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全球 AI 产业进入代理式 AI 新阶段，智能体拥有自主规划、决策、工具调用能力，推动词元需求爆发，基础设施竞争不再局限算力、模型单项比拼，转向算力‑模型‑智能体‑应用的全栈体系。AI 工程范式完成迭代，从提示词工程、上下文工程演进至 Harness 驾驭工程。Harness 工程负责构建可控运行环境，弥补大模型原生在流程约束、风险管控上的短板，保障智能体在生产环境稳定执行，众多厂商已经推进该技术产品化，落地智能体托管服务。

算力架构迎来变化，形成 CPU 与 GPU 协同模式，CPU 逐步成为性能约束，算力布局重心向推理侧倾斜，超大规模智算集群持续建设。网络层面，高速光互联成为智算集群刚需，LPO、NPO、CPO 多条技术路线并行，跨多数据中心协同训练成为常态，AI 算力扩张带动光纤需求快速上涨。云平台向智能体原生形态转型，适配长周期、有状态、资源波动剧烈的任务特征。大模型面向智能体完成多维度能力升级，通用基座趋于收敛，垂直行业模型走向多元细分；智能体架构朝着解耦、开放方向发展，分层记忆、多智能体互联协议快速发展，模型与智能体平台解耦成为行业趋势。应用端优先落地流程闭环、价值可量化的场景，全生命周期治理成为落地重要条件。

报告构建 AIDP‑EM 省域智能体产业潜力评估模型，从发展环境、基础设施、服务应用三大维度开展量化评估。国内省域产业呈现头部集聚、梯度分化格局，京沪为创新策源地，长三角形成集群，粤鲁侧重产业应用，川渝聚焦算力节点。部分地区算力资源充足，但数据、平台、应用生态存在短板，算力资源难以充分转化为产业能力。

报告还开展行业智能体适配评估，信息通信软件、商贸零售、金融服务数字化基础好，适配度更高。各省应当走差异化发展路径，推动基础设施从单纯资源扩张转向服务化调用，打造公共智能体开发平台，优先落地高价值闭环场景，构建 “一省一业多场景” 的布局模式，协同推进技术底座、平台工具与行业场景建设，完善产业生态，推动智能体规模化落地。

以下是报告部分内容

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