全球十大科技巨頭Agentic AI生態深度解析，值得收藏的選型指南！

• 谷歌、微軟、阿里、騰訊、字節跳動，一文讀懂全球10大巨頭Agentic AI全景布局
• 萬字長文：盤點全球十大科技巨頭Agentic AI生態，選型不再迷茫，建議收藏
• 莫慌！OpenAI、Anthropic領銜成立AAIF，先來看看全球十大科技巨頭的Agentic AI布局
• 標志性大事件Agentic AI基金會成立，我們盤點了全球十大巨頭的智能體AI戰略全景
• 海外巨頭主導成立AAIF建立Agentic AI軟標準，國內廠商已經搶先布局MCP應用生態

全文約1.3萬字，閱讀時間20分鐘

文/王吉偉

可能大家都沒想到，前兩天還被媒體大談特談正在進行“大模型阻擊戰”的OpenAI與谷歌，轉身就與他們的競爭對手共同成立了Agentic AI基金會（Agentic AI Foundation，AAIF）。

12月10日，OpenAI與Anthropic和Block在Linux基金會旗下共同創立了AAIF，旨在推動Agentic AI系統的開源開發與標準化。目前成員包括亞馬遜云科技AWS、彭博社、Cloudflare、谷歌、微軟等一批科技巨頭。

該基金會已啟動三大基本項目：Anthropic的模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）（連接AI模型與工具、數據的標準，已被超10,000臺服務器采用）、Block的Goose框架（構建智能體工作流的開源框架）以及OpenAI的AGENTS.md（為AI編碼Agent提供項目指導的標準化格式，已被超60,000個開源項目采用）。

影響自然是積極的。這三大標準的統一與快速推廣，會結束之前Agentic AI各自為政的階段，極大加快Agent技術的標準化、可編排性、可重復性、可互操作性。它在大幅降低企業引入Agentic AI的門檻，可能也會加速企業級Agent平臺的橫向競爭。

企業之間原來的多維度競爭，以后可能會更傾向于構建基于MCP的工具體系、使用Goose作為調度器以及用AGENTS.md規范項目結構。這可以算是Agentic AI行業的大事件，標志著Agentic AI將會從原型時代邁向產業時代。

它還會將AI平臺從模型中心帶向了Agent中心，企業技術棧也將從API調用模型轉向工作流驅動的Agentic AI平臺，技術范式發生了根本性變化。這也讓大模型優勢變得不那么重要，畢竟模型領先不等于Agent生態領先。

簡單來講，AAIF的成立，相當于OpenAI、Anthropic等大模型廠商獲得了行業規則制定權，就連巨頭們也選擇共同制定規則，而不再去打架制定各自的閉源標準。那么全球廠商要搞Agentic AI，就不得不去擁抱這個全球市場準入標準。仔細咂摸一下，這中間很有一些不同尋常的味道。

當然，誰都不是吃素的。所以大洋彼岸的科技巨頭們通過AAIF強化全球軟標準，國內也要加快構建AAIF兼容但可監管的本地標準體系，或者構建自有Agentic AI標準體系了。

擺在大家面前，首先是對這套標準的全面兼容與支持。其實在應用層面，國內廠商始終站在全球市場的前列，在MCP協議推出之后就已快速擁抱，目前都在不同程度的擴展出了MCP應用生態。關于AAIF對全球Agentic AI的影響，這里就不多講了，可能的話我會再寫一篇文章專門分析這個大事件。

這篇文章，王吉偉頻道就借盤點全球科技巨頭的Agentci AI戰略布局與應用進展之際，順帶介紹一下它們的MCP應用生態，希望對大家了解與應用智能體AI有所幫助。

谷歌：從原型到生產的貫通之道

谷歌早于行業布局Agentic AI賽道，以模型-框架-平臺-生態為核心脈絡，構建了覆蓋技術研發、開發落地、場景應用全鏈路的完整體系。模型是Agent智能能力的核心基座，框架是降低開發門檻的工具鏈，平臺是承載部署與運維的關鍵載體，生態則通過內外部協同拓展場景邊界。

這一體系既實現了技術能力的層層遞進，又保障了從原型到生產的高效落地，其核心項目布局與協同邏輯，詮釋了谷歌對Agentic AI的戰略思考。

平臺與解決方案

Agentspace ：一款支持無代碼工作流設計、連接 1400 + 數據源打破數據孤島、提供行業專用預構建agent且具備可視化監控、安全審計與合規管理的企業級智能Agent平臺。Vertex AI Agent Framework：企業級全棧托管平臺，包括Agent Builder、Agent Engine、Memory Bank和Model Garden四大核心組件，集成運行時、記憶存儲、代碼執行與監控模塊，快速對接企業數據與第三方服務，提供規模化部署與治理能力，降低基礎設施投入成本。

Project Mariner：瀏覽器智能Agent，意圖驅動瀏覽，網頁智能操作，主動研究助手。

Gemini大模型：Agent能力核心底座，具備工具調用、分步推理、代碼執行等原生特性，無縫集成ADK與Vertex平臺，兼容LangChain等開源框架，提供強推理驅動。

Workspace Studio/Agents Marketplace：低代碼工具與生態市場，支持模板化創建Agent，非技術用戶可快速搭建會議紀要、客服助手等應用，同時實現預驗證Agent的分享與復用。

Agent2Agent（A2A）協議：開源互操作標準，支持跨供應商、多框架Agent協同，解決系統孤島問題，已獲50余家科技企業支持。

開發者工具鏈智能Agent：

Gemini CLI：一個命令行 AI Agent，直接在終端中提供智能編程和系統管理能力。

Data Science Agent：Colab 平臺集成的 AI 助手，通過自然語言生成完整數據分析 Notebook。

開源框架與實現

Agent Development Kit（ADK）：開源多智能體開發框架，模塊化設計，提供多Agent編排、上下文管理、工具插件及評估回放能力，強調工程化可控性，支持Gemini及第三方模型，兼容MCP協議，可本地或混合部署。

