AI智能体从2022年前学术探索期发展至2025年自进化突破年，Google DeepMind的AlphaEvolve和百度"伐谋"代表单/多智能体自进化方向。多智能体系统因A2A协议实现标准化协同，LangChain、SemanticKernel等框架支撑规模化落地。智能体已在办公、零售、医疗等领域实现效率大幅提升，Meta以20亿美元收购Manus彰显其商业价值，成为AI技术新热点。

概述：

智能体（Agent）英文翻译为：代理人、经纪人，也可能理解为助理。AI智能体，就是让AI成为人类的助理，帮助人类干事情。大多数情况下，AI智能体是可以借助AI应用开发平台作灵活开发和调整。

用在工作场景，作为具有自主性的计算实体，其概念在人工智能领域早有学术渊源，并于20世纪末至21世纪初形成系统研究，核心是“感知-决策-执行”闭环的AI独立个体。2023年迎来关键突破，随着OpenAI发布函数调用（Function Calling）能力，以及LangChain、Semantic Kernel等框架的成熟，智能体得以便捷地调用外部工具，此时AutoGPT等实验性项目展示了智能体自主规划任务的潜力；2024年吴恩达提出代理式人工智能（Agentic AI）概念，将其升级为“感知-推理-执行-反馈”高级形态。2025年自进化智能体成为核心热点，Google DeepMind的AlphaEvolve（单智能体）凭借“自我迭代优化”能力在科学领域突破，百度“伐谋”（多智能体）则通过群体协同实现策略自进化。多智能体系统（MAS）是智能体发展的必然产物，A2A协议推出后实现标准化协同，而各类框架与MCP等协议则是它们规模化落地的核心支撑。

智能体与多智能体系统的发展呈清晰脉络：2022年前为学术探索期，聚焦机器人强化学习等特定场景，如工业机器人避障，但缺乏通用能力；2023年是工具调用爆发年，微软Semantic Kernel与LangChain两大框架齐头并进，前者以插件化架构成为企业级开发首选，后者凭借灵活的链结构受开发者青睐，AutoGPT作为首个大众级自主智能体原型，实现简单任务自主拆解，同期Manus多智能体系统通过深度调研能力“破圈”，加热整个领域，MCP（Model Context Protocol）协议的推出则标准化了智能体工具调用接口，引发全行业支持。

2024年3月，吴恩达提出代理式人工智能（Agentic AI）概念，明确“感知-推理-执行-反馈”全闭环标准，推动智能体从“被动工具调用”转向“主动目标驱动”。多智能体领域同期已有突破，微软AutoGPT的衍生项目AutoGen及模拟游戏、软件开发的多智能体应用已受关注，但因缺乏统一通信标准未形成爆发。

2025年成为规模化落地与自进化突破年：独立智能体方面，Google DeepMind推出的AlphaEvolve成为自进化标杆，它结合大型语言模型（LLM）与进化算法，通过“搜索模式”生成高效策略、“泛化模式”归纳通用规律，实现算法与科学发现的自主优化，在矩阵乘法优化等场景取得突破；微软Dynamics 365的MCP服务器升级，实现与ERP系统实时互通，Llama 4、Claude Opus 4.1等大模型通过“动态专家模块”降本增效；多智能体领域则因Google 4月推出的A2A（Agent to Agent）协议迎来拐点，百度“伐谋”作为国内多智能体自进化代表，通过主从架构实现任务分工与策略迭代，成为企业级应用标杆。A2A协议是开放跨平台标准，基于HTTP、SSE和JSON-RPC构建，含能力发现、任务管理等模块，通过Agent Card声明智能体能力，支持多模态交互与长时任务处理，解决了不同框架智能体的互操作性问题，获Atlassian、Salesforce等50余家企业支持，让多智能体系统从“小众探索”变为“行业标配”。华为AGlink协议则聚焦电信级安全，与A2A互补。

