核心观点： 尽管尚未有明确的产品定义，但Agent类别与应用场景已迅速丰富。其中，中美大厂Agent发展思路存在差异，北美云厂商主要关注帮助客户高效部署模型和Agent，国内互联网大厂Agent布局仍延续互联网时代用户流量逻辑；而中美B端企业则均关注Agent创建和管理平台。考虑到Agent类产品对算力消耗大，Agent发展有望继续带动AI产业链向上，建议关注后续技术突破→商业化落地拐点。 尽管尚未有明确的产品定义，但Agent类别与应用场景已迅速丰富。工程师流程调优与否对应Agent发展的两条不同路线。学界普遍认为Agent需要具备规划能力；而业界如OpenAI仅强调Agent能够独立完成任务； Anthropic则将Workflow和Agent进行了明确划分。当前随着大模型、 NLP与多模态等技术不断发展， Agent类别与应用场景迅速丰富，有望迎来价值落地。 中美大厂Agent发展思路存在差异，B端厂商则均关注平台化布局。对比当前海内外AI Agent布局现状：北美云厂商主要关注帮助客户高效部署模型和Agent，而B端厂商更聚焦打造Agent创建和管理平台；国内互联网大厂Agent布局仍延续互联网时代用户流量逻辑，通过类“Manus”的通用Agent产品抢占用户，B端企业则类似北美，基于AI/Agent平台选取有价值的产品进行落地。 Agent类产品对算力消耗大，关注后续技术突破->商业化落地拐点。从Manus定价及表现推断，Agent对话交互Token消耗或达十万以上，远超chatbot类AI产品，我们认为原因主要如下：1）长上下文窗口对token的消耗量大；2）多Agent/工具通信造成token量增长；3）验证模块对token的大量消耗；4）多模态场景token消耗量更大；因此AI底层算力需求仍然是产业不可或缺的一环。此外，当前Agent落地仍面临意图混淆、多Agent合作、幻觉等多种问题，学界及业界均积极探索，技术迭代下商业化规模落地可期。 （1）AI产业商业化落地不及预期：目前各环节AI 产品的商业化模式尚处于探索阶段，如果各环节产品的推进节奏不及预期，或对相关企业业绩造成不利影响； （2）市场竞争风险：海外 AI 厂商凭借先发优势，以及较强的技术积累，在竞争中处于优势地位，如果国内 AI 厂商技术迭代不及预期，经营状况或将受到影响；同时，目前国内已有众多企业投入AI产品研发，后续可能存在同质化竞争风险，进而影响相关企业的收入； （3）政策风险：AI技术的发展直接受各国政策和监管影响。随着AI在各个领域的渗透，政府可能会进一步出台相应的监管政策以规范其发展。如果企业未能及时适应和遵守相关政策，可能面临相应处罚，甚至被迫调整业务策略。此外，政策的不确定性也可能导致企业战略规划和投资决策的错误，增加运营的不确定性； （4）地缘政治风险：在全球地缘政治环境的波动下，尤其美国对中国的出口限制或将直接影响国内企业算力芯片的获取，进而影响其产品研发和市场竞争力。同时，地缘政治风险也可能导致 AI 产品开拓海外市场面临障碍，影响相关企业的营收情况。 证券研究报告名称：《AI系列报告5：当前Agent的发展进行到了什么阶段？》 对外发布时间：2025年5月16日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号:S1440521100010 SFC 编号:BWB917 研究助理：李楚涵 核心观点： 要点1：用户层面，大厂再次争夺Agent时代流量入口，其中微信最具潜力 此前元宝已经嵌入微信聊天，未来有望成为用户Agent指令最直接的入口，元宝、ima分别提供了基本的AI搜索、个人工作台功能。此外，微信小程序不亚于一个移动应用市场，超过90%的主流APP均已推出微信小程序版本，再叠加公众号、视频号、朋友圈、支付和生活服务，以及聊天记录等用户个人数据（如得到授权），那么微信基本一站式满足了用户几乎所有的线上需求。此外，我们也关注阿里巴巴（夸克）、字节跳动（扣子/豆包）在Agent入口方面的布局和进展。 要点2：技术层面，MCP等标准化协议为行业奠定标准 国产模型性能逐渐满足Agent对任务规划、海量信息检索、数据分析等复杂任务的需求。另一方面，MCP、A2A等Agent标准化协议可以促进不同Agent，以及Agent与外部工具的互联互通，类似互联网的HTTP协议和数码产品的USB/Type-C接口。 要点3：产品层面，Manus、字节扣子等爆款接连涌现 今年涌现的Agent产品，主要包括通用Agent（Manus、扣子空间）和垂类Agent（阿里飞猪的问一问功能）两大类。产品架构已基本成型，后续期待模型性能提升和更多工具接入。 本篇报告分为两个部分，第一部分我们梳理C端Agent的发展现状，包括技术路线、现有的重点产品拆解；第二部分我们以微信Agent为例，展望C端Agent的发展潜力。 今年以来Manus、智谱AutoGLM、字节扣子空间、阿里飞猪“问一问”等现象级产品接连涌现，C端Agent赛道迎拐点。 技术提升：DeepSeek引领新一轮国产模型性能跃迁，更长的上下文窗口、更低的推理成本以及更高的推理效率，逐渐满足Agent对任务规划、海量信息检索、数据分析、定制化作品产出的需求。 