傳媒行業(yè)分析：AI Agent生態(tài)建設(shè)提速，B、C兩端價(jià)值明確。AI Agent 是生成式AI商業(yè)化率先跑通的形態(tài)之一：回顧2023年以來(lái)的發(fā)展，AI Agent 被廣泛驗(yàn)證為能夠提升效率并落地的大模型能力形 態(tài)。相比純粹對(duì)話式應(yīng)用，Agent擁有任務(wù)感知、工具調(diào)用、自主規(guī)劃與執(zhí)行能力，成為從“大語(yǔ)言模型”到“企業(yè)智能員工”過(guò)渡的關(guān) 鍵橋梁。而近期較為火熱的Manus和Lovart也預(yù)示著AI Agent將成為未來(lái)數(shù)字生產(chǎn)力核心，Manus實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同，自動(dòng)拆解任務(wù)并跨 平臺(tái)執(zhí)行，突破傳統(tǒng)AI問(wèn)答邊界；Lovart打造全鏈路設(shè)計(jì)Agent，一句指令生成完整品牌視覺(jué)，推動(dòng)設(shè)計(jì)流程自動(dòng)化。兩者引領(lǐng)AI從工具 向智能協(xié)作體演進(jìn)，廣泛應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、設(shè)計(jì)、教育等領(lǐng)域。

從SaaS到Agent：范式躍遷正在發(fā)生，Salesforce、微軟、阿里、百度等巨頭已在原有SaaS/辦公平臺(tái)上內(nèi)嵌Agent能力（如Copilot、 Agentforce、Qwen-Agent等），本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了“面向結(jié)果而非流程”的系統(tǒng)性能力升級(jí)，Agent可視為SaaS的下一個(gè)版本，具備更強(qiáng)的 流程自動(dòng)化與任務(wù)協(xié)同效率。

技術(shù)路徑清晰：從數(shù)據(jù)互通到智能交互閉環(huán)，目前海內(nèi)外主流平臺(tái)在底層主要圍繞如下三類核心能力建設(shè)：MCP（Model Context Protocol）互通：模型+工具+數(shù)據(jù)服務(wù)打通（如阿里“百煉”平臺(tái)）；A2A（Agent-to-Agent）通信協(xié)議：推動(dòng)多智能體協(xié)作（如Google A2A協(xié)議）；Agentic Loop/Workflow體系：構(gòu)建任務(wù)分解、執(zhí)行、反饋的閉環(huán)決策路徑（如Salesforce Atlas）。

產(chǎn)品形態(tài)走向標(biāo)準(zhǔn)化與生態(tài)化：OpenAI、Google、微軟等在SDK、組件庫(kù)、執(zhí)行棧、流程引擎等層面持續(xù)推陳出新，使得Agent開(kāi)發(fā)平 臺(tái)走向平臺(tái)化、模塊化、生態(tài)化，如OpenAI Agents SDK、Microsoft Copilot Studio、阿里Qwen-Agent框架、騰訊“元器”等均體現(xiàn)該 趨勢(shì)。