Agent2Agent（A2A）協議：基于HTTP、JSON-RPC等規范的開源互操作標準，實現跨供應商、多框架Agent協同，打破系統壁壘。

Agent Development Kit (ADK) 智能體開發框架：代碼優先開發理念，完整開發生命周期支持，跨模型兼容，多層級智能體架構，開箱即用工具集成。

Gemini Fullstack LangGraph Quickstart：Gemini 2.5 + LangGraph 框架，構建的深度研究智能體，專為解決復雜問題設計。

Archon：DeepMind 開發的企業級多智能體協作框架，智能體自主構建與優化，多智能體分工協作，領域知識集成。

AlphaEvolve ：DeepMind 研發的革命性編碼Agent，算法發現智能體，LLM + 進化算法融合，代碼級演化。

Agent Engine，智能體運行與監控平臺，與 ADK 配套的生產級基礎設施，完整生命周期管理，記憶系統支持，性能優化，靈活部署。

落地路徑

以模型-框架-平臺-生態為核心脈絡，形成全鏈路技術支撐：

模型層（Gemini）提供核心推理、工具調用等基礎能力；

開發層（ADK）提供多Agent編排、工程化開發工具；

部署層（Vertex AI Agent Builder/Agent Engine）負責托管運行、規模化部署與治理；

生態層（A2A協議+Agents Marketplace）保障跨系統協同與Agent復用，實現從原型到生產的高效落地。

選型建議

企業內部自動化/流程agent：采用Vertex Agent Builder，結合企業文檔、CRM、Ticket系統，構建自動草擬文檔、歸檔票據、觸發外部API的Agent；

多-Agent協同工作流：通過ADK構建查詢、決策、執行、審計等角色Agent，借助A2A協議實現協作與任務分派，適配復雜決策或研發/運維自動化場景；

低代碼/部門自助型Agent：非工程用戶使用Workspace Studio及模板，快速生成會議紀要整理、客戶支持等輕量化Agent。

微軟：從開源到商用的完整布局

微軟以技術開源賦能+企業級平臺支撐+全場景產品落地為核心思路，構建了開源框架-企業平臺-產品落地三級Agentic AI體系。

這一體系貫穿研發、部署、治理全流程，既為開發者提供靈活的開源工具鏈，又為企業打造安全可控的生產級平臺，同時通過終端產品實現技術價值的規模化落地，適配從研究驗證到商業部署的全場景需求。

產品與解決方案

Azure AI Foundry/Foundry Agent Service：企業級Agent工廠，集成模型目錄、知識接入、合規治理（VNET隔離、審計追蹤），適配Azure云大規模部署與企業系統深度集成。

Copilot Studio/Agent Builder：低代碼可視化工具，快速對接Outlook、Docs等辦公數據，支持業務團隊自助創建Agent并發布至Copilot/Teams，適合快速原型落地。

Microsoft 365 Copilot 工作流智能助手：Agent Mode 全面集成，在 Word、Excel、PowerPoint 中啟用智能Agent，支持多輪交互和文檔編輯；

GitHub Copilot：集成在 GitHub 和 VS Code 中的 AI 編程Agent，開發者場景標桿，具備代碼生成、PR自動提交等Agent能力，是工具鏈落地典型案例。

Microsoft 365 Agents SDK：專注辦公場景部署，提供模板與發布流水線，支持Agent接入Teams、Office等生態。

Agent 365：集中管理組織內所有 AI Agent (自建或第三方)。

Power Platform智能Agent：

• Power Apps智能體構建器：將應用邏輯轉化為自主執行的智能Agent，無需額外編碼
• Power Pages集成：在網站中嵌入智能體，提供自然語言支持和表單操作Microsoft Learn

Teams智能Agent：通過MCP協議連接GitHub、Jira、Asana等第三方工具，實現端到端工作流自動化。

開源框架與SDK

Microsoft Agent Framework：2025年推出的統一Agent開發框架（Python/.NET支持，MIT協議），整合AutoGen、Semantic Kernel核心能力，提供Agent生命周期管理、編排、工具注冊及評估回放功能，是生產級部署的首選遷移目標。

AutoGen：多Agent協作開源框架，以對話式工作流、角色分工為核心，社區活躍，適合研究驗證與原型開發，思想已融入統一框架仍持續維護。

Semantic Kernel：輕量級 SDK，擅長技能集合（prompt/插件/規劃）復用，適配企業級技能庫集成場景。

Magentic-One：微軟研究院推出的多層級通用多智能體系統，已完全集成到 AutoGen 框架中。

Project Padawan：GitHub Copilot 的配套 Agent，專注于自動化重復開發流程 (環境設置、測試運行、代碼合并等)

GitHub Copilot Agent：其 VS Code 擴展已在 2025 年 5 月開源 (MIT 許可證)。

協同邏輯與落地路徑

層級配合：AutoGen/Semantic Kernel用于研究驗證，Microsoft Agent Framework負責工程化遷移，Foundry提供企業級托管治理，Copilot Studio支撐業務快速落地。

落地路徑：

• 用AutoGen/Semantic Kernel完成POC驗證；
• 遷移至統一框架+Foundry實現生產級部署；3.業務試點優先采用Copilot Studio低代碼方案。

