编者按：中国AI的代理时代来临
在全球AI竞赛中，中国科技巨头正从通用大模型向代理式AI（agentic AI）加速转型。这种能自主规划、执行多步任务的智能代理，不仅能与外部系统交互，还针对制造业、金融、医疗等垂直行业优化，展现出强劲的产业落地潜力。阿里巴巴、腾讯、华为的布局，不仅体现了开源与闭源并举的策略智慧，也预示着中国 hyperscalers（超大规模云计算提供商）将在AI基础设施上占据一席之地。本文基于AI News报道，深度剖析这一趋势。
什么是代理式AI？行业背景解析
代理式AI是一种高级AI系统，能够自主分解复杂任务、调用工具（如API、数据库）和外部服务，并在无需人类干预的情况下迭代执行。不同于传统生成式AI（如ChatGPT仅输出文本），代理AI更像'数字员工'，能处理多模态输入，实现闭环决策。例如，在供应链管理中，它可自动查询库存、优化物流并下单采购。
全球背景下，OpenAI的o1模型和Anthropic的Claude已展示代理能力，但中国企业起步迅猛。2023年以来，阿里Qwen、百度Ernie、腾讯Hunyuan等开源大模型迭代迅速，参数规模达千亿级。2026年，随着计算力爆发，中国 hyperscalers正将代理AI嵌入云服务，推动'AI+行业'落地。根据IDC数据，中国AI市场规模预计2026年超5000亿元，代理AI将成为增长引擎。
代理式AI的核心在于'自主性+工具链'，这将重塑企业工作流，从被动响应转向主动优化。
阿里巴巴：Qwen开源策略领跑代理AI
阿里巴巴的代理AI战略以Qwen模型家族为核心。该系列已开源Qwen2.5-Max（720B参数），支持长上下文和多模态输入。阿里云推出的'Qwen-Agent'框架，允许开发者快速构建行业代理，如电商推荐代理（实时分析用户行为、库存并生成个性化方案）和客服代理（多轮对话+知识库检索）。
开源是阿里杀手锏。通过Hugging Face和ModelScope平台，Qwen吸引全球开发者，生态超10万模型衍生。近期，阿里发布Qwen-Agent Toolkit，支持函数调用和ReAct（Reasoning and Acting）范式，已在淘宝、天猫落地，提升订单处理效率30%。未来，阿里计划整合通义千问与阿里云MaxCompute，实现企业级代理部署。
腾讯：Hunyuan驱动的行业代理生态
腾讯云以Hunyuan大模型为基础，聚焦游戏、社交和金融代理AI。Hunyuan-Agent支持多代理协作，例如在微信生态中，代理可自主生成小程序、分析用户数据并推送服务。腾讯还推出'Industry Agent Studio'，针对制造业，提供预测维护代理：传感器数据输入→故障诊断→维修调度，全流程自动化。
在金融领域，腾讯的代理AI已接入WeBank，处理信贷审批：从KYC验证到风险评估，仅需秒级响应。腾讯强调混合部署，云边端一体，确保数据隐私合规。这与其'AI for Industry'战略契合，2025年已覆盖超50家 Fortune 500企业。
华为：Pangu模型赋能工业代理
华为云的Pangu系列（1.085T参数）专攻工业互联网。Pangu-Agent针对'盘古工业代理'，集成昇腾AI芯片，支持实时优化如智能制造中的数控机床代理：读取CAD图纸→路径规划→执行反馈循环。华为的'Agentic Workflow Engine'已部署在鲲鹏生态，助力汽车、能源行业数字化转型。
华为强调全栈自研，从芯片到框架（如MindSpore），规避地缘风险。其'1+N'代理架构（1个主代理+N个子代理）在5G工厂中证明效能，提升产量15%。2026年，华为计划开源部分Pangu代理组件，推动鸿蒙生态AI代理标准化。
行业应用与挑战：从通用到垂直深耕
这些 hyperscalers将代理AI导向离散行业：阿里主攻电商/物流，腾讯深耕金融/娱乐，华为聚焦制造/电信。典型案例包括阿里在菜鸟网络的物流代理（预测延误、 reroute 路径），腾讯在腾讯会议的协作代理（自动纪要+任务分配），华为在电网的能源代理（负荷预测+调峰）。
挑战犹存：幻觉问题（代理决策错误）、安全风险（工具滥用）和算力瓶颈。中国企业通过RAG（Retrieval-Augmented Generation）和联邦学习缓解。同时，监管如《生成式AI管理办法》确保合规。
展望：中国代理AI的全球竞争力
中国 hyperscalers的代理AI布局，不仅追赶OpenAI/Google，还在开源和行业适配上领先。预计2027年，代理AI将贡献中国AI产值30%。编者认为，这将催生'AI Native Enterprise'，重塑全球供应链。
本文编译自AI News