伴随AIGC（生成式人工智能）的浪潮席卷全球，技术的演进正从单纯的内容生成，迈向更深层次的“智能体”（AI Agent）革命。这不仅是技术的迭代，更是生产力范式的颠覆性革命。值此背景，2025年世界人工智能大会（WAIC 2025）上，知名科技智库甲子光年发布《企业级AI Agent价值及应用报告》，聚焦企业级智能体的商业价值及落地路径。凭借其面向B端场景打造的空间智能体，及其面向消费级市场推出的HALI智能体系统，特斯联作为典型案例入选报告

图片来源于《报告》

AI迈向全新阶段，“工具调用”成智能体核心特征

2025年常被视为“Agent元年”，然而围绕AI Agent的讨论仍充满了诸多困惑：Agent确切的概念是什么？哪些因素铸就了Agent在2025年的集中涌现？又有哪些能力构成了Agent的核心特征？在甲子光年看来AI Agent的兴起并非偶然，大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统、和产业应用的同步发展，共同“托举”起AI Agent恰逢其时的诞生，使之成为当前最炙手可热的技术趋势之一。

参考OpenAI对AI的五级分级，《报告》指出在当前时点，AI业已从L1（聊天机器人）阶段，历经L2（推理者），发展到L3（智能体）阶段，并向L4（创新者）阶段及L5（组织者）阶段发起冲刺。

在行业领导者的推动下，OpenAI、Anthropic、Google等头部企业相继发布关键Agent产品和技术协议，相对成熟的产品如Manus、OpenAI Operator、Terminus HALI等开始涌现，使智能体逐渐成为企业级生产力工具。然而概念的爆火，亦加剧了智能体定义的混淆——不仅学术界与产业界存在对智能体定义的差异，产业界巨头对其定义的细节亦各有不同。

综合多方定义，《报告》认为可将智能体视为融入大模型能力、具有自动化工具属性的系统，于企业级智能体而言，“工具调用”则构成智能体最核心的特征。

图片来源于《报告》

延循这一思路，《报告》划定了智能体所需具备的六大能力维度——对话能力，推理能力，记忆能力（特指长记忆能力），工具能力，规划能力，行动能力。其中，对话能力、推理能力是属于大语言模型/聊天机器人的核心能力要求；在其基础之上，Copilot（智能办公助手）则需额外具备长记忆能力。工具能力、规划能力、行动能力则是区分智能体与Copilot的核心指标。《报告》指出，在Agent场景下，AI有能力完成绝大部分工作，人类负责设定目标、提供资源和监督结果，AI完成任务分拆，工具选择，进度控制，并在实现目标后自主结束工作。

数字经济促智能体加速发展：特斯联四类Agent角色各司其职

《报告》指出，中国数字化与信息化水平持续增长，为数字经济及企业级AI带来过扩机遇，也加速了Agent在企业场景中的应用。通过访谈分析，《报告》将智能体在企业级场景的应用划分为四种角色：“前端交互的大脑顾问”、“贴心反馈的灵感伙伴”、“专家级的数字员工”，以及“让想象力落地的创造者”。

图片来源于《报告》

以特斯联智能体产品体系为例，特斯联与高力国际合作打造的地产领域大模型解决方案即扮演着“前端交互的大脑顾问”角色。该解决方案依托高力国际在垂直领域的多元化专业服务经验，及特斯联在infra 层、模型层及智能体层的研发能力，具备行业咨询、企业百科、生成式报告等服务功能，以“外置大脑”整体提高客户服务的经验水平与智能化水平，用“群体智慧”解决单点问题。

此外，特斯联打造的“医保AI便民助手”则承担着“专家级数字员工”的角色。该产品实现算力、模型到应用的全链路国产化配置，以郑州市医保系统工作人员为原型，融合“医保语音助手”与Deepseek大模型，为市民提供全天候、实时、智能化的医保咨询与业务办理。目前，相关产品已在郑州医疗系统全面上线，通过AI技术赋能医保服务。

企业办公助手特AI是“让想象力落地的创造者”，借助AIGC规模化高效生成的能力，实现低成本、高质量的创意素材生成，加速内容制作流程。

首款搭载特斯联HALI智能体系统的BUTTONS CLIP耳机

HALI智能体系统则是“贴心反馈的灵感伙伴”以及“具备超强规划能力的全能助理”，在为用户提供个性化反馈的同时，成为帮助用户打点一切的贴心助理……

伴随智能体产业链上下游的逐渐完备，及智能体与垂直行业更深度的渗透，一张覆盖基础层、平台层、应用层的中国企业级智能体生态图谱正在逐渐形成。

图片来源于《报告》

特斯联两产品入选，实现消费级、企业级双向突破

作为我国AIoT行业的开拓者与领导者，特斯联矢志以科技推动产业升级及空间智能，以实现可持续发展。围绕空间智能，特斯联聚焦AIoT基础设施、AIoT领域模型、AIoT智能体三大战略方向，构筑国产算力-国产模型-国产操作系统三位一体的一站式解决方案，打造国际舞台的中国科技名片。

智能体，是特斯联空间智能完整解决方案的统筹交互入口。依托强大底层技术能力特斯联自研打造的智能体，具备类人思考、长时记忆、团队协作、高维感知四重能力，以机器人与智能可穿戴设备为载体，打通AI规模化应用的最后一公里。

《报告》收录了特斯联面向空间智能场景打造的空间智能体，及面向C端应用场景的智能体系统HALI，作为智能体产品的典型案例。其中，在空间智能场景中，空间智能体是与人类用户进行语言交互和行为互动的主要执行者，能够理解并处理各类空间相关的任务，并可为其他智能体提供空间执行和服务，丰富用户在空间下的场景体验；作为陪伴型智能体，HALI则具备超过97%的语义理解准确率，基于庞大知识库的文本聊天响应时延约在500毫秒至1500毫秒之间，翻译模式下，HALI中英文双向翻译准确率高达96%。

图片来源于《报告》

《报告》特别提及了特斯联智能体系列产品所实现的核心技术突破。

▶ 以端到端强化学习攻克智能体的“人为编排”困境：采用端到端强化学习（Reinforcement Learning）方法，使用高质量数据微调训练出HALI智能体系统，通过奖励函数（reward function）而非依赖人工，引导模型在与工具/设备/环境的交互中不断优化策略。

▶ 以基于知识图谱的数据压缩存储和检索技术缓解长期记忆带来的成本及效率压力：引入高效数据压缩方法，可从用户的对话数据中提取关键有效信息，过滤掉其中不重要的部分，从而提高存储数据的信息密度，减少数据的存储量。在此基础之上，HALI通过构建用户的知识图谱，在检索阶段提高系统对用户意图的理解和检索结果的准确性。

▶ 移动端小模型协同服务器端大模型混合方案应对多智能体协同时延挑战：采用并行多模型执行技术，使用微调的移动端小模型和服务器端大模型混合方案，同时保证用户控制指令响应的低延迟及控制指令的准确性。

未来，特斯联将进一步兼顾底层模型能力突破，及产品工程能力创新，打通更多感知终端，及垂域场景，沉淀更高质量、更多维度的数据，构建有能力理解物理世界更丰富意涵的智能体产品。