工业Agent正成为制造业推进智能化升级与系统化协同的重要载体。在此背景下，赛迪顾问编制完成《2025中国最具发展潜力工业Agent评估报告》，系统分析中国工业Agent的技术演进路径、市场结构与代表性企业格局。报告围绕底层通用、行业赋能与场景特化三类发展路径，梳理产业链创新动向，揭示工业Agent在智能控制、知识建模与边云协同等方面的实践进展，呈现工业智能由概念验证走向规模化应用的演进趋势。面向制造业用户，报告建议优先夯实通用智能底座，在此基础上按需分层引入行业赋能与场景特化的工业Agent能力，推动企业在可控成本与风险条件下稳步释放工业Agent价值。
一、工业Agent正在重构制造业智能化的技术与组织逻辑
工业Agent是人工智能与工业控制深度融合形成的系统性形态，代表制造业由规则自动化迈向智能化、系统化运行的重要方向。不同于单一算法或工具，工业Agent是一类具备感知、决策与执行能力的智能体系统，通过“感知—决策—执行—反馈”闭环，在复杂生产环境中实现任务自治与协同优化。其体系架构通常由感知层、决策层与执行层构成。
数据来源：赛迪顾问2026，01
工业Agent的发展，本质上体现了工业智能由规则自动化向认知驱动与系统自治持续演进的技术路径。早期依赖人工设定规则实现稳定控制，具备高可靠性但缺乏自适应与跨系统协同能力；随着物联网与大数据技术普及，工业系统开始引入机器学习模型，智能化由固定规则转向数据驱动，但仍以中心化配置和场景定制为主。进入人工智能与大模型阶段后，工业Agent被系统化提出，强化学习、知识图谱与自然语言处理等技术的融合，使系统具备情境理解、跨任务学习与自主规划能力，推动工业决策由被动响应走向主动推理。
数据来源：赛迪顾问2026，01
工业Agent与工业大模型并非简单的工具分工关系，而是相互依存、相互强化。工业大模型负责通用理解与推理，为Agent提供语义解析与决策生成能力；工业Agent则承担执行与落地职能，将模型认知转化为可控、可验证的工业行为。大模型的引入，使工业智能由专项任务处理迈向跨场景的通用理解，弥补了Agent在复杂语义与知识推理方面的能力边界；而Agent体系的存在，又解决了工业现场对实时性、安全性与闭环控制的要求，使模型能力能够稳定嵌入生产系统。
工业Agent的演进，本质上是其感知、决策与执行能力持续深化并结构化协同的过程。其中，感知层作为体系底座，负责多源数据采集与状态感知，解决“能看见”的问题，为智能决策提供可信输入；决策层作为智能中枢，融合大模型、机理模型与知识推理能力，实现对复杂场景的分析、判断与动态学习，解决“会思考”的问题；执行层作为落地与延展环节，将决策结果转化为可控行动，并通过持续反馈形成闭环运行，解决“能行动”的问题。
二、工业Agent市场进入“通用—赋能—特化”分层演进阶段
工业Agent市场呈现出由技术驱动向场景牵引、再向体系化协同演进的多层叠加特征，需求重点正从算法能力转向部署成本、稳定性与投资回报等实际价值。在这一过程中，市场逐步形成“底层通用—行业赋能—场景特化”的分层结构：底层通用Agent以算力、模型框架与数据基础设施为核心，构成智能制造的通用认知底座；行业赋能Agent围绕机理建模、知识图谱与行业标准，将专家经验转化为可复用的智能能力，成为连接技术与产业的关键中枢；场景特化Agent则嵌入具体业务流程，实现快速落地与价值闭环。
2023—2027年，底层通用工业Agent市场融资规模持续快速增长，由2023年的6亿元扩大至2027年的37.2亿元，资本加速向通用框架、知识引擎与智能底座集中，显示出对底层能力的长期投入预期。未来三至五年，底层通用工业Agent将由基础设施形态向生态化平台演进，通过平台化、标准化与模块化实现算力与模型的统一调度和跨厂商互通，逐步确立其作为工业智能体系核心基础设施的地位。
2023-2027年中国底层通用工业Agent市场融资规模及增长
数据来源：赛迪顾问2026，01
2024年，行业赋能工业Agent市场融资额达10.2亿元，同比增长57.5%，随着应用从单点走向多环节协同，市场增速逐步回归理性。未来，行业赋能Agent将由单一知识模型升级为行业智能中台，支撑跨企业、跨场景的能力复用，市场竞争焦点也将由算法性能转向知识积累与行业标准化，成为连接工业认知与执行的关键枢纽。
2023-2027年中国行业赋能工业Agent市场融资规模及增长
数据来源：赛迪顾问2026，01
2024年，场景特化工业Agent市场融资规模达5.9亿元，同比增长55.3%，但随着典型应用成熟、模型复用能力提升，市场增速逐步放缓，进入以工程闭环和场景深耕为主的稳态发展阶段。随着底层通用平台和行业赋能Agent能力增强，场景特化Agent的市场定位正由主导转向补充。
2023-2027年中国场景特化工业Agent市场融资规模及增长
数据来源：赛迪顾问2026，01
三、赛迪建议
对用户而言，在推进智能化升级过程中，建议用户企业优先选择具备通用底座能力的厂商，构建稳定、开放的智能化基础环境，并在此基础上循序引入具体场景应用，以降低系统集成与长期运维成本。同时，用户可深度参与工业Agent的场景共建，通过共同定义需求、持续回流数据与评估应用效果，使智能化方案更贴近生产、能源和设备管理等核心业务，在应用落地过程中同步提升自身数字化能力。
对厂商而言，建议工业Agent厂商在产品发展中强化通用化与生态协同导向，一方面积极参与行业标准建设，通过统一接口与规范提升系统互通性，降低用户使用门槛；另一方面持续提升底层框架、知识模型与数据治理能力，增强跨行业迁移与规模复制能力。通过开放平台、模块化设计与低成本集成，厂商既能提升用户落地效率，也有助于构建可持续扩展的产业生态。
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