报告快读：腾讯&Gartner《企业级智能体产业落地研究报告》

智能体概念的辨析与分类

“AI Agent是由自主性（Autonomy）与行动力（Action）共同构成的智能系统，可形象概括为“大脑+手”的协同结构。“大脑”不仅要能自主思考，还应能与环境交互，并根据环境变化动态调整自身行为策略；“手”则需要根据“大脑”的指令直接完成工作(例如Deep Research)，还能使用外部工具（例如Tool calling）”

报告还从狭义智能体和广义智能体两个角度，对概念做了进一步辨析，并认为在可预见的时期内，单一的狭义AI Agent难以独立解决所有问题， 实际商业落地更多体现为Agentic AI System的混合形态：既包含具有AI Agent能力的模型，也依赖外挂的工作流和工 具协同

狭义智能体（AI Agent）强调在无需持续人工干预的情况下，实现自我学习与优化，具备高度的环境适应与泛化能力。其核心是模型本身具备原生工具调用与任务闭环执行能力。

广义智能体系统（Agentic AI System）则更具包容性，泛指一切能够感知环境、决策并执行任务以达成目标的系统。它通常依托“模型推理能力（Reasoning）+任务指令（Instruction）”构成“引导式自主（Guided Autonomy）”，并通过“工作流（Workflow）+工具调用（Tool Use）”实现“预定义行动（Pre-defined Action）”。

报告从产品形态层面，对智能体做了划分，分为产品型AI Agent，嵌入型AI Agent，多AI Agent协作系统，隐形AI Agent 几种，方便我们更多的理解市场上的各种大模型相关产品。

作为关注产业落地的报告，报告遗憾的没有在概念部分对于企业级智能体与C端智能体的区别和特点进行阐述

与之类似的，则是甲子光年智库在《2025 AI Agent行业价值及应用分析》报告中，从交互/流程性和内容自由度/专业度角度，将AI Agent分为了“前端交互的大脑顾问”“专家级的数字员工”“贴心反馈的灵感伙伴”和“让想象力落地的创造者”四种角色，这种划分更贴合任务本身对智能体能力需求视角。

报告也梳理了智能体在金融、零售、文旅、教育、医学、出行、互联网等14个行业上百个具有代表性的智能体应用场景。但是从这么宽广的角度梳理的场景，在各行业视角就显得颗粒度比较粗了。

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