AI Agent（智能体）生态架构，分析从底层芯片到上层应用的完整技术栈。通过展示智能体技术的层次结构，揭示当前全球科技巨头在这一新兴领域的战略布局与竞争格局。接下来我将基于图示内容，为你系统解读AI Agent生态的各个层面及其代表厂商。

一、基础支撑：算力硬件与云服务

AI Agent的“体能”来源

任何智能体的运行都离不开强大的算力支持。

算力硬件层：以英伟达（NVIDIA）、AMD、华为昇腾等为代表的AI芯片制造商，提供了智能体运行的“发动机”。特别是英伟达的GPU，已成为大模型训练与推理的行业标准硬件。

云服务/算力中台层：谷歌云（Google Cloud）、AWS、微软Azure、阿里云、腾讯云等云服务商将昂贵的算力硬件转化为“按需付费”的弹性服务。它们通过建设大规模数据中心，为不同规模的用户提供可扩展的算力资源，决定了Agent运行的规模弹性和成本控制能力。

二、智能核心：基座大模型

AI Agent的“大脑”来源

智能体的“智能”程度从根本上取决于其所依托的基座大模型：

国际阵营：OpenAI的GPT-5.2-high、Google的Gemini3 Pro以及xAI的Grok-4.1-Thinking等构成了国际领先的大模型矩阵。它们提供了强大的规划能力和图文解析能力，是智能体处理复杂任务的基础。

国内阵营：智谱AI的GLM-4.7、阿里巴巴的Qwen3-Max以及百度的ERNIE-5.0等国内大模型同样展现出强大实力。

这些模型专门优化了“操作步骤拆解”和“环境反馈建模”能力，使智能体能够更好地理解和执行复杂任务。

三、技术框架：开发、通信与执行

如何构建与运行AI Agent

有了“大脑”和“体能”，还需要一套完善的开发与运行框架：

逻辑编排与框架层：以LangChain、Dify、Coze等为代表的开发框架，提供了任务编排、记忆管理和多Agent协作的工具包。这些框架决定了开发者构建复杂Agent的技术上限和效率。

通信协议与标准层：Anthropic的MCP、谷歌的A2A等协议定义了Agent如何标准化地访问外部软件、调用工具API，以及不同厂商的Agent之间如何互相“对话”，是解决互操作性问题的关键。

执行环境与动作引擎层：如BrowserUse、金智维等提供的解决方案，解决了Agent“如何干活”的问题。它们提供隔离的云端训练环境、代码运行沙箱或虚拟桌面，让Agent可以安全地模拟点击、输入和文件读写操作，而不会危及真实系统。

安全与治理层：以AgenoOps、LangSmith、金智维等为代表的平台提供实时监控、成本分析和安全拦截功能，确保Agent的每一步操作都在可观测、可控制的范围内，拦截可能出现的误操作或安全风险。

四、应用场景：三类Agent的差异化落地

AI Agent的“用武之地”

1、通用Agent：如OpenAI Operator、machus和豆包手机助手等，它们能够像人类一样通过浏览器或操作系统操作任何网页和App，具备广泛适用性，但可能在专业领域深度不足。

2、垂直Agent：在特定专业领域拥有超越通用模型的执行精度。如LibiBal的LovART等，它们不仅操作界面，还深度结合行业知识库和专业工具链，在医疗、法律、金融等领域提供专业服务。

3、企业级流程Agent：如金智维的Ki-Agent、字节跳动的“飞节智能体”等，深度嵌入企业内部系统，自主处理跨系统的复杂业务流，如自动财务审批、供应链预警与自动下单等，真正扮演“AI员工”角色。

五、竞争格局：中美双雄与技术主权

美国企业在基础层（芯片、云服务、大模型）和框架层仍占据明显优势，形成了从硬件到软件、从基础研究到应用开发的完整技术栈。

中国企业则在应用层和部分垂直领域展现出强大的创新能力和落地速度，特别是在企业级流程自动化方面，结合本地化需求形成了差异化优势。

AI Agent正在从简单的“提效工具”演变为能够自主处理复杂任务的“AI员工”。这一转变依赖于全栈技术的协同进步。

在应用层，深入行业的专业知识与业务流程理解将决定智能体创造的实际价值。

可以预见，未来的竞争将不仅是单一技术或产品的竞争，更是生态完整性与产业链协同能力的竞争。那些能够在全栈各层面提供协同解决方案的企业，更有可能在AI Agent这场新浪潮中占据主导地位。

企业行动建议：对于考虑部署AI Agent的企业，建议采取“自上而下”的规划思路——首先明确业务场景需求（选择通用、垂直还是企业级Agent），然后评估所需的技术栈支持，最后选择合适的合作伙伴或自建能力。在技术快速演进期，选择开放、标准化的架构和具备全栈能力的合作伙伴，将有助于降低长期技术风险。