热门赛道 | Agentic AI让AI真正走出对话框

行业定义

Agentic AI（代理式人工智能）是一种以自主决策与复杂目标执行为核心特征的先进智能形态，是人工智能从“被动响应”迈向“主动规划”的范式跃迁。它基于大语言模型并结合规划、记忆与工具调用等模块化技术构建而成，具备自主感知环境、拆解任务目标、动态调用资源并独立完成复杂工作流的卓越能力，正逐步应用于自动驾驶、自动化办公、金融投研及智能制造等领域。

来源：opentext

AI大模型、AI agent和Agentic AI这三个概念经常被混用，它们的关系更像"砖块→单体建筑→城市系统"。AI大模型是提供认知能力的“大脑”，负责理解与推理但无法行动；AI Agent是为大脑装上手脚的“单兵执行者”，能在预设范围内调用工具完成具体任务；而Agentic AI则是协调多个智能体协同作战的“组织系统”，具备动态规划与自我纠错能力，能以最小监督自主交付高层级复杂目标。

来源：MDPI

相比传统软件或单一的大模型应用，Agentic AI在自主规划和复杂任务闭环能力上更具优势，且泛化性更强，容错率与迭代效率更高。其优异性能主要来源于大语言模型（LLM）作为“大脑”提供的推理能力，结合规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）构成的认知架构。如果说传统软件是精密的钟表齿轮，虽然可靠，但每换一个场景就需要重新设计和制造，灵活性极低。Agentic AI就像是拥有数字员工的全自动化工厂，它不仅能理解模糊的指令，还能自主拆解任务、调配资源并交付最终结果。用这种“智能体”驱动的数字化系统，不仅能处理海量异构数据，还能在无人干预的情况下完成跨系统的复杂业务流程，实现传统代码逻辑难以企及的动态适应与自我优化。

从应用场景来看，Agentic AI被部署于不同的业务终端。如前沿科技与自动驾驶领域采用的是追求极致推理与实时交互的高性能智能体，强调多模态感知与毫秒级决策；企业服务与办公领域则大量采用兼顾效率与成本的流程自动化智能体，专注于文档处理、客服与数据分析；在个人助手与娱乐场景中，会用到更注重交互体验与情感计算的轻量级智能体；而在金融风控或药物研发中，则可能用到具备深度垂直领域知识的专家级智能体。

近年来，国家密集出台多项政策。国务院《新一代人工智能发展规划》 将其所处的技术谱系界定为事关国家安全与发展全局的基础核心领域，强调前沿理论与关键共性技术突破、开源协同创新与"技术研发—产品应用—产业培育"三位一体推进；《"十四五"规划和2035年远景目标纲要》 进一步把"新一代人工智能"等列入重大工程方向，围绕高端芯片/关键算法与"上云用数赋智"推动全产业链协同转型，并以智慧物流、智慧能源、智慧医疗等重点领域为试验场牵引规模化落地。在此基础上，国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确将新一代智能终端、智能体 作为"人工智能+"的主战场，提出到2027年相关应用普及率显著提高、到2030年智能经济成为重要增长极的路径目标，并要求覆盖科技、产业、消费、民生、治理与全球合作等方向。

Agentic AI 的产业链可分为上、中、下三个紧密衔接的环节，构成了一个从底层认知引擎到自主执行系统的完整生态系统。

上游环节是产业的基础，核心是大模型底座与关键基础设施的供应。基础模型主要包括闭源的旗舰级大模型（如 GPT-4、Claude 3）和开源的大模型底座，其为智能体的“大脑”。辅助技术与原料则包括用于增强模型实时性和专有知识的RAG（检索增强生成）技术、向量数据库，以及高质量、清洗过的行业数据集。基础设施方面，涉及支撑训练和推理的高性能算力集群（GPU/TPU）、大规模存储系统以及 MLOps（机器学习运维）平台。

中游环节是产业的核心，即智能体（Agent）的构建、编排与工具集成。主要包括将基础大模型封装为具备特定角色、记忆能力和规划逻辑的智能体，以及开发能够协调多个智能体协同工作的多智能体系统。关键技术涵盖工具调用接口的开发、长短期记忆机制的设计、以及任务分解算法。随后，这些智能体被进一步封装为中间形态，如低代码智能体开发平台、标准化API服务、企业级智能体应用模板等，以便下游快速调用。这一环节技术密集，对逻辑推理的稳定性、工具调用的准确率以及系统鲁棒性的要求极高。

下游环节是应用落地与行业解决方案的交付。智能体在此环节与具体的业务场景结合，通过 API 集成或嵌入式部署，被转化为最终的生产力工具。

此外，支撑整个产业链的辅助体系也至关重要，包括 智能体评测基准、安全防护（AI Guardrails）、提示词工程（Prompt Engineering）工具、以及数据隐私与合规管理，它们共同保障着系统的可靠性与可控性。

