来源：源达

　　投资要点

　　AI Agent 是AI 发展的第三阶段

　　根据OpenAI对AI发展的理解和定义，AI水平可分为五大等级，智能体能够代表用户采取行动处于第三阶段，其核心架构可概括为“核心决策中枢+核心认知架构+工具使用“。福布斯指出2025年将成为AI应用的分水岭即AI正从单纯的问答和内容生成升级为真正的“执行者”，能够独立完成实际工作任务，而不仅仅是充当“助手”。根据LangChain数据，截至2024年底，AI Agent的渗透率已达到43%。

　　MCP 协议重构AI Agent 新范式

　　2024年11月，Anthropic发布Model Context Protocol（MCP），自推出以来，MCP迅速成为AI原生应用的重要基础设施。MCP协议如同AI应用的USB-C端口，其最关键的设计理念是将“工具调用”与“上下文感知”统一纳入一个协议框架，使得模型与外部世界之间的交互不仅更自然、更精准，还可以跨模型平台共用。MCP协议正在成为AI领域连接大模型与外部世界的核心基础设施，提升了AI模型与外部服务的兼容性。预计未来MCP协议+Agentic-based决策路径或将成为主流。

　　科技巨头积极布局AI Agent 产品

　　从字节和阿里等科技公司近期的动向来看，AI Agent或成为今年科技公司布局AI 的重要主线。整体来看，AI Agent产业在2024年第四季度至2025年初呈现快速迭代态势，并逐渐从技术竞争转向生态价值重构。AI Agent领域的发展还呈现出明显的结构性分化。根据CB Insights最新统计数据显示，资本市场对通用型AI Agent展现出更强的偏好。

　　投资建议

　　MCP协议正在成为AI时代的“HTTP协议”，AI发展正从“SDK适配”的碎片化阶段迈向“协议兼容”的标准化时代。各大科技厂商纷纷开启AI Agent布局，有望通过MCP协议引入大量生态伙伴。

　　建议关注：1）商业平台BIP： 用友网络；2）办公：金山办公；3）AIGC：科大讯飞，万兴科技。

　　风险提示

　　AI技术发展不及预期；AI应用落地不及预期；市场需求不及预期；行业竞争加剧等。

　　一、MCP 协议重构AI Agent 新范式

　　1．AI Agent 是AI 发展的第三阶段

　　根据OpenAI对AI发展的理解和定义，AI水平可分为五大等级：一是聊天机器人（Chatbot），能够用自然语言进行对话；二是推理者，基于推理模型，解决人类级别的智力问题；三是智能体（Agent），能够代表用户采取行动；四是创新者；五是组织。

　　过去，在ChatGPT等聊天机器人产品推出时，大模型通常采取一次性推理，用户与聊天机器人的交互形式呈现为简单的一问一答。而在推理模型的不断发展之下，AI模型逐渐能够与自己对话，实现内部思考，具备推理能力。当前，随着大模型在交互/认知/泛化/自主等多维度能力持续提升，AI正从推理者转向智能体，逐步具备采取行动及处理任务的能力，智能体产品加速推进。

　　图1：OpenAI定义的5个AI发展阶段

　　资料来源：OpenAI官网，源达信息证券研究所

　　智能体（Agent）是基于大模型（LLM）构建的智能化系统，其核心架构可概括为“核心决策中枢+核心认知架构+工具使用”。

　　（1）核心决策中枢：AI Agent的核心决策中枢是其模型系统，它可以由一个或多个不同规模的语言模型组成。这些模型具备执行指令驱动的推理能力，能够灵活运用多种逻辑框架，如思维链（Chain-of-Thought）或思维树（Tree-of-Thought）等。

　　（2）核心认知架构：AI Agent的编排层作为其核心认知架构，通过“感知-推理-决策”的闭环机制实现智能决策，主要包含三种模式：ReAct模式为语言模型提供结构化思考框架，使其能自主推理并触发行动；思维链（Chain-of-Thought）模式通过中间推理步骤提升决策质量，衍生出自洽性推理、主动提示和多模态思维链等技术分支；思维树（Tree-of-Thought）模式作为进阶形态，支持多路径探索和战略前瞻，特别适合解决复杂问题。

　　（3）工具使用：AI Agent通过工具实现与外部世界的交互，这些工具主要分为三类：扩展程序（Extensions）、函数（Functions）和数据存储（Data Stores）。尽管基础模型在文本和图像生成方面表现出色，但由于无法直接与外界互动，其能力受到限制。工具则弥补了这一缺陷，使Agent能够访问外部数据和服务，从而执行基础模型单独运行时无法完成的任务。

　　图2：AI Agent的结构

　　资料来源：谷歌《Agent》白皮书，源达信息证券研究所

　　表1：工具使用的执行和用例

　　资料来源：谷歌《Agent》白皮书，源达信息证券研究所

　　表2：编排层的三种模式

　　资料来源：谷歌《Agent》白皮书，源达信息证券研究所

　　2025年4月，福布斯发布AI 50 2025榜单，指出2025年将成为AI应用的分水岭即AI正从单纯的问答和内容生成升级为真正的“执行者”，能够独立完成实际工作任务，而不仅仅是充当“助手”。在企业级和消费级领域，AI工具已开始接管完整的工作流程，例如自动处理法律文件、实现全流程客服自动化以及端到端的代码生成。

