AI Agent生态建设核心观点 - AI Agent正从工具向智能工作体演进，通过模型、工具与多智能体通信协议（A2A）构建任务自动化处理能力，成为生成式AI商业化落地的关键形态 [1][6] - 国际巨头如OpenAI、Google、微软等在Agent开发框架、多模态交互及企业级应用领域取得突破，例如OpenAI的Operator智能体可模拟人类操作浏览器，Google的A2A协议实现智能体间协作，微软Microsoft 365 Copilot深度整合办公场景 [1][6] - 国内互联网大厂加速布局，阿里巴巴推出Qwen-Agent开源框架，腾讯"元器"基于混元大模型构建一站式开发平台，百度"文心智能体平台"提供全流程工具，字节跳动"Coze"推出零代码开发工具 [2][6] 海外厂商技术进展 - Salesforce Agentforce 2.0发布新功能：预构建代理技能库、零代码平台、工作流集成、Slack部署代理及扩展Atlas推理引擎，例如全球人才公司Adecoo每年处理3亿份求职申请，通过Agentforce实现自动化筛选与面试安排 [7][8][9] - ServiceNow的NOW Assist功能包括总结、对话交互、内容创作、代码生成、定制技能开发和AI搜索，提升IT服务流程效率 [44][45][47][48][49][50] - 技术标准化趋势明显，MCP（Model Context Protocol）与A2A协议成为智能体通信标准，推动跨平台数据交互与工具调用，如Google AlphaEvolve优化数据中心效率 [2][6] 国内厂商布局与行业应用 - 阿里巴巴Qwen-Agent支持函数调用与RAG技术，"扣子空间"实现多智能体协作完成行业报告分析 [2][6] - 腾讯"元器"覆盖微信生态全链路，百度"文心智能体平台"支持个性化智能体快速部署，字节跳动"Coze"接入Discord、微信等多平台 [2][6] - B端应用如飞猪"飞猪一飞"整合9个智能体提供旅行全流程规划，C端如百度"心响App"支持多律师智能体协作处理法律纠纷 [2][6] 产品形态与案例 - Salesforce Agentforce关键要素包括数据（Data Cloud、Prompt Builder）、推理（Atlas引擎）、操作（CRM模块集成），例如自动识别客户追加销售机会并生成个性化邮件 [11][14][18][19][20][22][24][25][28] - Agent Builder案例：招聘场景中通过自然语言指令创建Agent角色，实现邮件联系、信息收集、面试安排等自动化 [29][30][31][32][34][35] - Wiley应用案例显示，Agentforce实现213%的投资回报率，自动化处理客户服务请求、生成对话摘要并优化产品改进优先级 [41]

市场表现 - 6月10日AH股午后跳水 计算机、电子、通信等行业板块领跌A股 [1] - IDC（算力租赁）、DeepSeek、大数据等概念指数盘中重挫 稀土板块逆势爆拉 [1] - 信创ETF（562570）午后一度跌近4% 持仓股中深信服、泛微网络、用友网络、星环科技、金山办公、浪潮软件领跌 [1] - 云计算50ETF（516630）跌超2% 持仓股中深信服、石基信息、用友网络、金山办公、云天励飞、科华数据、中科星图领跌 [1] 行业观点与催化剂 - 华创证券认为计算机板块确认进入反弹通道 重视6-7月做多窗口期 [1] - 5月下旬昆仑万维天工超级智能体在性能与指标上超过OpenAI Research和Manus [1] - 5月25日海光信息拟吸引合并中科曙光打造国产算力垂直平台型龙头 [1] - 5月28日DeepSeek R1发布带来性能提升 6月5日中国软件完成对麒麟软件增资扩股 [1] - 字节火山引擎春季发布会及360智能体发布会将召开 [1] - 判断当前计算机已进入6月AI Agent行情 产业推动商业化加速落地将带来年度科技行情 [1] 相关ETF产品 - 信创ETF（562570）跟踪中证信息技术应用创新产业指数 聚焦新质生产力与自主可控头部公司 [2] - 信创ETF覆盖人工智能、数据算力、工业软件、信息安全等前沿科创产业 [2] - 云计算50ETF（516630）跟踪云计算指数（930851） AI算力含量较高 [2] - 云计算指数覆盖光模块&光器件、算力租赁（IDC）、数据储存、服务器、液冷等热门算力概念 [2] - 云计算50ETF（516630）为跟踪云计算指数费率最低的ETF [2]