睿兽分析整理相关公司近年的融资情况，2021年至2026年Agentic AI赛道的融资事件金额整体呈“阶梯式蓄力，后期爆发”态势。融资金额在2021年至2024年间处于相对平稳的探索与积累期；2025年融资金额迅速攀升，随着底层大模型技术的成熟与商业模式的跑通，资本开始重仓押注；2026年融资金额激增至峰值，单笔融资规模显著提升。这或表明Agentic AI赛道正从早期的概念验证迈向深度的价值兑现期，资本市场高度认可其在重塑企业生产力与自动化流程中的核心地位。

相关企业

ARTi

ARTi Holding Limited是港股上市公司德林控股集团有限公司生态、聚焦投资研究与决策场景的 Agentic AI平台运营主体，其业务定位为向投资者提供机构级投研能力的智能化平台。平台以自主推理引擎为核心抓手，驱动从信息整合、分析框架构建、见解生成到决策记录与结果验证的完整判断回路，意在把原本集中于大型机构的系统化研究链路，变成可被记录、可追溯、可复盘的数字化工作流。

在应用侧，其围绕投资工作流程（研究、市场监测、信息整合、构思生成、分析、组合支持与决策辅助等）推进落地，目标客群覆盖需要提升投研效率的专业投资者与机构团队，亦在路径上向更广泛的资产与市场覆盖扩展。

2026年6月，ARTi在Pre-A轮融资中由C资本以150万美元认购新发行B类股份，对应增资前估值3,000万美元。相关资金将用于强化产品能力与平台扩张，以进一步提升其在 agentic AI 投研方向的研发迭代与市场推进节奏。

智用开物

广州智用开物人工智能科技有限公司成立于2024年1月，是一家聚焦工业级AI智能体与多智能体协同系统研发与落地的硬核AI原生企业。公司依托自主研发的工业语义引擎与多智能体操作系统"领航navi"，致力于为ICT、装备制造、汽车等核心产业提供可验证、可审计、可回滚的"确定性智能"解决方案，推动AI从"能对话的知识库"真正走进企业核心业务执行链路。

智用开物以工业语义引擎+工业级多智能体系统（Agent Team）为核心技术路线，通过融合本体论（Ontology）建模、驾驭工程（Harness Engineering）约束体系与多智能体协同编排，解决大模型在工业场景中因"语境撕裂"和"幻觉失控"导致的落地瓶颈。其核心产品体系包括三大层次：底层为自研AI Agent Foundry（智能体工厂）引擎与工业语义引擎底座，承载企业核心业务逻辑、裁决机制与领域机理的结构化表达；中层为企业级智能体团队平台 "领航navi"，提供智能体的快速构建、自动化编排与全生命周期管理；上层为面向终端用户的 GoodCrew/NCrew多岗位智能体，企业上传岗位SOP等资料后即可驱动智能体在数分钟内完成自学习上岗，在BOM管理、APS排产、供应链预测及管控等全链路高价值场景中深度服务头部客户，并已在政务、文旅、电商等跨行业领域沉淀数十个标志性落地案例。

在融资方面，智用开物于2025年3月完成数千万元天使轮融资，由豫资涨泉基金与瑞枫资本联合投资；2025年9月获赛意信息战略投资；2026年4月完成近亿元天使++轮融资，由老股东瑞枫资本领投、创享投资跟投。资金将主要用于建设全球首个面向产业的"工业语义引擎"及制造业高价值岗位智能体的规模化研发，进一步巩固其在工业多智能体协同与B端AI应用落地赛道的领先优势，推动"确定性智能"在中国核心产业中的广泛渗透。

攀峰智能

杭州攀峰智能科技有限公司成立于2025年9月，总部位于杭州市拱墅区，是一家专注于商业Agentic AI与内容电商基础设施研发的创新型科技企业。公司致力于融合多智能体协同架构与多模态生成技术，为内容电商领域的"超级个体"（达人及中小商家）提供从流量洞察到商业变现的全链路自动化AI基建与解决方案。

攀峰智能以 "Agent OS + 垂直场景闭环" 为核心技术路线，通过自研的 Multi-Agent（多智能体）架构——围绕 "洞察–创作–分析" 的核心逻辑打造Agent最小单元的在线强化学习飞轮——将多种主流大模型能力、LoRA模型矩阵与多模态理解与生成能力有机整合，实现系统级的端到端自动化而非零散的工具拼接。其首款核心产品 Moras 是一款面向海外TikTok平台的商业Agentic AI，功能矩阵覆盖 行业洞察、选品推荐、脚本生成、多镜头视频制作、智能剪辑、视频预检与发布、数据分析 等完整环节；用户（以粉丝量在数千至数万的达人和商家为核心画像，带货品类涵盖服装、家居、日用品等）通过与Moras交互即可驱动选品到出单的自动化流转，并可按效果分成的模式结算，大幅降低了创作者商业化的专业门槛与运营成本。目前Moras已完成首批达人用户的共创测试，产品闭环能力逐步验证。

