AI技术进入下半场，主角是它？
2025年，人工智能正站在一个历史性的转折点上。
当一众大模型在春节后被企业大量引入却只能当作聊天工具使用时，业界开始意识到一个关键问题：大模型虽然能思考、能生成、能规划，但缺乏“手”和“脚”，无法真正执行复杂任务。正是在这样的背景下，智能体技术应运而生，成为2025年人工智能发展的最重要趋势之一。
DeepSeek对话界面。
中国工程院院士邬贺铨明确表示，2025年是智能体和AI终端的元年。如果说2025年以前是AI技术的上半场，主角是大模型，那么2025年开始进入AI技术的下半场，主角则是智能体。从大模型的技术突破到智能体的产业化应用，这一轮技术革命不仅重新定义了人机交互的边界，更预示着一个全新的“智能体社会”即将到来。
从全球视角来看，谷歌发布的《2025年AI商业趋势报告》指出，多模态AI将成为企业采用AI的核心驱动力之一。德勤的《2025年技术趋势》报告则进一步预测，智能体将在不久的将来广泛支持包括供应链经理、软件开发人员、金融分析师等在内的关键岗位，推动企业实现智能化转型。这表明，智能体已从实验室研究阶段迈向大规模商业化应用，成为企业数字化升级的现实选择。
在中国，这一趋势表现得尤为明显。从360刚发布的纳米AI超级搜索智能体，到各大科技公司纷纷布局智能体赛道，再到政策层面对AI治理框架的加速完善，一个以智能体为核心的新生态正在快速形成。这不仅是技术演进的必然结果，更是中国在全球AI竞争中寻求差异化优势的战略选择。
文｜孙晶 王薇
编辑｜李珅 瞭望智库
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从大模型到智能体的关键跃迁
在360集团创始人周鸿祎看来，大模型存在两个关键短板：一是比较”偏科”，虽然具备思考、生成、规划和指挥能力，却没有“手”和“脚”，不具备使用工具和处理复杂任务的能力；二是缺乏长期记忆能力，每次只能处理单一任务，无法自主处理多步骤复杂流程。
在2024年世界移动通信大会上，电脑借助人工智能技术将物理对象与数字信息相结合，创造出独特的用户内容。 新华社记者 高静 摄
智能体的出现恰好弥补了这些不足。周鸿祎强调，智能体的本质在于能够全流程执行复杂任务，遇到困难时可以自动调用各种复杂工具，完成从流程规划、任务分解到执行的完整闭环。这种能力的获得，标志着AI从被动响应转向主动执行，从单点突破转向系统性解决方案。更重要的是，大模型和智能体不是互相取代的关系，必须结合起来才能真正发挥作用，推动传统行业实现数字化转型和智能化改造。
云知声联合创始人李霄寒从技术演进的角度提供了另一个视角：智能体这个概念本身并不新鲜，其核心能力就是把接收到的复杂任务自动分解成一系列较为简单的子任务，然后执行各个子任务，并将子任务的执行结果进行串联或组合，最终完成复杂任务。但是，当以大模型为代表的生成式AI技术发生突破之后，智能体被赋予了空前的理解、分析和生成能力，仿佛从地上的爬虫一下子转变成飞翔的雄鹰。
技术突破的背后是产业生态的重构。以安卓的发展历程为例，在其之前，手机操作系统是封闭的，而安卓开源之后催生了大量的智能手机公司，更催生了大量的APP开发和运营公司。以DeepSeek为代表的大模型开源底座公司的出现，可以类比成安卓的开源。“由于开源属性带来的获得便利性，大模型底座的开发将高度集中在少数几家公司中，其他公司则不必再重复造轮子了。”李霄寒说。
这将催生一些专业大模型公司以及大量的智能体开发公司和团队，形成一个构建在大模型底座之上的智能体开发生态，专注于解决普通用户或者商业客户的各类问题，提供最终的用户或者客户价值。这一趋势在toC、toB和toG场景中将齐头并进，共同发展和落地。
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重塑产业生态的现实路径
智能体技术的产业化应用正在多个领域同时展开，其中搜索领域的变革最为引人注目。
以纳米AI超级搜索智能体为代表的第三代AI搜索技术支持自然语言提问，且能根据不同问题实现智能反问；它还利用深度搜索能力实现跨平台搜索，并能深度理解网页中的表格、公式、音视频、评论弹幕等内容；此外，它还能边搜索边思考，边搜索边验证，在处理购物比价、租房买房、投资建议等复杂问题时，综合分析多个信息源，对信息进行交叉验证，避免单一信息源的片面性。
2025年3月20日，工作人员介绍AI住宅解决方案。新华社记者 方喆 摄
更重要的是，智能体会自主规划任务流程，调用网页搜索、数据处理软件等工具，最终交付专业的高质量结果。
在医疗领域，智能体通过聆听医患或者医务人员之间的对话，并结合各类场景信息如角色、既往病史和检查检验报告等进行综合分析，最终自动生成符合规范的门诊病历或手术小结。
政务领域的应用同样令人印象深刻。以招商场景为例，传统情况下政府招商部门在服务企业的过程中有繁重的政策解读任务。然而，通过政务服务的应用落地，所有的政策细节可以被智能体轻松掌握，并且可以根据每个企业的实际情况来分析制订个性化的招商策略，大大缓解了工作人员的压力。
智能体技术的发展将带来工作模式的根本性改变。在公司内部，软件、网站都将成为智能体的工具，逐渐形成“员工操作智能体，智能体调用软件、访问网站”的全新工作模式。这不仅大幅提升了人类在此类场景下的工作效率，还大大提升了相应的工作质量。
周鸿祎预测，未来将进入人与AI协作的时代。这种转变不仅是技术层面的，更是商业模式和组织形态的重构。
