财经观察员
一、引言
1.1 AI 智能体的崛起
在人工智能的快速发展进程中，AI 智能体正逐渐成为焦点，引领着新一轮的技术变革与产业创新。AI 智能体，作为一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能实体，其概念并非全新，但近年来随着深度学习、强化学习、自然语言处理等技术的重大突破，AI 智能体获得了前所未有的发展动力，展现出巨大的潜力与应用价值。
从技术发展脉络来看，早期的智能体系统受限于计算能力与算法水平，功能较为单一，智能程度有限。例如，传统的基于规则的智能体，虽能在特定、规则明确的环境中执行任务，但缺乏对复杂环境的适应性与自主学习能力。随着机器学习尤其是深度学习的兴起，智能体开始能够通过大量数据学习复杂模式，提升决策能力。深度神经网络在图像识别、语音识别等领域的成功应用，为智能体感知环境提供了更强大的技术手段；强化学习的发展则让智能体能够在与环境的交互中，依据奖励反馈不断优化自身行为策略，实现从简单反应到复杂决策的跨越。
如今，AI 智能体已广泛渗透至多个领域，在智能客服、智能办公、智能驾驶、智能家居、金融风控、医疗诊断等场景中发挥着重要作用。在智能客服领域，智能体能够快速准确地回答客户咨询，处理常见问题，极大提高客户服务效率与质量；智能办公智能体可协助员工完成文档撰写、数据分析、会议安排等工作，提升办公自动化水平；智能驾驶中的智能体则负责感知路况、决策行驶动作，保障行车安全与顺畅。AI 智能体的应用，不仅优化了各行业业务流程，提高了生产效率，降低了成本，还创造了全新的产品与服务形态，为用户带来了更便捷、高效、个性化的体验，成为推动产业数字化转型与智能化升级的关键力量。
1.2 研究目的与意义
本研究旨在深入剖析世界级主流 AI 智能体的技术架构与应用现状，洞察其发展趋势与面临的挑战，为相关领域从业者、投资者、研究人员以及关注 AI 发展的各界人士提供全面、系统、深入的参考资料。通过对主流 AI 智能体的技术细节，如模型架构、算法原理、训练机制等方面的详细分析，揭示其智能实现的内在逻辑与技术支撑，帮助技术人员深入理解智能体核心技术，为技术创新与优化提供思路；对智能体在不同行业应用案例的研究，展示其实际应用效果与价值，为企业决策者提供应用智能体提升业务竞争力的实践指导，助力企业在数字化转型中精准布局，合理应用智能体技术优化业务流程，创新商业模式。
同时，对 AI 智能体市场格局、竞争态势以及收费模式等方面的研究，有助于投资者把握市场动态，识别投资机会，规避投资风险，做出科学合理的投资决策。此外，通过对智能体发展趋势的预测与挑战的分析，引发学界、产业界与社会各界对 AI 智能体可持续发展的深入思考，促进各方协同合作，共同推动 AI 智能体技术与产业健康、有序发展，充分发挥其在推动经济增长、改善社会民生、促进科技创新等方面的积极作用，为人类社会的智能化未来奠定坚实基础。
二、主流 AI 智能体技术架构解析
2.1 技术架构的核心组成
2.1.1 模型层
模型层是 AI 智能体的核心基础，负责处理和理解输入信息，并生成相应决策与输出。主流的智能体模型多基于深度学习架构，如 Transformer 及其变体。以 OpenAI 的 GPT - 4 为例，虽 OpenAI 对其架构细节有所保留，但据推测其采用混合专家（MoE）架构，拥有约 180 亿参数，120 层 ，通过这种架构，每次前向传播只使用约 280 亿参数，大大减少了推理成本。Google 的 BERT 模型则是基于 Transformer 的双向编码器表征，在自然语言理解任务中表现卓越，为智能体理解文本语义提供了强大支持。