框架层面，LangChain 1.0（10月发布）新增一行代码构建智能体的函数，其配套的LangGraph框架更是复杂任务编排的核心工具——作为有状态图结构编排框架，它通过节点拆分与边逻辑定义实现动态路由、循环迭代等高级流程，全生命周期状态管理与断点续跑功能，使其成为金融风控、供应链管理等长时任务的首选，目前已与OceanBase等数据库深度整合构建企业级智能体；微软Semantic Kernel 2.0强化企业级安全与插件生态；百度智能云千帆AppBuilder V1.2版本以全免费体验降低开发门槛，新增图表解析、多语种RAG等能力，支持医疗专属文件格式解析，成为国内企业构建行业智能体的核心平台；Anthropic的Agent框架则以安全协同为特色，支持多智能体权限分级管控。多智能体框架中，微软AutoGen v0.5.6的GraphFlow技术实现可视化编排，可支撑自进化多智能体的协同逻辑设计；华为RISE引擎将上线时间缩至小时级，为自进化多智能体提供快速部署能力。

举例：

• 独立智能体：智能办公助手自动整理会议纪要、预约沟通时间；零售智能体整合数据优化SKU与定价，助力库存周转率提升25%；阿里电商智能体帮女装店优化运营，30天销量提升45%；飞书智能助手Agentic版自动汇总数据生成季度总结初稿，效率提升70%；小米“小爱Agent”规划周末亲子出行，预订餐厅并提醒物品。基于微软Semantic Kernel构建的财务智能体，可自动对接发票系统与ERP，将报销审核时间从1天缩至2小时。自进化单智能体AlphaEvolve表现突出，在矩阵乘法优化中，将4×4复数矩阵乘法的乘法操作次数从49次降至48次，优化的FlashAttention内核计算速度提升32%；在数学研究中，它在67个数学问题上复现已知最优解，更在Nikodym集问题中发现新颖构造，为人类研究者提供突破方向。
• 多智能体系统：Manus通过调研、分析、报告Agent分工完成深度行业调研；Cursor、CodeBuddy编程工具靠多Agent协同提升开发效率；游戏、软件开发常用多Agent模拟角色；无人机群协同灭火，探测、投药、通信Agent分工合作；华为智网系统中“瓦特大师”与“网优精灵”协同，上海基站每月节电千万度，福建基站故障定位效率提升27%；基于AutoGen GraphFlow的内容团队，“写手-编辑-终审”Agent并行工作，效率提升60%。自进化多智能体百度“伐谋”展现强大能力，在企业年会筹备中，主智能体拆解任务后，场地调研、预算核算、嘉宾对接等从智能体同步推进，当首选场地满员时，系统不仅自动推荐替代方案，还基于历史案例优化谈判策略，将筹备时间从1周缩至1天，后续同类任务中策略迭代后效率再提升15%。
• 框架应用：企业用LangChain 1.0+LangGraph构建供应链智能体，通过图结构编排“数据采集-风险预警-补货决策”流程，断点续跑功能避免长时任务中断损失；某医疗企业借助百度千帆AppBuilder，上传3000页设备手册构建问答智能体，图表解析能力支持医护人员精准查询参数；中小企业用Strands Agents写50行代码搭建库存智能体，周转率提升22%；金融机构基于Anthropic框架构建合规审核多智能体，权限分级机制确保敏感数据安全。多智能体框架应用丰富，芯片设计企业基于AutoGen GraphFlow构建仿真测试多智能体，“电路建模-性能仿真-缺陷检测”Agent协同工作，结合AlphaEvolve的自进化算法优化仿真参数，将芯片验证周期缩短20%；运营商通过华为RISE引擎编排电网调度多智能体，主智能体接收“降本增效”意图后，自动分配负荷预测、故障预警、节能调度等任务，从智能体通过AGlink协议实时交互，系统上线后每月降低电网损耗8%；科技公司基于百度千帆AppBuilder搭建多智能体客服系统，“意图识别-问题匹配-方案生成”Agent协同，且能通过用户反馈自主优化问答库，问题解决率提升至92%。

商业洞察：

Meta收购Manus事件：Manus在2025年一季度凭借智能体技术演示视频爆红网络，其体验码一度被炒作至数万元人民币，随后获得7500万美元融资并实现5亿美元估值。2025年12月30日，美国科技公司Meta宣布以20亿美元收购中国AI初创公司Manus。到目前2026年1月15日，收购还未实际完成。

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