AI Agent正经历一场由大语言模型（LLM）驱动的范式革命，从传统架构跃升至以LLM为核心的现代模式，具备了自主规划、感知和工具调用能力。这一演进催生了多智能体协作的新时代，并推动了从基础模型到下游应用的完整产业链形成。LLM-based Agent的崛起，颠覆了软件开发与人机交互的传统方式，尤其在垂直行业应用中展现出巨大的商业价值。尽管面临规划、记忆和协同等挑战，AI Agent的未来发展将受益于LLM的持续进化、多模态感知能力的普及以及软硬件生态的重构，朝着通用人工智能（AGI）迈进。

💡 **LLM驱动Agent范式革新**：AI Agent的核心演进在于引入以大语言模型（LLM）为“大脑”的新范式，取代了传统受限于硬件和预编程规则的Agent架构。Transformer架构的出现为LLM奠定了基础，使得现代AI Agent具备了自主规划、环境感知和工具调用能力，开启了多智能体协作解决复杂问题的新篇章。

🚀 **重塑软件开发与人机交互**：AI Agent的出现从根本上改变了软件开发和人机交互的模式。以LLM为核心的Agent能够更智能地理解和执行任务，模糊了人与机器界限，使得复杂任务的自动化和个性化交互成为可能，极大地提升了效率和用户体验。

📈 **形成完整产业链与垂直价值**：AI Agent的发展催生了包含上游基础模型提供商、中游开发平台和下游应用在内的完整产业链。特别是垂直型Agent，如在软件开发、法律、金融和医疗等领域的应用，通过深度融合行业知识和工作流，展现出巨大的商业价值和变革潜力。

🚧 **面临挑战与未来发展方向**：尽管AI Agent发展迅速，但仍面临LLM规划推理能力、上下文窗口限制、记忆瓶颈、多Agent协同以及评估困境等挑战。未来的发展将依赖于LLM的持续进化、多模态感知能力的普及以及软硬件生态的重构，以期更进一步迈向AGI。

⚠️ **风险提示与不确定性**：AI Agent的发展存在技术进展不及预期、行业竞争格局变化以及算法优化不达标等风险。这些不确定性可能影响AI Agent的实际发展轨迹和商业化进程，需要关注其发展动态。

未来，AI Agent的发展轨迹将依赖基础LLM的持续进化、多模态感知能力的普及、软硬件生态的重构等方面，向AGI更进一步。

AI Agent未来的演进核心在于以大语言模型（LLM）为“大脑”的范式革命，其商业价值则率先通过能够解决具体行业痛点、实现高精度和高可靠性的垂直应用和AI Agent开发平台得以体现。AI Agent正从根本上重塑软件开发与人机交互的范式。随着大语言模型（LLM）的革命性突破，AI Agent的发展已从传统架构演进为以LLM为核心的现代范式，具备了自主规划、环境感知与工具调用能力。这一转变开启了由多个专业Agent协同解决宏大问题的多智能体协作时代，驱动了从上游基础模型到下游应用的完整产业链的形成。

AI Agent的技术演进核心在于其架构上引入现代LLM的重大变革。传统的Agent架构，如审议式和反应式架构，受限于硬件和预编程规则，自主性与适应性有限。2017年Transformer架构的出现，为LLM的崛起奠定了基础，也彻底重塑了AI Agent的设计理念。现代LLM-based Agent的核心架构由三大模块构成：大脑、感知和行动。大语言模型多智能体系统（LLM-MAS）通过让多个专业Agent协作或竞争，旨在解决单个Agent在处理超复杂任务时的局限性。

随着AI Agent技术的成熟，一个由上、中、下游构成的完整产业链正在形成。上游由少数科技巨头掌控，提供作为Agent能力上下限的基础大模型和算力，并主导制定交互协议，抢占生态话语权。中游涌现出开源开发框架、大量开源和商业开发平台，通过不同设计哲学和低/无代码界面，显著降低了Agent的开发门槛。下游应用分为两大类型：一是旨在自主完成复杂多步任务的通用型Agent；二是深度融合行业知识和工作流的垂直型Agent，在软件开发、法律、金融和医疗等领域展现出巨大的商业价值和变革潜力。

尽管AI Agent发展迅速，但仍面临诸多挑战与风险。LLM的规划与推理能力、上下文窗口受限、记忆瓶颈、多Agent协同问题及Agent评估困境等严重阻碍了其发展和部署。未来，AI Agent的发展轨迹将依赖基础LLM的持续进化、多模态感知能力的普及、软硬件生态的重构等方面，向AGI更进一步。

风险提示：1）大语言模型的技术进展不及预期。2）人工智能行业内外部竞争格局变化带来的不确定性。3）算法或功能优化不及预期等。

注：本文来自国泰海通证券发布的《AI Agent的技术演进与产业洞察》，报告分析师：鲍雁辛、李嘉琪、刘峰