選型建議

研究驗證/原型開發：優先選擇AutoGen（多Agent協作）或Semantic Kernel（技能庫集成），適配靈活迭代需求；

企業生產級部署：采用Microsoft Agent Framework+Azure AI Foundry，兼顧工程化能力與合規治理需求；

辦公場景快速落地：通過Microsoft 365 Agents SDK對接Office生態，或用Copilot Studio低代碼構建；

開發者工具鏈場景：直接復用GitHub Copilot的Agent能力，提升編碼效率。

亞馬遜：覆蓋從原型到生產全階段

作為全球云計算與AI領域的領軍者，亞馬遜AWS以托管平臺+開源工具雙軌戰略深耕Agentic AI賽道：托管平臺聚焦企業級穩定部署、合規治理與規模化落地，開源工具則賦能開發者靈活創新、快速驗證原型。

這一體系貫穿開發、部署、運維全鏈路，適配從初創項目到大型企業的多元需求。

產品與解決方案

Amazon Bedrock+AgentCore：核心托管平臺，整合基礎模型、Agent運行時、工具網關與權限管控，支持外部API調用、會話管理及記憶集成，提供審計日志與監控能力，適配企業合規化生產部署（如自動化工作流、運維Agent）。新增A2A協議，實現跨框架Agent協同，搭配MCP協議打通Agent-資源連接。

AI Agent Builder/AI Agent Builder能力：低代碼可視化工具，快速接入企業數據源，支持自然語言配置Agent邊界與策略，加速原型落地。

Frontier Agents：產品化示例（如Kiro、Security Agent），展示長期任務處理與特定領域（開發、安全）落地能力。

第三方生態適配：支持LangChain、AutoGen等主流框架與AWS服務（Lambda、S3等）集成，官方提供部署選型指南。

開源框架

Strands Agents SDK：2025年開源的官方SDK，模型驅動、API輕量，支持本地開發到生產部署，已應用于Amazon Q Developer等內部業務。

Multi-Agent Orchestrator：是AWS在2025 年初開源的 5 層級通用 AI Agent 框架，提供完整Agent管理解決方案。

Kiro：基于 VS Code 開源版本 (Code OSS) 構建的Agentic AI 開發環境，雖非完全開源，但提供開源插件和集成能力。

AgentX是 AWS 開源的可視化 Agent 構建工具，允許通過配置文件而非代碼創建 AI Agent。

Amazon Bedrock Agent 示例集：AWS 提供多個開源 Bedrock Agent 示例，展示如何構建不同場景的 AI Agemt。

AgentCore Runtime 集成示例：展示如何將 Strands Agents 與 Amazon Bedrock AgentCore 集成，實現生產級部署。

治理與安全亮點

Policy策略管理：自然語言定義Agent操作邊界，Gateway實時校驗防越權（如限額退款自動處理）。

評估套件：13個預置評估工具，覆蓋正確性、安全性等核心指標。

生態支持：Marketplace新增Agentic AI類別，提供合作伙伴驗證產品與方案。

選型建議

企業級生產部署：優先Bedrock AgentCore（含A2A協議）+AgentCore Samples，兼顧合規與擴展性。

快速原型/研究：用LangChain/AutoGen搭配AWS基礎設施，后續可遷移至Bedrock。

開源輕量化需求：選擇Strands Agents，享受AWS官方技術支持。

Meta：構建以研究驅動與開源為核心的生態

Meta將Agentic AI作為長期戰略，構建了PyTorch原生堆棧+開源工具+研究平臺的完整體系，核心圍繞模型、基礎設施與評測生態展開。

產品與解決方案

PyTorch-native Agentic Stack：2025年推出的從內核到集群全棧方案，實現研究與生產無縫銜接，支持分布式擴展。

安全治理實踐：提出Agents Rule of Two多層控制機制，降低Agent操作風險，適配企業級落地需求。

生態協作：與Together AI等廠商合作，擴展訓練與部署能力，兼容第三方框架協同使用。

Llama API 開發者服務平臺：為開發者提供訪問 Llama 模型的云端服務：

Llama 4 系列模型：

• Scout：1M token 超長上下文，適合文檔分析
• Maverick：通用高性能，優化推理速度
• Behemoth：研究級超大模型，提供極限推理能力（部分開源）

開源框架與工具

Torchforge：PyTorch原生RL/Agent基礎設施，剝離調度、分布式訓練等底層邏輯，讓研究者專注算法，適配大規模訓練與生產化部署。

Matrix：Ray原生分布式執行框架，主打高吞吐LLM推理、多Agent協同與合成數據生成，適用于大規模評測場景。

ReAgent/Horizon：成熟的RL平臺，覆蓋數據預處理、離線評估、分布式訓練與服務部署，適配推薦、策略控制等決策類Agent場景。

ARE（Meta Agents Research Environments）：包含Gaia2基準的研究環境平臺，提供動態場景集合，用于評估Agent長期適應能力。

生態支撐套件：TorchX、Triton、TorchServe等組成基礎設施，提供任務調度、推理加速與部署能力，支撐大規模Agent運行。

Llama-Agentic-System： Meta 官方推出的將 Llama 3.1 模型轉變為自主完成任務的智能Agent系統，于 2025 年 8 月正式開源。

OpenEnv： Meta 與 Hugging Face 于 2025 年 11 月聯合發布的開源項目，旨在標準化 AI 智能體環境的創建和共享。

社區與第三方框架區分

第三方適配：LangChain、AutoGen等框架可與Matrix、torchforge集成，提升吞吐與大規模評測效率。

選型建議

研究原型：Matrix+ARE+社區框架（MetaGPT/AutoGen），適合多Agent協作、合成數據生成與基準測試。

RL驅動Agent：優先ReAgent/Horizon/torchforge，適配離線評估與決策優化場景。

生產化部署：torchforge+PyTorch集群工具，結合Matrix分布式推理能力，實現大規模落地。

IBM：面向企業生產的集成與治理閉環

IBM以企業級端到端平臺+混合云集成為核心，構建面向生產環境的Agentic AI體系，聚焦業務流程自動化與治理能力。

產品與解決方案

watsonx Orchestrate：企業級Agent核心平臺，提供低代碼/無代碼構建工具，5分鐘快速創建Agent，內置HR、銷售等垂直領域預構建Agent及通用工具Agent。集成80+主流企業應用（SAP、ServiceNow等），具備多Agent編排、跨系統協作能力，配套AgentOps生命周期管理（含可觀測性、合規審計、安全監控），適配混合云架構與遺留系統集成場景。

