互联网范式演变 - 互联网经历三次范式转变：PC Web时代以静态页面和关键词搜索为主，用户主动点击浏览，商业模式依赖搜索广告如Google AdWords的点击率(CTR)和每次点击成本(CPC) [7] - Mobile Web时代以推荐系统主导信息分发，用户从搜索者变为消费者，商业模式转向信息流广告，强调停留时间、转化率和千次展示成本(eCPM) [8] - Agentic Web时代由AI智能体驱动，Web从"人读内容"转向"智能体执行任务"，信息嵌入LLM参数中被调用加工，商业模型变为服务调用和智能体竞价 [9][10] Agentic Web核心定义 - Agentic Web是由大语言模型(LLMs)驱动的自主软件智能体组成的分布式互联网生态系统，智能体可持续规划、协调和执行目标导向任务 [11] - 用户通过自然语言委托任务，智能体自动完成多步骤操作，例如规划东京行程并避开台风，预算3000元，全程自动化处理 [13] - 智能体具有双重身份：作为用户(Agent-as-User)模拟人类操作网页，作为接口(Agent-as-Interface)接收指令并调用服务 [13][14][15] 技术架构维度 - 智能维度要求AI具备上下文理解、长程规划、适应性学习和多模态整合能力，处理文本、图像、API和数据表格 [17] - 交互维度通过MCP(Model Context Protocol)和A2A(Agent-to-Agent)协议实现智能体间语义交互、状态共享和多步任务协作 [17] - 经济维度转向智能体注意力经济(Agent Attention Economy)，商业竞争重心从用户注意力转向智能体调用频次、完成率和效率 [17][18][19] 应用场景分类 - 事务型应用实现全自动任务执行，例如智能体自动查询航司、比价、填写资料和支付确认完成机票预订 [20][22] - 信息型应用如Deepresearch Agent持续追踪研究论文，自动梳理引用网络和方法论差异，生成研究摘要和推荐合作者 [20][24] - 交流型应用支持多智能体沟通协作，例如跨国研究项目智能体自动同步实验时间表、共享数据集和生成联合成果 [20][25][26] 技术挑战 - 智能体基础能力存在推理规划脆弱性、记忆上下文管理难题和工具使用安全性风险，需零信任架构验证外部输入 [29][30][31][32] - 学习机制面临奖励设计难题、持续学习中的灾难性遗忘问题以及任务交互学习的适应性挑战 [33][34][35] - 多代理协作需解决组织结构设计、统一通信协议(如IBM ACP、Google A2A、Anthropic MCP)和去中心化信任体系建立 [36][37][38] 安全与社会经济影响 - 安全风险包括目标漂移、服务污染和协调风暴等多维威胁，需通过人工+自动红队测试和推理防护栏机制防御 [44][45][46] - 广告驱动商业模式被冲击，新型交易型、订阅制和按结果收费模式崛起，智能体成为服务提供者 [47][48] - 劳动市场面临自动化替代冲击，需平衡AI与人类就业并确保经济利益公平分配 [49] 行业变革意义 - Agentic Web代表互联网从信息空间向行动空间的转型，AI从问答工具变为代表人类行动、协作和决策的数字代理 [50] - 整个Web转变为活的协作系统，网页变为智能体，搜索变为协同，点击变为意图，重构人机关系和经济模式 [51]

互联网范式演变 - PC Web时代以静态网页和关键词搜索为核心，用户需主动点击浏览，商业模式依赖搜索广告如Google AdWords [11] - Mobile Web时代推荐系统主导信息分发，用户从搜索者变为消费者，商业模式转向信息流广告和精准推荐 [12] - Agentic Web时代AI智能体成为主角，Web从信息展示转向任务执行，商业模型变为服务调用和智能体竞价 [13][15] Agentic Web定义与特点 - 由大语言模型驱动的智能体组成分布式互联网生态系统，智能体可自主规划、协调和执行任务 [17] - 用户通过自然语言委托任务，智能体自动完成多步骤操作并与其他智能体协作 [21] - 智能体具备双重身份：作为用户模拟人类操作，作为接口接收指令并整合服务 [22][23] 核心维度 - 智能维度：智能体需具备上下文理解、长程规划、适应性学习和多模态整合能力 [26][27] - 交互维度：智能体间通过协商和协同执行任务，采用MCP和A2A协议实现协作 [28] - 经济维度：商业竞争重心从争夺用户注意力转向智能体调用频次和效率 [29] 应用场景 - 事务型：智能体自动完成订票、预订等流程，无需用户逐步操作 [33] - 信息型：智能体作为研究助理持续追踪领域动态，构建进化知识网络 [38] - 交流型：智能体间可沟通协作，形成类似数字组织的多体系统 [39][41] 技术挑战 - 智能体基础能力需提升推理规划、记忆管理和工具使用安全性 [44][45] - 持续学习中存在奖励设计难题和灾难性遗忘问题 [46][49] - 多代理协作需解决结构设计、通信协议和去中心化信任问题 [51] 社会经济影响 - 广告经济模式受冲击，新型商业模式如按结果收费正在崛起 [56] - 智能体普及将冲击劳动市场，需平衡AI与人类就业关系 [56] - 互联网从信息空间转向行动空间，重构人机关系和经济模式 [57][58]