36氪研究院 | 2026年中国AI Agent行业发展研究报告
当前，中国人工智能行业正处于大模型能力向智能体规模化部署过渡的关键时期。基础模型在多模态理解、长上下文推理及工具调用等方面日益成熟，AI的发展重心正从“理解与对话”转向“决策与执行”。对于企业而言，数字化转型不断深化，已不再满足于单一工具的效率提升，而是期望AI打通跨系统的业务流程，替代人工完成标准化的多步骤工作，真正融入生产环节；对个人来说，数字生活场景愈发丰富，用户不再局限于信息检索式的问答，而是希望AI能代为管理日程、整合信息、处理事务，成为随时在线的智能助手。这两类需求共同指向一种新的智能形态——AI Agent：它以大型模型作为决策核心，融合环境感知、长期记忆、规划推理与工具调用能力，在较少人工干预下自主理解目标、分解任务、调用工具并交付结果，标志着AI从响应信息向自主执行的关键转变。
01.AI Agent 进入生产力验证与商业化放量的早期阶段
中国AI Agent市场已从概念验证迈入生产力验证阶段，企业通用Agent率先实现商业化落地，行业垂直Agent加速从试点走向规模扩展，个人消费Agent处于快速探索中，端侧与具身Agent则处于生态布局和早期验证期。根据CIDC数据，2025年中国企业级AI Agent市场规模达到212亿元，预计到2029年将增至3,320亿元，整个产业仍处早期，但商业化的扩张速度明显加快。
02.Agent产业价值由模型能力向任务执行与结果交付迁移
基础模型能力持续提升，推理成本不断下降，大型模型正从相对稀缺的智能资源逐步转变为可调用、可组合的通用能力。产业竞争的重点也从参数规模和模型性能，转向任务完成能力、业务适配性以及单位任务成本。Agent真正创造的价值，不再是提供更优的答案，而是持续调用工具、连接系统，最终完成任务并交付结果。
03.企业级Agent正在从应用构建工具升级为智能基础设施
随着Agent进入真实业务环境，企业需求已从快速搭建一个Agent，转向对开发、评测、部署、运行、监控和持续优化的全生命周期管理。Agent平台正从单纯的应用开发工具，升级为企业级智能基础设施。同时，Agent与Workflow开始形成协同架构，连接、可观测性、权限和安全性治理逐渐成为规模化落地的关键能力。
本报告重点研究问题如下：
- 推动AI Agent行业发展的核心驱动力主要包括哪些？
- AI Agent行业发展现状是怎样的？当前处于哪一发展阶段？
- AI Agent产业链上、中、下游分别由哪些环节构成？各环节有哪些最新发展动态？
- AI Agent市场有哪些主要参与主体？各类主体分别具备哪些竞争优势？
- AI Agent行业有哪些代表性企业？其发展路径对行业同类企业有何借鉴意义？
- 未来三到五年，AI Agent行业将呈现哪些技术、产品、生态、治理等发展趋势？
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