AI行业趋势 - 2025年红杉资本AI峰会达成共识：下一轮AI竞争核心转向为用户创造实际收益而非工具本身，Agent技术重要性凸显[1] - 硅谷大厂加速布局AI Agent领域，微软CEO宣布进入"AI Agent时代"，OpenAI推出面向开发者的Codex Agent并称其为编程史最大变革[1] - 国内AI Agent面临实用性困境，被用户比喻为"AI实习生"，难以满足企业数字化转型深水区的场景细化需求[1] 智谱CoCo产品特性 - 定位企业级AI Agent，以"懂你的企业，能干能交付"为核心理念，接入企业工作流/知识库/数据库提供定制化服务[2] - 独创记忆机制可记住员工职能与工作重点，通过一键编排工作流将重复性任务封装为MCP小应用[2] - 实现从单点应答到全链路交付的突破，产品价值体现在能力×信任×频率三维度的平衡[3] 小红书监测案例表现 - 在月活3亿的小红书平台监测任务中，10分钟内生成包含数据比对/执行方案设计/合规考量的完整解决方案[4] - 输出两种可行性方案：自建监测系统与第三方监测，包含功能模块设计/技术架构/合规要点等全要素[8][9][10] - 系统采用分层架构（数据采集/处理/分析/预警/安全五层），支持多关键词监控/情感分析/合规校验等12项核心功能[14][16] 工作流封装功能 - 「一键封装工作流为MCP」功能实现零代码开发，测试中成功将Meta AI新闻自动生成微信/微博/知乎/LinkedIn多平台适配文案[21][23] - 该功能可解决内容创作公司多平台分发时的二次创作痛点，已完成合规性检查的直接可用结果交付[23] 产品差异化价值 - 突破传统AI工具单点应答局限，实现需求输入-流程规划-结果交付的全链路自动化，使AI从辅助工具升级为责任主体[26] - 具备"核心引擎+场景插件"生态属性，可与企业OA/CRM/ERP系统打通，孵化报销审批/供应链优化等专属智能体[27] - 记忆机制实现从"用户做了什么"到"用户是谁"的认知转变，能按职能定制AI日报并给出差异化视角[18] 行业影响 - 推动AI从技术概念期向价值兑现期跃迁，重新定义产业端实用价值坐标，降低企业AI应用门槛实现平权竞争[26][27] - 作为数字化转型"智能中台"，帮助大型企业打破数据孤岛，避免流程僵化，加速传统业务与AI融合[28]

A股市场表现 - 6月9日A股震荡上行，午后小幅回落，CRO、减肥药、创新药等概念板块涨幅居前 [1] - 信创ETF（562570）尾盘涨近1%，持仓股中用友网络、泛微网络、卫宁健康、赢时胜、开普云等领涨 [1] - 云计算50ETF（516630）尾盘涨近1%，持仓股中石基信息、用友网络、中际旭创、泛微网络、卫宁健康等表现突出 [1] 计算机行业与AI Agent行情 - 计算机行业进入6月AI Agent行情，产业推动商业化加速落地，可能带来年度科技行情 [1] - 信创产业链并购重组加速，方向包括"技术互补型整合"与"生态闭环构建"，形成"软件服务商+硬件制造商"垂直协同与"芯片-系统-应用"全链贯通的双重路径 [1] 并购重组特征 - 技术协同导向：企业通过并购补齐技术短板，例如慧博云通拟收购ARM服务器龙头宝德计算以强化AI算力全栈服务，中科曙光与海光信息战略重组实现国产算力自主闭环 [1] - 政策驱动集约化：国产替代政策推动行业集中度提升，例如软通动力并购同方计算机抢占党政信创市场 [2] - 国际化生态布局：企业通过跨境并购获取核心技术并构建全球供应链体系，增强竞争力 [2] 相关ETF及指数 - 信创ETF（562570）跟踪中证信创指数（931247），海光信息和中科曙光分别为该指数第1大和第8大权重股，合计权重超10% [3] - 云计算50ETF（516630）跟踪云计算指数（930851），覆盖光模块、算力租赁、数据储存、服务器、液冷等概念，中科曙光和中科星图分别占权重4.32%和1.29% [3]

