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2025年被视为"智能体元年"，AI正从"聊天助手"进化为"主动干活的数字员工"。文章详细介绍了AI从1.0到3.0的演进，阐述了智能体的三大核心能力（自主规划、工具调用和多智能体协同），分享了企业级智能体平台构建的12大核心经验，包括数据规划、工具支持、权限控制、测试集建立等。文章强调智能体将重塑企业竞争力，并展望其从"副驾驶"到"自主决策"的发展路径。

2025年，被业界普遍视为”智能体元年”。从Meta收购Manus引发的市场震动，到国产AI智能体如阿里千问、腾讯元宝等产品的密集迭代，AI正从单纯的”能聊天的助手”进化为”会主动干活的数字员工”。这一转变不仅意味着技术的质变，更预示着企业数字化转型迎来真正的”生产力引擎”。

本人在这几年的企业级AI大模型应用研发过程中，见到过很多大模型和智能体平台构建过程中的大坑。现在也将此间十二方面的实操经验通过此文分享给大家。

本文较长，分成五个部分：

一、从AI 1.0到3.0：智能体时代已至

二、智能体的核心功能与组件

三、企业级智能体平台构建的十二领域的核心经验

四、智能体时代的企业竞争力重塑

五、未来展望：从”副驾驶”到”自主决策”

一、从AI 1.0到3.0：智能体时代已至

自ChatGPT横空出世后，大模型技术经历了三个明显的阶段演进。

AI 1.0时代，大模型主要作为”问答机”存在，通过理解用户意图并提供文本回答来实现交互，但缺乏主动性和执行能力。例如早期的AI客服系统，只能回答常见问题，无法主动解决问题。

AI 2.0时代，RAG（检索增强生成）技术的成熟使大模型具备了”知识库”能力。通过接入外部知识库，大模型能够更准确地回答专业领域问题，甚至生成基于这些知识的报告和建议。例如医疗领域的AI助手，可以检索医学文献辅助医生诊断，但依然受限于被动响应模式。

而如今的AI 3.0时代，大模型已升级为具备自主规划和执行能力的智能体。它们不仅能理解用户需求，还能拆解任务、调用工具、执行操作，形成完整的”目标理解-任务拆解-工具调用-结果反馈”闭环。例如金融领域的信贷审核智能体，能自动抓取客户数据、调用风控模型、生成审核报告，全程无需人工干预，效率提升60%以上。

这一技术跃迁背后是多重因素的合力：大型语言模型（LLM）在推理侧的突破、GPU算力与能源供给的稳定支撑、HuggingFace等开源平台的协作环境，以及企业对AI”从概念走向生产”的迫切需求。

斯坦福大学AI成本报告显示，过去18个月里，与GPT-4同级别智能体的调用成本已降低240倍——从2023年初处理100份文档生成10篇长文需花费180美元，到2024年底同样的工作量成本还不到1美元。

更关键的是，开源智能体的崛起和开发工具的”极度傻瓜化”，使得AI不再是大企业的”特权”。如国内的DeepSeek R1、国外的Llama 3等开源模型，不仅性能不输大厂产品，还支持”本地部署”，再加上阿里云、腾讯云等平台的价格战，个人用户每月仅需几块钱就能使用全套功能。

二、智能体的核心功能与组件

智能体平台的核心价值在于将大模型转化为”能思考、能行动”的数字员工。一个完整的企业级智能体平台应具备三大核心能力：自主规划、工具调用和多智能体协同。

在功能组件层面，智能体平台通常包含以下关键模块：

大模型（LLM）作为智能体的”大脑”，负责意图理解、任务规划和自然交互。例如格创东智的章鱼智控中心，基于自研的塔斯大模型，能够精准理解用户口语化描述并拆解为具体可执行的流程步骤。

RAG知识库作为智能体的”记忆”，解决大模型”知识过期”和”答案不可靠”的痛点。腾讯云智能体平台的”Excel检索增强”功能，能将表格数据转化为数据库表，通过生成SQL语句实现复杂查询，突破了传统RAG在表格处理上的局限。

工作流引擎作为智能体的”行动骨架”，将复杂任务拆解为可执行的步骤序列。字节跳动扣子平台提供探索模式和规划模式双工作流，能智能拆解复杂任务；而腾讯云ADP3.0则引入Agent节点和数据库节点，支持异步调用和消息队列等能力，大幅提升任务执行效率。

