大厂驱动Agent是下半年AI主要边际变量。互联网大厂凭借资金和技术、场景的优势已成为驱动Agent发展的核心力量。各类Agent产品成为了近期大厂发布会和产品更新的关键角色：如字节的“扣子空间”、阿里的“心流”、百度的“心响”等智能体层出不穷。互联网大厂在Agent领域的进展将多方面带动AI产业进展：1）在技术领域，大厂通过开源模型推动技术进步，大厂的各类智能体开发平台也降低了Agent的开发门槛。2）在AI基础设施层面，大厂加大投入拉动相关产业链需求。3）在应用场景拓展方面，大厂利用自身多元业务场景率先应用Agent技术，同时积极携手生态合作伙伴赋能垂类领域，有望带动各领域软件服务商成长。
　　Agent三大要素：数据、模型、接口。1）垂类数据是Agent能力拓展到各行业的关键，如飞猪的Agent“问一问”接入了自己的机票报价引擎，平台积累的用户评价数据也被深度整合进推荐算法。2）基础大模型的能力提升是Agent进步的核心动力：更强大的基础模型使Agent能够处理更复杂的多步骤任务规划，模型的上下文理解能力也对Agent准确识别任务需求与工具的匹配关系至关重要。阿里开源的Qwen3混合推理模型矩阵，亮点包括多种思考模式&多语言&Agent能力强化，同时在仅使用10%激活参数的情况下达到了与Qwen2.5 Dense基础模型相似的性能。3）Agent需要通过各类接口与外部系统交互，获取上下文或执行操作，也即使用工具扩展Agent能力。MCP协议的普及进一步降低模型打通各数据源和工具接口的开发成本。
　　算力是Agent爆发的前提。以LLM为核心驱动的Agent背后也蕴含庞大的算力需求：1）Agent通过API调用、网页浏览等方式接入外部数据和多轮模型调用带来的长上下文。2)Agent执行任务验证带来算力开销，为确保任务执行的准确性、可靠性与合规性，如Manus AI的三重校验体系不可避免地消耗大量算力。3)多模态发展趋势下，Agent需处理整合文本、图像、音频等多种类型数据。4）Agent能力日益增强的带来的用户调用激增，为保障用户体验，Agent服务提供商需预留应对用户流量波动的冗余算力5）除了用户端的推理需求，模型训练阶段对更大规模数据和模型参数量的需求也对算力提出了更高要求。
　　垂类Agent适合预期较低做组合配置，伴随产业演绎会出现Alpha标的。早期垂类Agent上市公司区分度不高，原因主要在于技术和应用尚处于早期阶段多数企业依然处于探索阶段，后续应用落地进度受多种因素影响，如技术研发进展、市场机遇把握等，可能出现分化。因此适合预期较低做组合配置。一方面可以分散投资风险，一方面随着技术发展整个Agent行业可能会呈现出整体增长的趋势，但各领域发展速度存在差异，组合配置可以捕捉不同领域的增长机会，分享行业增长带来的收益。伴随产业演绎会出现Alpha标的，我们认为具有丰富场景数据和客户资源的公司，或者技术领先和创新能力强的公司更有希望受益于Agent产业发展。
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