国内字节跳动的云雀模型基于 Transformer 架构，通过亿级多模态数据（包括文本、图像、视频、音频）训练，具备高效的自然语言理解和生成能力，参数规模达 1300 亿，采用分层架构设计（如 skylark - pro、skylark - chat 等版本），兼顾响应速度与精度，适用于实时对话、专业文案生成等不同场景 。百度的文心一言底层基于百度自主研发的 ERNIE 大模型，采用混合精度训练技术与分布式并行架构，支持千亿级参数的高效训练，其核心技术模块包括自然语言理解（NLU）模块和生成式模型（NLG）模块，通过深度双向 Transformer 捕捉上下文语义依赖，并将百度百科、行业知识库等结构化数据融入词向量空间，提升专业术语理解能力 。
这些模型在架构设计上各有特色，通过大规模预训练学习海量数据中的知识与模式，为智能体提供语言理解、生成、推理等基础能力，是智能体实现复杂任务处理的基石。
2.1.2 感知与交互层
感知与交互层赋予智能体感知外部环境与用户交互的能力。在感知方面，智能体通过多种传感器与技术获取信息。视觉感知借助计算机视觉技术，如摄像头图像识别，可用于智能驾驶中识别道路、车辆、行人等；语音感知利用语音识别技术，将用户语音转换为文本，使智能体能够理解用户语音指令，如智能音箱通过语音识别实现人机交互。在交互方面，自然语言处理技术实现智能体与用户的文本对话交互，智能体理解用户输入文本含义，并生成自然流畅的回复。多模态交互技术则进一步融合文本、语音、图像、手势等多种交互方式，使交互更加自然、便捷、高效。例如，在智能客服中，用户既能发送文字咨询，也能发送图片或语音，智能体综合理解后提供更准确回答；一些智能设备支持手势交互，用户通过简单手势即可控制智能体操作 。
2.1.3 决策与规划层
决策与规划层是智能体的 “大脑”，负责根据感知层获取的信息，依据模型层的知识与能力，做出决策并规划行动步骤。强化学习在这一层发挥关键作用，智能体通过与环境持续交互，依据奖励反馈不断优化行为策略，以实现目标。如在机器人控制中，智能体通过强化学习学习如何在复杂环境中移动、完成任务，以获得最大奖励。规划算法也是决策与规划层的重要组成部分，智能体在面对复杂任务时，需通过规划算法制定行动规划。例如在物流配送中，智能体依据实时路况、订单信息等通过规划算法规划最优配送路线，考虑多种约束条件与不确定性因素，确保任务高效执行 。
2.1.4 工具与资源层
工具与资源层为智能体提供外部工具与资源支持，拓展智能体能力边界。这一层包括各类应用程序编程接口（API）、数据库、知识图谱等。智能体通过调用 API 可获取外部服务能力，如调用地图 API 获取地理位置信息、导航服务；调用翻译 API 实现语言翻译功能。数据库为智能体提供数据存储与查询服务，如智能体可从数据库中获取历史数据用于分析决策。知识图谱则为智能体提供结构化知识，帮助智能体更好理解语义、进行推理。例如，在智能问答中，知识图谱可帮助智能体快速准确回答复杂问题，依据知识图谱中的关系与事实进行推理，提供更全面、准确答案 。
2.2 代表性 AI 智能体技术架构详解
2.2.1 OpenAI 的智能体架构
OpenAI 的 GPT 系列模型为其智能体架构奠定了坚实基础。以 GPT - 4 驱动的智能体，在语言处理能力上极为强大。其模型架构中的 Transformer 解码器通过自注意力机制，能够有效捕捉文本中的长距离依赖关系，对输入文本进行深度理解与生成。在实际应用中，如智能写作场景，用户输入写作主题与要求，智能体利用 GPT - 4 强大的语言生成能力，快速生成高质量文章。在生成过程中，模型依据训练学习到的语言模式与知识，合理组织段落结构、选择词汇，生成逻辑清晰、内容丰富的文本 。
