2025 Agent元年，AI从L2向L3发展-东吴证券-202505.pdf
2025年，AI Agent领域迎来重大变革，AI正从L2（推理者）向L3（Agent/智能体）进化，标志着AI从“思考”走向“行动”。这一转变由技术成熟度、标杆产品出现、MCP协议普及和市场需求驱动。
**核心观点：**
1. **2025年是Agent元年**：
* 驱动力：技术成熟、标杆产品、MCP协议、市场需求。
* AI从L2(推理者)向L3(Agent/智能体)进化。
2. **Agent的重要性**：
* 深度自动化，提升效率、降低成本。
* 通往AGI的关键环节。
* 重塑互联网入口。
* 预计入口级通用Agent大战将于2025年下半年开启。
3. **竞争格局**：
* 巨头环伺，新锐突破。
* 通用Agent由大厂主导。
* 垂直领域有发展机会，但长期面临威胁。
4. **投资建议**：
* 重视Agent投资窗口。
* 长期配置平台巨头。
* 关注垂直领域领跑者。
**技术成熟度：**
支撑Agent发展的关键技术要素已趋于成熟，包括多模态基础模型（能理解视觉信息如GUI界面）和强化学习训练方法，技术进步从L0到L3，Chatbot到Agent，OpenAI Operator发布。
**市场需求：**
市场从2023年对LLM的关注转移到2024年对应用落地的探索，Agent能够解决复杂问题、自动化多步骤流程，提高生产力。
**定义：**
AI Agent具备对话、推理、长记忆、工具调用四项能力。
**Agent的竞争格局：**
* **大厂优势**：在模型、数据、算力、生态方面占据优势，有望主导通用Agent发展，Google、微软、OpenAI。
* **垂直领域机会**：在特定场景（如编程、法律）或流程中，垂直Agent通过整合领域知识和工作流，保持优势。
* **模型即产品**：爆款应用背后是模型能力更新。
* **浅层套壳风险**：浅层套壳Agent产品缺乏可持续竞争壁垒，容易被颠覆。
**Agent最先落地的行业和场景：**
* **知识工作**：知识工作领域，尤其是编码。
* **法律、金融等垂直领域**。
**风险提示**：
* 技术成熟度风险。
* 高成本风险。
* 商业模式不确定性风险。
* 竞争加剧风险。
**Agent迭代的Roadmap：**
* **近期(现在-2年)**：垂直领域深耕与可靠性提升。
* **中期(2-5年)**：能力泛化与适应性增强。
* **长期(5+年)**：迈向更强的自主性与通用性。
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