1、出品机构：甲子光年智库分析师：刘瑶、翟惠宇、努尔麦麦提买合木提发布时间：2025.07目 录Part 01概念泛化，商业价值推动产业发展Part 02价值认可，场景重塑与价值深挖Part 04实践真知，企业级Agent实践的新范式Part 05来日正长，Agent的翻涌带来无限可能Part 03蓬勃发展，企业级的生产力再造2025年，AI Agent风口已至：基础能力成熟，推动AI迈向新阶段 AI Agent的兴起并非偶然。大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统和产业应用的同步发展，共同“托举”起AI Agent恰逢其时的诞生，成为当前最值得关注的技术趋势之一。其中，大型语言模型、模块化架

2、构与协作框架为其筑牢根基，持续发展还需攻克评估、安全与适应性难题。AI正站在一个关键新阶段。参考OpenAI对AI的5级分级，AI已不仅仅是能进行对话的聊天机器人（L1），而是逐步进化到智能体（L3）阶段一个能思考、并能主动采取行动的AI系统。大规模语言模型（LLMs）GPU算力供给能源供给开源模型和社区合作生态系统成熟度产业生态与应用场景LLM 是AI Agent的“大脑”，近半年在推理侧实现大幅进步强大算力保障大模型训练与推理的可持续性能源供给保障大模型训练与推理的可持续性HuggingFace等平台提供开放、可扩展的环境，支持灵活的AI Agent的开发基准测试、评估框架的可用性以及与实

3、际工具的集成支持AI Agent开发和部署企业、金融、医疗等多领域应用推动AI Agent架构和安全、合规等标准的完善数据来源：OpenAI，公开资料、甲子光年智库总结整理AI AgentL1 聊天机器人具有对话能力的AIL2 推理者像人类一样能够解决问题的AIL3 智能体 目前阶段能思考，还可以采取行动的AI系统L4 创新者能协助发明创造的AIL5 组织者可以完成组织工作的AI来源：OpenAI对于AI的分级2025年，AI Agent风口已至：企业级AI Agent满足市场需求2025年，To B市场对AI投资的商业价值诉求发生转变。企业不再满足于概念验证或小范围试点，希望AI方案能稳定落

4、地生产环境，集成后带来实际业务成果，同时将AI从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力飞跃。AI Agent契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解放，满足市场对显著价值回报的需求。以“执行力”响应“落地”要求：Agent的设计理念区别于停留在“对话”或“理解”的L1/L2级AI，其L3级别的核心是“采取行动，完成任务”。这种“执行导向”与企业追求实际效果、部署落地的目标高度一致。01能力契合以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求：Agent的核心能力

5、自主规划、记忆、使用工具（网页、软件、API）使其天生就擅长处理需要与外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传统AI在“流程自动化”上的短板。机制契合以“重塑工作方式”响应“指数飞跃”要求：Agent的巨大潜力在于，通过自动化过去无法自动化的、更复杂、更耗时的工作流，能够为企业带来指数级的效率提升和生产力解放，这直接回应了市场对于“显著价值回报”的终极期待。潜力契合0203企业级AI Agent的精准响应：新一代AI范式满足市场期待部署模式从“实验室”走向“生产线”过去的状态：停留在概念验证（PoC）或小范围试点，AI更像一个需要被验证的“玩具”或“辅助工具”；现在的要求：必须是能够无缝集

6、成到现有系统、在真实生产环境中稳定可靠运行的解决方案，并能产出可被量化的业务成果；期望的AI角色：从旁观的“助手”（Assistant），转变为能独立承担责任、解决问题的“正式员工”（Employee）或“自动化引擎”（Engine）。过去的状态：局限于简单的问答、内容续写等“答案生成式”的单一任务；现在的要求：渴望自主规划、调用不同工具、横跨多个系统、涉及复杂步骤的端到端工作流。核心挑战：这些正是传统AI应用难以企及的、高价值的“流程自动化”领域。过去的状态：满足于 10%或 20%的渐进式效率提升，这属于“量变”；现在的要求：期待的是数量级（例如生产力翻倍甚至更高）的“质变”，旨在真正重塑