简介

本文基于《2025年中国企业级AI Agent应用实践研究报告》，分析了国内外Agent产品在任务适应力、泛化能力等方面的差距，指出国内Agent本土化优势明显，国际Agent复杂推理能力更强。文章展示了Agent在互联网、金融等行业的应用案例及渗透率差异，总结了企业采购时的六大关键指标，为AI Agent的技术选型和应用落地提供了全面参考。

本文内容来自

第一新声智库的《2025年中国企业级AI Agent应用实践研究报告》

第一新声智库，公众号：第一新声《2025年中国企业级AI Agent应用实践研究报告》重磅发布｜第一新声智库

一、国内外厂商的产业链布局

二、国内外Agent产品差距

（一）按SuperCLUE方法评估

在国内主场，我们毫不逊色，甚至更胜一筹；但在全球客场和学习能力上，国际选手还是老师傅。

下面我们分点细说：

1、任务适应力：本土化高手 vs. 国际全能选手

• 比的是什么？

就是看AI处理一个具体任务时反应快不快、答案准不准。比如你问它“帮我写一份符合中国市场监管规定的合同”。

• 战况如何？

基本打成平手，甚至国产Agent在中文任务上略占优势。

• 为什么？

这就像问一个本地通和一个环球旅行家“哪家巷子的面馆最好吃”，本地通肯定更熟。国产Agent（如DeepSeek）肚子里装了更多中文数据和本土知识，所以在咱们自家的地盘上（金融、法律、政务等），回答更精准、更接地气。国际Agent（如Claude）虽然也很强，但毕竟是“外国人”，在一些细微的文化和语言差异上，没那么6。

2、资源效率：速度上的并驾齐驱

• 比的是什么？

简单说，就是“快不快”，处理你的请求要花多少时间、耗多少算力。

• 战况如何？

不相上下，几乎没差别。

好了，打平手的说完了，接下来是差距所在，这也是我们未来要努力的方向：

3、泛化能力：死记硬背的学霸 vs. 活学活用的学神

• 比的是什么？

这是最关键的能力，看AI遇到没见过的突发情况、异常数据时，会不会懵圈，能不能自己想办法解决。

• 战况如何？

国际Agent优势明显。

• 为什么？ 举个例子：

国产Agent像一个非常专注的学霸，你教它考金融风险题，它能把题库背得滚瓜烂熟，考到原题能拿高分（81%准确率）。但一旦题目条件变了（数据异常），它可能就卡壳了。国际Agent则更像一个真正的学神，它底层逻辑和举一反三的能力更强。你把它扔到一个完全陌生的软件环境里（环境异常），它自己能摸索着重新找到按钮，成功完成任务（94%成功率）。

4、迭代成本：费劲的小班课 vs 高效的公开课

• 比的是什么？

就是要让AI学会一个新技能，你需要喂它多少“小灶”（标注数据），花多少钱和精力。

• 战况如何？

国际Agent效率更高，用更少的数据就能学会新东西。

• 为什么？

让国产Agent学会“金融分析”，你得给它准备500条精心标注的例题，它才能考到85分。而让国际Agent学会“办公自动化”，可能只需要200条例题，它就能达到相当的水平。这说明国际Agent的“基本功”（基础模型）更扎实，迁移学习能力极强。它之前在海量数据中学到的通用知识，能非常高效地应用到新任务上，所以“补补课”就行了，不需要“回炉重造”。这对于快速开拓新领域、降低开发成本至关重要。

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（二）继续分析国内外agent

国内Agent的优势可以概括为深度和精准。它们更像是在特定领域经验丰富的老师傅，或者对本地情况了如指掌的“本地通”。

1、场景深耕，与业务绑得深

在能源调度场景中，Agent能深度内化我国特高压电网的复杂架构、各区域的能源政策甚至地方的用电峰谷习惯等极其专业和本土化的知识。这使得它能在5分钟内完成精准的负荷预测和电力调配。这背后是它对行业“脏活累活”的理解，是单纯的技术通用性无法替代的。国内Agent的优势在于对垂直行业的深度理解和整合。它们不是泛泛的工具，而是针对特定业务场景进行了深度优化。

