当前的智能体已具备规划决策、长期记忆、工具调用及自主执行等核心能力。加拿大工程院外籍院士、智象未来创始人兼首席执行官梅涛在“从大模型到智能体：迈向自主智能新纪元论坛”上预测：“未来，智能体将迈入自进化阶段，并从单智能体向多智能体协同演进，逐步成为能够承担复杂任务并完成最终交付的数字员工。”

2025年，我国人工智能产业核心规模已经超过1.2万亿元，企业数量超过6200家，基本形成了覆盖技术层、框架层、模型层和应用层的比较完整的产业生态体系。当前，人工智能进入新一轮的创新活跃区，主流大模型规模性能在持续提升，推动智能体决策的执行能力迎来跨越式的发展。

与会专家指出，人工智能正进入由大模型驱动转向智能体发展的全新阶段，可以看出有三个方面的深刻变化。第一，从模型能力向系统能力演进。大模型不再局限于单一的内容生成引擎，而是逐步与任务规划、工具调用、知识记忆、环境感知及反馈优化等能力深度融合，发展成为一种面向复杂任务的新型智能系统。在这一演进中，智能体并非简单调用大模型，而是将其理解、推理与泛化能力与外部工具、数据资源和业务流程有机结合，推动人工智能从“回答问题”走向“解决问题”，从单轮交互迈向长期自主协作。

第二，从静态学习向动态进化演进。以往模型能力的提升主要依赖参数规模、数据体量与算力的扩张，而智能体的发展为技术演进开辟了新的路径。智能体在真实环境中执行任务所产生的交互轨迹、工具调用记录与结果反馈，正逐渐成为训练和优化下一代模型的重要“经验数据”。这推动模型从基于静态语料学习，转向在动态环境中持续学习，形成“模型能力提升—智能体应用扩展—高质量反馈数据积累—模型持续进化”的正向循环，赋予系统自进化能力。值得关注的是，自去年以来代码能力的显著跃升，便与这一正循环机制高度相关。

第三，从单点智能向协同智能演进。随着智能体日益普及，人工智能的能力边界正从单个模型和应用，扩展至由模型、智能体与人机协同构成的智能网络。未来，智能体将在软件开发、科学研究、产业运营等复杂知识工作场景中，承担越来越多的规划、执行与优化任务，推动人工智能从“具备智能”进一步迈向“自主创造价值”的全新阶段。

从智能体类型来看，可划分为通用智能体与多模态智能体两大类。“通用智能体的核心挑战在于上下文管理、长期记忆、任务规划与工具编排等；而多模态智能体则需应对更为复杂的创作流程，需要满足专业性、结果可复现性及过程协同性等更高要求。”梅涛表示，智能体的技术演进可归纳为四条主线。第一，能力单元层面，从传统的API、SDK等接口形式，演进为可复用的行业Skill。“我们鼓励开发者将行业Know-How沉淀为Skill，使其成为智能体调用的基本单元”。第二，工程范式层面，从以Prompt为中心转向以可靠性为中心，关注点从优化单次回答转向保障系统输出的稳定、可靠与低成本。第三，迭代机制层面，从静态的预定义工作流演进为反馈驱动的自主进化，智能体的工作流及工具链正逐步由智能体自身动态定义。第四，协作框架层面，从单智能体向多智能体系统演进，需要构建系统级的协同机制。“总体而言，智能体的技术演进正从能力定义、工程范式、迭代机制到协作框架实现全面升级，其底层架构与系统化治理能力，将决定智能体能否从实验室走向规模化产业应用，真正承担起数字员工的职责”。

工业和信息化部相关负责人表示，一方面，我们强化创新引领，组织实施“揭榜挂帅”建设智能传感器、人形机器人、具身智能等国家级的制造业创新平台，积极推动关键技术和共性技术突破。同时我们加快赋能应用实施模塑共振，人形机器人和具身智能实景实训的专项行动。另一方面，我们还完善产业生态，组织产业界研制智能体等领域近两百项的人工智能关键技术标准，推动开源社区的建设。开源社区目前注册用户已经突破1100万，推动设立国家人工智能产业投资基金，引导社会资本有序加大投资力度。

我们将把握变革机遇以突出实效为目标，一体化推进技术创新和产业发展，一是要做实发展底座，我们将加快推动“揭榜挂帅”继续支持大模型高端训练等技术攻关，创新智能体等工具链的关键环节，积极布局类脑智能、世界模型、物理模型等前沿技术。二是要做深行业应用，我们将持续实施模数共振，以及人形机器人与具身智能实景实训等专项行动，建设一批智能体，发布一批高价值的应用场景，打造模型、数据、场景的良性互促，激发人工智能发展的新动能。三是要做强安全治理，我们将坚持科技向善，推动人工智能伦理治理的制度化，标准化和工程化，加大智能体等领域的行业自律，持续探索总结伦理审查，参与服务的模式方法，为我国人工智能产业的健康发展保驾护航。四是要继续深化国际合作，我们将一如既往支持中国金砖国家人工智能发展合作中心等载体加快建设，在“一带一路”金砖等国际合作机制下推动大模型智能体等技术的产品合作，与世界共享人工智能发展的红利，弥补全球的智能鸿沟。