智能学习硬件行业变革 - 智能学习硬件正从单一功能工具进化为陪伴学习的"智能伙伴"，核心驱动力是用户需求、硬件创新与AI技术的螺旋式推进[1] - 行业变革路径呈现"需求牵引-技术支撑-体验升级"的循环模式，有道词典笔累计销量突破1000万台印证该模式有效性[4] 用户需求演进 - 初始需求聚焦英语学习场景，通过扫描翻译功能解决查词痛点[6] - 需求扩展至中文学习（古诗文/文言文）、多学科答疑（数学/物理/化学）及移动学习场景[6] - 未来需求将向个性化学习（错题分析/知识拓展）和多学科融合方向发展[15] 硬件创新突破 - 通过材料科学和电子工程优化产品形态（尺寸/材质）与性能（芯片算力）[7] - 定制首颗AI芯片实现端侧离线大模型，平衡算力需求与超低功耗[10] - 多模态交互支持扫描/拍照/语音等多种输入方式[13] 大模型技术应用 - 语言学习领域：2023年率先落地端侧离线大模型，翻译准确度超越传统NMT模型，支持中英/文言文/小语种[10] - 学科辅导领域：AI答疑笔实现类真人逻辑的解题链推理，可处理多学科新题难题（如北京海淀高考二模题），支持分步骤讲解与举一反三练习[13] - 系统整合方向：探索将分散的APP功能串联成完整学习流程，构建AI Agent驱动的端到端学习生态[16] 产品迭代路径 - 第一代词典笔：解决扫描翻译单一需求，积累千万级用户基础[4][6] - 新一代AI答疑笔：整合大模型能力实现多学科智能辅导，具备拍照解题/语音交互等创新功能[13] - 未来形态：定位AI原生硬件，通过自研系统实现人-内容-流程的三维整合[16]

报告行业投资评级 - 推荐 维持 [2] 报告的核心观点 - 国产Agent不断演进，通用协议推进系统性应用 [2] 根据相关目录分别进行总结 第一部分：国产智能体技术创新，C端产品百花齐放 - AI Agent领域呈现新摩尔定律，智能体能力急剧提升，自2022年ChatGPT发布后，大模型带动AI智能体能力提升，AI智能体完成任务时长呈指数增长，顶尖AI系统完成任务长度每7个月翻一番 [5] - 互联网大厂争夺AI互联网时代新交互入口，AI Agent继承APP核心基因且在多方面更具优势，有望超越原有APP生态 [9] - 字节跳动的扣子空间于2025年4 - 5月开启内测和开放测试，是集MCP Client和MCP Server于一体的通用Agent产品，有规划/探索双模式协作，还提供用户研究专家和华泰A股观察助手两个专家Agent [13][19][20] - 百度于2025年4月25日发布心响APP，是首个移动端通用超级智能体APP，能拆解用户需求并调用工具完成任务，支持超200种任务类型 [32][36][39] - 昆仑万维于2025年5月22日发布天工超级智能体，采用AI Agent架构和deep research技术，能生成多模态内容，包含5个专家智能体和1个通用智能体 [46] - 纳米AI于2025年4月23日上线MCP万能工具箱，是国内首家开放生态MCP平台，生态覆盖多场景 [56] 第二部分：MCP开放协议持续扩圈，跨平台协作提升Agent商业价值 - 2025年4月Google推出A2A全新开放协议，让不同AI智能体可相互沟通协作，微软5月宣布两大开发平台支持该协议，A2A促进客户端和远程智能体通信，有能力发现、任务管理、协作、用户体验协商等交互过程 [69][70][72] - 2025年5月Anthropic为Claude推出Integrations功能，使其能与远程MCP服务器无缝协作，首批支持多个服务集成 [74] - 2025年5月22日OpenAI宣布核心API——Responses API支持MCP服务，降低开发者连接外部服务的复杂性 [76][77] - 2025年5月20日微软在大会上提出“智能体网络”概念，依托MCP形成“AI的USB - C”，并宣布加入MCP指导委员会，贡献新成果 [80] 第三部分：相关标的 - AI Agent + 编程的卓易信息收购艾普阳科技完成IDE业务布局，有低代码IDE + AI工具产品SnapDevelop和AI + IDE工具产品EazyDevelop，效率提升显著且支持MCP调用 [84][85] - AI Agent + 编程的普元信息采用低代码Copilot模式提升开发效率，在全部平台和产品中启动MCP适配工作 [89] - AI Agent + 办公的合合信息旗下TextIn上线文档处理领域首批MCP Server服务，解析稳定率高、处理耗时短，推动AI应用多行业发展 [90] - AI Agent + 办公的金山办公推出基于大语言模型的人工智能办公助手，WPS AI 2.0有AI伴写等功能，提供专业化和个性化写作建议 [96]