在与外部工具结合方面，OpenAI 智能体可通过插件系统连接到各类外部服务。例如，通过连接搜索引擎插件，智能体能够实时获取最新信息，补充知识储备，提升回答问题的准确性与时效性；连接代码执行插件，可实现代码生成与运行验证功能，满足开发者需求。这种将强大语言模型与灵活插件系统相结合的架构，使 OpenAI 智能体在多种应用场景中展现出卓越性能，成为行业标杆之一 。
2.2.2 Google 的智能体架构
Google 发布的智能体白皮书阐述了其智能体架构由模型、工具、编排层三部分组成。模型层面，Google 凭借在人工智能基础研究的深厚积累，拥有先进的语言模型与多模态模型。其语言模型在自然语言处理任务中表现出色，多模态模型能够有效融合文本、图像、语音等信息。工具方面，通过扩展、函数、数据存储等方式，智能体可与外部世界交互。扩展用于连接智能体与 API，如连接 Google Maps API 实现地图相关功能；函数允许客户端控制 API 调用，提供更灵活交互方式；数据存储支持智能体访问外部数据，利用检索增强生成（RAG）技术，提升智能体在处理复杂问题时的准确性与可靠性 。
编排层利用推理框架如 ReAct、Chain - of - Thought、Tree - of - Thoughts 指导智能体决策过程。例如，在解决复杂问题时，智能体借助思维树（ToT）框架，同时探索多种可能解决方案，通过评估不同路径的优劣，选择最优行动方案。这种架构设计使 Google 智能体在自动驾驶、智能城市管理、图像与语音处理等领域发挥重要作用。在自动驾驶中，智能体融合摄像头图像、雷达数据等多模态信息，通过编排层决策规划，实现安全、高效驾驶 。
2.2.3 字节跳动扣子空间的技术架构
字节跳动的扣子空间（Coze Space）基于自主研发的国产大模型 “豆包 1.5 Pro” 打造，是极具特色的智能体平台。其技术架构具备独特优势，支持零代码或低代码快速创建智能体。在模型基础上，扣子空间利用云雀模型的强大能力，结合自身优化，实现高效自然语言处理与任务执行。它具备双工作模式，探索模式适合简单需求，能让 AI 自动快速执行任务；规划模式则针对复杂任务，AI 先拆解任务步骤，用户可随时介入调整。这种灵活工作模式满足不同用户与任务需求 。
扣子空间还支持模型上下文协议（MCP），可接入飞书、多维表格、高德地图、语音合成等插件，极大扩展了智能体能力边界。其内置的通用智能体如同万能 “实习生”，能自动整理信息、生成报告、网页、PPT 等，还能自动搜索并扩展关键词完成资料搜集，甚至在规划模式下模拟电脑操作执行订票、数据录入等任务；专家智能体则针对特定领域，如用户研究专家能帮助产品经理快速生成用户访谈提纲、调研问卷，模拟虚拟用户数据并生成分析报告 。通过这种创新性架构设计，扣子空间在智能办公、项目管理、用户研究等领域为用户提供了高效、便捷的智能体服务 。
2.2.4 智谱清言沉思（AutoGLM 沉思）的技术架构
智谱 AI 推出的 “AutoGLM 沉思” 作为国内首个集深度研究与操作执行于一体的自主智能体，技术架构颇具创新性。它基于 GLM - 4 的通用能力、GLM - Z1 的反思能力、GLM - Z1 - Rumination 的沉思能力以及 AutoGLM 的自动执行能力构建而成。在模型层面，通过融合多种能力，实现对复杂任务的深入理解与处理 。
该智能体具备深度思考能力，能回应开放式复杂问题，通过推理搜索总结出条理清晰的长文报告并提供引用来源，解决传统 AI 无法处理的复杂任务。其拥有自主操作能力，可像人类一样自动操作浏览网页，查看如知网、小红书等优质但不对外开放 API 的信源，大幅扩展了 AI 的信息获取渠道。在决策与规划方面，“AutoGLM 沉思” 可根据不同任务目标自主制定 “沉思计划”，而不需要依赖预设的工作流，展现出真正的自主智能 。这种独特技术架构使 “AutoGLM 沉思” 在学术研究、市场调研、知识服务等领域具有显著优势，为用户提供高质量的智能研究与决策支持服务 。