Agent Connect Framework（ACF）：開放互操作規范，支持第三方/開源Agent與watsonx Orchestrate生態對接，兼容任意Agent框架，降低供應商鎖定風險，賦能跨廠商Agent協作。

AI集成咨詢服務：通過IBM Consulting提供流程重構、架構設計、系統集成等定制化服務，助力企業將現有業務流程轉化為Agentic應用，適配金融、制造等傳統行業需求。

核心戰略

全流程企業級支撐：覆蓋Agent構建、編排、治理、部署全環節，解決從POC到生產落地的核心痛點，區別于基礎工具類方案。

強集成與兼容性：深度適配混合云環境，無縫對接ERP、CRM等企業現有系統，降低集成復雜度。

治理與安全優先：強調AgentOps能力，通過審計日志、權限控制、回滾機制等保障合規，契合大型企業安全需求。

開源狀態

IBM當前以閉源商業產品為主，無公開大型開源Agent框架或運行時。ACF作為集成規范，支持第三方開源Agent接入，為開源工具+企業級平臺混合部署提供可能，但核心編排與治理能力依賴watsonx Orchestrate商業平臺。

風險與落地建議

潛在挑戰：深度依賴IBM生態可能存在供應商鎖定風險，老舊遺留系統集成仍可能面臨復雜性問題。

落地路徑：優先選擇高ROI的業務流程（如采購審批、客戶服務）開展試點，通過MVP驗證價值；保持開源工具兼容性，降低長期鎖定風險；借助IBM咨詢服務優化流程重構，提升落地效率。

選型建議

大型企業混合云部署+遺留系統集成：優先選擇watsonx Orchestrate，兼顧多系統對接、規模化部署與合規治理需求；

需對接開源Agent框架/避免供應商鎖定：采用watsonx Orchestrate+ACF組合，通過ACF接入第三方開源Agent，保留核心平臺能力的同時提升靈活性；

傳統行業（金融、制造）流程重構：搭配AI集成咨詢服務，借助定制化方案快速完成業務流程Agent化轉型；

業務快速試點/低代碼需求：直接使用watsonx Orchestrate的低代碼工具，快速搭建高ROI場景Agent（如客服自動化、采購審批）。

OpenAI：構建用戶產品到企業方案的完整鏈路

OpenAI圍繞產品化、開發者工具、開源基座三線布局Agentic AI，構建了從終端應用到工程開發的完整體系。

產品與解決方案

ChatGPT Agent Mode：2025年推出的集成化Agent功能，支持瀏覽、文件處理、工具調用等多步任務自動執行，適配復雜研究、旅行規劃等端到端工作流，是終端用戶核心體驗入口。

Operator：網頁操作研究型Agent，通過云VM沙箱實現表單填寫、下單等交互式操作，已整合進ChatGPT Agent能力矩陣，采用用戶確認機制降低風險。

Deep Research：ChatGPT高級付費功能，支持多源（網頁/PDF/圖片）信息抓取與綜合分析，自動生成帶引用的研究報告，適配專業調研場景。

開發者工具與API

Responses API：內置網頁搜索、文件檢索、函數調用等工具，支持感知-推理-行動全鏈路工程化，是構建Agent的核心接口。

Function Calling：模型原生支持結構化工具調用，可對接外部API、數據庫等系統，是LLM控制外部資源的關鍵機制。

Agents SDK：官方開源的輕量框架（Python/JS/TS），提供多Agent工作流、可觀測性、任務交接等能力，支持快速原型開發與生產化遷移。

GPTs與插件生態：提供第三方服務接入通道，為Agent擴展預訂、支付等外部能力，豐富工具集生態。

開源與工程基座

Openai/evals：開源評估框架，支持Agent行為軌跡、工具選擇準確率等多維度評測，適配合規審計與迭代優化。

Openai-cookbook：包含函數調用、多步驟編排等實戰示例，為工程落地提供參考。

生態合作與安全治理

企業合作：與Databricks、Oracle等合作，打通企業數據倉，解決Agent安全訪問企業數據的核心痛點。

安全機制：通過沙箱隔離、用戶確認、高風險操作限制等措施，降低自動執行類Agent的運行風險。

選型建議

快速原型驗證：采用Agents SDK+Responses API，數小時內搭建可觀測的多Agent工作流。

評估與合規：集成openai/evals框架，實現Agent行為自動化評分與審計。

產品化落地：參考Operator/Deep Research原型，設計沙箱與確認機制，基于ChatGPT Agent Mode或企業集成方案推進。

Anthropic：聚焦協議、指南與安全落地的輕量體系

Anthropic以協議+模型能力+實踐指南+可配置系統為核心，構建輕量化、組合式Agentic AI體系，拒絕重型框架，聚焦安全合規與商業落地。

核心項目與規范

MCP：AI 界的 Type-C 接口，實現大模型與外部工具標準化連接，自動處理身份驗證、API 調用，已集成 100 + 官方工具（Slack、GitHub、Google Workspace 等）Anthropic，使Claude能無縫訪問企業內部系統，大幅降低集成成本；