权限管理系统确保智能体在生产环境中安全可控。腾讯云ADP3.0采用”企业→工作空间→应用”层级权限模型，支持细粒度角色定义（如超级管理员、空间创建员），并集成现有系统权限（如与TI-ONE平台打通）。

多智能体协同架构使智能体能够形成”数字员工团队”。格创东智为某泛半导体企业打造的”设备知识库Agent”，覆盖多基地、多科室，能实时解析设备报警、诊断问题并协调维修资源，将小故障处理效率提升62%，大故障效率提升30%。

工具调用层是智能体与外部系统交互的桥梁。通过MCP（安全工具调用）、ACP（多模态通信）、A2A（企业内多Agent协作）等协议，智能体能够无缝连接外部数据源和工具，像”AI生态的USB-C”一样实现标准化交互。

三、企业级智能体平台构建的十二领域的核心经验

基于本人这几年在构建企业级智能体的工作经验，结合行业中看到的如蚂蚁数科、腾讯等企业的实践，现在分享企业搭建智能体平台的十二个领域的核心经验：

1. 智能体需要的数据

企业级智能体平台必须首先规划数据资源，明确哪些数据是核心资产。梳理关键数据源，并建立了统一的数据描述字典，确保智能体能准确理解不同系统中的数据含义。

数据收集和访问方面，应采用”结构化数据查询不要使用text2SQL技术”的原则。在生产环境中，text2SQL技术因性能、准确性和安全性问题难以满足要求，应采用text 2 API模式，让大模型识别和提取API参数，实现更精准、高效的数据查询。

数据准确性验证可通过”数据质量看板”实现，实时监控数据完整性、一致性和时效性。例如某制造企业通过数据质量看板发现，智能体从ERP系统获取的物料库存数据存在5%的滞后误差，随后通过优化API调用频率和缓存机制解决了这一问题。

2. 企业应提前规划支持哪些MCP工具

MCP（安全工具调用）协议是智能体与外部工具交互的标准接口，

权限管控方面，应区分工具的调用权限、参数权限和结果权限。例如某金融机构的风控智能体，仅允许访问脱敏后的客户数据，且禁止修改任何核心业务数据，确保合规安全。

3. 智能体能力边界需要给用户足够的灵活性

包括用户自建智能体、共享智能体和模板智能体配置。蚂蚁集团Tbox平台支持用户通过预设模板快速创建智能体，如”PPT制作小组”模板，用户只需描述需求，即可生成风格统一的PPT。

4. 企业必须事先考虑数据、工具和智能体的权限控制方案

腾讯云ADP3.0采用”企业→工作空间→应用”层级权限模型，企业层控制成员准入和空间创建，工作空间层控制资源访问和协作权限，应用层控制具体功能使用。

权限设计应与现有系统（如OA、ERP）的权限体系集成，避免重复授权和权限冲突。例如某制造企业将ADP3.0的权限体系与MES系统打通，确保智能体只能访问其岗位对应的生产数据，且操作权限与人工权限一致。

5. 智能体平台需要建立自动化测试集

测试系统必备功能并评估每一次迭代的改进程度。与传统应用不同，智能体的能力具有概率性和模糊性，例如某客服智能体可能在80%的情况下正确理解用户意图，但在20%的情况下存在偏差。

腾讯云智能体平台通过”智能体运营看板”实时监控这些指标的变化，并通过A/B测试功能对比不同智能体策略的效果。例如某电商企业通过该看板发现，采用”商品推荐+优惠券”组合策略的智能体，转化率比单纯推荐商品高出28%。

6. 智能体平台的基础架构选择应基于企业规模

低代码智能体平台只适合小型机构，有5个AI研发人员、200人以上的机构都应该构建自己的智能体平台。

自建智能体平台可基于LangChain、LangGraph、ModelScope等开源框架开发，但必须确保平台是开放的，能够与其它平台的工具、智能体打通。

7. 智能体功能应遵循渐进式演进路径

先从查询、分析、建议等功能的智能体起步，不要直接上更新重要业务数据的智能体。例如某银行初期部署的智能体仅用于生成客户风险评估报告，不直接修改客户账户信息，需人工审核后执行。

腾讯云智能体开发平台负责人吴运声强调：“急于求成是企业搭建智能体平台的常见误区。正确的做法是采用’最小可行性智能体（MVA）’策略，从简单场景入手，快速验证价值后再逐步扩展。”

试点场景选择应遵循”小而美”原则，落地节奏建议分为四个阶段：试点期（1-2个月）验证单一场景价值；推广期（3-6个月）扩展至同部门多个场景；成熟期（6-12个月）实现跨部门智能体协同；创新期（1年后）探索多智能体系统的复杂任务调度。

