作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
AI Agent是指具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。与Copilot、聊天机器人等相比，AI Agent能够自主规划和行动，实现用户预设的目标。
在去年发布《2024年AI Agent应用最佳实践报告》时，沙丘智库观察到企业对AI Agent技术的应用仍处于初期阶段，关于AI Agent的定义与分类、技术架构、落地路径等都尚未统一，很多应用都处于前期试点阶段，尚未产生明确价值。
2025年，被市场普遍认为是“智能体元年”，AI Agent的市场热度持续走高，呈现快速发展的趋势。沙丘智库观察到AI Agent的技术路径正在走向统一、通用型AI Agent的雏形已经出现、企业级AI Agent应用价值在部分场景也已被验证。
在这一背景下，为了帮助企业更好的判断AI Agent的定义边界、了解AI Agent的应用场景、掌握企业级AI Agent落地方法、学习优秀企业的AI Agent实践经验，沙丘智库发布《2025年AI Agent应用最佳实践报告》，为企业提供了一份全面的AI Agent建设指南，并精选了21个企业级AI Agent应用实践案例，覆盖数据分析、智能客服、智能运维、软件开发等场景，为企业落地AI Agent应用提供参考。
完整报告：沙丘智库《2025年AI Agent应用最佳实践报告》（63页PPT）
01
AI Agent的判断标准
从2024年下半年开始，很多技术供应商开始使用“AI Agent”一词来描述广泛的产品功能，被“滥用”的Agent概念会导致市场认知混乱。一些供应商将已有的AI助手、聊天机器人、RPA等重新包装为“AI Agent”，但这些并非真正的AI Agent。
在《2025年AI Agent应用最佳实践报告》中，沙丘智库定义了AI Agent的一组典型特征，有助于企业明晰AI Agent的定义边界，这些特征并非必须全部满足，但一个AI Agent系统拥有的特征越多，说明其“代理性”越强。企业在设计AI Agent解决方案时，不需要追求包含尽可能多甚至所有的特征，而是要根据实际需求，达到能力、复杂性和适应性之间的平衡。
02
AI Agent应用建议
当前大部分AI Agent应用属于特定任务Agent（即完成单个或少量相关任务）。2025年初，OpenAI发布Operator，初步具有通用型Agent形态，2025年3月中国企业Monica发布Manus则号称是“全球首款通用型Agent”。
沙丘智库认为，当前市场上的通用型Agent更多是狭义概念上的，是指任务覆盖面较广、功能相对丰富的AI Agent，但并不是所有任务都能完成。
对于企业来说，AI Agent的应用尤其要谨慎。沙丘智库认为企业在开发一个新Agent时，首先要进行场景考察，判断是否适合用Agent实现。当前，AI Agent的实际使用成本较高，太简单的场景没必要用Agent实现，可控性要求非常高的场景也不需要用Agent实现。
建议企业在构建AI Agent时，采取如下建议：
第一，渐进式实验与模式验证。使用开源工具和框架探索AI Agent架构设计模式并理解其目的。从实现Agent能力和行为的功能模式（包括架构模式、工作流模式、大模型交互模式、行动模式和记忆模式）开始，然后扩展到运营模式（评估模式、安全和身份管理模式）。避免重复造轮子，同时加速落地进程。
第二，行为验证与生产可信度。AI Agent部署的主要障碍是行为不可验证。当有一个经过验证的生产场景时，构建Agent评估能力，并收集真实世界的数据，将其作为基于大模型的AI Agent的组成部分，从而确保建立生产级别的信任。
第三，模块化架构设计原则。将Agent拆分为模块化组件，有助于对行为进行单元测试和监控，简化故障查找、优化和变更管理。通过Agent架构模式和Agent行动模式实现模块化。对Agent组件进行模块化评估和测试是维护整体Agent性能和信任的重要基础。
第四，复用现有技术资产。AI Agent的核心组件（如结构化提示、API交互、数据存储等）可通过现有开发工具以及自动化、编排或集成平台来实现。充分利用企业已有技术栈降低成本，避免重复造轮子，同时加速落地进程。
报告目录
第一部分 AI Agent应用洞察
1. AI Agent市场定义
1.1 AI Agent与Agentic AI定义
1.2 AI Agent典型特征与判断标准
1.3 AI Agent系统的核心组成部分
1.4 AI Agent系统的实现路径
2.AI Agent应用场景
2.1 AI Agent应用场景分类
2.2 消费级AI Agent
2.2.1 通用型Agent雏形：以OpenAI为例
2.2.2 通用型Agent雏形：以Manus为例
2.3 企业级AI Agent
2.3.1 智能客服+AI Agent
2.3.2 数据分析+AI Agent
2.3.3 软件开发+AI Agent
2.3.4 智能运维+AI Agent
3. 企业级AI Agent应用指南
3.1 企业开发AI Agent的决策思路
3.2 企业级AI Agent架构设计模式
3.3 企业级AI Agent安全防护措施
3.4 企业AI Agent应用建议
第二部分 企业级AI Agent应用实践案例
案例1：阿里云多Agent实现复杂表格智能问答
案例2：京东基于Multi-Agent的商家智能助手
案例3：阿里巴巴基于Multi-Agent的智能导购助手
案例4：快手电商多Agent合作的多轮会话方案
案例5：百度文心智能体平台建设与应用实践
案例6：腾讯基于多Agent框架的数据分析系统
案例7：湖北电信“谛听”客服智能体
案例8：中国移动运维大模型智能体
案例9：上海联通政企营销智能体
案例10：基于AI Agent的对公信贷业务助手实践
案例11：国泰海通证券AI Agent 平台案例12：广发证券财富AI助理中的多Agent协作模式
案例13：北京银行财报分析智能助手——小京财智
案例14：平安银行AI Agent平台建设实践
案例15：国家管网借助AI Agent 深化运营“全国一张网”
案例16：Google 利用多智能体打造AI科研助手
案例17：小爱语音助手多Agent框架
案例18：字节跳动智能编码助手Agent实践
案例19：贝壳找房AI研发智能体Super
案例20：百度文心快码智能体
案例21：亚马逊电商客服流程自动化系统MARCO
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