大王陆鱿人工智能代理是人工智能领域的重要方向，其核心定义可概括为：能够自主感知环境、规划任务、决策行动并异步交付成果的智能实体，通过从被动“工具”向主动“同事”的形态转变，重构人机协作模式。作为大模型应用落地的重要载体，AI Agent可表现为软件程序、硬件设备或虚拟存在，其本质是集成感知、分析、决策和执行能力的智能系统，核心在于自主性与目标导向性。

　　AI Agent的技术框架以大语言模型(LLM)为核心驱动力，融合感知、记忆、规划、执行四大模块，形成“智能大脑+功能三件套”的架构体系，主要包括解析环境数据(如代码结构、自然语言需求、多模态输入)，技术支撑包括计算机视觉、语音识别、NLP等，例如软件开发智能体可识别开发流程异常信号。分为短期记忆(存储对话上下文)与长期记忆(积累知识库与历史数据)，依赖向量数据库、图神经网络等技术，例如编码智能体需长期存储代码库知识以支持准确生成。规划能力则是指通过任务分解、资源调度与风险预判实现复杂目标，例如AutoGLM支持超20步连续推理，o3-mini模型引入“思维链推理”提升数学推理精度。同时也需要调用工具链完成具体操作，例如检查修复智能体可自动定位并修复代码安全缺陷，准确率与覆盖率分别需≥90%和≥85%。

　　从产品趋势上来看，我国人工智能代理产品正形成“通用型+垂直型”协同发展的产品矩阵，两类产品基于不同技术路径与商业化逻辑满足差异化市场需求。通用型产品以场景覆盖广度为核心竞争力，具备独立思考、规划及执行复杂任务的能力，可直接向用户交付完整成果，其商业化路径聚焦于构建工具增强型智能、端到端交付体验及生态化技术布局。此外，编程类Agent如Cursor、Windsurf也展现出向通用型进化的趋势，通过嵌入编程环境或面向非技术用户完成网络搜索、测试等跨场景任务。而垂直型产品则以场景深度挖掘为导向，聚焦特定领域的高效场景化能力。

　　从市场基数来看，2023年中国AI Agent市场规模为554亿元。基于历史增速推算，2023-2028年市场规模将以72.7%的年均复合增长率扩张，2028年预计达到8520亿元。2028年后，随着技术成熟与应用场景深化，市场将继续保持高速增长，至2030年突破2.1万亿元。

　　关键增长驱动因素方面，算力成本的持续下降是核心引擎之一。据行业预测，到2028年AI算力成本将降至2024年的1/10，年均降幅显著，这为AI Agent的大规模部署提供了成本基础。同时，政策层面对智能算力基础设施的支持进一步加速了技术落地与市场渗透，推动行业整体增速提升。

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能产业链布局全景梳理与招商策略建议深度研究报告》