近日，一份聚焦AIGC智能體的深度研究報告引發行業關注。該報告以128頁篇幅系統梳理了智能體的本質特征、技術架構及構建路徑，指出其作為具備環境感知與自主決策能力的實體，正推動人工智能從工具屬性向自主決策實體演遷。其中，大語言模型（LLM）被視為智能體的核心"大腦"，為智能體提供認知推理能力，成為實現通用人工智能（AGI）的關鍵技術路徑。
報告通過PEAS框架構建環境描述模型，從可觀測性、智能體數量、環境確定性等維度建立分類體系。在技術架構層面，智能體被定義為"架構+程序"的復合系統，其程序模塊包含簡單反射型、基于模型型、基于目標型和基于效用型四種范式。特別值得注意的是，學習型智能體通過性能元素、學習元素、問題生成器等組件的協同，實現了原子狀態、因子化狀態和結構化狀態的分層表示，為復雜環境下的自適應決策奠定基礎。
構建LLM驅動的智能體需要整合四大核心模塊：觀測感知模塊通過多模態傳感器實現環境數據采集；記憶檢索模塊構建混合記憶系統，支持短期記憶與長期知識的協同調用；推理規劃模塊運用思維鏈（Chain-of-Thought）技術實現復雜任務分解；行動執行模塊則通過工具調用接口與外部環境交互。這種模塊化設計通過反饋閉環機制形成持續迭代，使智能體能夠根據執行結果動態優化決策策略。
商業應用層面，報告梳理出11類典型商業模式，包括SaaS化服務、AIGC能力嵌入現有應用、垂直領域智能體開發等。當前GAI（生成式人工智能）部署呈現"嵌入式發展"特征，超過60%的企業選擇將智能體能力集成至既有業務流程。作為GAI的核心能力載體，智能體市場展現出強勁增長潛力，預計到2026年相關市場規模將突破千億元，在金融、醫療、教育等領域催生大量創新應用場景。
