产业赛道与主题投资风向标：AI+Agent投资图谱

1证券研究报告作者：请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明AI Agent投资图谱2025年09月02日分析师 吴开达 SAC执业证书编号：S1110524030001分析师 肖峰SAC执业证书编号：S1110524040003产业赛道与主题投资风向标策略报告：投资策略专题2周思考：AI Agent主要分为通用Agent和行业Agent，在游戏、医疗、营销、教育、金融和办公等领域已出现各类专业Agent。AI+游戏：当前AI以提效为主，未来将涌现出更多AI 原生玩法；AI+医疗：Al技术在大健康领域中的覆盖场景广，政策助推行业智慧化转型；AI+营销：AI营销解决个性化推荐等痛点，内容生成是当下最突出场景；AI教育：政策积极推动生成式AI与教育融合，AI技术与学科类内容具备天然的契合性；AI+金融：金融各领域持续渗透，合规与时效性驱动金融模型边缘化部署与轻量化迭代；AI+办公：文字处理、演示文稿、数据处理和任务管理四大品类是AI办公软件重要组成部分。市场回顾：本周（8.25-8.29），全A上涨1.9%，市场波动上涨。板块方面，光模块、GPU等相关概念表现强势。当周全A日均成交额达29820亿元，较前周增加3975亿元，市场活跃度高位震荡。市场情绪方面，当周每日平均上涨家数为2317家，较前周减少806家；平均涨停家数由前周的92家减至73家，赚钱效应有所减弱。资金流向方面，主力资金流出加速，融资融券余额创近期新高升至22439亿元，两融资金主要流向消费电子、AI等相关概念（截至8月28日）。拥挤度方面，半导体材料，液冷服务器，卫星互联网、新材料拥挤度较高，晶圆产业拥挤度环比上周增幅最大。重点主题：（1）AI应用：国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，开启中国特色智能化发展新篇章（2）卫星互联网：行业发展势头迅猛，低轨卫星带动产业链上下游创新（3）AIDC：政策需求共振带来高景气，算力链业绩有望超预期。政策动态：国务院发布关于深入实施 “人工智能+ ”行 动的意见，工信部印发《关于优化业务准入促进卫星通信产业发展的指导意见》。（1）8月26日，国务院发布关于深入实施“人工智能+”行动的意见，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。（2）8月20日，中共中央政治局常委、国务院总理李强在北京调研生物医药产业发展情况。（3）8月27日，工信部印发《关于优化业务准入促进卫星通信产业发展的指导意见》，支持电信运营商通过与卫星企业共建、共享等模式，深入挖掘天通、北斗等高轨卫星应用潜力（4）8月19日，上海市经济和信息化委员会、上海市发展和改革委员会、上海市国有资产监督管理委员会19日发布《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》。产业趋势：世界机器人大会举办，“特供版”Blackwell人工智能芯片获准在华销售。（1）人工智能：8月20日，智谱发布AutoGLM 2.0，由国产模型 GLM-4.5 与GLM-4.5V 驱动，具备推理、代码和多模态处理能力，能够在多种设备和场景中运行，面向普通用户开放；8月21日，DeepSeek-V3.1正式发布（2）机器人：8月18日，智元机器人宣布全系产品在智元商城及京东商城同步开售。（3）新能源车：8月18日，上海临港首批无人驾驶智能网联出租车正式向公众开放运营服务；小马智行二季度总营收达1.54亿元，同比增长75.9%；Robotaxi业务收入达1090万元，同比增长157.8%。（4）TMT：全新一代中国操作系统——银河麒麟操作系统V11在2025中国操作系统产业大会正式发布。（5）新消费：8月20日，泡泡玛特创始人王宁在业绩会上表示将发布迷你版LABUBU。风险提示：产业发展进程不及预期；政策出台和落地具备不确定性；宏观经济波动。请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明周思考3请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明4AIAI Agent依据国际标准化组织定义，AI Agent是使用传感器感知环境并通过效应器响应的实体，具有自主性和权限，由用户输入、环境、传感器、控制中心、感知、效应器和动作等核心组件构成，各组件协同工作，使代理能根据环境输入做出决策并执行动作，改变环境。相较于Embedding、Copilot，Agent模式展现出更高的自主性，或将成为未来人机协同的主要模式。根据协作深度与自动化程度，生成式AI的人机协同可分为以下三种模式：智能体模式（Agent）、嵌入模式（Embedding）以及副驾驶模式（Copilot）。1）嵌入模式（Embedding）：用户通过自然语言交互，以提示词（prompt）设定任务目标，AI系统基于指令提供辅助性支持，协助用户达成既定目标。2）副驾驶模式（Copilot）：人类与AI形成协同工作伙伴关系。双方深度参与业务流程，各自发挥专业优势，实现工作流程的协同优化。3）智能体模式（Agent）：人类主要负责目标设定和资源调配（包括计算资源等支持）并承担监督职责，对最终产出进行质量评估与验收。AI系统则自主执行核心工作任务。资料来源：智见AGI公众号，Zhiheng Xi等《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》，天风证券研究所图：人类与Al协同的三种模式图：从技术趋势的角度简要回顾AI Agent的发展历程5AIAI Agent当前AI Agent架构以大型语言模型（LLM）作为“大脑”。目前AI Agent采用模块化架构实现智能交互：感知模块实时处理多模态环境输入，行动模块执行具体工具操作与环境交互，而处于核心地位的模块则通过大语言模型LLM整合三大协同子系统——通过规划模块实现任务分解与决策优化，依托分层记忆系统（短期工作记忆与长期语义记忆）进行知识管理，并借助外部扩展模块动态调用API以补充实时数据与专业功能。未来，AI agent或向由多个独立代理或代理系统组成的多代理系统方向发展，通过网络架构或监督架构实现协作、竞争或协商，以完成复杂集体任务。资料来源： Zhiheng Xi等《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》，天风证券研究所图：一个例子来说明基于大语言模型（LLM）的智能体工作流程图：基于大语言模型（LLM）的智能体架构6AIAI AgentAI Agent主要分为通用Agent和行业Agent，在游戏、医疗、营销、教育、金融和办公等领域已出现各类专业Agent。高频、重复性与数据结构化程度高的场景具备显著应用潜力，大模型发展持续推动行业级Agent孵化。AI Agent仍处于快速发展阶段，据Markets and Markets预测，全球AI Agent市场将从2024年的52.5亿美元增长到2030年的526.2亿美元，年复合增长率超 40%。在应用层面，AI Agent天然适用于高频、重复性任务场景，如报销审批、数据录入和代码调试，通过自动化处理显著减少人工干预，提高效率并降低错误率。同时，在数据结构化程度较高的业务环