AI专题·Agent：智能体基建厚积薄发，商业化应用曙光乍现

AI发展阶段从推理者走向智能体，模型底座智能水平提升。目前，AI发展水平正从推理者向智能体Agent演进，AI产品逐步能够理解目标、具备外部记忆和推理能力，相关智能体产业链正经历从模型能力提升到应用商业化的系统性跃迁。AI大模型能力由预训练、后训练、测试时三条扩展曲线推进，其中，预训练奠定模型内部智能上限，后训练及测试时扩展分别释放模型在特定领域和推理方面的潜力，当前基础模型迭代放缓，逐步从训练扩展向测试时扩展转变，主次曲线迎来切换，从而对大规模集群依赖程度下降、推理算力需求攀升，更加聚焦AI产品的商业化能力和生态建设。 　　中间工具厚积薄发，开发者生态积极构建。在中间层，智能体生态所需的通信协议与开发工具快速涌现，Anthropic MCP协议、谷歌A2A协议等代表性技术正助力构建智能体新型操作系统，为模型与工具、智能体与智能体之间建立统一的交互接口。其中，2025年3月MCP Server发现平台Smithery的服务器创建数量较2月实现3倍增长，A2A已得到50多家合作伙伴的支持，开发者生态加速繁荣。开发工具与底层框架的标准化，可类比为互联网时代移动手机的USB-C接口，或者类比为用于App和操作系统之间通信的Android API，将加速AI智能体商业化进程。 　　初代产品创收加速，商业化应用曙光乍现。在应用层，智能体应用分为跨行业通用产品和垂类专业产品，前者发展相对成熟，部分产品已开始规模化应用，后者商业化起步略晚，但有望成为B端数智化转型的重要抓手。目前，智能体作为交互式AI产品开始快速落地，初代产品Cursor、Glean等已实现上亿美金年经常性收入（ARR），展现出较高成的长潜力，并出现基于实际交付成果、任务完成率等指标的新收费模式。整体来看，AI智能体产品正形成“底层模型能力升级+中间工具繁荣+商业场景落地”的基础设施与应用协同的演进路径，未来AI智能体应用还需进一步提升规划能力、具备更好的记忆、拥有更强的多模态理解能力，释放变现潜力。