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AI Agent是一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。与Copilot、聊天机器人等相比，AI Agent能够自主规划和行动，实现用户预设的目标。

伴随着人工智能技术的迭代，AI Agent也经历了多个发展阶段。从2024年开始，基于大模型（主要是指“大语言模型LLM”）的AI Agent正在成为企业落地AI应用/解决方案时的必备功能。

2025年是“智能体元年”，AI Agent将迎来规模化落地浪潮。沙丘智库观察到AI Agent的技术路径正在走向统一，通用型AI Agent的雏形已经出现，企业级AI Agent应用价值在部分场景也已被验证，越来越多的厂商涌入这一领域，形成了复杂且多元的产业生态。

面对这一快速变化的新兴市场，沙丘智库近期发布了多份AI Agent相关研究报告，旨在通过系统性的技术研究，更好地帮助企业决策者、投资者以及行业从业者理解技术发展趋势、市场竞争格局、把握发展机遇。

报告1：《AI Agent架构设计模式研究报告》（58页PPT）

构建基于大模型的AI Agent系统需要采用模块化和可组合的软件架构方法，各个能力通常拆解为独立的功能模块（例如记忆、感知、执行、LLM接口等），各模块之间通过标准化接口通信，形成松耦合的分布式系统（类似微服务架构），这种架构的优点是简单、灵活且易于扩展，可以根据具体需求添加或修改模块。

在报告中，沙丘智库将当前最常见、最成熟且最重要的基于大模型的AI Agent的架构设计模式分为7大类、具体26种，通过合理使用这些模式，企业可以构建出高效、可靠且安全的AI Agent系统。

报告2：《2025年中国AI Agent开发平台市场跟踪报告》（19页PPT）

从头构建AI Agent是一项复杂的任务，需要手动集成AI模型和代码库等不同组件，对开发人员的技能要求较高，对大多数企业来说，这一过程既具有挑战性又耗时。

因此，AI Agent开发平台应运而生，旨在为开发和部署AI Agent提供一站式解决方案，使开发人员能够更轻松地专注于应用程序逻辑，而不是处理大模型幻觉、工具集成、编排等，促进AI Agent应用的加速落地。

随着企业对AI Agent的关注度上升，AI Agent开发平台市场正呈现出蓬勃发展的态势。众多企业纷纷投身于这一领域的探索与实践，试图通过构建高效、智能的AI Agent开发平台，抢占未来发展的制高点。从互联网巨头到新兴科技企业，从传统行业到前沿领域，AI Agent开发平台的应用场景不断拓展，市场规模持续扩大，展现出巨大的发展潜力。

本报告旨在深入剖析中国AI Agent开发平台市场的现状与趋势，从产品核心功能、使用场景、用户需求分析、技术实现路径、典型供应商等多个维度，对AI Agent开发平台市场进行全面跟踪与研究。为相关企业、投资者、开发者以及关注该领域的专业人士提供全面、客观、深入的市场洞察。

报告3：《2025年AI Agent应用最佳实践报告》（63页PPT）

对于企业来说，AI Agent的应用尤其要谨慎。沙丘智库认为企业在开发一个新Agent时，首先要进行场景考察，判断是否适合用Agent实现。当前，AI Agent的实际使用成本较高，太简单的场景没必要用Agent实现，可控性要求非常高的场景也不需要用Agent实现。

建议企业在构建AI Agent时，采取如下建议：

第一，渐进式实验与模式验证。使用开源工具和框架探索AI Agent架构设计模式并理解其目的。从实现Agent能力和行为的功能模式（包括架构模式、工作流模式、大模型交互模式、行动模式和记忆模式）开始，然后扩展到运营模式（评估模式、安全和身份管理模式）。避免重复造轮子，同时加速落地进程。

第二，行为验证与生产可信度。AI Agent部署的主要障碍是行为不可验证。当有一个经过验证的生产场景时，构建Agent评估能力，并收集真实世界的数据，将其作为基于大模型的AI Agent的组成部分，从而确保建立生产级别的信任。

第三，模块化架构设计原则。将Agent拆分为模块化组件，有助于对行为进行单元测试和监控，简化故障查找、优化和变更管理。通过Agent架构模式和Agent行动模式实现模块化。对Agent组件进行模块化评估和测试是维护整体Agent性能和信任的重要基础。

第四，复用现有技术资产。AI Agent的核心组件（如结构化提示、API交互、数据存储等）可通过现有开发工具以及自动化、编排或集成平台来实现。充分利用企业已有技术栈降低成本，避免重复造轮子，同时加速落地进程。

本报告为企业提供了一份全面的AI Agent建设指南，并精选了21个企业级AI Agent应用实践案例，覆盖数据分析、智能客服、智能运维、软件开发等场景，为企业落地AI Agent应用提供参考。

报告4：《2025年中国AI Agent主流厂商市场指南》（21页PPT）

在需求的推动下，AI Agent市场逐渐衍生出支持AI Agent应用构建的平台层市场以及面向不同用户和场景的应用层市场。

为了更好地呈现中国AI Agent市场的竞争格局和发展态势，本报告精心绘制了「中国AI Agent主流厂商全景图」，帮助从业者快速了解AI Agent产业全貌。

报告5：《AI Agent供应商选型方法论研究》（21页PPT）

企业采购AI Agent绝非简单的技术选型，而是需要确保在业务、合规、战略、生态层面的全方位契合。通过系统化、穿透性的问题清单，验证供应商AI Agent产品/解决方案的成熟度、透明度、可问责性以及与企业需求的真实匹配度，并确保AI Agent产品能够以一种负责任的方式集成到现有的系统生态中，避免潜在的冲突和风险，包括隐性成本、效能风险、安全与合规风险等。

沙丘智库建议企业从以下六个关键维度出发，评估供应商提供的AI Agent产品/解决方案：

· 维度1：功能和需求的匹配度。企业应针对AI Agent产品的预期应用场景、目标用户群体和特定能力提出问题，评估AI Agent产品与企业实际业务需求的匹配度。

· 维度2：产品定价模式。询问供应商有关产品定价的问题，了解供应商如何为其AI Agent产品收费，以及随着使用量的增加产品定价如何发生变化。

· 维度3：架构和集成。深入了解AI Agent产品的架构和集成能力，确定供应商提供的产品/解决方案是否能与企业现有的IT系统和数据库无缝集成，以及是否能够适应企业未来的技术发展和业务需求。

· 维度4：模型和编排。了解AI Agent产品支持接入的AI模型以及编排层如何管理不同工具和应用之间的任务和工作流，判断AI Agent产品能够满足企业级的需求，如多系统集成、流程自动化和个性化用户体验。

· 维度5：安全、可控与合规。了解AI Agent执行任务和做出决策的透明程度，询问供应商如何针对AI Agent的自主性设置控制机制和防护措施，以及在AI Agent的决策过程中需要多少人工干预。

· 维度6：效果评估指标和投资回报率。要求供应商提供详细的性能基准和客户案例，证明AI Agent产品是否能像承诺的那样执行任务并提供可量化的投资回报率（ROI）。

各个维度的详细定义以及企业在选型时应询问供应商的关键问题，详见完整版报告。

报告6：《AI Agent技术应用与关键问题研究报告》（28页PPT）

随着AI Agent的市场热度持续走高，企业在追求新技术的同时需要保持理性。本报告回答了关于AI Agent的16个关键问题，帮助企业快速了解AI Agent技术的“理想与现实”，从而更好地管理期望并避免投资失败。