AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的，用户prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。和传统的RPA相比，RPA 只能在给定的情况条件下，根据程序内预设好的流程来进行工作的处理，而AI Agent 则可以通过和环境进行交互，感知信息并做出对应的思考和行动。

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大语言模型的浪潮推动了AI Agent 相关研究快速发展，AI Agent 是当前通往AGI的主要探索路线。大模型庞大的训练数据集中包含了大量人类行为数据，为模拟类人的交互打下了坚实基础；另一方面，随着模型规模不断增大，大模型涌现出了上下文学习能力、推理能力、思维链等类似人类思考方式的多种能力。将大模型作为AI Agent 的核心大脑，就可以实现以往难以实现的将复杂问题拆解成可实现的子任务、类人的自然语言交互等能力。由于大模型仍存在大量的问题如幻觉、上下文容量限制等，通过让大模型借助一个或多个Agent 的能力，构建成为具备自主思考决策和执行能力的智能体，成为了当前通往AGI 的主要研究方向。

一个基于大模型的AI Agent 系统可以拆分为大模型、规划、记忆与工具使用四个组件部分。AI Agent 可能会成为新时代的开端，其基础架构可以简单划分为Agent =LLM + 规划技能 + 记忆 + 工具使用，其中LLM 扮演了Agent 的“大脑”，在这个系统中提供推理、规划等能力。

AI Agent 发展迅速，出现多款“出圈”级研究成果。2023 年3 月起，AI Agent 领域迎来了第一次“出圈”，西部世界小镇、BabyAGI、AutoGPT 等多款重大Agent研究项目均在短短两周内陆续上线，引发了大家对AI Agent 领域的关注。目前已经涌现了在游戏领域大放异彩的英伟达Voyager 智能体、能够帮助个人完成简单任务的Agent 助理HyperWrite、以及主打个人情感陪伴的AI 助理Pi 等多款优秀的Agent成果，AI Agent 的研究进展迅速。

“Agent+”有望成为未来产品的主流，有望在多个领域实现落地应用。我们认为，AI Agent 的研究是人类不断探索接近AGI 的过程，随着Agent 变得越来越“可用”和“好用”，“Agent+”的产品将会越来越多，未来将有望成为AI 应用层的基本架构，包括to C、to B 产品等。

2B 和垂直领域仍是AI Agents 容易率先落地的方向，用户对Agent 的认知正在形成，初创企业正在卡位。由于Agent 对环境反馈的依赖性较强，具备显著特点的企业环境是更加适合Agent 建立起对某一个垂直领域认知的场景。当前关于AI Agent的研究主要还是以学术界和开发者为主，商业化产品极少，但是用户对于Agent 的关注度正在提升，可能未来几年间就会涌现出大量以Agent 作为核心的产品应用到各行各业。目前，已经有一些初创公司开始以企业的智能体平台作为主要的产品研发方向，例如澜码科技正在打造基于LLM 的企业级Agent 平台。

我们认为，未来几年是AI Agent 的快速发展窗口期，具备底层大模型算法技术的公司以及相关的应用软件公司有望基于AI Agent 实现应用的落地。

大模型领域：建议关注科大讯飞（002230，买入）、三六零（601360，未评级）、拓尔思（300229，未评级）等公司

应用软件领域：建议关注金山办公（688111，增持）、泛微网络（603039，未评级）、致远互联（688369，未评级）、彩讯股份（300634，未评级）、汉得信息（300170，未评级）、新致软件（688590，未评级）等公司

风险提示

技术落地不及预期；政策监管风险