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导读：传统聊天机器人由人主导推进流程，Agent 则可以在授权范围之内，完成多步骤操作、状态跟踪与后续跟进，评价重心转移到任务最终交付成果。
数据显示不同规模企业之间的落地差距持续拉大，营收规模较高的大企业，实现规模化应用的占比明显更高。前沿企业和普通企业之间的 token 输出量差距进一步扩大，用量差异体现出组织之间应用深度的客观分化。
调研记录 token 消耗结构发生改变，智能体相关用量占比持续抬升，非开发者活跃用户数量增速较快。工具不再局限代码开发场景，更多知识类岗位开始把 Agent 嵌入日常的业务工作流程当中。
报告把 Agent 商业价值拆解成四项基础条件，分别为模型理解推理能力、业务领域上下文、任务编排执行机制，还有任务本身的投入产出经济性。四项条件互相约束，单一模型性能优势，无法直接转化为真实业务成果。
调研的对照实验记录，补充完整业务上下文之后，任务成功率得到提升，工具调用次数出现下降。即便性能靠前的大模型，缺少行业业务规则与数据支撑，也很难在企业场景稳定输出合格结果。
同一套大模型搭配不同的编排运行框架，任务完成表现、单次调用成本都会出现明显浮动。部分共享执行框架，可以通过动态调度多款模型，在接近综合评分水平的前提下，压低整体 API 调用开销。
调研记录 Agent 的综合成本并不只有接口调用开销，还分散在治理合规、流程改造、人员培训、错误处置等多个板块。不少这类投入不会体现在软件采购账单，分散在企业不同部门的预算内。
企业采购智能体存在多种路径，可以直接采购成品应用，也可以采购开发平台自建，或是委托外部定制开发，还可以选择托管运营、采购智能体驱动的业务服务。不同采购模式，对应企业与服务商不一样的权责边界。
调研记录企业推进落地，不能只关注技术演示效果。需要提前明确验收标准、操作权限、异常接管方式，还要梳理清楚业务流程、人员分工。部分企业会从小规模试点起步，拿到稳定运行记录，再考虑扩大任务覆盖范围。
市场供给分化为三条并行路径，平台化、标准化产品、行业深度服务。厂商切入赛道依托自身原有资源禀赋，云厂商、模型企业、业务软件厂商、垂直行业方，各自有不一样的转化方向。整套报告依托用户统计、对比实验、企业访谈台账，记录 Agent 技术落地、成本构成、采购模式、供给生态的各类客观现实。
来源:互联网
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