近日，一份聚焦AIGC智能体的深度研究报告引发行业关注。该报告以128页篇幅系统梳理了智能体的本质特征、技术架构及构建路径，指出其作为具备环境感知与自主决策能力的实体，正推动人工智能从工具属性向自主决策实体演迁。其中，大语言模型（LLM）被视为智能体的核心"大脑"，为智能体提供认知推理能力，成为实现通用人工智能（AGI）的关键技术路径。
报告通过PEAS框架构建环境描述模型，从可观测性、智能体数量、环境确定性等维度建立分类体系。在技术架构层面，智能体被定义为"架构+程序"的复合系统，其程序模块包含简单反射型、基于模型型、基于目标型和基于效用型四种范式。特别值得注意的是，学习型智能体通过性能元素、学习元素、问题生成器等组件的协同，实现了原子状态、因子化状态和结构化状态的分层表示，为复杂环境下的自适应决策奠定基础。
构建LLM驱动的智能体需要整合四大核心模块：观测感知模块通过多模态传感器实现环境数据采集；记忆检索模块构建混合记忆系统，支持短期记忆与长期知识的协同调用；推理规划模块运用思维链（Chain-of-Thought）技术实现复杂任务分解；行动执行模块则通过工具调用接口与外部环境交互。这种模块化设计通过反馈闭环机制形成持续迭代，使智能体能够根据执行结果动态优化决策策略。
商业应用层面，报告梳理出11类典型商业模式，包括SaaS化服务、AIGC能力嵌入现有应用、垂直领域智能体开发等。当前GAI（生成式人工智能）部署呈现"嵌入式发展"特征，超过60%的企业选择将智能体能力集成至既有业务流程。作为GAI的核心能力载体，智能体市场展现出强劲增长潜力，预计到2026年相关市场规模将突破千亿元，在金融、医疗、教育等领域催生大量创新应用场景。
