文 | 王吉偉
2025 年被業(yè)內公認為 AI Agent 商業(yè)元年，大關標志著 AI 從被動響應工具向主動決策執(zhí)行者的勢技術根本性跨越。
這一年，用治AI Agent 技術層面實現多維度關鍵突破。理位
自主操作能力實現質性進展，大關突破傳統(tǒng)接口調用模式，勢技術GUI Agent 路線走向成熟。用治多模態(tài)融合與記憶機制持續(xù)優(yōu)化，理位主流 AI Agent 已實現文本 + 圖像的大關多模態(tài)交互覆蓋，在語音識別、勢技術視覺理解等基礎能力上顯著提升。用治自主決策與規(guī)劃能力提升，理位AI Agent 已具備明確的大關 " 感知 - 決策 - 執(zhí)行 " 閉環(huán)能力，可應用于采購策略制定、勢技術貸款審批、用治工業(yè)設備操控等復雜場景。
這一年，AI Agent 的企業(yè)部署速度顯著加快。
普華永道于 2025 年 5 月發(fā)布的一份涵蓋 1000 名美國商業(yè)領袖的調查顯示，79% 的組織表示他們在某種程度上已經采用了 AI Agent。Salesforce 報告試數據顯示，2025 上半年 AI agent 創(chuàng)建與部署增長 119%，完成的行動量環(huán)比增長約 80% 月增率。
麥肯錫于 11 月發(fā)布的 2025 AI 應用現狀調研顯示，全球 78% 的組織已在日常運營中使用某種 AI 工具，其中 85% 的組織已將 AI Agent 集成至至少一項工作流程，標志著其從實驗性工具進入企業(yè)級實用階段。
同時數據顯示，23% 的企業(yè)已在企業(yè)內部至少一個業(yè)務職能中規(guī)模化部署 Agentic AI 系統(tǒng)，另有 39% 的企業(yè)處于實驗階段，多數規(guī)?；渴饍H覆蓋 1-2 個職能，跨職能全面落地仍較少
AI Agent 應用滲透率也在快速提升。在金融、電商領域滲透率超 30%，在落地速度相對較慢的制造業(yè)也快達到 20%。在醫(yī)療領域，聚焦影像識別、報告生成等輔助診斷場景，用戶復購率超過 40%。
在消費級場景，以 AI 原生應用與智能硬件為核心的超級入口之爭是全年焦點。截至 2025 年 12 月，字節(jié)系豆包 APP 表現累計下載量超 1 億次，超過騰訊元寶、阿里夸克之和，長期占據蘋果商店免費 APP 排行榜前十；阿里也推出千問 APP、靈光 AI 等多款產品，其中千問公測 23 天月活用戶突破 3000 萬。騰訊生態(tài)已經全面介入元寶，能夠輕松觸達數億用戶。
AI Agent 的市場規(guī)模正在快速增長。中商產業(yè)研究院數據顯示（不同機構的計算方法與數據不同），2025 年全球 AI 智能體市場規(guī)模約 113 億美元，2024 年約為 51 億美元。2025 年中國 AI 智能體市場規(guī)模約 69 億元，2024 年約為 28.73 億元。這個市場規(guī)模與增長速度，比預想的還要高一些。
這一年，隨著 AI Agent 在企業(yè)的大量應用以及企業(yè)級智能體的頻繁討論，人們對智能體的關注焦點，也從單純的 AI Agent 轉移到了整合 AI Agent 與 Agentic Workflow 的頂層系統(tǒng)及戰(zhàn)略范式的 Agentic AI 系統(tǒng)。
2025 年，AI Agent 的應用發(fā)展給了我們很多驚喜，也用實際數據展現了它的落地速度、發(fā)展?jié)摿εc應用前景。2026 年，AI Agent 又會有哪些應用與發(fā)展趨勢呢？
本文，王吉偉頻道整理總結了 2026 年 Agentic AI 應用發(fā)展的十大趨勢，幫助大家進一步理解 Agentic AI 的未來發(fā)展。
趨勢 1：長期自主性與記憶機制突破
2026 年 AI Agent 在長期自主性方面將實現關鍵突破，核心體現在記憶機制的根本性改進。Anthropic 等公司通過優(yōu)化記憶機制與 Context 壓縮算法，推動 Agent 實現數周級持續(xù)工作，保持任務目標不偏離、關鍵信息不遺忘。模型上下文處理能力提升 10 倍以上，支持處理完整軟件項目開發(fā)、跨部門業(yè)務流程等超大規(guī)模任務。
記憶機制的突破主要體現在三個層面：