　　截至2024年底，AI Agent的渗透率已达到43%。据LangChain的数据，同期有43%的AI应用采用了AI Agent框架Lang Graph，这表明AI Agent框架已成为主流开发选择。与此同时，超过30%的AI应用支持AI调用外部工具（Tool Calling），使模型能够自主执行函数或访问外部资源，从而表现出更强的自主决策能力。工具调用的普及增强了AI Agent与外部系统的交互能力，使其能够执行诸如写入数据库等更复杂的任务。

　　图3：AI Agent的渗透率

　　资料来源：LangChain，源达信息证券研究所

2. MCP协议定义工具接口标准

　　AI Agent在快速崛起的过程中，其发展主要围绕数据交互和决策执行两条路径展开。

1. 在数据交互方面，有Anthropic推出的标准化MCP协议实现跨平台互通，也有基于GUI自动化的视觉操作方案。
2. 在决策模式上，则分化出依赖预设流程的Workflow-based和具备自主决策能力的Agentic-based两大技术流派。

　　2024年11月，Anthropic发布Model Context Protocol（MCP），自推出以来，MCP迅速成为AI原生应用的重要基础设施。MCP协议如同AI应用的USB-C端口，能够实现允许系统向AI模型提供上下文信息，并且可以在不同的集成场景中通用化。没有MCP的时候开发者需要为每个数据源创建自定义的整合方式和API，既耗时又无法规模化扩展，而MCP允许AI应用通过统一协议访问文件系统、数据库等，定义了AI模型如何调用外部工具、获取数据以及与各种服务交互。其最关键的设计理念是将“工具调用”与“上下文感知”统一纳入一个协议框架，使得模型与外部世界之间的交互不仅更自然、更精准，还可以跨模型平台共用。

　　具体来看，Model Context Protocol （MCP） 采用客户端-服务器架构实现智能模型与多源数据的协同交互。该协议由MCP Host（用户操作端）、MCP Client（请求代理端）和分布式部署的MCP Server节点构成核心框架，通过传输层、通知机制、采样控制等模块，无缝对接本地文件系统、数据库、Web API及互联网资源。

　　1）MCP Client：MCP Client指的是LLM-native产品或者Agent，比如Claude Desktop产品、IDE产品，未来任何想通过MCP协议调取数据的AI产品都是一个MCP Client，都可以通过MCP协议访问数据。

　　2）MCP Server：MCP Server指的是可以让LLM理解Context Layer的转换接口，是轻量级Context连接软件，如文件系统访问或数据库查询。

　　图4：MCP系统架构

　　资料来源：阿里云云原生微信公众号，源达信息证券研究所

　　从结构框架层面来看，传统API与MCP之间存在显著差异：

　　1）传统API：基于经典的“客户端–服务端”架构，客户端发起请求，服务器处理并返回响应，传统API充当二者之间的中介，开发者通常需要分别集成多个服务接口，单独处理认证、数据格式和通信协议，带来较高的集成与维护成本，易出现响应机制不一致等问题。

　　2）MCP：遵循“客户端服务器”架构，由MCP主机/MCP客户端/MCP服务器三个核心组件组成，专为AI系统设计，通过标准化协议传递模型所需的上下文数据，使模型能够高效调用工具，提升AI模型的理解与执行能力。

　　2025年4月9日，Google正式发布了Agent 2 Agent Protocol（A2A）。该协议为不同类型的智能体之间搭建高效沟通与协作的桥梁，无论是独立Agent与独立Agent、独立Agent与企业Agent，亦或是企业Agent与企业Agent，都能借助该协议实现通信交互和事务协作。

• A2A中包含三个核心的参与者：User/Client Agent/Remote Agent。User存在于协议中，主要的作用是用于认证&授权。Client Agent指的是任务发起者，Server Agent指的是任务的执行者。Client和Server之间的通信，可以理解为是一个个简单的请求和结果的响应，一个Agent既可以是Client也可以是Server。
• A2A与MCP对比：MCP和A2A之间可以实现互相调用，同时A2A也作为MCP的一个补充。具体看，MCP强调的是LLMs/Agent为主体，MCP Server为附属的模式。而A2A强调的是Agent和Agent之间的相互操作，协议双端是对等的。

　　综上，MCP协议正在成为AI领域连接大模型与外部世界的核心基础设施，提升了AI模型与外部服务的兼容性。同时，全球科技巨头已形成协同生态，OpenAI、微软、谷歌等海外企业率先支持该协议，阿里云百炼、腾讯云等国内厂商也快速跟进并推出标准化接入平台。MCP协议取代了之前传统的“链下模型+链上API“架构，预计未来MCP协议+Agentic-based决策路径或将成为主流，这一转变将改变AI服务的交互方式和产业格局。

