1. 引言：AI从“工具”到“生产力”的跃迁

过去，AI更多是辅助人类完成任务的“生产工具”；如今，智能体（AI Agent） 凭借“自主完成工作”的能力，正推动AI从“工具”演变为“生产力”本身。其本质是由“自主性（Autonomy）”与“行动力（Action）”构成的智能系统，可形象概括为“大脑+手”的协同结构——“大脑”负责自主思考、环境交互与策略调整，“手”负责执行任务（如Deep Research）与调用外部工具（如Tool calling），形成“规划-执行-调整”的完整任务闭环。

2. 智能体的定义与形态

2.1 核心定义：“大脑+手”的协同结构

一个合格的AI Agent，需满足两个核心特征：

• 能调用模型以外的外部工具：通过搜索、数据库、API等接口扩展能力边界，不止于语言处理；
• 能自主执行完整任务链：从目标识别、任务拆解、步骤规划到动作执行，无需持续人工指令干预。

2.2 狭义VS广义：智能体的两种维度

狭义与广义智能体并非互斥关系，实际商业落地多为“混合形态”，二者核心差异如下表所示：

2.3 智能体的四大产品形态

当前AI Agent系统呈现多元化形态，不同形态对应不同的应用场景：

3. 智能体的能力界定与评测现状

对AI Agent的核心要求是“能干活、能落地、能实战”，其能力界定需依托“世界真实性”和“行业适配性”，但当前评测体系仍存在明显局限。

3.1 三类能力评测方向

按评测内容划分，现有评测可分为三类：

1. 模型基础能力测试：评估基础知识（如MMLU）、多模态理解（如MMMU）、长上下文（如MRCR）、工具调用（如ToolBench、APIBench）、规划与多步推理（如GSM8K、MATH、HotpotQA）；
2. 通用AI Agent任务测试：在配备环境和工具的场景下，测试解决多样化问题的能力（范围有限），例如：
   • GAIA：侧重多模态理解、网页浏览和工具调用；
   • AgentBench：统一环境中测试跨领域适应性；
   • OSWorld、OmniACT、AppWorld：在真实/准真实操作系统中评测多步操作能力；
3. 特定领域端到端任务测试：针对行业场景构建贴近真实应用的评测，例如：
   • BrowseComp（搜索领域）：聚焦复杂信息搜索，需多步搜索且答案不出现于首页；
   • SWE Bench及其变体（软件工程领域）：基于GitHub真实问题单，验证代码解决问题的能力；
   • SWELancer（商业场景）：分配“真实定价的外包任务”，量化经济价值。

3.2 当前评测的核心痛点：“考试型”范式难匹配真实场景

当前多数评测停留在“考试型”范式——在简化的抽象场景中设置有明确环境和答案的考题（如做题、翻译、下棋），导致AI沦为“做题家”，但存在两大核心问题：

1. 更难的题目往往不解决真实问题，而真实问题难以抽象成可验证的题目；
2. 案例佐证：
   • AndonLab的Vending-Bench：简化测试中Claude 4可赚4倍启动资金，但真实顾客测试时出现“给错收款账户、滥发折扣码、亏本卖货”等问题，险些破产，且评测效率与反馈数据有限；
   • 红杉X-Bench（招聘/达人营销领域）：评测内容仅为行业背景下的搜索子任务（类似实习生任务），且多数子任务仅列概念，“无法测评”。

4. 智能体能力分级：以“人机协作边界”为核心

为跳出“绝对智慧水平”的追逐，参考自动驾驶“人类责任逐步减轻”的分级原则，结合人类职业成长路径（被动执行→项目助理→初级项目负责人→专业骨干→领导者），构建AI Agent的五大能力层级。

4.1 五大能力层级详解（L1-L5）

注意：目前已有产品均未“完全”达到L3级别。

5. 当前智能体产业发展现状总结

当前AI Agent市场呈现阶梯式发展特征：

1. 绝大多数产品停留在L1-L2级别：依赖人工指令或预设流程完成辅助性工作，是“好工具”“好帮手”；
2. 少数归为L3的产品：实则为L2到L3的中间态，在自我评估、持续优化的主动性上未达L3标准；
3. 未来趋势：随着自主决策、环境感知能力的突破，AI Agent将向L4-L5跃迁，实现从“辅助工具”到“数字伙伴”的跨越，释放更大行业价值。