短期記憶增強：Context 窗口擴展技術使得 Agent 能夠處理更長的任務序列，從傳統(tǒng)的幾千個 token 擴展到數萬個 token，支持復雜業(yè)務流程的端到端執(zhí)行。OpenAI 正積極推進相關研發(fā)，預計個人助理級記憶能力可能在 2026 年初步實現。
長期記憶架構：Memory Bear 等系統(tǒng)構建了類人記憶架構，整合多模態(tài)信息感知、動態(tài)記憶維護和自適應認知服務，實現 LLM 記憶機制的全鏈重構。這種架構包含短期記憶（用于當前任務上下文）和長期記憶（用于存儲過往的成功經驗與失敗教訓），使 AI Agent 能夠從歷史交互中學習，持續(xù)優(yōu)化其決策路徑。
自進化能力：自進化 Agent 通過強化學習和用戶反饋自動優(yōu)化決策模型，無需人工調參，早期試驗版本已實現月均性能提升 15%。這種持續(xù)學習能力使 Agent 能夠在實際應用中不斷改進，適應業(yè)務需求的動態(tài)變化。
智能體記憶技術的突破，帶來了智能體的長期自主性與上下文工程革命。Gartner 數據顯示，2026 年 AI Agent 將實現數周級任務連貫性，通過記憶機制優(yōu)化與 Context 壓縮算法解決長時記憶問題。模型處理 negligible 提升 10 倍以上，將能夠支持完整軟件項目開發(fā)、跨部門業(yè)務流程等超大規(guī)模任務。
趨勢 2：Computer Use 能力升級
Computer Use Agent（CUA）概念誕生于 2024 年，經過了 2025 年的持續(xù)演變與進化，2026 年 Computer Use 能力將成為 AI Agent 的標配，標志著智能體從問答到辦事的根本性轉變。Agent 可像人類一樣操作瀏覽器、桌面軟件和企業(yè)系統(tǒng)，完成數據錄入、系統(tǒng)配置、報表生成等復雜操作。CUA 在生產級環(huán)境中可用性的提高，將會讓 Agent 實現以下進化：
跨系統(tǒng)操作能力：Agent 能夠打破系統(tǒng)壁壘，實現跨系統(tǒng)閉環(huán)執(zhí)行。通過模擬人類操作行為，Agent 可以在不同的企業(yè)系統(tǒng)間自由切換，執(zhí)行跨系統(tǒng)的業(yè)務流程，如從 CRM 系統(tǒng)提取客戶信息，在 ERP 系統(tǒng)中創(chuàng)建訂單，在財務系統(tǒng)中生成發(fā)票等。
與 RPA 深度融合：LAM（大語言模型自動化）與 RPA 深度融合，形成 AI 處理不可預測部分 RPA 負責可靠核心流程的混合自動化方案。這種融合模式充分發(fā)揮了 AI 的智能決策能力和 RPA 的精確執(zhí)行能力，大幅提升了自動化的可靠性和效率。
趨勢 3：多模態(tài)交互與感知能力顯著提升
多模態(tài)大模型的快速迭代，帶來了多模態(tài) Agent，也讓人機交互全面升級。
多模態(tài) Agent 增加了多模態(tài)感知，強化了推理與行動執(zhí)行能力融入真實世界任務中，情境識別、自主反應與計劃能力顯著提升。
多模態(tài)智能體能夠理解語音、圖像、視頻、手勢等多輸入類型，這將大幅提升自動化理解能力，能夠進行更自然的人機交互和復雜環(huán)境理解，將在客服、醫(yī)療診斷、現場識別等場景中實現更佳的效果。
多模態(tài)智能體的應用，意味著 Agentic AI 不僅理解語言，還能感知和操作世界，這將極大提升其在自動駕駛、機器人和 IoT 等場景的實用性。也讓 Agent 適用于更多業(yè)務場景與復雜流程，為超級 Agent 的誕生奠定了基礎。
王吉偉頻道認為，2026 年開始，越來越多企業(yè)開始探索使 agent 能夠處理語音、圖像、傳感數據等多模態(tài)輸入，提升實際業(yè)務場景的感知與執(zhí)行能力。多模態(tài) Agent 的典型應用語音 Agent，在 2026 年將迎來爆發(fā)式增長，a16z 預測輸入框將消亡，Agent 通過觀察用戶行為主動介入并提供待審核的行動方案。
趨勢 4：多 Agent 協(xié)作架構將成主流