科技热点与市场表现 - 军工、医药、TMT板块集体反弹，科创综指ETF（589630）盘中涨幅近1 5% [1] - 科创板上市公司在并购重组中表现突出，2025年86起重大重组事件中参与18起，同比显著增加 [1] 政策与产业趋势 - A股并购重组市场活跃，生物医药、半导体、新一代信息技术领域企业通过并购技术密集型企业加速转型升级 [1] - 汽车、电子、机械设备行业并购数量最多，反映汽车智能化、半导体自主可控、制造业高端化智能化等产业趋势 [2] 重点配置方向 - 科技自立自强是当前配置重点，重点关注人工智能产业、自主可控、新型能源科技、空天信息技术和数据要素 [1] - 空天信息技术领域需关注低空经济、卫星及商业航天 [1] - 人工智能领域聚焦AI Agent、AI应用（如独立软件、智能终端）、人形机器人和自动驾驶 [1] - 自主可控方向重点关注"卡脖子"环节技术突破及国产化渗透，特别是以HBM为核心的芯片制造产业链 [1] 并购重组与投资机会 - 并购重组活跃程度反映产业周期方向，未来AI商业化落地可能形成主线行情 [2] - 当前政策宽松期，6月可阶段性关注并购重组主题，中长期建议配置国产AI算力等硬科技领域 [2] 科创综指ETF概况 - 科创综指ETF（589630）跟踪科创综指（000680），成分股平均市值约110亿元，偏向中小盘风格 [2] - 科创综指聚焦科技创新企业，覆盖早期创新阶段公司，行业配置侧重硬科技领域 [2] - 无股票账户投资者可关注国泰上证科创板综合ETF发起联接A（023733）和C（023734） [2]

重要市场新闻 - 商务部表示对稀土相关物项实施出口管制符合国际通行做法 已依法批准一定数量的合规申请并将持续加强审批工作 [1] - 5月末我国外汇储备规模为32853亿美元 环比上升36亿美元(0.11%) [1] - 5月末黄金储备报7383万盎司(约2296.37吨) 环比增加6万盎司(约1.86吨) 为连续第7个月增持 [1] 金融科技行业 - 德意志银行正在研究稳定币和各类代币化存款形式 包括发行自有代币或加入行业联合计划 [2] - 稳定币在跨境支付和外汇储蓄等金融活动中应用广泛 具有支付效率高、成本低等特点 [2] - 代币化存款由受监管银行发行 代表对银行存款的债权 [2] - 相关概念股包括天阳科技、新国都、科蓝软件等 [2] 半导体存储行业 - 存储行业DDR4产品出现缺货和涨价现象 主要因原厂减产导致供给紧张 [3] - 工业、安防、电视等利基市场对DDR4产品仍有稳定需求支撑 [3] - 2025年下半年预计迎来供需结构改善 价格进入上行周期 [3] - 第二季度存储器价格已出现回升 涨幅超出预期 [3] - 相关概念股包括同有科技、朗科科技、兆易创新等 [3] 工业智能化 - 工信部召开会议部署推进两化融合 实施"人工智能+制造"行动 [4] - 将加快重点行业智能升级 强化工业软件、智能传感器等核心技术攻关 [4] - 以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用 带动工业数据集、工业大模型创新 [4] - AI Agent有望在工业、教育、金融、零售、司法等行业率先落地 [4] - 相关概念股包括东土科技、汉得信息、彩讯股份等 [4][5] 股东减持信息 - 若羽臣股东朗姿股份拟减持不超过476.8万股(占总股本3%) [5] - 丝路视觉董事丁鹏青拟减持不超过70600股 副总裁田万军拟减持不超过59500股 [5] - 闽东电力股东福建省投资开发集团拟减持4579514股(占总股本1%) [5] 退市信息 - *ST海越收到上交所终止上市决定 将于6月16日进入退市整理期 [6]

