从报告解读说起：AI Agent正在重塑生产力！
刚刚发布的一份AI产业深度报告指出：AI Agent技术正在经历重大转折，与大模型、算力基础一道推进生产力升级。这种由AI主体牵头的创新模式，正在赋予每一个产业主体从被赋能者转变为创新主体的能力。
过去我们说起AI时，很多人的印象是纯模型——输入数据，输出答案。而今天，AI不再是纯纯地回答问题，它可以规划、推理、适时地采取行动，甚至可以做到深度自主学习。
这其中的重大转变，依赖于AI由“纯模型”转变为“智能主体（Agent）”，赋予它对外部事件进行感知和操作的能力。这种转变赋予AI以主体性，让它可以自己制定目标和规划路线。
报告中指出，AI Agent凭借大模型提供的语义理解和规划能力，以及算力基础不断下降所提供的基础支持，正在渗透到生产和生活的每一个环节。
这种渗透不仅仅是赋予现有业务“降本增效”的能力，更是在培育全新的生产模式。这种生产模式的转变，足以颠覆我们过去对生产关系和生产力的理解。
我们可以这样说：大模型是AI主体的“大脑”，而AI主体则是由大模型赋予规划和推理能力后形成的一种“主体化智能”。
Scaling Law（模型规模定律）的不断推进赋予大模型出色的“几-shot”能力和“规划推理”能力。这种能力不再仅仅依赖于纯记住的数据，更表现为对未知问题的举一反三，以及对任务进行分解规划。
这种规划能力赋予AI主体以高度适应性和创新性，足以让它从纯回答器转变为可以制定目标、规划路径甚至适时调整规划的智能主体。
具体来说，现代大模型可以做到以下几件事：
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对任务进行语义分解：将整体目标分解为若干具体操作。
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进行规划与求解：规划出最优路径，甚至可以对不同方案进行权衡。
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适时调整：可以根据反馈调整规划，做到高度适应。
由此，AI主体可以适用到生产管理、供应链调度、装备操控甚至公司治理这样高度动态且高度依赖规划能力的实际应用中。这种由大模型赋予的规划能力，赋予AI主体足够的自由度与适应性。
AI主体的能力离不开算力基础的支持。而近几年来，算力基础经历了重大转折。
报告指出，中国已形成以数据中心为主体的算力基础网络，整体算力总量已稳居全球第二，算力基础设施从纯计算转向算力网络。这种转变为AI主体提供了弹性算力支持，为大模型和AI主体提供按需获取资源的能力。
而且，随着创新芯片不断涌现，算力生产能力持续增加，整体算力价格正在不断下降。这种降本效应对AI主体的落地起到重大推进作用。
海外科技大厂纷纷转身，“AI + Agent”成为创新竞争的新制高点。OpenAI、Google、Anthropic …… 一群大模型技术的领导者，正在悄然发生重大转身：从纯大模型提供者，转变为赋予AI实际操作能力的“Agent”创新者。
这一转变不仅仅是为了秀技术，更是在回答一个重大挑战——如何让AI从“会说”变为“能干”，从纯文本对话转为可以实际操作鼠标、按键甚至编写代码。这种能力的赋予赋予AI以更大的生产力和应用价值，赋能生产和创新的每一个环节。
随着这一趋势推进，AI + Agent有望成为下一阶段竞争的新制高点，深刻地重塑产业生态和生产方式。
国内大厂纷纷推出AI + Agent产品，赋予大模型实际操作能力。随着大模型能力增长遇到发展“瓶颈”，AI + Agent成为大厂创新的新路线。这种转变最直观地体现在它赋予大模型“实际操作能力”和“工作流管理能力”，而不仅仅是纯对话。
如智谱推出的 AutoGLM-Web ，可以让AI为我们浏览网页、整理信息甚至发送电子邮件，做到从“说”到“做”的转变。
百度则推出不同类型的智能体，赋予它法律咨询、文档编写等专业能力，形成适用不同业务的AI工作伙伴。
而钉钉和腾讯则依赖AI为生产和办公赋能，推出“智能助理”和“AI Copilot”等产品，帮助人们轻松地进行数据处理、法律文案准备和日常工作管理。
这一系列实践表明，AI + Agent正在深刻地渗透到生产生活中，为每一个环节赋予智能化的新能力。
AI主体赋予生产实践的重大转变，实际上是在推进人机深度融合。
过去我们说AI赋能生产时，实际上是纯技术赋能，主体依然是人。而今天，AI主体可以做到“按目标推进”、“按规划调整”、“按反馈学习”，它实际上成为生产环中的伙伴，甚至可以独立承担环节任务。这种转变赋予生产实践高度弹性和创新力。
可以说，AI + Agent赋予大模型从纯对话转变为实际操作主体的能力。这种转变不仅为生产效率带来了重大提升，更赋予每一个普通人和公司创新生产的新机会。这种由大模型牵头、由Agent具体实施的新模式，正在深刻地重塑生产力格局。
随着大模型能力不断提升，AI + Agent 正从纯对话转变为能够实际操作、辅助甚至代理人类工作的智能伙伴。这种转变赋予每个人生产力提升和创新创业的新机会，渗透到法律、金融、零售甚至日常生活中，为普通人提供过去只有大公司才拥有的能力。
同时，AI + Agent 的发展也伴随着数据安全、责任归属和数字鸿沟等挑战，普通人需要学习如何熟练使用AI，与它深度协同，同时培育创新能力，了解数据保护法规，做到用而有度。这种能力的培育将帮助每个人在重大转变中获得属于自己的竞争力与发展机遇。
完整报告下载地址：https://t.zsxq.com/vSqca
（文：AI技术研习社）