2、本土化适配，更懂“方言”和“语境”

在政务舆情监测中，Agent不仅能处理标准普通话，还能有效理解方言、地方政策术语，并在复杂的社交媒体和本地论坛信息中，精准识别风险点，响应精度高达90%。这种能力建立在海量本土数据训练的基础上，让它在强本土化场景中比国际产品更加得心应手。

国外Agent的优势则体现在广度和灵活性上。它们更像是一个基础扎实、触类旁通的超级学霸，或者是一个强大的创新引擎。

1、强大的泛化与迁移能力

一个在电商客服场景中训练的国外Agent，可以较快地迁移到金融或医疗客服场景，无需进行大量的重新训练。它能更好地理解用户用隐喻或跨领域术语提出的“异常查询”，这种举一反三的能力在快速开拓新业务时极具价值。国际Agent在零样本迁移学习上优势明显。这意味着它能更轻松地将在一个领域学到的知识，应用到另一个全新的、未见过的领域。

2、复杂推理与长链条任务的处理

在需要深度逻辑推理和处理多步骤长任务的领域，尤其是科研前沿，国际Agent目前更胜一筹。它们能够理解复杂的指令，主动爬取、阅读并交叉验证来自多个权威来源的信息，最终生成结构清晰、引证详实的综述报告或学术论文。这得益于其底层大模型在复杂推理链条上更强的稳定性和一致性。

（三）下游客户关注Agent的什么指标？

从核心采购指标看，目前企业级Agent采购的TOP6关键因素分别是：召回准确率、首字延时、数据安全合规、多模态推理能力、跨系统协同水平、长任务收敛度。

1、召回准确率 (92%的人最关心) 相当于：你得给我办成事，不能瞎搞。 这是所有能力的基石。企业用AI是来解决问题的，不是来制造问题的。如果找一个客户资料都找不准，或者写一份合同漏洞百出，那再好的AI也是废的。它直接关系到业务结果的可靠性。老板们可不想因为AI的一个错误判断而损失真金白银。

2、首字延时 (78%的人关心) 你得快，我客户没耐心等你。 这个直接关系到用户体验和赚钱效率。客服场景用户等超过2秒就可能流失。对企业内部来说，员工用AI查个数据要是卡半天，工作效率立马下降，谁也不愿意用一个“慢吞吞”的工具。速度就是金钱。

3、数据安全合规 (70%的人关心) 办成事、速度快，你还得管严嘴。 这是一票否决项。企业数据，尤其是客户信息、财务数据、核心技术文档，就是它的核心资产。AI如果在这方面不可靠，哪怕它再聪明也不会被考虑。企业最怕的就是数据泄露或被用于训练别人的模型，所以“安全合规”是入场券，没得商量。

4、多模态推理能力 (64%的人关心) 你不能只会看字，还得能识图、听音，像个真人一样。因为真实业务世界是复杂的。比如，财务人员可能扔给AI一张发票图片让它报销，质检员可能需要AI分析生产线上的产品照片。只会处理文本的AI就像只有一条腿的士兵，能处理图片、语音、视频等多模态信息的AI，才能适应真实的、复杂的业务战场。

5、跨系统协同水平 (52%的人关心) 你得能跟我家已有的系统（比如ERP、OA）玩到一块去。 企业里不是白纸一张，通常已经堆满了各种软件系统。AI Agent再厉害，如果是个“数据孤岛”，没法跟这些现有系统手拉手传递数据、自动干活，那就还得靠人当中间桥梁，效率大打折扣。它能无缝对接，才能真正融入工作流，代替人自动干活，否则就是个高级玩具。