2.2.5 360 纳米超级搜索智能体的技术架构
360 发布的纳米 AI 超级搜索智能体打破各平台的 “信息围墙”，其技术架构围绕搜索与智能体能力融合展开。在模型方面，通过优化的搜索算法与语言模型结合，能够理解用户复杂搜索需求，实现流程自动规划、任务自动分解、工具自主调用、全流程自动执行，并交付最终结果 。
该智能体具备强大的信息整合能力，可直接调用小红书、淘宝、京东、高德地图等信息，以八大核心能力重新定义 “AI 搜索”。例如在购物搜索中，智能体不仅能搜索商品信息，还能对比不同平台价格、分析用户评价，为用户提供全面购物决策支持；在旅行规划中，智能体整合地图、酒店、景点等多平台信息，为用户制定个性化旅行方案。通过这种创新架构，纳米 AI 超级搜索智能体为用户提供了更为智能化、便捷化的搜索服务，在信息获取与决策辅助领域具有重要应用价值 。
2.2.6 Genspark 的技术架构
Genspark 致力于通过其自主性和透明的操作界面，降低复杂 AI 技术的使用门槛。在技术架构上，Genspark 以独特的方式整合模型与工具资源。其模型体系经过精心设计，能够快速处理用户输入任务，并通过对任务的分析理解，自动规划执行步骤。在工具应用方面，Genspark 建立了丰富的工具库，涵盖数据处理、文本生成、图像编辑等多种类型工具，智能体可根据任务需求灵活调用合适工具 。
例如在内容创作场景中，用户输入创作主题与要求，Genspark 智能体首先利用模型分析需求，确定创作方向，然后从工具库中调用文本生成工具生成初稿，再调用语法检查工具、风格优化工具等对初稿进行完善，最终输出高质量内容。这种架构设计使 Genspark 在内容创作、小型项目开发等领域受到用户青睐，为非专业用户提供了便捷的 AI 创作与工作辅助平台 。
2.2.7 Manus 的技术架构
Manus 以超级智能体、Sparkpages（实时动态内容页）、混合智能体系统为特色。其技术架构围绕多智能体协作与动态内容生成展开。在模型层面，Manus 采用多种模型协同工作方式，不同模型负责不同功能，如有的模型专注于自然语言理解，有的模型负责图像识别与处理，通过模型间协作提升智能体整体能力 。
在智能体协作方面，Manus 的混合智能体系统允许不同类型智能体相互配合，共同完成复杂任务。例如在电子商务场景中，负责商品信息分析的智能体与负责客户咨询处理的智能体协作，为用户提供更全面服务。Sparkpages 则为智能体提供了动态内容展示与交互平台，用户可通过 Sparkpages 与智能体进行实时交互，获取最新信息与服务。通过这种独特架构，Manus 在智能搜索、信息综合、电子商务等领域展现出高效的服务能力 。
2.2.8 昆仑万维天工超级智能体的技术架构
昆仑万维发布的天工超级智能体（Skywork Super Agents），基于 AI Agent 架构和 DeepResearch 技术构建。在模型基础上，其 DeepResearch 引擎据称能进行比传统 RAG 方法深入 10 倍的内容搜索，获取更广泛、更丰富的信息，生成媲美专家级研究、咨询级洞察和学术级严谨度的内容 。
天工超级智能体将 PPT 制作、表格处理、文档生成、网页生成、播客制作、视频生成等众多功能全部集成在了一个平台。在实际应用中，用户可通过简单指令，让智能体完成复杂的内容创作与办公任务。例如，用户输入主题与要求，智能体利用 DeepResearch 引擎搜索信息，然后调用相应功能模块，生成高质量 PPT、文档等。这种集成式架构设计使天工超级智能体在办公、内容创作等领域具有较强竞争力，为用户提供一站式智能服务 。
