📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告系统研究了 AI 智能体（Agent）的工程演进与产品形态。指出 Agent 正从简单的提示词工程向驾驭工程（Harness Engineering）演进，使其具备在复杂长链路任务中稳定交付的能力，推动 AI 从辅助工具（Copilot）向具备自主执行能力的“数字劳动力”转变。
行业主线：
- 工程框架演进：Agent 经历了提示词工程 $\rightarrow$ 上下文工程 $\rightarrow$ 驾驭工程三个阶段。Harness（驾驭工程）通过提供持久存储、安全沙箱、自验证机制等，成为 Agent 产品的核心工程壁垒。
- 产品形态迭代：演进路径为 Copilot 嵌入式助手 $\rightarrow$ Coding Agent（单任务智能体） $\rightarrow$ 垂类流程 Agent（专业领域自主执行） $\rightarrow$ Computer Use/GUI Agent（通用软件操作），最终指向 Multi-Agent 协作的 Agentic AI 基础设施。
- 商业模式变革：软件计费模式开始由传统的“按席位收费”转向“按任务量/结果收费”。
关键变化与分歧：
- 自主执行能力突破：Computer Use 技术使 Agent 能直接操作 GUI，无需 API 即可处理非标准化工作。
- AI 自我迭代：未来 Agent 有望演进出构建和训练大模型的能力，形成“AI 自我迭代 AI”的闭环生产系统。
受益方向与风险：
- 受益方向：AI 算力基础设施（基本保障）、AI Infra 及 MaaS 云服务厂商（提升落地效率）。
- 核心风险：技术路线收敛缓慢导致工程化落地不及预期；企业端数据隐私及合规风险；AI 算力供给不足。