易觀分析發(fā)布《2025年AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢》報告，后續(xù)將針對十大趨勢分別進(jìn)行解析：

趨勢之三：Agent向超級智能體進(jìn)化，具備更強的學(xué)習(xí)和推理能力，處理更復(fù)雜的任務(wù)

Agent 正憑借一系列關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展，如深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)的突破以及多模態(tài)融合等方面的發(fā)展，逐步向具備更強學(xué)習(xí)和推理能力、能處理更復(fù)雜任務(wù)的超級智能體進(jìn)化。

基于大語言模型的發(fā)展

多模態(tài)融合能力增強

 工具使用能力的拓展

上述Agent 能力提升對應(yīng)用場景的拓展意義非凡，使得Agent能更精準(zhǔn)理解場景需求，高效處理復(fù)雜任務(wù)，提升整體工作效率，適應(yīng)多元環(huán)境變化，保障應(yīng)用的穩(wěn)定性與持續(xù)性。同時，Agent 進(jìn)化為超級智能體也將進(jìn)一步促進(jìn)多智能體應(yīng)用的發(fā)展，包括提升任務(wù)處理與協(xié)同能力，快速處理復(fù)雜任務(wù)并優(yōu)化多智能體協(xié)同；可能推動多智能體系統(tǒng)的架構(gòu)向更加智能化、靈活化的方向發(fā)展，并對多智能體系統(tǒng)進(jìn)行集中管理和監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)和解決系統(tǒng)中的問題，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性等。

盡管上述技術(shù)能力的不斷提升可以推動Agent向廣泛的應(yīng)用場景拓展，但是在實際落地的過程中仍然需要形成一系列規(guī)則和措施來規(guī)避如下技術(shù)以外的風(fēng)險和挑戰(zhàn)：

將 LLM（大語言模型）和RPA（機器人流程自動化）相結(jié)合是現(xiàn)階段 Agent 落地的一種有效手段，可以充分發(fā)揮技術(shù)協(xié)同優(yōu)勢，增強數(shù)據(jù)處理與理解能力，將智能決策與任務(wù)執(zhí)行有機融合；也有助于通過RPA明確的流程規(guī)則，確保價值對齊和透明性提升，以及責(zé)任界定的輔助；通過RPA系統(tǒng)本身具有的穩(wěn)定性和可靠性，在一定程度上提升Agent應(yīng)用的安全保障能力等。如下三種方式并行，也是企業(yè)考慮利用Agent和數(shù)字員工提升勞動生產(chǎn)力的可行之道。

以上觀點摘錄自《2025年AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢》