计算机行业深度报告：从数据看Agent落地节奏及商业化变现路径——生态、场景、模型能力决定Agent落地节奏

分析师联系人张初晨登记编号：S1220523070001刘雄登记编号：S1220525060002景柄维从数据看Agent落地节奏及商业化变现路径计 算 机 团 队 • 行 业 深 度 报 告证券研究报告 | 计算机 | 2025年07月25日——生态、场景、模型能力决定Agent落地节奏报告摘要MCP、A2A、Responses API等协议推出3月后，Agent落地节奏如何？在AI Agent从“会说话”向“能干活”转变的过程中，AI Agent“通用语言”至关重要，亦会有生态之争，“协议破壁”与“效能刚需”共振。Anthropic的MCP、Google的A2A、OpenAI Responses API相继推出，背后均是对AI模型大规模商业化落地时点的判断。AI Agent生态加速完善，商业化顺利。Gemini流量近三月翻倍增长，Bing、豆包、夸克等交互问答Agent访问量持续增长。通用Agent访问量于MCP&A2A协议推出后持续走高，垂类Agent结合行业特点稳定突破。5月以来，更多新的Agent产品起量，生态加速丰富。从落地难易程度出发，结合技术成熟度、数据可得性、市场接受度和ROI明确性，AI Agent应用场景的落地排序：企业流程/办公自动化Agent、客服/导购Agent、教育辅助Agent、行业知识库Agent、医疗诊断Agent、多Agent协作。Agent计划和执行过程更加复杂，token消耗陡增且可控性降低，算力基础设施及数据中台为重要支撑。Agent定价及变现：资源禀赋及客户需求综合考量，多路径结合。不同Agent商业变现模式最佳适用对象不同。按Agent的价值创造分成、开发平台、平台抽成更适合企业端落地；场景订阅模式市场空间大，在B端及C端均有明显落地。每种模式均有海内外领先应用案例，企业根据不同模式变现效率、客户粘性、技术门槛选择。关注标的：1）企业管理：金蝶国际、鼎捷数智、赛意信息、泛微网络、中软国际、神州数码、用友网络、汉得信息、卓易信息；2）办公：金山办公、合合信息；3）营销：焦点科技、迈富时；4）财税：税友股份；5）医疗：润达医疗；6）金融：新致软件、宇信科技；7）教育：粉笔；7）制造：能科科技、中控技术；8）创意类：美图公司、万兴科技风险提示：AI大模型/应用落地及市场拓展不及预期风险、假设不及预测风险、行业竞争加剧风险。21、AI Agent落地元年，中美商业化进展领先3Agent更大规模商用落地的开启，AI从“行业认知培养”走向“生产力引擎”AI智能体具备感知环境、做出决策和采取行动的能力。中国下游产业对Agent已有较充分认知，但仍需“深度投入”资料来源： 腾讯云，IDC，方正证券研究所图表1：AI Agent能力定义与分类AI 等级（类比自动驾驶）名称特点示例L1Tool人类完成所有工作，没有任何显性的 AI 辅助目前绝大多数软件产品L2Chatbot人类完成绝大部分工作。人类向 AI 询问意见，了解信息，AI 提供信息和建议但不直接处理工作初代 ChatGPT 等 ChatbotL3Copilot人类和 AI 进行协作，工作量相当。AI 根据人类 prompt 完成工作初稿，人类进行目标设定、修改调整，最后确认GitHub Copilot、Midjourney、Jasper等L4AgentAI 完成绝大部分工作，人类负责设定目标、提供资源和监督结果。AI 完成任务拆分，工具选择，进度控制，实现目标后自主结束工作AutoGPT 等L5Species完全无需人类监督，AI 自主拆解目标、寻找资源、选择并使用工具、完成全部工作，人类只需给出目标机器人？图表2：全球及中国AI Agents落地情况目前尚未开展任何相关工作正在梳理潜在的应用场景，但尚未在技术或智能体产品上投入正在进行一些初步测试和聚焦的概念验证，但尚未制定明确的支出计划已在智能体 AI 上进行了较大投入，并制定了采购与培训计划，以推动集成智能体能力的软件应用全球中国2、MCP&A2A均为打通Agent生态，应用厂商响应积极42.1 MCP： AI与外部工具的标准化连接协议MCP是由Anthropic开源的协议，以标准化接口连接AI模型与外部工具。MCP是一种重要的协议，它通过提供标准化接口，解决了AI模型与外部工具连接的问题，加速AI Agent落地。与传统的“函数调用”方式相比，MCP提供了一个通用标准，类似于USB-C接口，让各种设备都能通过同一接口连接，这使得AI应用能够轻松切换不同的模型，同时让模型轻松对接各种数据源和工具，其核心价值在于提供标准化接口，使AI开发者能更轻松地将AI模型与外部资源和工具连接起来，从而构建更强大、更实用的AI应用。资料来源： 人人都是产品经理网，方正证券研究所图表4：MCP架构图表3：MCP是Agent调用外部工具的标准化协议MCP:Model Context ProtocolMODELContextProtocol各类AI模型如GPT和Claude等额外资料提供给模型的上下文通用标准规范化的连接方式MCP主机MCP 服务器B本地资源B本地资源AMCP 服务器CMCP 服务器A远程资源C互联网2、MCP&A2A均为打通Agent生态，应用厂商响应积极52.1 MCP：AI与外部工具的标准化连接协议国内头部互联网厂商对MCP广泛接受。国内百度、阿里、腾讯、字节跳动等大厂的纷纷宣布支持MCP协议。MCP已有较广泛的行业覆盖。资料来源：第一财经，魔塔社区，方正证券研究所图表5：国内科技大厂布局MCP协议公司名称主要内容百度通过“千帆平台”构建“模型-MCP-应用”三层体系，开放搜索、地图能力，打造“MCP广场”。腾讯基于知识引擎集成位置服务、微信读书等插件，支持自定义MCP插件调用。阿里巴巴推出“支付MCP Server”，打通交易全链路，阿里云百炼提供“MCP广场”等开发工具，并开源集成MCP的Qwen3模型，强化Agent能力。字节跳动内测通用Agent产品“扣子空间”，探索MCP整合。图表6：各MCP服务占比浏览器自动化搜索工具交流协作工具开发者工具娱乐与多媒体文件系统金融知识管理与记忆位置服务文化与艺术学术研究日程管理其他2、MCP&A2A均为打通Agent生态，应用厂商响应积极62.2 A2A：打破信息孤岛，让Agent真正协作A2A与MCP愿景相同，为Agent提供标准化机制，解决Agent间协作问题。Google的A2A被定位为一个新型的、开放的互操作性协议，使得不同来源、不同框架所构建的AI Agent都能够安全地进行通信、交换信息并协调行动。A2A协议基于能力发现、任务管理、协作和用户体验协商等关键原则运作，并建立在成熟的HTTP和JSON标准之上，以确保兼容性和安全性。A2A 更试图解决“Agent 如何与 Agent 协作”这个更宏大、更复杂的问题。资料来源：Google官网，方正证券研究所图表7：参与推动A2A协议的企业图表8：A2A协议工作原理accenturearizeArticul8ask-aiATLASSIANBCGboxc3.aiCapgeminichronospherecognizantcohereCollibr