随着人工智能（AI）技术的快速演进，智能体（AI Agent）已成为汽车产业智能化发展的重要驱动力。作为AI与大模型技术的价值应用形态，智能体具备感知环境、自主决策与执行的能力，正深刻改变汽车产品形态、价值创造范式和管理运营模式。当前，业界对于汽车智能体的发展阶段及未来趋势，以及车企如何高效构建智能体等关键问题，仍存在较多待解课题。为此，盖斯特咨询团队基于专业视角，系统梳理了智能体的定义、本质与核心特征，重点解析汽车智能体的演进趋势，并提出车企构建智能体的基本范式与落地策略。

一、智能体的概念及演进趋势认知

1.AI及智能体相关概念间关系

在人工智能领域，AI、大模型和智能体是三大核心概念。其中，AI是通过计算机模拟人类智能行为的技术统称，涵盖众多理论、方法、技术及应用领域。人类开发AI的目的，是让机器能够执行通常需人类智能参与的任务。

大模型指参数量巨大、训练数据规模庞大的深度神经网络，是推动AI应用的核心技术。

智能体是可依据自身对环境的感知，自主理解环境信息、做出决策并采取行动，最终达成目标任务的智能实体或AI软件系统。智能体是AI技术的价值载体，由大模型驱动，当前多聚焦于特定的场景环境，随着技术演进可实现跨场景协同。

目前，智能体的存在形式分为具身和离身两大类。具身智能体将物理本体与智能体紧密结合，能在复杂物理环境中执行各类具体任务，例如人形机器人、智能驾驶汽车。离身智能体则以软件系统形态运行，其认知过程独立于物理本体，可依附于特定终端，借助终端的计算能力和资源实现自身功能，如聊天机器人、智能座舱语音助手。两者具备技术上的互补性，可形成互补融合的整体。以汽车智能体为例，智驾决策（具身执行）需调用云端知识图谱（离身存储）优化路径规划，两者协同实现感知-认知-行动闭环。

图1 AI相关概念间的关系

从上述AI、大模型和智能体的概念中，可清晰看出它们之间的区别与联系（参见图1）。AI是基础，包括所有智能技术与应用的范畴，为整个人工智能生态提供了坚实的理论支撑；大模型作为AI技术核心，可为智能体注入强大的认知和决策能力，使其能够在复杂的环境中做出准确的判断和决策；智能体则是AI的应用形态，可将AI能力落地到实际场景中，三者共同构建起人工智能技术的多层次生态。

2.AI智能体的概念解析

AI智能体（简称智能体）是由大模型驱动，融合端侧感知、云端决策、产业落地的系统级智能形态，可通过传感器或数据接口感知环境信息，自主推理思考决策，并执行行动且可持续学习、进化与反馈调整行动以完成特定目标的AI软件系统或智能实体。智能体形态包括机器人或任何具备自主能力的实体，既是AI技术的价值载体，也是智能世界的核心交互单元，其功能落地依赖知识-经验-推理-行动的端到端智能闭环，参见图2。

图2大模型驱动的智能体智能闭环

基于以上能力基础，智能体展现出四类核心行为特征：一是自主性，表现为独立制定目标与执行路径的能力，无需人类全程干预；二是交互性，体现为通过自然语言、数据接口等方式与人类或其他智能体高效协同；三是反应性，要求对突发环境变化做出毫秒级响应；四是适应性，强调通过强化学习等手段持续优化决策模型，应对未知场景挑战。

上述能力闭环与特征集合，使智能体成为AI技术价值的终极体现。依据AI能力成熟度可将其划分为渐进形态L1-L5：L1是聊天机器人（如ChatGPT），专注于标准化语言交互任务，客服等场景；L2为推理者（如DeepSeek-R1），在特定领域实现人类专家级的真实逻辑推理能力；L3即智能体，具备在动态环境中自主完成任务的能力；L4为创新者，可生成突破性解决方案；L5为智能体自治，通过多智能体集群的协同共创，形成去中心化的自组织架构。基于这套能力演进路径，智能体的能力进化将深度重塑人类社会生产范式。未来生产流程与管理体系或由智能体主导，实现整体的自协同、自组织以及自进化。

由此，智能体带来的社会变革核心逻辑可归纳为两方面：一是智能跃升，实现能力层级的跨越式提升；二是角色范式的根本转变，从传统的“工具”升级为“伙伴”，推动人与AI的协作模式发生深刻变化。

3.智能体形态演进趋势

智能体作为具备自主决策与跨域协同特性的赛博生命体，其本质在于可穿透设备、系统及场景的壁垒实现智能交互，并能根据实际需求动态演进形态，同时支持智能体间的互链共生。

图3智能体运形态演进趋势

这种生命体的演进，遵循能力从单一向复合结构、从单体向群体发展的双轨路径：单体智能体从基于规则的弱智能系统，逐步进化出具备自进化能力的高级智能。单体智能体之间可进行整合协同，通过融合创新形成复合智能体，进一步实现汽车产品、业务、管理三大领域的生产力和生产关系的重构。最终演进至社会的群体智能形态，实现跨场景、跨产业的去中心化协同，其依托无数智能体的开放互联架构，结合立体环境感知、全域资源调度、知识共享传播与分布式决策机制，将离散智慧凝聚为持续进化的超级认知网络。

