生产线上的焊接智能体自动优化了参数，将良率提升了5个百分点；办公室里的数据分析智能体，在财务总监步入会议室前，已将现金流预测报告推送至屏幕——这些场景不再是大企业的专利，中小企业通过订阅智能体服务也能快速实现。
当企业AI智能体的发展进入深水区，一个新的趋势正在形成：智能体正从企业内部自研的技术项目，转变为可由外部平台订阅、托管和按需调用的服务。这一转变背后，是产业对降低智能体开发门槛、加速其规模化普及的迫切需求。
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据业内人士观察，到2025年底，已有超过一半的头部科技公司开始对外提供某种形式的智能体服务或开发平台。一个“智能体即服务”的新兴市场正在快速成型。
01 范式迁移：从拥有智能体到使用智能体服务
企业智能体应用初期，无论是金融风控智能体还是生产调度智能体，大多走的是“自研自用”路线。企业需要组建专门的AI团队，从模型选型、知识库构建到系统集成，全程自主投入。这种模式虽然能打造高度定制的解决方案，但成本高昂、周期漫长，让广大中小企业望而却步。
市场需求催生了新的解决方案。2025年下半年，以无问芯穹为代表的公司开始发布“智能体服务平台”，明确提出为企业提供从智能体定制优化、部署托管到商业化变现的全链路陪伴式落地服务。
服务商的核心承诺是让企业“开箱即用”。它们通过将行业通用能力模板化、内置多样化的智能体“脚手架”，并与底层算力及模型基础设施深度链接，帮助企业客户快速获得智能体能力，而无需从零开始构建技术栈。
“我们相信，未来每个企业都会是 Agentic（智能代理化）的，”无问芯穹联合创始人夏立雪对未来充满信心，“当每个企业里都活跃着10个、100个乃至1000个智能体，一个组织的创造能力将会被无限放大。”
02 统一“语言”：标准化协议成服务化生态基石
智能体要像云服务一样被广泛订阅和调用，一个关键前提是建立统一的“对话”标准。缺乏标准，不同厂商开发的智能体将无法协同工作，形成新的“数据孤岛”，服务化也就无从谈起。
2025年，产业界在这一关键议题上取得了突破性进展。在2025世界人工智能大会期间，中国电子技术标准化研究院联合了80余家产学研用单位，正式发布了《智能体协议共建共享联合倡议》。
这项倡议旨在通过凝聚产业共识，推动标准先行与开源共享，构建统一、开放、安全、高效的智能体产业生态。其核心主张包括通过标准化引领技术创新，以开源模式发布智能体协议产品，以及促进各方共同推动智能体互联总体框架标准的持续迭代。
此前，中国信通院已发布国内首个《软件开发智能体标准》，围绕技术能力和服务能力两大维度，为企业提供了能力建设指导和技术选型参考。标准化工作的实质性推进，为智能体服务的规模化流通和互操作扫清了根本障碍。
03 关键技术：服务平台如何降低智能体应用门槛
智能体服务平台要兑现“低门槛”的承诺，需要在技术层面解决一系列核心问题。目前，领先的平台主要从以下几个关键环节入手：
首先是预制能力与行业模板。服务商通过深入行业，将通用的业务流程和知识封装成可复用的智能体模板。例如，在数据分析领域，服务商可能预置“QueryAgent”（用于精准取数）、“DocumentAgent”（用于理解非结构化数据）和“DeepAnalyzeAgent”（用于深度分析报告）等不同能力的智能体组合。企业只需根据自身数据源进行配置，即可快速获得一个专属的数据分析助手。
其次是工具集成与业务流程封装。复杂的商业智能体需要调用多种工具（如数据库、API、专业软件）。服务平台通过预先集成丰富的工具集，并将复杂的业务流程封装为独立的、可管理的业务模块，可以帮助企业减少70%以上的工具集成与冗余开发工作。例如，中国联通的“元景万悟”平台就原生集成了联网检索和超过100个MCP（模型上下文协议）工具，覆盖从地图服务到设计软件等多种功能。
第三是持续优化与模型动态适配。智能体的表现依赖于底层大模型的能力。优秀的服务平台会持续追踪最新的模型进展，并根据客户的具体业务目标和场景，动态适配和选择最优的模型方案，确保智能体效果的持续领先。
| 关键服务能力 | 核心价值 | 典型实现方式 |
| 行业模板与预制组件 | 实现“开箱即用”，极大缩短交付周期 | 封装通用业务流程，提供可配置的智能体蓝图 |
| 工具集成与流程编排 | 降低集成复杂度，提升开发效率 | 预集成主流工具API，提供低代码工作流编排界面 |
| 模型动态适配与管理 | 保障智能体性能持续最优，降低技术选型风险 | 持续追踪评估主流模型，根据场景自动匹配最佳模型 |
| 全链路部署与托管 | 让企业聚焦业务，无需运维技术栈 | 提供从部署、监控到升级、扩缩容的一站式托管服务 |
04 价值重构：服务模式如何改变企业AI投入逻辑
智能体服务化的兴起，正在从根本上改变企业获取和使用AI能力的逻辑。
在成本结构上，它使企业从高昂的一次性固定投入（组建团队、采购算力）转向灵活的运营性支出。企业可以根据业务需求的波动，按需订阅或调用智能体服务，这尤其有利于预算有限的中小企业和希望快速验证场景的大型企业。
在组织能力上，它降低了企业对顶尖AI人才的依赖。业务部门的专家借助低代码平台和预制模板，也能主导智能体的构建和优化，使AI能力更贴近业务痛点。像“元智启”这类企业AI开发平台，其设计初衷正是支持业务人员通过低代码方式，快速构建贴合业务场景的专属智能体。
在创新节奏上，服务化模式极大地加速了AI应用的迭代周期。企业可以快速试点多个智能体应用，失败的成本更低，成功的经验则能通过服务商的能力沉淀，更快地复制和推广。例如，在零售营销领域，绝味食品通过与服务商合作，快速部署AI智能体进行营销测试，实现了销售业绩和转化率的大幅提升。
05 生态远景：从服务平台到智能体互联网络
当前的服务平台模式只是智能体服务化进程的起点。从产业长远发展看，未来将走向一个更加开放、动态的“智能体互联网络”，即Internet of Agents。
在这个远景中，不同企业、不同服务商开发的专用智能体，将基于统一的协议标准，像今天的网页和服务接口一样，能够被安全地发现、协商和调用。一个制造企业的排产智能体，在需要时可以直接、安全地向其物流合作伙伴的调度智能体询价并下达订单，整个过程高度自动化。
要实现这一远景，除了技术标准，还需要建立完善的信任与治理体系，包括智能体的身份认证、性能评估、安全审计和责任追溯机制。这需要整个生态的共同努力。
正如中国电子技术标准化研究院副院长范科峰所言，要充分发挥先进适用标准的引领作用，基于产业共识建立统一智能体协议标准，降低协同复杂度，推动更加开放的合作共赢。
当企业决策者不再询问“我们该如何组建团队开发一个智能体”，而是思考“我们需要订阅哪项智能体服务来解决这个业务问题”时，一场深刻的变革已经发生。
智能体服务化正在拆除横亘在AI潜力与产业应用之间的高墙。它预示着AI能力将像电力或网络一样，成为一种便利、可靠的基础服务。
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未来的商业竞争，可能不仅取决于企业拥有多少独家数据或算法，更在于其能否最敏捷、最精巧地组织和调度内外部丰富的智能体服务网络，以解决前所未有的复杂问题。 那个由千万个专业化智能体协同驱动商业运转的时代，已在地平线上露出曙光。
