近期，一份深入探讨传媒领域AI Agent生态发展的报告引起了广泛关注。该报告聚焦于AI Agent如何从单一功能工具向系统化生态演进，并明确了其在B端（企业端）与C端（消费者端）的显著价值。
报告指出，AI Agent作为生成式AI商业化的关键形态，正经历从工具到智能工作体的转变。其核心在于通过集成模型、工具与多智能体通信协议（A2A），构建强大的任务自动化处理能力。国际科技巨头如OpenAI、Google和微软，已在Agent开发框架、多模态交互及企业级应用方面取得显著突破。例如，OpenAI的Operator智能体能够模拟人类操作浏览器，完成复杂任务；Google的A2A协议则实现了智能体间的有效协作；微软的Microsoft 365 Copilot则深度整合至办公场景，提升工作效率。
在国内，互联网大厂也加速布局AI Agent领域。阿里巴巴推出了Qwen-Agent开源框架，支持函数调用与RAG技术，并通过“扣子空间”实现多智能体协作，进行行业报告分析。腾讯则依托混元大模型，构建了“元器”一站式AI Agent开发平台，全面覆盖微信生态。百度推出了“文心智能体平台”，提供从智能体创建到插件集成的全流程工具，支持个性化智能体的快速部署。字节跳动则通过“Coze”推出了零代码AI Agent开发工具，支持多平台接入，实现内容生成与任务管理。
在行业应用层面，AI Agent也展现出巨大潜力。B端企业如Salesforce通过Agentforce提升了客户管理效率，ServiceNow则利用AI Agent优化了IT服务流程。在C端场景中，飞猪推出的“飞猪一飞”整合了9个智能体，为用户提供旅行全流程规划服务；百度则通过“心响App”，支持多律师智能体协作处理法律纠纷。
技术生态方面，MCP（Model Context Protocol）与A2A协议逐渐成为智能体通信标准，推动跨平台数据交互与工具调用。例如，Google AlphaEvolve通过算法优化提升了数据中心效率，微软的MCP Server Playwright则支持跨浏览器自动化测试。
报告还强调，AI Agent的核心价值在于通过“模型+流程+数据”的深度整合，重构企业服务与用户交互模式。国内厂商在开源框架、行业场景适配及生态整合方面迅速跟进，未来有望在电商、旅游、企业服务等领域实现规模化落地，推动AI从辅助工具向核心生产力转变。