随着演化推进，智能体的价值逐步递进，主要体现在三个层面：单体智能体赋予产品自进化能力，奠定万物智能根基；复合智能体重构生产关系的核心，在产品、业务、管理三方面形成复合智能体，且三者互相协同，共同构成万物智联生态；群体智能则在产业与社会层面建立自治系统，达成万物自治终极图景。

汽车产业充分体现了这一演进路径，当前各域部分正处于向单体智能体转型阶段；继而通过产品、业务、管理多线智能演化，使单智能体复合成整车和企业智能体；最终构建企业内外部智能体协同交互的群体生态。

综上所述，智能体不仅重构了生产力，也推动了资源链接关系的变革。将分散的资源有效整合，最终构建一个智能、高效且持续优化的未来社会协同体系。

二、智能体关键要素分析

智能体运行的核心在于以大模型驱动任务分解，依托成熟或动态编排的工作流机制，融合多源知识与数据支持，结合工具链能力，实现任务的自主执行与持续优化。

图4单智能体要素及复合智能体框架

单智能体作为复合智能体的基础单元，其本身即包含完整的四大要素体系：

其一，知识库作为智能体的记忆中枢，融合静态知识存储与动态更新机制。兼容结构化和非结构化的数据，包含向量化数据及知识图谱等多源信息，为智能体提供落地和持续优化的基础。

其二，大模型作为智能体的认知中枢，其能力层级直接决定系统的智能上限。通常以大语言模型为核心引擎，通过动态任务分解与制定执行规划实现复杂问题解析，模型可含任意大小、类型和数量。

其三，工作流是智能体的自动化体现，通过预设规则或实时调度的协调机制， 规定模型间、工具间及智能体间的交互协同逻辑，构建跨模块协调规则框架，直接影响知识传递与决策赋能转化效率。

其四，工具链通过调用外部资源扩展能力边界，其接口数量与类型决定能力广度，具体包含搜索引擎、设备系统、传感器、执行器等独立单元，并通过集成MCP协议等接口实现跨系统控制。

当多个单智能体通过多智能体协作框架集成时，便形成复合智能体的系统性能力。多智能体协作框架作为复合智能体的构建核心，需保障任务衔接和信息传递准确。首先作为任务衔接中枢，基于大模型动态任务分解功能实现子任务分配与跨智能体调度；其次作为工作流对接引擎，确保多智能体工作流无缝衔接；最终建立统一通信协议，以标准化数据接口与知识库共同语义框架消除交互歧义。

需要注意的是，不同类型智能体存在要素配置差异。例如，产品型智能体侧重模型本身的认知能力，业务型智能体依赖工作流与工具链的精密编排，而场景垂域智能体的性能突破则取决于场景化数据质量与该领域专业模型的适配深度。

三、汽车智能体落地范式

1.汽车产业智能体落地理想全景

汽车作为万物互联的母生态，在智能体化趋势下将形成以汽车产品智能体为核心，构建全面融合业务和管理全方位、以及企业内外部的创新企业智能体网络生态。

具体表现在整车产品层面，智能体能够主动感知环境变化、创造用户需求、提供个性化、定制式服务，并具备自主进化能力；在企业治理层面，业务智能体通过自组织协同不断涌现创新，持续提升价值创造效率；各职能管理智能体通过数据驱动实现自主决策、资源动态调配、风险精准管控及组织高效协同。这种多维度的协同融合，不仅构筑了智能体生态稳定运转的基础，也为企业持续提升价值、优化成本及提升质量管理效率提供了坚实保障。

2.汽车产品智能体构建范式

汽车产品智能体的构建，核心在于让AI智能体依托汽车载体实现全域进化。最终目标是将动力、底盘、座舱等独立功能域转化为复合智能体单元，逐步融合形成具备全域智能和生态互联特性的具身智能体。这一融合体不仅满足空间布局与情感交互需求，更通过主动安全防护机制，重新定义人、车、环境之间的关系。

图5汽车产品全域智能体化构建范式

这一转变并非依赖各功能的简单叠加，而是在整车内外系统联动下，推动原本分散的功能域在结构和逻辑上逐步融合。构建此类整车复合智能体的核心在于能力和策略的协同范式。能力层面需根据场景需求，明确各域智能体的功能边界与协作逻辑，具体包含五个方面：