　　表3：各科技巨头平台支持MCP统计

　　资料来源：澎湃新闻，钛媒体，腾讯网，源达信息证券研究所

　　二、AI Agent 相关应用加速落地

　　1．科技巨头积极布局AI Agent 产品

　　从字节和阿里等科技公司近期的动向来看，AI Agent或成为今年科技公司布局AI 的重要主线。整体来看，AI Agent产业在2024年第四季度至2025年初呈现快速迭代态势，并逐渐从技术竞争转向生态价值重构。

　　表4：AI Agent领域行业动态

　　资料来源：甲子光年，各公司官网，源达信息证券研究所

　　此外，AI Agent领域的发展还呈现出明显的结构性分化。根据CB Insights最新统计数据显示，资本市场对通用型AI Agent展现出更强的偏好。

　　从融资规模来看，跨行业通用型AI Agent创企累计获得35亿美元融资，完成149笔交易，而垂直行业型创企仅获得13亿美元融资，达成65笔交易。前者融资规模是后者的2.7倍，交易活跃度更是达到2.3倍。

　　在市场成熟度方面，通用型AI Agent在商业上更为成熟，超过2/3的市场正在部署或扩展AI解决方案，其中，客户支持、软件开发、销售和通用企业工作流程等赛道较为活跃，而垂类智能体仍处于新兴和验证阶段，预计未来垂直行业智能体将向部署阶段推进。这种“通用先行、垂直跟进”的发展路径，正推动整个AI Agent产业发展。

　　图9：2020年至2025年2月通用型和专业型AI Agent 成熟度份额

　　资料来源：CB Insight，源达信息证券研究所

2. 2．Manus、Operator、Coze等产品布局侧重各不同

　　Manus作为全球首款通用Agent，凭借在GAIA基准测试中的SOTA表现和与阿里通义千问的战略合作，正在推动国产化通用智能体的突破；OpenAI的Operator则通过GPT-4o多模态能力和强化学习技术，重新定义了浏览器智能体的交互范式；而字节跳动的Coze平台以低代码开发和完善的插件生态，正在构建最易用的智能体协同办公环境。这三类产品分别代表了通用任务处理、垂直场景渗透和开发者生态建设的不同侧重的发展路径，具体来看： 

　　Manus是全球第一款通用Agent产品，可以解决各类复杂多变的任务。在GAIA（General Artificial Intelligence Assistant benchmark）的基准测试中，在所有三个难度级别上都取得了新的SOTA（state of the art）表现，超越OpenAI同级产品。

　　Manus平台宣布将与阿里通义千问团队正式达成战略合作。双方将基于通义千问系列开源模型，在国产模型和算力平台上实现Manus的全部功能。目前两家技术团队已展开紧密协作，致力于为中国用户打造更具创造力的通用智能体产品，Manus产品使用了不同的基于阿里千问大模型（Qwen）的微调模型。此外，官方将计划在今年开源Manus中的部分模型，特别是Manus的推理部分。国内厂商有望内化Manus的通用任务执行能力，推出在多个领域具有泛化应用效果的模型，有望进一步推动AI应用的落地。

　　Operator是由OpenAI于25年1月份发布。该产品是一款由OpenAI推出的AI浏览器智能体，由计算机使用代理（Computer-Using Agent，）驱动，结合了GPT-4o的视觉能力以及强化学习下的高级推理，能够识别网页并自动实现与网页的交互，且具备一定的推理能力，可以在遇到问题时自我纠正，可以在无法解决时将控制权交换给用户。

　　Coze是字节跳动旗下一款重要的 AI Agent 开发平台，发布于2024年2月1日。主要面向普通用户和开发者。它的特点是简单易用，无需编程基础就能快速上手。在扣子平台上，用户可以通过拖拽式的零代码方式或简单的低代码方式，轻松搭建基于先进AI大模型的各类智能体应用。 2025年4月18日，“扣子空间”正式开启内测。扣子空间的定位“与AI Agent协同办公的最佳场所”，旨在让用户与AI Agent高效协作，完成各种复杂任务。该AI Agent 采用自研豆包大模型并且集成了超过60款MCP扩展插件。

　　图14：Coze空间介绍

　　资料来源：Coze空间官网，源达信息证券研究所

　　三、投资建议

　　1．建议关注

　　MCP协议正在成为AI时代的“HTTP协议”，该标志着AI发展正从“SDK适配”的碎片化阶段迈向“协议兼容”的标准化时代。同时，各大科技厂商纷纷开启AI Agent布局，有望通过MCP协议引入大量生态伙伴，推动国内AI Agent产业走向新纪元。

　　建议关注：1）商业平台BIP ： 用友网络；2）办公：金山办公；3）AIGC：科大讯飞，万兴科技。

　　2．行业重点公司一致盈利预测

　　表5：万得一致盈利预测

　　资料来源：Wind一致预期（2025/6/5），源达信息证券研究所

　　四、风险提示

　　AI技术发展不及预期；

　　AI应用落地不及预期；

　　市场需求不及预期；

　　行业竞争加剧等。