Gartner、Forbes 等多機構預測 2026 年將加速從單一 AI Agent 向多 Agent 協(xié)作編排（multi-agent orchestration）轉型，多智能體能夠分工協(xié)作、自主決策、實時調整復雜任務（如供應鏈、R&D pipelines、客戶旅程等），以協(xié)調復雜流程如供應鏈優(yōu)化、研發(fā)自動執(zhí)行等。
在多 Agent 的基礎上，一些機構從業(yè)務角度提出了相應的概念。IBM 提出了 super agent（超級 agent）概念，認為企業(yè)軟件將不僅嵌入 agents，還會圍繞 agent 構建交互和控制平面，屆時智能體將能夠跨場景、跨渠道執(zhí)行復雜任務，并有統(tǒng)一控制平面和協(xié)調儀表盤。Gartner 提出未來幾年 Agent 系統(tǒng)將形成跨應用的 agentic ecosystem（代理生態(tài)系統(tǒng)），推動業(yè)務流程重塑。
在技術上，單體 Agent 將向多級 Agent 協(xié)同系統(tǒng)的演變，技術演進路徑為單體模型→協(xié)作體系→跨域智能網絡。
這同時也是企業(yè)業(yè)務架構轉變，將會形成 agent → supervisor agent → orchestrator → agent ecosystem 的層級體系。
這種技術與業(yè)務的雙重演變，也讓多智能體編排成為技術核心。
多 Agent 成為主流架構，標志著 AI Agent 從 Level 1（工具使用）和 Level 2（基礎任務鏈）向 Level 3（團隊協(xié)作）的進化，市場真正價值將來自專業(yè)化 Agent 協(xié)同作戰(zhàn)。
麥肯錫預測，2026 年將迎來協(xié)作式智能體工作流的廣泛應用，多 Agent 協(xié)作團隊將成為主流架構，可實現自主分工、跨 Agent 任務交接與協(xié)同優(yōu)化，核心衡量指標為團隊效率與任務交接成功率（無返工比例）。
典型多 Agent 架構設計是，一個主 Agent 負責拆解復雜目標，調用多個子 Agent（數據 Agent、內容 Agent、分析 Agent、創(chuàng)意 Agent、報告 Agent 等）協(xié)同完成任務。這種架構類似于人類組織中的分工協(xié)作，每個 Agent 都有特定的專業(yè)技能，通過高效協(xié)作完成復雜目標。
自主協(xié)作機制將會決定 Agent 執(zhí)行效率。多 Agent 系統(tǒng)實現自主分工、互相檢查、自動修復故障，無需等待人工干預，效率提升 300% 以上。Agent 間通過標準化協(xié)議進行通信，能夠動態(tài)分配任務、協(xié)調資源、處理沖突，形成高效的協(xié)作網絡。
業(yè)界預測，2026 年將是多 Agent 協(xié)作的起點，不同 agent 之間協(xié)同、分工、并自動解決復雜業(yè)務目標。多 Agent 系統(tǒng)也將成為 2026 Agentic AI 的默認形態(tài)之一，從任務處理工具變?yōu)闃I(yè)務流程自治引擎。
趨勢 5：系統(tǒng)架構演進：從單體到分布式智能體網絡
2026 年 AI Agent 的系統(tǒng)架構將發(fā)生根本性變化，從單體式應用向分布式智能體網絡演進。IBM 預測 2026 年將出現 Agent 控制平面和多 Agent 儀表盤，用戶從單一入口管理所有 Agent 任務。
麥肯錫進一步指出，為適配智能體商業(yè)發(fā)展，企業(yè)需額外掌握并部署模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol，MCP）、智能體間通信協(xié)議（Agent-to-Agent Protocol，A2A）、智能體支付協(xié)議（Agent Payment Protocol，AP2）等集成技術，同時重構身份管理與客戶忠誠度體系。
從單體向智能體網絡過渡，會為 Agentic AI 系統(tǒng)帶來一系列變化。
Agentic AI 系統(tǒng)將采用控制平面架構。Agent 控制平面提供統(tǒng)一的管理界面，支持跨環(huán)境（瀏覽器、編輯器、郵箱、企業(yè)系統(tǒng)）統(tǒng)一調度，實現并行工作：編碼同時測試、重構同時文檔、后臺任務運
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