第一，模型上车。通过多模态原生世界模型实现特定场景的端侧模型压缩与加速，确保复杂路况下毫秒级响应；

第二，各域的任务流协同编排。基于用户需求驱动的工作流编排引擎，整合车内工具与云端资源形成端到端服务链；

第三，建立标准化接口，并接入第三方硬件与服务生态（甚至智能体生态）。例如无缝调用智慧停车场导航系统，整合生态工具、硬件和服务；

第四，建立专用知识数据库，覆盖面向预训练、指令微调、偏好对齐三阶段需求的可拓展、多样化的数据体系；

第五，设计车载多智能体协作架构，重点解决模型兼容性、交互编排、多域逻辑融合等关键技术。

落地策略层面则需以整车智能体全局协同为目标，依托统一模型平台与智能体框架制定长短期结合策略：短期聚焦用户强感知模块突破，快速验证落地范式；长期锚定移动×空间×情感化的多场景融通服务，目标是构建更懂人、有温度、更安全、持续服务优化的整车智能体全新产品形态。

汽车产品智能体的构建关键在于打破孤立的功能场景，实现结构与逻辑层面的深度融合，形成具备全域感知和生态互联特征的复合智能体。

3.汽车业务智能体构建范式

汽车业务智能体的构建遵循“场景需求导向-选择模型及工具-设计工作流-迭代进化”的全流程闭环路径。

图6业务智能体运作全流程解析

汽车业务智能体范式构建的核心在于能力建设与实施策略的系统性整合。在能力建设层面，基于业务特性在技术功能完备性、开发效率、维护成本及未来扩展性间平衡，构建适配的技术栈与协同框架。主要可通过以下六个维度评估支撑：

第一，业务场景梳理，明确研发、生产、供应、销售、服务等具体场景的服务对象及核心需求，并制定量化评估指标；

第二，模型选择需基于任务复杂度、延迟及成本，根据不同任务搭配或定制多类模型；

第三，工作流编排需预设明确流程节点（例如，供应链审批链）与动态触发条件（例如，当原材料价格波动超5%时启动替代方案）；

第四，工具链接需要明确场景执行所需链接的工具和系统，统一定义接口规范，做轻量化、可视化的集成封装；

第五，专业知识和数据库则需融合多源数据构建系统化、可视化的知识平台，并实施动态更新，构建RAG索引；

第六，多智能体协同框架则需制定跨场景动态调度策略。例如，研发智能体与售后智能体协同优化故障预警机制。

在策略实施层面，基于技术能力与业务需求结合、近期目标与远期规划结合的原则。短期从重复性强、流程成熟、知识沉淀足的领域切入；长期则构建覆盖研产供销服等的全业务复合智能体，实现从单点突破到全局智能的以点带面的阶段性实施。

汽车业务的智能体构建，不应止步于工具层面的模块堆叠或模型调用，而要进一步迈向知识流转与能力沉淀的体系化重构。唯有将业务逻辑嵌入智能体的运行机制，使其具备跨场景的适配能力与持续演化的反馈机制，才可能真正建立面向未来的智能生产方式与创新范式。

4.车企智能体构建的落地实施策略

车企的智能体构建是长期的系统性工程，务必要以构建企业智能体协同共创生态为牵引目标，紧握场景梳理、数字基建、组织变革三大核心抓手，持续推进AI应用的深入和长期规划的实现。

具体能力建设应遵循“场景驱动落地-技术底座支撑-运营范式升级”的路径，储备面向单智能体或复合智能体的开发能力。在单智能体开发层，首先，需深入理解场景，同时面向AI的需求能够清晰定义；其次，重点培育基于场景需求的大模型选型部署能力；最后，精研场景驱动的业务流梳理，将传统流程转化为智能体可解析的决策链。当进阶至复合智能体开发层，则需搭建协同框架，通过工作流对接引擎连接跨域智能体，制定统一交互协议消除语义歧义，同步提升智能体协同管理能力，实现任务优先级动态分配与实时运行监控。

为保障路径落地，需系统推进四大数字基座的能力建设：一是，AI能力平台统一管理覆盖多模块、全场景的垂域模型，并集成完整AI智能体技术栈；二是，算力中心实现算力资源全局调度，为突发任务实时分配计算单元；三是，知识/数据/工具中心打破孤岛实现统一共享，且持续动态补充更新，例如供应链数据实时驱动库存模型迭代；四是，协同型组织构建跨部门、跨企业、跨行业和技术的协同网络，形成敏捷响应场景需求的柔性结构。这些基座作为智能体运行的能力底座，为路径的可实施性与成体系推进提供基础保障。

在实施过程中，需坚持以全面智能体升级融合为目标，制定长中短期落地节奏。其中，短期聚焦高价值、易落地、沉淀足的领域突破；中期规划覆盖全场景复合智能体，重点强化内部协同效率；长期则是接入外部生态智能体，构建内外部联动的超级认知网络。基于此分步实施策略，汽车智能体将从局部应用逐步扩展，实现企业内外协同融合，最终成为推动产业规则重塑的核心驱动力。