Skills（智能技能）：預封裝的專業能力模塊，如 PPT 制作、數據分析、報告生成 等，支持跨平臺復用（網頁、桌面、API），可組合使用構建復雜工作流，讓AI Agent快速成為特定領域專家，無需重新訓練模型；

Subagents（子智能體）：實現分而治之的任務分解，將復雜工作分配給專精子智能體，支持并行執行，大幅提升處理效率，同時保持清晰的責任邊界，自動管理子智能體間通信，為主智能體提供精簡的結果匯總；

組合式構建建議：倡導LLM+提示詞+檢索+工具調用極簡方案，僅在任務需動態決策、狀態管理或長期記憶時，才構建完整Agent系統，避免過度工程化；

Claude Agent SDK（前身是 Claude Code SDK）： Anthropic 于 2025 年 9 月隨 Claude Sonnet 4.5 發布的官方智能體開發框架，為開發者提供了構建自主 AI Agent 的完整基礎設施。

《Building effective agents》指南：公開白皮書，明確Agent定義、設計原則、常見模式及有所不為的反直覺建議，厘清Agent與傳統Workflow的本質區別，為落地提供理論支撐。

主要 Agent 應用場景

開發與編程：

Claude Code：終端環境下的編程智能體，支持代碼遷移、調試、優化，已被JetBrains等集成到IDE；

個人與辦公助手：

• 研究智能體：自動搜索、分析學術文獻，生成研究報告，支持跨文檔知識整合；
• 內容創作：撰寫營銷文案、設計演示文稿、生成多媒體內容，支持品牌風格匹配；

金融與商業服務：

• 投資分析助手：連接市場數據、分析投資組合、生成財務模型，已在Amazon Bedrock上線；
• 客戶支持：理解模糊查詢、執行SOP流程、管理客戶對話，已被Gradient Labs等金融機構采用；

行業解決方案：

• 醫療智能體：輔助臨床文檔生成、藥物研發數據分析，獲Novo Nordisk等企業采用；
• 教育智能體：為學生提供個性化學習路徑，已在Super Teacher等平臺應用；
• 媒體內容處理：分析視頻內容、生成智能標簽，支持高效內容管理Anthropic。

核心設計方法論

Agent與Workflow區分：Workflow是預定義固定路徑，Agent由LLM主導動態決策，具備自適應能力。

最小復雜性原則：優先用簡單方案滿足需求，僅復雜多步任務才啟用Agent，控制成本與風險。

模塊化組合：拒絕單體框架，采用LLM+工具+上下文/記憶+動態編排模式，適配企業現有系統。

選型建議

需對接外部系統/工具時，優先采用MCP協議實現標準化集成；

初創項目或簡單任務，遵循組合式構建原則，用LLM+檢索+工具調用快速落地；

復雜多步驟任務，參考多Agent協作模式拆分任務；

企業級落地可關注Anthropic商業合作路線，適配流程自動化與合規需求；

生產部署需提前規劃基礎設施搭建，重點強化安全與合規管控。

阿里巴巴：從技術開源到行業深耕的完整閉環

阿里巴巴以通義千問大模型為核心，構建框架 - 平臺 - 應用三層 Agentic AI 體系。框架賦能靈活開發，平臺簡化部署運維，應用落地多場景，覆蓋開發全流程，深度適配電商、金融、辦公等行業，助力企業高效實現智能化轉型。

平臺與產品

阿里云百煉（Agent開發平臺）：企業級模型服務與Agent開發平臺，提供百余款通義系列大模型，內置RAG智能體開發能力，支持5分鐘快速構建智能應用。

人工智能平臺PAI：企業級AI開發平臺，最新支持Qwen3全系列模型一鍵部署，幫助企業快速構建AI應用。

無影Agent開發套件AgentBay：專為AI Agent提供的任務執行工具和平臺，提供瀏覽器、桌面、代碼、移動端全覆蓋的安全沙箱環境，支持SDK和MCP接入，助力各類Agent應用具備全面可靠的可執行能力。

據智能體系列Agent：

• Data Agent：瑤池數據庫團隊推出的數據分析智能體，支持自然語言驅動的數據理解、需求擴展與工具調用，自動完成數據集成與分析任務；
• 分析Agent智能小Q：Quick BI內置智能助手，聚焦企業數據分析痛點，提升數據洞察效率與深度。

辦公與生態型Agent：

• 釘釘AI助理：深度集成釘釘辦公生態，實現任務自動化、智能問答、會議管理等功能，與OA、審批、協同文檔等應用無縫聯動；
• 支付寶百寶箱：零代碼AI原生應用開發平臺，支持一鍵發布至支付寶小程序，適配中小商家與個人開發者的輕量化需求。

行業解決方案

電商領域：阿里國際站生意助手實現商品跨境遷移、多語言接待等功能，發品效率提升4倍，營銷ROI提升2.5倍；淘寶店小蜜售后解決率高，雙11單日為商家節省2000萬成本。

金融與醫療：風控審查Agent將審批時間從3天縮至4小時，保險小額理賠30分鐘辦結；通義仁心輔助醫療診斷，門診效率提升30%。

通用場景：會議管理Agent5分鐘生成紀要，文檔協作效率提升80%；東航合作旅行規劃Agent支持119種語言，預訂轉化率提升25%。

開源框架

核心開源項目：Qwen系列模型（0.6B~1100B參數）、Qwen-VL多模態模型、AgentScope等，累計下載超3億次，Apache 2.0協議支持商用。

Qwen-Agent：企業級智能體框架，支持多模態交互、工具調用與長期記憶管理，采用微服務架構適配企業級部署，集成函數調用、代碼解釋等高級功能。

AgentScope：多智能體開發框架，核心框架+Runtime+Studio三位一體架構，支持四種任務模式智能切換，提供實時介入控制與Serverless運行底座，適配生產級多智能體協作。