2.2.9 MiniMax 的技术架构
MiniMax 在智能体技术架构上注重认知推理与情感交互能力的构建。在模型层面，通过研发专门的认知推理模型，提升智能体对复杂问题的理解与推理能力。例如在智能辅导场景中，智能体能够理解学生提出的复杂问题，通过推理分析，提供准确解答与学习建议 。
在情感交互方面，MiniMax 通过情感分析模型，理解用户情感状态，使智能体回复更具情感共鸣。如在聊天机器人应用中，当用户情绪低落时，智能体能够感知并给予安慰与鼓励。通过将认知推理与情感交互技术融合，MiniMax 智能体在智能教育、心理咨询、社交陪伴等领域具有独特优势，为用户提供更人性化、个性化的服务 。
2.2.10 Folwith（Agent Neo）的技术架构
Folwith 的 Agent Neo 提供 “无限” 能力，支持超复杂任务处理。其技术架构在模型、资源利用与交互方式上有显著创新。在模型方面，采用先进的长上下文处理模型，据称能在云端架构支持下处理高达 1000 万 token 的上下文窗口和超过 1000 个推理步骤，支持数小时乃至数月的复杂任务，如撰写百万字小说或开发 3D 游戏 。
在资源利用上，Agent Neo 通过独特算法，能够高效整合各类数据与工具资源，为复杂任务提供充足支持。其画布式界面和 Oracle 模式创新交互方式，为用户提供了直观、灵活的操作体验。知识花园功能则实现个性化知识整合，用户可在其中构建自己的知识体系，智能体基于此为用户提供更贴合需求的服务。通过这种强大架构设计，Agent Neo 在高端内容创作、大型项目开发等领域展现出巨大潜力 。
三、主流 AI 智能体应用场景剖析
3.1 智能办公场景
在智能办公领域，各主流 AI 智能体展现出强大的赋能能力。字节跳动的扣子空间堪称高效办公的 “全能助手”，其通用智能体可自动处理会议纪要，通过语音识别技术将会议内容转化为文字，并智能提炼关键信息、生成待办事项；在数据处理方面，能快速分析多维表格数据，生成可视化图表与分析报告，大幅节省人力时间。例如某互联网企业使用扣子空间后，日常办公流程效率提升超 40%，员工可将更多精力投入到创意与策略制定中。
天工超级智能体则聚焦于办公内容创作的全流程覆盖。它能根据用户需求，从海量资料中搜集信息，撰写专业文档、制作精美 PPT。以市场部门为例，在策划新品发布会时，天工超级智能体可在短时间内完成活动策划案、宣传 PPT 以及新闻稿的撰写，且内容逻辑清晰、设计精美，使整个策划周期缩短近一半。
Manus 的混合智能体系统在团队协作办公中优势明显。不同智能体可分别负责项目进度管理、资源协调、任务分配等工作，通过实时交互与数据共享，确保团队成员高效协同。在大型项目开发中，Manus 能精准规划任务节点，及时预警潜在风险，保障项目顺利推进 。
3.2 智能客服与营销场景
OpenAI 的 GPT 系列驱动的智能客服，凭借出色的语言理解与生成能力，能够快速准确地解答客户常见问题，处理多轮复杂对话。许多电商平台接入后，客户咨询响应时间从平均几分钟缩短至数秒，客户满意度提升 20% 以上。同时，它还能根据客户历史购买记录与咨询内容，进行个性化产品推荐，有效促进销售转化。
百度的文心一言智能客服在行业知识服务上表现突出。在金融领域，可详细解答用户关于理财产品、贷款政策的疑问，基于知识图谱进行专业的风险评估与投资建议；在法律行业，能为用户解读法律条文、分析案例，提供初步法律咨询，以专业、准确的回复赢得用户信任。
