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证券研究报告

Agent如何重构软件生态？

GenAI系列之四十八

核核心观点心观点

◼海外Agent在25年快速落地，是AI应用最核心方向之一。

•微软：25年1月成立CoreAI-平台和工具，目标打造Copilot和AI堆栈，以支持各类AI应用程序和AI

Agents构建与运行。推出AzureAIFoundry一站式创建AI应用，在Microsoft365、Dynamics等集成AI

Agent服务。

•Salesforce：24年9月发布Agentforce，配置了销售、营销、分析、人力等全方位Agent，Agent善

于处理非结构化数据，且能够根据企业流程灵活定制化，适用于满足非标需求。

•ServiceNow：25年1月发布AIAgentOrchestrator和AIAgentStudio，Orchestrator管理多个AI

Agent完成跨系统跨部门协作；Studio为无代码开发工具，支持企业定制AIAgent。

•SAP：24Q4通过智能副驾Joule将企业接入AI智能体，25Q1进入agent应用快速发布阶段，根据规划

将在25Q1发布咨询（快速提供实施问题的答案，减少实施顾问成本）、供应链（提升场景分析效率，

给出订单异常建议）、自动分析洞察等产品。

◼国内Agent核心标的

•金山办公、泛微网络、汉得信息、鼎捷数智、新致软件、中科创达、金蝶国际（H）、税友股份、迈富

时（H）、明源云（H）、中国软件国际（H）、焦点科技、虹软科技、美图公司（H）等。

•具体进展及产品详见正文。

◼风险提示

•Agent底层模型进展不及预期；前期研发投入导致短期利润不及预期；下游景气度不及预期导致相关公

司收入不及预期；客户对于收费模式调整存在适应时间导致相关公司短期增速不及预期。

3

主要内容

1.算法：通向AGI的关键一步

2.产业：定制化与商业化重构

3.海外：Agent已开始起跑

4.相关标的

4

11..11CChhaatt强强调调的的是“是“说说”，”，AAggentent强强调调的的是“是“做做””

◼LLM与Agents的关系：

•1）从功能上看，LLM更适用于完成相对孤立、直接的任务，对于复杂场景、复杂任务力不从

心。而AIAgents更适合完成连续的、复杂的场景和任务，是LLM的进阶。2）从结构上看，

LLM是Agents的大脑，是信息中心和决策中枢，是Agents必不可少的组成部分。

◼Agents让AI与人类协同从“副驾”到“主驾”：

•人类与AI协同的三种模式分别为：1）以ChatGPT为代表的Embedding模式，通过提示词让

AI协助完成目标，人类仍是任务主体；2）以Microsoft365Copilot等为代表的Copilot模式，

AI参与到工作流的各阶段，人类与AI各司其职；3）未来有望过渡到Agent模式，由人类设定

目标并提供资源，AI完成绝大部分工作。

人类与AI协同的三种模式

Embedding模式-人类完成绝大部分工作Copilot模式-人类和AI协作工作Agents模式-AI完成绝大部分工作

人类AI人类AI人类