计算机行业GenAI系列之四十八：Agent如何重构软件生态？-申万宏源.pptx

证券研究报告Agent如何重构软件生态？GenAI系列之四十八

核心观点海外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AIAgents构建与运行。推出AzureAIFoundry一站式创建AI应用，在Microsoft365、Dynamics等集成AIAgent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AIAgent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

主要内容算法：通向AGI的关键一步产业：定制化与商业化重构海外：Agent已开始起跑相关标的4

51.1Chat强调的是“说”，Agent强调的是“做”资料来源：《超级个体与AI自动代理、AI智能体的未来协作方式》，申万宏源研究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 AI人类设立任务目标其中某(几)个任务AI提供信息或建议人类自主结束工作人类设立任务目标其中某(几)个任务AI提供信息或建议人类自主结束工作人类修改调整确认AI全权代理任务拆分工具选择进度控制AI自主结束工作设立目标提供资源监督结果

6AI发展阶段所处阶段AI特性Level1聊天机器人：AI实现日常对话功能Level2（当前阶段）推理器：AI具备基本的逻辑推理能力，能够分析复杂信息并进行推断Level3智能体（AIAgent）：理解复杂指令的能力，并能够在多任务环境中自主决策和灵活应对Level4创新者：具备创新和创造的能力。它能够独立提出新的概念、假设和解决方案Level5组织者：具备协调和管理庞大系统、资源和 团队的能力 资料来源：腾讯新闻，CSDN中国软件开发者社区，申万宏源研究1.1Chat强调的是“说”，Agent强调的是“做”Agent的核心过程：感知(P)—规划(P)—行动(A)感知（Perception）：Agent通过观察从环境中收集信息并从中提取相关知识。规划（Planning）：Agent为了某一目标而作出的决策过程行动（Action）：基于环境和规划做出的动作。工程实现上可以拆分出四大核心模块：规划、记忆、工具和执行其中，规划（分解复杂任务）尤其关键，也是LLM智能、逻辑水平的核心体现环节OpenAI提出的AI五阶段，当前正步入Agent阶段 规划、记忆、工具和执行是AIAgent需要的核心能力

7OSWorld用以测试Agent在计算机环节中开放式任务执行能力资料来源：OpenAI官网，CSDN中国软件开发者社区，腾讯