6、长任务收敛度 (45%的人关心) 给你一个复杂任务，你得有头有尾地做完，别半路死机或跑偏。 简单的单次问答谁都会，但企业里很多工作是多步骤、有逻辑链条的。比如“帮我把上周的销售数据拉出来，做个分析图表，再写个总结报告，最后发邮件给总监”。这个过程不能走到第二步就忘了第一步，或者中途逻辑混乱。这个指标就是考验AI的持续思考能力和任务闭环能力，这是体现其“智能”水平的高级指标。

三、Agent 应用场景

智能客服的渗透率直观反映了不同行业对AI Agent的接受度和适用性。其发展并非齐头并进，而是呈现出清晰的三大梯队格局：

第一梯队（高频高标准化行业）

以互联网、通信、金融为代表，渗透率已突破80%。这些行业的共性在于交互场景高度标准化、数据密集且需求规模化。例如，头部电商平台的智能客服部署率高达90%，这得益于其海量的标准化咨询场景（如订单查询、退换货政策）；通信运营商则依靠规模化服务需求推动应用；金融业因其流程化业务特性，成为智能客服落地的核心阵地。第一梯队的行业通常直接面向海量用户，有迫切的效率提升和成本优化需求，其业务流程相对标准，数据质量高，为AI Agent提供了良好的训练和应用环境。金融行业的高渗透率还得益于其高度结构化的数据和流程化的业务，AI能快速处理咨询、交易等标准化服务。

第二梯队（中频强合规行业）

主要集中在医疗、教育领域，渗透率约为60%。这些行业面临服务合规性要求高和业务复杂性的双重挑战。例如，医疗咨询涉及专业术语和严谨流程，教育场景需适配复杂课程与个性化需求，它们虽已规模化落地，但仍处于攻坚阶段。第二梯队的医疗和教育，虽然也有提升效率的需求，但合规性、专业性和复杂性制约了AI的替代速度。AI更多是辅助角色，难以完全替代人工进行诊断或复杂教学决策。

第三梯队（低频高壁垒行业）

以工业制造为典型，渗透率尚未形成规模突破。核心障碍在于服务场景非标准化：生产线设备故障排查、供应链协同等问题往往个性化极强，难以用统一模板覆盖，导致AI Agent落地缓慢，目前仍处于探索期。第三梯队的工业制造等领域，其核心痛点往往在于设备互联、数据采集、流程优化等更底层的问题。这些问题非标准化程度高，涉及大量隐性知识和长决策链条，AI Agent在感知环境和执行动作方面面临的挑战更大，因此渗透最慢。

AI Agent在不同行业渗透率的差异，本质上是一场效率需求与落地条件的博弈。它像水一样，先流入那些规则清晰、数据丰沛、需求迫切的“洼地”（如互联网、金融），再逐步渗透到有壁垒但价值深厚的“高地”（如医疗、制造）。 未来，随着多模态技术、知识图谱和行业专用小模型的发展，第二、三梯队的行业将会加速智能化。但核心逻辑不变：谁能用AI解决行业真正的痛点，而不是生硬套用技术，谁就能赢得这场效率革命。

（一）哈啰单车+阿里云

哈啰单车用阿里云的Qwen-plus和Qwen-turbo模型组合，搞了一个"智能骑行助手"，真正实现了从用户咨询到骑行完成的全链路升级。

技术原理：

这个Agent的核心是"四件套"——规划、记忆、工具和行动。规划模块把"我要骑车"这种简单需求拆解成"查询附近单车→确认可用→扫码开锁→骑行结束→结算"的流程；记忆模块记住用户常去的地点和骑行习惯；工具模块调用地图API和支付系统；行动模块把所有步骤串起来执行。特别用上了RAG（检索增强生成）技术，让Agent能从历史骑行数据中精准找到用户喜欢的路线；COT（思维链）技术让Agent能一步步推理，比如"用户问’哪里有车’，先查地图，再筛选距离近且有车的点，最后推荐最佳路线"；TOOL技术则让Agent能直接调用支付接口完成结算。