“假以时日，高质量的医疗助手、法律助手、政策助手等专业智能体不仅将成为供给侧人员如专业医生、律师、公务员等的‘能力工具’，还将成为需求侧人员，即患者、法律咨询人员、公司对口人员等的‘高质量虚拟服务者’，”李霄寒说。“这种双向服务能力的实现，将彻底改变传统的服务提供模式。”
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治理挑战日益凸显
从大模型到智能体的技术跃迁，不仅是算法和工程能力的提升，更是人工智能从工具属性向伙伴属性的根本性转变。随着智能体技术的快速发展和广泛应用，治理挑战日益凸显，数据偏见问题就是其中之一。
2024年7月6日，在2024世界人工智能大会，参观者现场体验AI办公软件。新华社记者 方喆 摄
AI伦理专家朱晓楠举例说明，男女社会管理角色因为历史原因，数量有着极大差异，这一现象已经被AI记忆。在后续的使用和输出中，AI很难改变这一记忆，并基于这个记忆去做思考和推理，所产生的行为和回应必然有了局限。这种结构性偏见的存在，要求我们在智能体开发和部署过程中必须高度重视数据质量和算法的公平性。
进行智能体开发的企业在推广应用AI技术的同时，必须肩负一定的社会责任、环境责任，以及人类社会共生及可持续发展责任，进行企业内部的自我检视和审查。目前阿里、腾讯、小红书等公司已经建立了企业内部伦理审查机构，来分层监管与动态适配企业内外部的AI技术和应用；同时也积极联合外部相关专业机构及部门，进行AI伦理、法律及治理的实践探索和创新。
朱晓楠建议，从现在起，无论是从事AI研究应用的企业还是专业研究机构和相关监管单位，都需要从社会伦理、法律法规以及技术治理和全球化的开放协作等方面，尽快建立和完善相关的法律、规定，及审查准入甚至反向抑制机制。她强调，必须从数据到算法、应用等方面进行全流程评估和规范，除了符合法律之外，还需要结合社会伦理及公序良俗进行监视和审核，避免短期看没有问题，长期则形成一定局限的决策。
技术层面的安全保障是治理框架的核心。朱晓楠介绍了大多数技术公司目前认同的智能体响应和行为标准：即“可预测、可回溯、可区隔”。
*可预测意味着可以提前预知智能体系统行为能力，减少风险及不确定性，通过平衡各种预测性在不确定中寻找稳定，但绝非追求绝对确定性而抑制了智能体的可能性和灵活性。
*可回溯意味着智能体任何操作、数据反应，以及关键环节都是可以追踪、回放、查询的，并且其全流程责任可以被确认和鉴定，同时随时定位错误及风险源头，提升其可靠性。
*可区隔的重要性在于风险控制。朱晓楠解释说，可区隔意味着AI智能体可以随时阻断风险源头，及隔离存在异常信息及数据区域或中断错误及风险流程，以及异常反应区域，确保风险和异常在最小范围内，并能尽快修复，以确保整体效能不受影响。
复旦大学马克思主义研究院院长助理李凌表示，由于大模型存在着难以克服的幻觉问题，在推动大模型广泛应用过程中，必须警惕与治理大模型幻觉问题，构建大模型幻觉的预防治理体系。
大模型的幻觉主要包括事实性幻觉与忠实性幻觉。事实性幻觉指的是与事实不一致或存在事实捏造，比如说捏造论文出处或参考文献。忠实性幻觉指的是生成内容与用户指令不一致、上下文不一致或逻辑不一致，比如说前后逻辑矛盾。
破解大模型幻觉问题需要多管齐下、多方协同。在技术层面，人工智能企业可以通过提高训练数据质量、建设高质量语料库、加强外部验证与事实检查、改进模型推理能力、增强透明度与可解释性等途径，进一步提升与优化大模型性能；在伦理层面，要倡导负责任创新的技术价值观，推动大模型从追求生成流畅度等性能维度，向确保内容可靠性、提高透明度等价值维度转型；哲学社会科学专家和普通用户也可以参与进来，与人工智能专家携手合作，通过提升媒介素养、加强交叉验证、建立个人知识库、开展价值对齐监测等途径，帮助大模型提高问答正确率。
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构建可信可控的智能体社会
随着智能体能力边界的拓展，对智能体的安全要求也大幅提升。周鸿祎强调，“我们必须保证智能体的每个操作、每项行动都受到管控，确保智能体的执行安全。同时，一旦AI广泛应用于关键基础设施，如机器人、无人机、智能网联车等，这意味着AI不仅有了认知决策能力，还有对物理世界的操纵能力。一旦受到攻击，后果不堪设想，甚至威胁国家安全。”
在即将到来的智能体社会，善于驾驭利用智能体的人将完成升级，人的角色将变成领导智能体。这种角色转换要求我们重新思考人与技术的关系，重新定义工作的本质和价值创造的方式。与此同时，智能体的发展将催生一个全新的产业生态，这个生态的健康发展需要各方的共同努力。
更为重要的是，技术进步必须与社会责任同步。在追求技术突破的同时，我们必须建立完善的治理框架，确保智能体的发展真正服务于人类福祉。
人工智能的可靠性建设往往滞后于其能力扩展，完全消灭技术的不确定性既不可能也无必要。在技术创新与风险控制的博弈进化之中，关键在于建立机优人更优的人机协同机制，让技术创新成果真正服务于人、造福于人。
智能体时代的到来，既是机遇也是挑战。它将为人类社会带来前所未有的生产力提升，同时也将考验我们的治理智慧和道德底线。只有在技术创新与社会治理的良性互动中，我们才能真正迎来一个更加智能、更加美好的未来。这不仅是技术发展的必然要求，更是人类文明进步的内在需要。
（来源：瞭望智库）
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