当前，AI Agent正成为人工智能领域最具爆发力的赛道。资本密集投入，企业争相布局，唯恐错失良机。IDC预测显示，到2028年，中国企业级Agent应用市场规模保守估计将达到270亿美元。
然而，在火热的市场表象下，Agent的落地困境日益凸显。技术层面，Agent在执行任务的广度、深度和效率上仍面临限制，复杂问题处理可能需要半小时以上。企业端则困惑于模型选择、应用场景定位和部署方案等实际问题。
市场参与者呈现出多元化竞争格局。AI巨头依托底层大模型能力占据先发优势，如OpenAI推出ChatGPT Agent和AgentKit开发平台。云厂商则凭借基础设施和客户生态成为主力军，Google推出Gemini Enterprise，AWS发布Amazon Bedrock AgentCore，阿里云则以全栈AI服务商定位展开全面布局。
在企业应用层面，Agent主要聚焦三大场景：多模态内容处理、智能交互系统以及智能巡检和风控。消费电子行业率先完成落地，传统行业如畜牧等也在逐步推进。
技术瓶颈仍是最大挑战。模型幻觉、多模态整合、记忆管理等技术难点亟待突破。多Agent协同面临决策链路过长和跨厂商通信难题。企业侧则面临场景不收敛、模型选型困难等非技术卡点。
破局之道需要多方协同。厂商需持续提升模型创新和系统工程能力，推动开发范式革新。行业know-how的积累同样关键，企业需要深入思考业务与Agent技术的融合方式。阿里云推出的百炼创客计划和AI实训营，正是为了促进经验共享和最佳实践传播。
随着技术不断成熟和生态持续完善，Agent有望真正实现规模化落地，为企业数字化转型注入新动能。
