一、核心摘要 / 引言
AI Agent（人工智能体）指能够感知环境、自主决策并执行动作以实现目标的智能系统-9。其核心价值在于超越传统“你问我答”的对话模式，具备“主动思考-规划-行动”的闭环能力-8。2025年，全球AI Agent市场已从概念混淆的探索期，迈入定义统一、架构成熟、规模化落地的“Agent元年”
据IDC报告，2025年仅中国企业级AI Agent市场规模就约达190亿元人民币，2025-2028年复合增长率预计超过110%-1。全球市场同样增长迅猛，整体规模已突破500亿美元。
本文将剖析国内外主流AI Agent平台与厂商，梳理其技术特色与生态策略，并绘制产业竞争全景图，以洞察这一颠覆性技术的现状与未来。
二、国外AI Agent平台与厂商
- OpenAI / Microsoft
定位：模型即智能体（Agent Model）路线的引领者，致力于通过底层模型训练打造具备原生自主能力的通用智能体。
优势：技术全面性：发布的ChatGPT Agent端到端整合了Deep Research（深度研究）和Operator（网页操作）能力，配备从文本研究、网页操作到代码执行、API调用的完整工具箱。
基准性能领先：在多项学术推理、数据分析和网页交互测试中，正确率相较前代模型（o3）有显著提升。
劣势：落地体验平淡：在实际场景测试中，其通用性设计在响应速度、结果呈现的专业性和用户体验上，有时不及针对特定场景深度优化的竞品。
生态定位模糊：同时经营模型平台（GPT Store）和下场开发应用，与生态伙伴形成竞争，战略受到质疑。
- Gemini：顶尖的基座模型
定位：Gemini是谷歌开发的多模态大模型系列，是谷歌实现通用人工智能（AGI）愿景的核心。
核心优势：
顶尖的多模态与推理能力：Gemini 3 Pro在多模态理解（如MMMU-Pro、Video-MMMU）和复杂推理（如Humanity's Last Exam）等核心基准测试中成绩领先，具备深度逻辑思考和解决未知问题的潜力。
原生多模态架构：模型从训练初期就整合文本、图像、音频、视频等多种信息进行综合推理，而非简单拼接，这使其在多模态任务上表现卓越。
强大的生态整合与行动能力：Gemini深度集成至谷歌搜索、地图、Workspace等数十亿用户产品中。通过“智能体模式”，它能调用工具、操作软件（如浏览器）、访问实时数据，主动完成多步骤复杂任务。
卓越的成本效率：Gemini 3 Flash版本在保持媲美高端模型智能水平的同时，实现了速度的大幅提升和成本的显著降低，破解了性能、速度与成本的“不可能三角”，推动了前沿AI的普惠。
三、国内AI Agent平台与厂商
- 阿里云 / 通义千问
定位：提供从底层算力、大模型到Agent开发平台的“全栈人工智能服务商”。
优势：全栈技术体系：从自研AI芯片、磐久服务器，到通义大模型家族（如性能全球前三的Qwen3-Max），再到百炼平台，提供一站式服务-6。
企业级开发生态：一站式平台“百炼”日均调用量年增15倍，其ModelStudio-ADK框架可快速开发具备自主决策能力的Agent；低代码平台ModelStudio-ADP已支持创建超80万个Agent。云端“超级大脑”：发布“无影AgentBay”，为Agent提供弹性的云上算力和安全沙箱环境，突破本地算力限制。
适用场景：金融风控、智能客服、电商运营、教育、复杂研发等企业级场景。例如，网商银行利用其将贷款审核时间从3小时优化至5分钟内。
- 百度文心智能体平台
定位：面向消费级和创作场景的“通用超级智能体”平台。
优势：多模态创作能力突出：文心助手支持AI图片、视频、音乐、播客等8种模态的创作，用户日均生成AIGC内容已破千万。交互形式创新：发布开放式实时互动数字人智能体，具备高逼真度、低延时与情感识别能力。
适用场景：旅游规划、健康咨询、创意内容生成（如3分钟故事大片）、专业陪伴与咨询等十大场景超200个任务类型。
- 智谱AI：技术驱动的“工具赋能者”
定位：以强大基座模型能力驱动，聚焦于工具调用和任务执行的智能体技术提供商。
优势：技术整合先行者：其AutoGLM“沉思”智能体较早尝试整合网页操作与深度研究能力，类似于ChatGPT Agent的路线-。
模型能力为基：依托其在代码和推理方面的强劲模型性能，为Agent提供可靠的认知与规划基础。
适用场景：信息深度研究、跨平台数据操作、需要结合自动化执行与深度分析的复杂任务场景。
- 金智维Ki-Agent
定位：深耕金融等行业，打造“数字员工”的企业级AI Agent解决方案商，公司连续三年蝉联中国AI数字员工解决方案市场份额榜首。
目前正冲刺香港上市，致力于以“AI Agent数字员工”打造企业智能体互联平台。
优势：金融级可靠性与精准性：拥有深厚的金融行业积累，强调执行高精准、高效率、高安全，具备成熟的容错机制，防止生产事故。深刻的业务流程理解：擅长将大模型能力与具体的业务流程（如跨系统数据整合、报告生成、财务自动化）相结合，解决企业“最后一公里”问题。
适用场景：金融行业的合规风控、报表自动化、智能客服、人力资源服务，以及政务领域的智慧人社、
反诈宣传等高要求、高复杂度的业务流程。
- 深度求索：性能与效率的“挑战者”
定位：以高性能、高性价比模型为特色，为AI Agent提供强大“大脑”的基座模型供应商。
优势：模型性能领先：其DeepSeek系列模型以出色的推理能力和高效的性能成本比著称，成为许多Agent开发者的优选模型之一。
开源与开放：通过提供优质的开源模型，广泛赋能开发者生态，降低Agent构建的技术门槛和成本。
适用场景：需要复杂逻辑推理、代码生成或对响应成本敏感的各种Agent应用开发，是构建自主规划型Agent的理想基座之一。
四、AI Agent市场格局与未来趋势
- 市场角色演变：从工具到同事
AI Agent正从完成单一指令的工具，进化为能够理解意图、主动规划、协同工作的“数字同事” 。其价值从提升效率，扩展到延伸人类的创造力和复杂问题解决能力，成为重构业务逻辑的基础设施。
2.2026年的竞争围绕三个核心维度展开：
竞争主线、核心内涵、2025年发展现状。
“大脑”之争：大模型的理解、规划与推理能力，决定Agent智能上限。
“四肢”之争：工具调用的丰富度、精确度与安全性，决定Agent能力下限。API调用与“屏幕操作”（模拟人类操作图形界面）两种模式并存。企业级场景更强调金智维所代表的“金融级”精准执行。
“生态”之争：与现有工作流（Office、钉钉、Salesforce）的集成能力与开发生态。 平台化（阿里百炼、微软Copilot Studio）与 协议标准化（Anthropic MCP、谷歌A2A）是构建生态的关键。插件与工具市场的规模将成为普及关键。
2025年，AI Agent已从技术概念走向大规模产业落地。市场的爆发是产业数字化进入深水区的必然结果，竞争焦点从模型能力的单点比拼，转向“大脑”、“四肢”、“生态”三位一体的综合较量。
未来2026年，成功的AI Agent生态参与者，将是那些能够平衡尖端技术、深刻场景理解和开放平台战略的厂商。它们将推动AI Agent从效率提升的工具，进化为驱动企业数字化转型和重构人机协同范式的核心力量，最终实现从“赋能于人”到“与人协同”的终极跨越。