大模型技术发展现状 - 大语言模型性能提升速度明显放缓 主要受限于互联网数据使用瓶颈 [1] - 智源研究院推出"悟界"系列开源大模型 涵盖多模态世界模型 脑科学模型 具身大脑框架等创新方向 [1][3] - 行业从"百模大战"转向多元化探索 大语言模型竞争不再是唯一焦点 [1] 大模型性能突破路径 - 行业探索三种主要路径：强化学习提升推理能力 数据合成技术突破 多模态数据开发利用 [2] - 多模态数据规模是文字数据的成百上千倍 但当前利用率低下 [2] - 智源研究院聚焦原生多模态世界模型 旨在实现AI对物理世界的感知与交互 [2] 悟界系列大模型技术细节 - 包含Emu3多模态世界模型 Brainμ脑科学模型 RoboOS 2.0具身框架等四大核心模块 [3] - RoboOS 2.0与RoboBrain2.0适配轮式 双足 四足等各类机器人形态 已与20多家企业建立合作 [3] - AI Agent发展进入"好用"阶段 产业开始基于基础模型开发解决实际需求的智能体 [3] 具身智能与人形机器人进展 - 人形机器人2024年实现行走 2025年目标达到奔跑能力 但稳定性仍需突破 [6] - 行业面临"循环悖论"：具身能力不足限制数据采集 数据稀缺又制约模型发展 [6] - 解决方案包括降低硬件成本至数千元级别 以及通过仿真数据补充训练 [7] 产业合作与生态建设 - 智源研究院与香港投资管理公司建立战略合作 推动人才 技术 资本协同发展 [4] - 机器人硬件厂商聚焦展示能力上限与成本控制 认为亲民价格将加速数据积累 [7] - 银河通用等企业展示具身大模型在商超场景的落地应用 [6]

AI Agent技术架构分析 - 拆解AI Agent运作流程为感知层(LLM/RAG)、决策层(Memory/Planning)、执行层(Tools)三层架构 [14][15] - 感知层负责信息收集处理，决策层进行任务拆解和推理，执行层完成实际操作 [14][15] - 当前技术痛点包括预训练收敛、检索效率瓶颈、隐私风险、工具兼容性等问题 [10] - 未来趋势包括RL强化、多源动态检索、记忆压缩技术、因果推理强化等方向 [10] 市场形态分类 - 提出AI Agent九宫格分类法，从形式和内容两个维度划分市场形态 [17][18] - 形式维度分为纯粹LLM自主、人类定义workflow、人工与AI结合三类 [17][18] - 内容维度分为通用Agent、垂类Agent和自定义平台三类 [17][18] - 需辨别真正有潜力公司与概念炒作者 [19] 技术路线之争 - OpenAI坚持"纯粹Agent"路线，强调LLM动态驱动决策 [23][24] - LangChain采用"混合架构"路线，主张Workflow与Agent结合 [25][26] - 两种路线在系统设计、开发门槛、可靠性等方面存在显著差异 [28] - OpenAI路线适合开放域任务，LangChain路线更适合企业级应用 [28] 模型能力进化 - SOTA模型已将工具调用能力内化，Agentic能力内化成为必然 [30] - OpenAI o4-mini与Claude 4代表两种技术路线："隐形智能"与"可编程智能" [38][39] - 未来竞争将是"体验普惠"与"深度可靠"两条路线的角力 [40] - 工程整合对模型能力的贡献开始增加 [31] Multi-Agent系统 - Single-Agent存在内存、工具调用、React框架等局限性 [80] - Multi-Agent在复杂性、鲁棒性和扩展性上具有根本优势 [82] - 核心架构模式包括单智能体、网络架构、监督者架构等六种 [102][124] - 当前框架处于割据状态，主流玩家各自推出解决方案 [125] 行业应用现状 - 当前AI Agent存在技术同质化和"套壳"现象普遍的问题 [129] - 短期差异化来自数据工程和系统集成等"苦活累活" [130][131] - 长期看这些工作有被自动化重构的风险 [132] - 未来12-24个月内有望看到显著进展 [138]