在团队与技术基因方面，攀峰智能三位联合创始人均为阿里钉钉AI创新业务核心骨干。公司定位自身为 "AI时代的Shopify"，瞄准海外内容电商高增长市场中"达人缺乏专业运营支持"的结构性痛点，以基础设施而非单纯工具的方式切入，目标覆盖流量管理、供应链对接到金融支付的Agent全栈能力。

攀峰智能于2026年1月完成数千万元种子轮融资，由云时资本独家投资；随后于2026年4月完成数千万元天使轮融资，由华控资本领投、云时资本跟投。资金将主要用于 Moras的A2A原生电商Agent OS建设与多模态垂直模型打磨、用户增长体系搭建以及全球化市场扩张，进一步强化其在"AI+内容电商Agent基建"赛道的先发优势，推动超级个体经济的规模化落地。

热点讯息

2026年6月，华为发布一系列Agentic AI新品 千卡集群每秒吞吐达500万Tokens

6月5日，2026华为云INSPIRE创想者大会在上海举办。会上华为云发布Agentic Infra通智一体化基础设施、新一代模型训推平台、企业级智能体平台等系列Agentic AI新品。大会还宣布正式上线“行业AI梦工厂”智慧医疗、具身智能、智能制造、科学计算四大专区。华为公司董事、华为云CEO周跃峰在大会期间表示，希望华为云能够在智能体时代成为"一朵最开放的云"，核心目标不是单纯追求模型参数和Token规模，而是让每一个Token都转化为真实生产力，帮助行业解决实际问题。

2026年6月，英伟达全面转向“代理式人工智能”AI从聊天时代进入Agent时代

‌‌在GTC 2026台北大会上，英伟达CEO黄仁勋用两个小时的演讲传递了一个核心判断：AI正在从"生成内容"阶段进入"执行任务"阶段，代理式人工智能（Agentic AI）将成为下一代计算的核心工作负载。围绕这一判断，英伟达发布了从芯片到平台、从云端到终端的全线产品布局。围绕这一判断，英伟达发布了从芯片到平台、从云端到终端的全线产品布局。演讲中频率最高的概念之一是"AI Factory"——AI工厂。黄仁勋将数据中心重新定义为"生产token的工厂"，并首次系统阐述了token经济学的定价框架：按速度和智能程度将token分为不同层级。他甚至预言，Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配，token消耗将成为企业运营成本的常规科目。

2026年4月，亚马逊云科技Amazon Connect扩展为四款Agentic AI解决方案

4月29日，亚马逊云科技宣布全面升级Amazon Connect，将其从单一产品扩展为四款Agentic AI解决方案，全面覆盖商业决策、人才招聘、客户体验、医疗健康四大领域。这四款解决方案分别是面向企业运营决策的Amazon Connect Decisions、面向大规模人才招聘的Amazon Connect Talent、面向客户体验的Amazon Connect Customer，以及面向医疗健康领域的Amazon Connect Health。每项解决方案均基于亚马逊自身数十年来大规模管理复杂运营的经验打造，能够无缝融入团队现有工作方式，企业无需重构业务流程即可快速部署落地。

2026年3月，Meta收购AI社交平台Moltbook

3月10日，Meta宣布收购Moltbook——这个被称为"龙虾脸书"（Lobster Facebook）的AI智能体专属社交网络。交易预计3月中旬完成，创始人Matt Schlicht和Ben Parr将于3月16日正式加入由前Scale AI CEO Alexandr Wang领导的Meta Superintelligence Labs（MSL）。Moltbook是一个仅限AI发帖、人类只能围观的社交网络。它模仿Reddit的板块结构（称为"submots"），AI智能体可以自主发帖、评论、点赞、踩帖，甚至创建社区。今年1月28日上线后，24小时内注册智能体从3.7万飙升至150万，到2月初号称拥有160万智能体用户和超过50万条评论。

2025年11月，首日大涨106%，明略科技登陆港交所成“全球Agentic AI第一股”

11月3日，明略科技正式在香港联合交易所主板挂牌，成为“全球Agentic AI第一股”，同时也是港股首家具备Agentic AI完整技术栈的上市公司。据悉，这家上市企业的总部位于四川资阳市。此次上市，明略科技发行价为141港元，本次发行721.9万股，若按最高价141.00港元计，募资总额约10.18亿港元，计划用于技术研发、产品开发、市场拓展等方面。上市首日，公司股价一度大涨111.9%。截至收盘，涨幅回调至106.10%，每股报290.6港元，总市值攀升至419.56亿港元。

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