效果：

在售前导购环节，Agent能根据用户历史骑行记录推荐适合的车型和路线，直接让租车GMV提升了5%。这可不是简单地回复"有车"，而是能说"您常去的XX公园附近有3辆单车，骑行15分钟能到，现在骑车还能省2元"。

（二）腾讯云应用案例

1、 一汽丰田智能客服

一汽丰田把腾讯云智能体开发平台部署在官网、APP、小程序和公众号上，构建了一个"智能客服中枢"。这个Agent不是简单的机器人，而是能理解"我想知道新款RAV4的优惠活动"这种复杂表达，并自动跳转到对应页面。

技术原理：

这个Agent用了腾讯云的Multi-Agent模式，让多个小模型协同工作。比如一个负责识别用户意图，一个负责查优惠信息，一个负责生成回复。当用户问"新车有啥优惠"，Agent会先分析是"询问价格"意图，然后调用优惠数据库，最后用自然语言生成"目前2024款RAV4最高优惠3万元，包含置换补贴和金融方案"。

效果：

智能客服独立解决率从37%飙升到84%，相当于每100个咨询，84个不用人工介入，大大减轻了客服压力。

2、雍禾植发销售赋能

雍禾植发把智能体平台和企业微信打通，销售人员在和客户聊天时，Agent会实时分析对话内容，自动推送相关专业知识。比如客户问"植发后多久能洗头"，Agent会立刻从知识库调出标准答案并显示在销售聊天窗口。

技术原理：

这里用到了RAG+COT技术。Agent先检索知识库中"植发后护理"相关内容，再通过COT推理出"术后第3天可以洗头，但要用温水，避免用力搓洗"这样的逻辑链，最后生成自然语言回复。

3、腾讯学堂知识助手

腾讯学堂把智能体平台接入全公司知识库，员工问"如何申请年假"，Agent能直接从制度文档中找到答案，而不是让员工自己翻文件。

技术原理：

这个Agent的核心是知识图谱。它把公司制度、流程、常见问题都结构化，形成"问题-答案-相关文档"的关联网络。当员工问"年假怎么申请"，Agent能精准找到"人力资源制度第5章第3条"，并生成"登录OA系统→点击’休假申请’→填写时间→提交审批"的步骤。

（三）智谱+保险核保

智谱用GLM模型重构了保险核保流程，让原本需要人工处理的投保件，现在大部分能自动走标准流程。

技术原理：

GLM模型先用RAG从投保条款库中提取关键信息，比如"年龄超过60岁需额外体检"；然后用COT进行多轮对话推理，比如"客户说’我65岁，最近体检正常’，Agent会追问’最近体检是什么时候？'，再判断是否符合标准流程"。这个过程就像一个经验丰富的核保员在和客户对话。

效果：

人工处理核保流程下降20%，投保标准件占比从30%提升到70%。以前客户等3天才能知道是否能走标准流程，现在10分钟就能知道，客户满意度也明显提升。

（四）北电数智+银行分行

北电数智帮银行分行打造了专属"金融智能体"，不是简单的问答机器人，而是能理解银行业务逻辑的"数字员工"。

技术原理：

他们先用开源模型（比如Llama3）做基础训练，再用银行内部数据做精调。关键一步是构建银行专属知识图谱，把"贷款审批条件"、“客户风险等级”、"产品推荐逻辑"都结构化。然后通过新天智能体平台，让Agent能调用银行系统API，比如查询客户征信、计算还款计划。

