《企业级AI Agent（智能体）价值及应用报告》：AI Agent系列报告_3，重塑数智时代工作流程，高效提升企业生产力.pptxVIP

AlAgent

发布时间：2025.07

Part02价值认可，场景重塑与价值深挖

Part04实践真知，企业级Agent实践的新范式

Part05来日正长，Agent的翻涌带来无限可能

Part03蓬勃发展，企业级的生产力再造

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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AIAgent的开发

基准测试、评估框架的可用性以及与实际工具的集成支持AIAgent开发和部署

企业、金融、医疗等多领域应用推动AIAgent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

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

2025年，AIAgent风口已至：基础能力成熟，推动AI迈向新阶段

AIAgent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AIAgent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。

来源：OpenAI对于AI的分级

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LLM是AIAgent的“大脑”，

近半年在推理侧实现大幅进步

AIAgent

大规模语言模型（LLMs）

2025年，AIAgent风口已至：企业级AIAgent满足市场需求

2025年，ToB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。AIAgent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。

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”，旨在真正重塑工作方式、颠覆性地降低成本；

终极愿景：将宝贵的人力资源从繁琐、重复的执行性工作中解放出来，使其能完全专注于更高价值的创造性、洞察性与战略性工作。

以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求：Agent的核心能力——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。

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。

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。

企业应用市场需求的质变：三大核心期望的全面升级

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企业级AIAgent的精准响应：新一代AI范式满足市场期待

任务复杂度

生产力回报

数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理