WebSailor：開源網絡智能體，采用感知-推理-執行架構，創新數據合成技術，在BrowseComp評測中登頂，3B參數版本性能超越多款大參數量模型，適配復雜信息檢索場景。

通義DeepResearch：阿里首個深度研究專用Agent模型，專注科研場景，支持文獻檢索、分析與綜述生成。

選型建議

企業級復雜流程選阿里云百煉+ Qwen3+MCP，滿足規模化與合規需求；

Java 技術棧用 AgentScope+Qwen-Agent 適配后端集成；

中小企業/ 個人靠支付寶百寶箱或百煉模板快速開發；

科研選通義DeepResearch+WebSailor；

數據分析用Data Agent 或 智能小Q；

辦公協同搭釘釘AI 助理 + 百煉；

跨端安全合規選無影AgentBay+Qwen 輕量模型。

字節跳動：構建從技術底座到行業應用的全鏈路

字節跳動以豆包大模型為核心技術底座，構建框架-平臺-應用三層Agentic AI體系。該體系以開源賦能+全場景覆蓋為核心特色，既通過低代碼工具降低開發門檻，又以全代碼框架滿足深度定制需求。

同時依托標準化工具生態與強推理模型，在高頻行業場景中實現高效落地，成為Agentic AI領域的核心玩家。

平臺與產品

豆包，綜合性 AI Agent 平臺，支持 256K 超長上下文與多模態交互，復雜任務執行（如酒店預訂、文件整理）、智能體自定義創建。

Coze平臺：低代碼開發套件，Coze Studio拖拽式構建，Coze Loop提供運維監控與自動迭代，支持多平臺落地。

扣子空間（Coze Space）：Coze平臺的升級延伸，定位AI Agent協作工作空間，雙工作模式，智能體生態，MCP協議支持。

火山引擎MCP服務：標準化工具連接協議，集成100+官方工具，通過MCP Market實現即點即用，提升工具調用準確率。

開發評估套件：veADK提供標準化開發接口；VeAgentBench評測基準含484道跨場景任務，量化智能體綜合能力。

HiAgent企業AI中臺：基于Agent DevOps理念，提供智能體開發、評測、觀測、優化全生命周期管理，支持模型接入、推理、精調及私有化集成，助力企業高效構建生產級高價值智能體，實現從模型到應用的全鏈路打通。

TraeAgent：AI 原生集成開發環境 (AI IDE)專注于將大語言模型能力轉化為軟件工程全流程開發能力，近期推出了Trae Solo 模式，本地獨立AI Agent，支持本地離線運行，核心模型體積僅1.2GB，可在普通筆記本流暢運行。

數據智能體（Data Agent）：新一代企業級AI數據專家，深度理解和運用企業數據資產，主動思考、洞察、分析與行動。

安全運營智能體：基于安全大模型和AI安全中間件搭建的應用，在大模型的思考基礎上增加了記憶、任務規劃、工具使用的能力。

客服Agent（ServiceAgent）：效果優先，超低成本啟動，梳理-執行-優化全鏈路交付服務。

開源框架

M3-Agent系列：開源多模態框架，雙線程認知引擎（記憶+控制工作流）搭配雙重記憶系統，實體識別一致性99.2%；M3-Agent-Control支持多智能體動態協作，復雜運維效率提升40%。

Eino框架：Go語言企業級全代碼框架，預置50+組件，適配ReAct等多種范式，已服務字節內部數百個業務。

Jeddak AgentArmor：AI Agent安全框架，從根源解決Agent失控風險，將行為轉化為可驗證的結構化程序。

特色框架：UI-TARS是一個Computer Use Agent（CUA）產品，也是純視覺GUI自動化框架（OSWorld評測超GPT-4o）；AIME實現多智能體動態重規劃；DeerFlow專注科研協作，效率提升3倍。

Coze 開源三件套（Apache 2.0 協議，支持商用）：

• Eino 編排框架：連接模型與數據源，支持多模型接入與模塊化組件構建。
• Coze Studio/Coze Loop：已開源核心功能，GitHub Star 數達 13K+，面向全球開發者開放共建。

veADK + VeAgentBench（開發 - 評估閉環工具）：

• veADK：開源 Python 開發框架，支持大模型集成、工具調用、RAG 能力，可自由用于商業項目。
• VeAgentBench：開源評估基準，含 484 道任務（首批 145 道），覆蓋教育、金融、法律、個人助理四大場景，實現 Agent 能力可量化評估。

解決方案

火山引擎AI云原生Agent套件：企業級 Agent 基礎設施，提供全托管與組件化部署兩種方案。

內容創作：智能生成字幕、文案、營銷素材，適配多平臺，媒體機構生產效率提升3倍。

電商服務：商品自動分類上架（效率提升50%），多模態客服一次性解決率達91%，個性化推薦點擊率提升35%。

科研與知識服務：文獻檢索分析、綜述生成，企業知識庫查詢效率提升80%，助力學術研究與內部知識管理。

體系以開源賦能+全場景覆蓋為特色，框架覆蓋低代碼到全代碼開發需求，解決方案聚焦高頻行業痛點，憑借豆包大模型的強推理能力與標準化工具生態，成為Agentic AI領域核心玩家。

