2026年中国AI Agent行业发展研究报告

《2026年中国AI Agent行业发展研究报告》从模型能力到任务执行，从单点应用到智能协同2026.09•36Kr-2026年中国AI Agent行业发展研究报告•AI Agent进入生产力验证与商业化放量的早期阶段•中国AI Agent市场已从概念验证迈向生产力验证，企业通用Agent率先进入商业化落地阶段，行业垂直Agent加速从试点走向规模化，个人消费Agent快速探索，端侧与具身Agent则处于生态布局和早期验证阶段。据CIDC数据，2025年中国企业级AI Agent市场规模已达212亿元，预计2029年将达到3,320亿元，产业整体仍处于早期，但商业化扩张速度明显加快。•Agent产业价值由模型能力向任务执行与结果交付迁移•基础模型能力持续提升、推理成本下降，大模型正从相对稀缺的智能资源逐步转变为可调用、可组合的通用能力，产业竞争重点也由参数规模和模型性能逐步转向任务完成能力、业务适配能力和单位任务成本。Agent真正创造的价值，不再是提供更好的回答，而是持续调用工具、连接系统并最终完成任务、交付结果。•企业级Agent正在从应用构建工具升级为智能基础设施•随着Agent进入真实业务环境，企业需求已由快速搭建一个Agent转向对开发、评测、部署、运行、监控和持续优化的全生命周期管理，Agent平台正在由单纯的应用开发工具升级为企业级智能基础设施。同时，Agent与Workflow开始形成协同架构，连接、可观测、权限和安全治理逐渐成为规模化落地的关键能力。•Agent将由单体应用走向持续进化与网络化协作•随着长期记忆、反馈学习等能力成熟，Agent将从一次性完成任务走向持续学习与自主优化，并将进一步通过Agent间的能力调用与协作形成网络化生态。报告摘要案例分析公司汇智智能专注AI智能体应用落地，构建“服务+引擎+算力”全栈产品体系特赞科技企业级Agentic AI创新者，打造专属智能体与模型能力底座字节跳动以豆包工作为核心，将Agent从单点工具推向企业级生产力体系月之暗面以模型原生能力推动Agent自主性与协作能力持续增强1相关研究报告36Kr-2026年中国智能硬件行业发展研究报告（2026.07）36Kr-2026年具身智能产业发展研究报告（2026.01）36Kr-2025年中国大模型行业发展研究报告（2025.11）目 录定义与研究范畴发展驱动力发展现状01中国AI Agent行业发展概况产业图谱上游发展新动向中游发展新动向下游发展新动向02中国AI Agent产业生态分析汇智智能案例分析特赞科技案例分析字节跳动案例分析月之暗面案例分析03典型案例分析技术趋势产品趋势生态趋势治理与合规趋势04未来趋势展望01中国AI Agent行业发展概况定义与研究范畴发展驱动力发展现状• 1.1 定义与研究范畴AI Agent以自主决策与任务闭环为核心，实现AI从响应信息向自主执行跃迁•AI Agent是以大语言模型为核心决策大脑，集成环境感知、长期记忆、规划推理、工具调用与执行反馈的全链路能力，能够在无持续人工干预的前提下，自主理解复杂目标、逐层拆解任务、动态调整执行策略并完成多步骤工作闭环的智能系统。相较于传统AI产品，AI Agent具备自主决策性、任务闭环性、动态适配性、工具原生性等四大核心特点。与传统对话式AI（Chatbot）相比，AI Agent与其本质区别在于核心目标的不同。传统对话式AI以对话交互与信息响应为核心目标，而AI Agent以任务执行与结果交付为核心目标。此外，二者在核心逻辑、能力边界、执行模式与价值产出等维度也存在差异。•本报告聚焦具备自主规划推理、工具调用与任务闭环能力的智能体产品及相关产业生态。传统规则驱动型聊天机器人、固定流程RPA工具、单轮问答式语音助手等不具备自主决策与任务规划能力的非智能体类AI产品，不在本次研究覆盖范畴之内。图示：AI Agent与传统对话式AI的核心差异参考资料：36氪研究院根据公开资料整理4对比维度传统对话式AI（Chatbot）AI Agent核心目标满足用户信息查询与对话交互需求，以精准响应对话为核心承接用户复杂任务目标，以自主完成任务、交付落地结果为核心核心逻辑遵循“提问-回答”的单次交互逻辑，聚焦输入与输出的语义匹配遵循“目标理解-任务拆解-规划执行-反馈迭代”的闭环逻辑，聚焦全链路任务落地能力边界能力受限于大模型内置训练知识，仅具备文本生成与信息问答能力，无法调用外部系统与工具集成感知、记忆、规划推理、工具调用及反思修正等全链路能力，可对接外部软件、数据接口与物理设备，能力边界可动态拓展执行模式被动响应模式，依赖用户持续输入指令驱动交互进程，无自主推进能力主动执行模式，接收初始目标后即可自主规划路径、推进任务，仅在关键决策节点需人工确认，无需全程人工干预价值产出价值体现为信息获取效率与交互体验提升，属于辅助类交互工具价值体现为替代人工完成标准化、流程化的复杂工作，直接释放人力产能，具备生产系统属性输出形态以文本答复、信息摘要、问答内容等信息类输出为主输出形态多元，包括业务报表、流程办结结果、系统操作指令、实体动作反馈等可落地的执行结果• 1.1 定义与研究范畴AI Agent形成应用、开发、终端与具身四大形态，覆盖从数字服务到物理交互多层应用空间•按照产品形态与核心价值定位的差异，AI Agent可划分为应用服务型、开发使能型、端侧内嵌型与具身实体型四大类。其中应用服务型直接面向终端用户交付场景价值，可进一步细分为个人消费、企业通用与行业垂直三个方向；开发使能型面向技术开发者提供智能体构建、编排与部署的全链路工具支撑；端侧内嵌型嵌入消费电子硬件形成系统级原生智能；具身实体型则依托物理实体载体，实现对真实物理世界的感知与操作。图示：AI Agent分类参考资料：36氪研究院根据公开资料整理5应用服务型Agent开发使能型Agent端侧内嵌型Agent具身实体型Agent个人消费类Agent企业通用类Agent行业垂直类Agent核心定位典型应用场景面向终端个人用户，围绕生活、学习、娱乐场景交付效率与体验价值个人生活助理、学习伴学、内容创作助手面向全行业企业，覆盖通用办公与经营管理场景，实现降本提效智能办公助理、数据分析助手、客户服务智能体深度适配特定行业业务流程，解决专业领域复杂任务需求面向开发者与技术团队，提供Agent构建、编排、部署的工具与平台支撑嵌入消费电子终端的系统级智能体，实现设备原生智能交互与控制搭载于物理实体载体，作用于真实物理世界完成实体操作与服务金融投研智能体、医疗辅助诊断、法务审查助手Agent开发框架、低代码编排平台、工具链与运行支撑手机系统智能助手、车载智能体、智能家居中控Agent工业机器人智能体、服务机器人、无人配送智能体• 1.2 发展驱动力政策驱动：国家级顶层设计统筹布局，构建创新激励与规范约束并重的发展环境图示：中国AI Agent相关政策梳理参考资料：36氪研究院根据公开资料整理6•国家层面持续完善人工智能领域顶层设计与制度供给，从战略定位、技术攻关、场景落地到合规治理，构建起衔接有序的全链条政策体系，为AI Agent行业打造了创新激励与规范约束并重的发展环境。“十