纳米超级搜索智能体在营销场景中独树一帜。它能整合多平台数据，深入分析用户搜索行为与消费偏好，为企业提供精准的市场洞察。企业可据此制定营销策略，优化广告投放。例如某美妆品牌利用纳米超级搜索智能体分析小红书、淘宝等平台用户评论与搜索关键词，精准定位目标客户，广告点击率提升 35%，销售额增长显著。
3.3 智能教育与培训场景
MiniMax 的智能体凭借强大的认知推理与情感交互能力，成为个性化教育的得力工具。在智能辅导过程中，它不仅能解答学生学科知识疑问，还能根据学生的学习进度、知识掌握程度与情绪状态，调整教学方式与内容难度。对于学习积极性不高的学生，智能体给予鼓励与引导；对学有余力的学生，提供拓展性学习资源，真正实现因材施教。
智谱清言沉思在学术研究与知识培训方面发挥重要作用。它可为科研人员提供文献综述撰写、研究思路规划等帮助，通过对海量学术资源的深度分析，生成具有参考价值的研究报告；在职业培训领域，能根据不同岗位技能需求，制定个性化培训方案，提供案例分析与实践指导，助力学员快速掌握专业技能。
3.4 智能创作与设计场景
Genspark 为内容创作者提供了便捷高效的创作平台。无论是撰写小说、诗歌，还是创作广告文案、短视频脚本，用户只需输入简单想法，Genspark 智能体就能快速生成初稿，并支持用户与智能体实时交互，对内容进行风格调整、情节优化。众多自媒体创作者使用后，内容产出效率提升 3 倍以上，创作灵感得到极大激发。
Folwith 的 Agent Neo 在大型创作项目上展现出强大实力。其超长上下文处理能力使其能够持续创作百万字级别的小说，保持故事逻辑连贯、情节丰富；在 3D 游戏开发中，可协助开发者进行游戏剧情设计、角色对话编写，大幅缩短开发周期，降低开发成本，为创意产业带来全新的创作模式与生产力提升。
四、主流 AI 智能体收费现状深度调研
4.1 基础模型与平台服务收费
OpenAI 作为行业标杆，其 GPT - 4 面向企业用户推出阶梯式订阅套餐。基础版每月费用约 80 美元，支持基础的 API 调用与常规使用；高级版每月费用超 2000 美元，提供更高的调用频率、更快速的响应速度以及优先技术支持，满足企业大规模、高并发的业务需求 。
Google 的智能体基础服务收费模式较为灵活，除按使用量计费外，还针对企业定制化需求提供专属服务套餐。对于需要多模态处理能力的企业，Google 根据数据处理量、模型调用次数等因素综合定价，平均每月费用在 100 - 1500 美元不等，同时提供免费试用版本供企业测试评估 。
国内字节跳动的扣子空间采取免费与付费结合的策略。基础功能对个人用户免费开放，包括简单的智能体创建、基础任务处理；企业用户或需要高级功能的个人可选择订阅付费套餐，从每月 39 元的基础协作版到每月 199 元的高级专业版，涵盖更多的插件使用权限、更高的任务处理配额以及专属技术支持 。
百度文心一言的企业级服务定价基于模型能力与服务等级。基础的知识问答服务，企业按调用次数付费，每次调用费用低至 0.01 元；对于需要深度定制、行业知识图谱构建的企业服务，采用项目制收费，根据项目复杂程度与需求，收费从数万元到数十万元不等 。
4.2 应用层智能体产品收费
在智能客服领域，部分基于 GPT 模型开发的智能客服应用，按坐席数量与使用时长收费。小型企业套餐每月约 200 美元 / 坐席，包含基础的问答功能与有限的数据分析；中大型企业定制套餐每月费用超 1000 美元 / 坐席，提供智能路由、情感分析、多语言支持等高级功能 。
Genspark 的内容创作智能体采用会员订阅与项目收费并行的方式。个人会员每月 19.99 美元，享受无限次的内容生成与基础编辑功能；企业用户若有定制化创作需求，如品牌文案批量生成、营销内容策划，则根据项目规模与难度单独报价 。