中国互联网大厂AI智能体布局 - 阿里通义实验室推出多智能体开发框架AgentScope 1.0 提供覆盖开发、部署、监控全生命周期的生产级解决方案 [2] - 腾讯优图实验室开源智能体框架Youtu-Agent 字节Agent平台"扣子空间"上架至苹果App Store和安卓商店平台 [2] - 美团开源大模型LongCat-Flash-Chat 总参数量5600亿 在Agentic Tool Use评测基准性能超过DeepSeek-V3.1和GPT-4.1 [2] AI智能体商业化进展 - Agent多步推理推动token用量爆发式增长 云和算力需求持续提升 [4] - 通用智能体公司Manus年化收入达9000万美元（约6.46亿元人民币）即将突破1亿美元 [4] - F5亚太区首席技术官预测未来1-2年内所有App应用产品都将转变为AI应用 [4] 云服务商资本开支与AI投入 - BAT三家第二季度合计资本开支615亿元 同比增长168% [5] - 阿里云Q2资本开支386.76亿元（同比+220%） 过去四个季度AI基础设施累计投入超1000亿元 [5] - 腾讯CSIG部门Q2资本开支191亿元（同比+119%） 百度云Q2资本开支38亿元（同比+79%） [5] - 过去12个月中国四大云服务商资本支出约450亿美元 相当于美国同行2910亿美元的15% [6] - 中国云资本支出自2023Q4起快速增长 2025Q2增长3倍 资本支出占收入比例已超美国 [7] 全球算力投资与token消耗 - 微软Q2资本支出242亿美元（同比+27%） Meta将2025年资本支出下限提至660亿美元 谷歌将资本开支从750亿美元提高至850亿美元 [7] - Manus单次任务token消耗量达10万量级 单次任务成本约2美元 [7] - 全球96%企业正在部署AI模型 其中91%采用WAAP保障AI与机器学习模型安全 [8] AI智能体技术演进与安全需求 - AI智能体具备环境感知、动态决策、行为执行和工具调用能力 加速生成式AI技术落地 [8] - F5推出AI网关产品 支持跨环境部署 为智能体应用提供动态安全防护 [8][9] - F5通过GPU资源动态调度帮助中国企业提升AI训练、RAG构建及推理过程的数据访问性能 [9] 中国企业AI智能体应用现状 - 34%中国企业开展测试验证 30%进入"较大投入+采购培训"阶段 [11] - Agent应用在金融、制造、零售等流程标准化领域形成规模化落地 [11] - 预计2028年中国企业级Agent应用市场规模将超270亿美元 [12] 具身智能与人形机器人发展 - 英伟达推出机器人超级电脑Jetson AGX Thor 提供2070 FP4 teraflops AI计算能力 较前代提升7.5倍算力和3.5倍能效 [13] - 2024年中国人形机器人预估销量2400台 2025年将超万台 [15] - 2025年中国具身智能市场规模预计52.95亿元 2030年达1037.52亿元（占全球44.6%） [15] - 全球人形机器人市场规模预计2050年达7万亿美元（约50万亿元人民币） [17] 具身智能安全挑战 - 具身智能面临非线性公域数据缺乏和泛化性数据不足两大世界性难题 [14] - 机器人需要力觉、嗅觉等多模态数据支撑 目前数据采集和处理存在技术瓶颈 [14] - 蚂蚁集团指出具身智能使网络空间与物理空间融合 安全风险发生质变 [15] - F5通过融合平台解决边缘AI设备延时控制与应用安全双重需求 [15]

AI应用与AI Agent架构新范式 核心观点 - AI应用正从被动命令处理工具向"智能伙伴"进化，采用LLM（大语言模型）与AI Agent双引擎模式：LLM负责意图理解和任务规划（大脑），AI Agent负责工具调用、任务执行与环境交互（执行者）[1] - MCP服务是企业AI应用的基石，规范化多者协同关系，实现AI Agent与后端服务快速对接，将零散IT资产转化为标准化能力[1][17] - 构建AI应用的两大路径：全新开发（适合颠覆性创新）和存量改造（在现有业务系统中嵌入AI Agent能力）[1][18][21] AI Agent系统架构 - 核心组件包括：LLM（大脑）、存储服务（记忆）、工具集（手）、系统提示词（定义行为），采用ReAct推理模式[1][26][27] - 函数计算FC是关键运行时，支持快速弹性伸缩，具备高可靠、高性价比特性，适用于AI Agent运行和沙箱环境[1] - AI网关作为中枢枢纽，提供LLM缓存、内容审核、Token限流等功能，统一接入代理与安全管理[2][24] 企业应用实践 - 全新开发模式案例：金融行业AI研究分析师、企业"超级知识入口"等原生场景[21] - 存量改造模式：在HR、财务、CRM等核心系统中嵌入AI Agent能力，保留历史IT资产价值[17][18] - 辅助基模的AI Agent（如Qwen3、智谱GLM）通过联网搜索、深度研究增强基模能力，通常以编码方式构建[35] 技术实现方案 - SAE（Serverless应用引擎）提供低成本、高安全性的AI应用部署方案[2] - 事件驱动架构支持定时/MQ/SLS/CDN等多种触发方式[23] - 开发框架选择包括LangChain、LangGraph、OpenAI Agent等标准化工具链[36]