随着大模型能力增强和企业经验积累，可逐步过渡到关键型智能体。

8. 智能体平台必须具备大模型生成代码和执行代码的能力。

智能体平台需集成大模型代码生成与执行能力，以突破上下文限制。通过代码预处理海量数据，避免信息截断；执行代码实现分布式计算，提升效率；结合静态分析、沙箱执行等验证逻辑，确保结果可靠。该设计平衡效率与可控性，是处理大规模数据的关键，推动智能体规模化应用。

9. 智能体平台必须一开始就嵌入上下文管理优化模块

能够智能选择保留哪些对话内容，哪些可以压缩或丢弃，确保在处理长流程任务时不会因上下文过长而影响性能。

同时上下文管理中也可以加入“经验” 反馈机制，让Agent自动学习之前的经验

腾讯云ADP3.0则通过”流（Streams）“和”会话（Sessions）“实现事件驱动的动态协调，主Agent可感知全局状态并动态调整上下文管理策略，确保复杂任务处理的连贯性。

10. 智能体平台应建立系统透明度机制

系统要记录大模型处理每一个步骤的推理链条。虽然这些信息默认不显示，但用户需要时可查看详尽的运行链条信息，解决业务用户对”黑匣子”的顾虑。

例如某医疗企业部署的智能问诊Agent，通过记录完整的诊断推理链条，使医生能够追溯AI的诊断依据和逻辑，增强对系统的信任和接受度。

11. 企业应将问题归类到简单、中等、复杂层级，分配不同的优化指标

例如某金融机构将查询类智能体（如账户余额查询）归类为简单任务，要求响应时间<2秒；将分析类智能体（如信用评分）归类为中等任务，要求响应时间<10秒；将决策类智能体（如信贷审批）归类为复杂任务，允许响应时间延长至数分钟。

对于长运行工作，应设计异步运行接口和状态更新界面。使智能体能在后台持续处理复杂任务，同时前台显示进度状态，用户可点击运行后继续其他工作，回头再查看结果。

12. 业务用户必须经过培训才能更好地使用智能体

企业应确认能够积极参与的种子用户，积累用户需求，再逐步推广。

蚂蚁Agentar则通过教程资源降低开发门槛，如其多Agent入门教程，让0基础用户也能在短时间内创建属于自己的智能体团队。腾讯云则推出Agent Infra解决方案和场景化工具箱（如CodeBuddy），辅助用户学习和使用智能体。

四、智能体时代的企业竞争力重塑

当AI从”工具”升级为”数字员工”，企业竞争已从”你vs AI”转变为”你vs会用AI的人”。数据显示，截至2025年8月，我国累计538款生成式AI服务完成备案，6月用户规模达5.15亿，普及率已达36.5%。而到12月，覆盖娱乐陪伴、生活服务、效率工具等多场景的AI应用数量已达1200万个。

企业级智能体平台的构建，本质上是一次业务流程的数字化重构。腾讯云副总裁吴运声表示：“我们希望优图开源系列能够降低大模型应用开发的门槛，让更多开发者更便捷地利用这些工具快速构建自己的应用。”

五、未来展望：从”副驾驶”到”自主决策”

周鸿祎参照自动驾驶分级体系，提出了智能体的五阶段发展路径：从L1级聊天助手，到L2级低代码工作流程工具，再到L3级推理型智能体（专业领域专家），再到L4级多智能体蜂群系统（跨领域协作），最终到L5级超级智能体（具备自我演进能力）。

当前企业智能体多处于L3级，未来随着技术发展，企业智能体将逐步实现从”被动响应”到”主动服务”的转变，从”人指挥AI”升级为”人与AI协同”，最终形成”AI辅助人类决策”的良性循环。

在这一进程中，企业级智能体平台的构建经验将愈发重要。真正定义市场格局的，不再是单一技术指标，而是AI智能体在实际场景中展现的协同能力与生态价值。那些能够成功搭建智能体平台的企业，不是将其视为单纯的技术工具，而是作为推动业务变革的战略载体。

2025年，AI智能体已从实验室的”高冷科技”走向千家万户的”数字伙伴”。对于企业而言，智能体平台的搭建不是选择题，而是必答题。通过科学规划、循序渐进、注重实用，企业可以充分利用这一技术浪潮，实现数字化转型的质变。

2026年我们会看到新的一批智能体平台的出现和应用案例，我们拭目以待。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

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