選型建議

低代碼開發（企業/ 個人）選 Coze 平臺 + 子空間，拖拽式構建快速落地輕量化場景，適配非技術用戶與中小企業。

企業級部署用HiAgent + 火山引擎 MCP + 豆包大模型，享全生命周期管理與私有化部署，滿足合規規模化需求。

技術團隊定制按需擇取：多模態用M3-Agent、Go 微服務選 Eino、GUI 自動化用 UI-TARS、科研靠 DeerFlow。

垂直行業中，電商適配客服Agent，媒體選 Coze + 內容方案，科研機構用 DeerFlow + 科研服務方案。

騰訊：深度融合微信生態的全鏈路布局

騰訊以混元大模型為技術底座，構建框架-平臺-應用-生態四層Agentic AI體系。體系貫穿開發、部署、治理全流程，開源框架賦能深度定制，企業級平臺保障合規可靠，場景化應用覆蓋多領域，生態互通打破系統壁壘，適配大型企業、開發者及中小企業等多元需求。

平臺與產品

騰訊云ADP平臺（Tencent Cloud Agent Development Platform，Tencent Cloud ADP）：企業級 Agent 開發平臺，支持 LLM+RAG、Workflow、Multi-Agent 架構，提供模型廣場 (含混元、DeepSeek 等)、插件市場 (140+)、全生命周期管理和自動化評測，已推出智能質檢、媒體處理、營銷增長等垂直場景解決方案

云開發 CloudBase：提供兩種 Agent 類型：

• 自動化智能 Agent：零代碼 + MCP 擴展，自動拆解任務執行；
• 函數型 Agent：面向開發者，支持完全自定義邏輯，兼容 LangChain 等框架，已應用于智能問答、數據處理場景。

元寶（多平臺）：面向個人用戶的AI助手應用，但它同時也集成了創建和使用智能體的核心能力。

QBot：AI 瀏覽器智能體，集成 AI 搜索、瀏覽、學習、辦公、寫作等功能，支持多模態交互，首批上線 AI 高考通、下載助理、股票助理等場景 Agent，能自主執行搜索、分析等復雜操作。

IMA 智能工作臺：AI智能工作臺產品，其核心定位是集搜索、閱讀、寫作于一體的效率工具，2.0版本開始集成了以Agent（智能體）能力為基礎的任務模式，

元器平臺：一站式創作分發平臺，零代碼生成智能體，一鍵發布至微信生態（公眾號、企業微信等），支持多模態內容解析。

AI 開發套件：5 分鐘搭建 AI Agent 小程序，支持 MCP 插件托管，無需自建服務器，提供插件開發 - 部署 - 運維全鏈路服務，讓 Agent 擴展 即插即用。

解決方案

教育領域：AI高考通提供志愿填報方案、備考助手服務，MBTI測評輔助專業選擇，惠及數萬考生。

企業服務：企業微信智能機器人對接內部知識庫，咨詢效率提升70%；云雀客服轉化率提升35%，智能外呼效率提升10倍。

內容營銷：Magic Agent營銷智能體與絕味鴨脖合作，ROI提升2.8倍；傳媒AIGC助手使內容生產效率提升40%。

數據分析：Dola助手支持自然語言查詢與Text2SQL，電商企業數據分析效率提升80%。

生態優勢：深度融合微信13億用戶生態，元寶AI助手實現“@召喚”交互，成為全民級AI工具。

開源架構

核心開源資產：含Youtu-GraphRAG、Youtu-Embedding（CMTEB榜單第一）及混元全尺寸模型（含業界最大開源MoE模型），Apache 2.0協議支持商用。

基礎設施：Agent Runtime采用Serverless架構，成本降低60%，提供強隔離安全與多沙箱支持。

Youtu-Agent：開源高性能框架（Apache 2.0協議），零閉源依賴，支持YAML配置一鍵生成智能體，WebWalkerQA準確率71.47%，兼容多開源模型與插件擴展。

Cognitive Kernel-Pro：全開源深度研究框架，雙層多模塊架構（主/子智能體分工），零付費工具依賴，GAIA評測刷新開源智能體性能記錄。

tRPC-Agent-Go：騰訊tRPC團隊開源的Go語言AI應用開發框架，旨在幫助開發者輕松構建智能Agent應用，尤其適合需要高性能、高并發的微服務場景。

開源模型矩陣（Agent專用）：

Hunyuan-A13B：混合專家模型，800億參數僅激活130億，推理速度提升100%，專為Agent優化

Hunyuan-4B/1.8B-AWQ：輕量級模型，支持256K上下文，適合邊緣設備與端側部署

Youtu-Embedding：向量表示模型，在CMTEB榜單排名第一，為Agent提供強大語義理解能力

選型建議

企業級復雜流程首選騰訊云ADP+混元大模型+Cube安全沙箱，全鏈路管理兼具合規與可靠性；

微信生態開發選元器平臺+混元，零代碼低門檻且一鍵對接微信生態；

開發者深度定制依托Youtu-Agent等開源框架+混元開源模型，靈活無閉源依賴；

Go微服務適配tRPC-Agent-Go+tRPC框架，支持高并發分布式部署；

研究實驗場景選Cognitive Kernel-Pro+Hunyuan-A13B，助力復雜推理探索。

百度：開源開放驅動下的企業級解決方案體系

百度以文心大模型（ERNIE）為技術底座，構建框架-平臺-應用-生態四層Agentic AI體系。文心千帆為基礎設施，文心智能體平臺為開發入口，ERNIE Bot Agent為開源框架，文心大模型為智能核心，形成了從技術研發到場景落地的完整閉環。

這一體系既保持了技術領先性，又通過低代碼工具降低了應用門檻，同時通過開源策略擴大了生態影響力，為企業數字化轉型提供了全方位的Agent解決方案。

平臺與產品

百度千帆平臺：以Agent為核心的一站式企業級大模型服務平臺，企業級一站式開發平臺，零代碼可視化構建（5分鐘部署），支持自主規劃/工作流雙模式智能體，集成1000+MCP工具與A2A多智能體協同協議，支持私有化部署。

