026年，智能体将具备自主发现新知识的能力，形成具有独立逻辑的决策框架。到2027年，智能体将正式进入物理世界，作为“数字劳动力”在制造、医疗等领域创造实质性的商业价值。

目前来看，AI Agent确实在朝着这个方向发展，只不过现阶段的产品仍处于初级形态。面对复杂场景，技术成熟度仍显不足。孙鑫指出，当前LLM存在幻觉率、推理能力不足的问题，AI Agent的大规模落地存在技术挑战。与此同时，Agent需与现有IT系统、流程打通，调用数据需符合安全与隐私规范，门槛不低。此外，部署Agent还需跨职能协作，具备Prompt Engineering、RAG开发、MLOps能力的人才仍稀缺。

要真正从概念走向规模化产业应用，跨越技术与市场之间的鸿沟，还有很长一段路要走。袁博指出，首先要突破可靠性与可控性瓶颈，如何确保AI Agent在关键任务上的决策可靠性、行为可预测性及结果可解释性，是其能否被信任并大规模应用的前提；其次是系统集成与互操作性挑战，AI Agent要真正发挥价值，需要与企业内部的数据库、业务系统、API等进行深度、动态的集成，这种集成不仅技术难度大、成本高，而且传统企业IT系统在设计之初往往未考虑到与高度动态、自主决策的AI Agent进行交互的需求，改造难度不小；最后要考虑成本效益的平衡，构建和运行一个功能全面、性能强大的AI Agent需要大量的算力资源，这可能导致其总体拥有成本（TCO）远高于现有的自动化解决方案，企业需要仔细权衡AI Agent带来的效率提升与潜在的成本增加，确保其具备商业可行性。

从国内市场来看，以DeepSeek、豆包为主的大模型在逐渐缩小和世界TOP大模型的差距，底层大模型的持续完善会推动Agent快速发展。李阳指出，目前国内外大厂纷纷布局Agent，比如字节跳动的“扣子”、百度的“心响”、同程旅行的“程心AI”、飞猪的“问一问”等。后续更多公司将会跟进，中小公司可能更聚焦在垂直细分的Agent上。

孙鑫建议，要建立行业标准，统一Agent架构、能力评估与应用边界；要强化治理与责任划分，避免AI幻觉带来的合规风险；要鼓励开源和基础设施建设，降低开发门槛；要推动人才培养，包括Agent设计师、AI运营工程师等新角色。

“我们仍需保持审慎乐观，对于更广泛的长尾场景，或者那些对可靠性、安全性要求极高、监管严格的领域，AI Agent的成熟商用可能还需要更长的培育期，或许要到2027—2028年甚至更晚。”袁博表示。