效果：

这个Agent能准确回答"我有房贷，还能申请车贷吗"这类复杂问题，准确率85%，大大提升了客户体验和业务效率。

（五）美洽+领格教育

领格教育在小红书、抖音等平台运营多个账号，以前每个账号都得专人看私信，现在用美洽AI员工统一管理。

技术原理：

这个Agent的核心是"智能分流+自动学习"。当客户在小红书私信"课程怎么报名"，Agent先用RAG从课程库中找到对应信息，再通过COT推理判断客户是"刚了解课程"还是"有意向报名"，然后自动打标签并分配给合适的销售。AI还会自动学习知识库更新，比如新课程上线后，自动更新回复话术。

效果：

AI 7x24小时在线，客户咨询零延迟；一个工作台管理所有账号，客户转化率提升30%；自动打标签让销售能精准识别高意向客户，留资率提高25%。

（六）玄武云+快消行业

快消行业最大的痛点是"业务员到底去没去门店"、“陈列照片是不是造假”，玄武云的"快消云脑"彻底解决了这些问题。

技术原理：

玄武云的Agent用了"感知智能+认知智能"双模式。感知智能用AI识别商品和陈列，比如把"可口可乐在货架上"的图片自动分析成"可乐5箱，位置C区"；认知智能判断照片真伪，比如"这张照片是不是翻拍的？"、“这个门店是不是真实存在的？”。当业务员提交陈列照片，Agent会自动判断是否真实，然后记录数据。

效果：

AI采集陈列数据从5分钟缩短到5秒；智能检核替代了50人的人工复核团队，年省400万；通过多维报表分析，把原来需要30张报表的工作浓缩到一张智能报表，让决策更高效。

（七）神州云动CloudCC+豪华汽车品牌

豪华汽车品牌以前面临"客户数据散落各系统"、"服务流程不闭环"的问题，CloudCC的Agent重构了整个客户关系管理。

技术****原理：

CloudCC的Agent把"客户"视为一个整体，而不是分散在售后、市场、经销商的碎片信息。当客户预约保养，Agent能自动从车辆健康数据中判断"您这辆车需要更换刹车片了"，并提前推送保养提醒。在金融环节，Agent会对接征信系统，自动计算还款计划，设置风险预警。

效果：

从Salesforce迁移到CloudCC后，10亿条业务数据在平台上安全流畅运转；金融审批效率提升50%，逾期率下降15%；客户全旅程数据打通，让服务从"被动响应"变成"主动关怀"。

（八）蓝凌+某央企500强

央企的工程技术文档多如牛毛，以前员工要花大量时间找资料，现在蓝凌的"蓝博士"让知识服务从"被动检索"变成"主动响应"。

技术原理：

蓝凌的Agent不是简单的搜索，而是构建了"知识中枢"。它把技术文档、图纸、经验都结构化，形成知识图谱。当工程师问"如何处理深基坑支护"，Agent不是返回一堆文档，而是通过COT推理，先判断是"设计阶段"还是"施工阶段"，再推荐对应的最佳实践和案例。

效果：

AI问答准确率提升40%，“传图即问"功能让一线员工能拍一张施工照片，问"这个结构有问题吗”，AI能直接分析并给出建议；知识资产价值被激活，以前沉睡的文档现在成了"活知识"。

（九）央国企AI应用全景

能源领域：

中国石油的"昆仑大模型"能分析地震波数据，直接在勘探阶段就判断"这里可能有石油"，比人工分析快5倍；国家电网的"光明电力大模型"能预测用电高峰，提前调整电网负荷，减少停电风险。

工业领域：

中核集团的"龙吟万界"大模型，能让核工业专家快速设计新设备；广核集团的"锦书大模型"能自动生成培训PPT，让员工培训效率提升3倍。

金融领域：

中国人保的AI能分析客户风险，自动推荐适合的保险产品；工商银行的"工银智涌"能自动生成财报分析报告，让财务人员从"填表"变成"分析"。

交通领域：

招商局的"航运大模型"能回答"这艘船什么时候到上海"这类专业问题；中航信的"千穰"大模型能智能处理旅客投诉，把处理时间从2小时缩短到10分钟。

四、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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