文心智能體平臺AgentBuilder：零門檻開發平臺，提供全開發模式適配，接入百度生態流量分發（曝光量提升300%+），多輪對話保持率92%。

秒噠：百度智打造的無代碼工具，不用寫代碼，就能實現任意想法，讓每個人具備程序員能力。

心響：通用超級智能體，超給力的AI指揮官，多智能體協作、自主任務規劃、多形態交付結果，用戶僅需一句話即可一鍵完成復雜任務。

解決方案

C端與基礎設施：心響App通過多智能體協同實現任務效率提升5倍+，覆蓋200+場景；MCP平臺作為AI萬能插座，標準化接口降低開發門檻90%+。

行業方案：智能客服使咨詢轉化率提升262%；研報Agent分鐘級生成專業報告，效率提升10倍；醫療診斷助手準確率提升20%，協和用藥匹配效率升80%。

產業級應用：百度伐謀自我演化智能體，MoE架構使推理成本降低70%，在物流（成本降18%）、新藥研發（效率升300%）等領域落地。

開源架構

開源矩陣：文心4.5系列10款模型開源（Apache 2.0協議），覆蓋0.3B~424B參數，支持雙框架部署，含超稀疏MoE模型與多模態型號。知識圖譜融合領先業界15%+；A2A協議實現智能體無縫協作；MCP生態集成1000+工具，開放第三方接入。

ERNIE Bot Agent：開源框架（Apache 2.0協議），集成百度百科知識增強（實體理解準確率提升40%），支持多工具編排與100+原生插件，適配API/SDK開發模式。

AIRSPEED/AIRSHIP：

• AIRSPEED：開源具身智能數據平臺，支持高質量多模態數據自動生成與標注；
• AIRSHIP：開源具身智能系統，推動AI Agent走進物理世界。

選型建議

企業級復雜流程選文心千帆+千帆AppBuilder+專用Agent模型，獲全鏈路支持與千余種工具、MCP適配；

快速原型/業務自助用文心智能體平臺，零代碼低門檻且多端分發；

開發者定制依托ERNIE Bot Agent+文心大模型4.5開源版，開源保障靈活自主；

具身智能適配AIRSPEED+百度百舸+文心大模型，享數據到執行完整方案；

跨平臺協作選文心千帆（兼容A2A）+文心智能體平臺，實現多廠商互通。

華為：構建軟硬協同的全棧智能體生態

華為以云-邊-端協同為核心，構建了覆蓋開發、部署、運維全鏈路的Agentic AI體系，以盤古大模型為智能基座，通過多平臺、多框架與標準化協議，實現從終端到企業級的全場景覆蓋。

平臺與產品

ModelArts Versatile：企業級智能體開發平臺，支持NL2Agent分鐘級無代碼開發、畫布式編排（效率提升80%），萬級并發響應<500ms，兼容多模型與MCP協議，集成1000+服務，兼具高安全隔離與合規審查能力。

Flexus AI智能體：提供企業級通用及行業模板，支持一站式體驗、部署、發布與監控，AI智能體獨立部署且兼容開源生態，企業擁有完全控制權。

weiAgent：華為內部AI應用工作臺，集成文檔處理、數據訪問、流程編排等能力，提升內部AI應用開發效率。

小藝智能體及開放平臺：鴻蒙系統級中樞，跨設備檢索準確率90%+，支持A2A通信；開放平臺提供50+系統插件，支持多端分發，適配端側開發者需求。

盤古Doer系列：云智能助手賬單解讀準確率95%+，CodeArts Doer研發效率提升40%+，政務智能體辦理時間縮短70%。

AgentRun：AI智能體全托管運行時，一鍵部署托管，支持自主感知-規劃-決策-行動，提供企業級安全與性能保障。

解決方案

鴻蒙智能體框架（HMAF）：系統級終端框架，三層架構+雙智能體協同，A2A協議使跨設備協作時延降70%，支持四大開發模式與三重安全防線，適配智能家居、車載等場景。

CANN架構：昇騰NPU適配框架，使盤古模型推理速度提升4倍，MoE模型效率提升8倍。

ModelArts Studio：大模型工具鏈平臺，支持百模千態，構建規模化行業大模型解決方案。

行業垂直方案：金融風控準確率提升30%+，智能制造質檢錯誤率降60%，能源領域調度能耗降12%，徑流預測精度超行業5%。

開源架構

開源矩陣：盤古系列模型全開源（含718B MoGE架構模型），推理效率提升18倍，幻覺率3.85%；KubeEdge邊緣平臺捐獻給CNCF，支持5000+節點并發。

技術優勢：軟硬協同使單卡推理吞吐量達2300 tokens/s；全鏈路安全防護AI特有攻擊；MCP/A2A協議實現跨系統互通，打破數據孤島。

開源框架：

• DeepDiver-V2：多智能體框架，Planner+Executor分工協作，BrowseComp-zh評測得分34.6，擅長長文本生成與深度搜索。
• Cangjie Magic：基于倉頡語言的開源LLM Agent開發平臺，支持DSL聲明式開發，原生兼容MCP協議。

選型建議

企業級復雜流程選ModelArts Versatile+盤古行業大模型+MCP廣場，全生命周期管理適配高并發與合規需求；

端側/鴻蒙開發用小藝智能體開放平臺+HMAF+盤古輕量模型，支持跨設備協同；

開發者定制靠Cangjie Magic+openPangu，開源靈活且倉頡DSL簡化開發；

快速試點選Flexus AI智能體，行業模板助力一站式上線；

AI研究適配DeepDiver-V2+openPangu-Ultra-MoE-718B，平衡性能與成本；

邊緣部署用openPangu-Embedded+KubeEdge，適配低算力設備兼具隱私保護。

全文完

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