生态赋能：Agent标准化协议可以促进不同Agent，以及Agent与外部工具的互联互通，加速形成分工合作的Agent生态。该功能类似互联网的HTTP协议和数码产品的USB/Type-C接口，开发者无需再逐一为接入的外部工具定制接入函数。目前主流的Agent协议包括MCP与A2A两种。 产品体验：主要包括通用Agent（Manus、扣子空间）和垂类Agent（飞猪问一问）两大类。产品架构已基本成型，后续期待模型性能提升和更多工具接入。 Agent产品前端是面向用户的流量入口，后端则是大量需要被调用的工具。互联网大厂积极争夺Agent时代的C端流量入口，微信作为国内用户黏性最高、用户规模最大、功能生态最完善的App，我们认为最具竞争优势。 微信Agent案例拆解一：元宝是国内Chatbot赛道Top3产品，多模型+稀缺内容，用户天花板高。中长期看，元宝有望为微信Agent输出AI搜索和创作能力。 多模型策略，能力互补，体验更全面：虽然初期元宝流量的快速增长得益于接入DeepSeek R1模型，但后续依靠自研混元模型的快速迭代，元宝有了更多差异化的功能，比如混元T1的快思考模式、文生图以及视觉理解等。 拥有稀缺的公众号优质内容，未来有望覆盖视频号。公众号是一个相对封闭的稀缺内容池，也是元宝独家的搜索来源。24年公众号产出超4亿篇文章，阅读量10万+的文章超30万篇。展望后续，随视频理解能力提升，元宝也有望覆盖视频号的内容（截至24年6月超3.6亿个原创视频，超1300万创作者） 功能还在迭代，兼具生产力与娱乐消费：目前元宝的主界面是一个简洁的搜索框，与微信相近的绿色调，产品直观感受更加偏向生产力工具，但我们也注意到，元宝正在灰测实时语音通话、智能体广场等更易用和轻松娱乐的功能。 微信Agent案例拆解二：ima是高度创新的智能工作台，同样有望承接微信Agent的个人知识存储和管理功能。如果简单粗暴地来类比，ima≈网盘+在线云笔记+AI搜索+知识星球。 核心功能1：个人知识库，满足“本地部署”需求。目前每个用户可以在ima上传的文件上限是30G，微信公众号和全网链接也可以一键上传至ima中，来形成个人知识库。用户可以限定在某一个知识库范围内进行AI搜索，针对性地检索所需内容。 核心功能2：共享知识库，有望形成类“知识星球”的社区 。用户可以将自己创建的个人知识库调整为共享知识库，允许其他用户查看。可以采取类似知识星球的运营模式，是新的知识付费入口。目前ima内已上线数百个共享知识库，数量增速快，其中加入人数超7000人的知识库有5个，以金融法律、AI应用科普知识库为主，创建人主要为科普类自媒体。 微信Agent案例拆解三：完整状态下，微信Agent“入口轻”，但具备“调用一切”的基础，可避免硬件方、模型方调用权限。小程序生态之完整性不亚于一个移动应用市场，超过90%的主流APP均已推出微信小程序版本，再叠加公众号、视频号、朋友圈、支付和生活服务，再叠加聊天记录等用户个人数据（如能得到授权），那么微信基本一站式满足了用户几乎所有的线上需求。 风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 对外发布时间：2025年5月12日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 核心观点 当前预训练大模型边际收益受制于Scaling Law已经逐渐达到瓶颈，更强大的Agent(智能体)成为大模型厂商未来发力的重要方向。我们认为，根据agent的技术框架，其发展基本经历了三个阶段，即工作流框架+预训练模型、工作流框架+推理模型、端到端智能体框架+推理模型。随着以OpenAI Deep Research为代表的第三代智能体的推出，智能体的强大潜力与Scaling Law加速阶段正逐渐显现。我们认为，受益于国产推理模型的强大能力基座，未来国产第三代智能体将展现出巨大的竞争力。 AI Agent成为大模型公司发力方向。当前，大模型成本投入过大，预训练边际收益在放缓，数据面临边界，以及以DeepSeek为代表的开源模型崛起，单纯的API模式无法支撑模型厂商盈利。因此，更聪明，能推理，能调用不同工具，能满足个性化需求，在应用层可实现更高价值链的AI Agent成为大模型公司急需发力的方向。 端到端强化学习的智能体框架Agent上限更高。围绕架构可以将智能体划分为Workflow(工作流)和端到端的Agent(智能体)两类框架，后者上限更高。其核心突破在于主动决策与动态规划，实现了内化思维链(CoT)与行动链(CoA)生成能力、动态选择最优工具优化API调用、跨会话行为优化等效果。相较于传统工作流，端到端Agent框架标志着AI系统从“流程执行者”向“目标驱动型决策主体”的范式跃迁。而工作流驱动的Agent核心依赖人工设计的规则与提示词通过结构化步骤完成任务，这类工作流的典型特征表现为被动响应机制。 我们认为，智能体可以主要分为三类：一是纯基于工作流框架的智能体。二是基于工作流框架，依靠推理模型进而具备长思维链能力的智能体。三是基于端到端智能体框架，实现CoT+CoA双轮驱动任务推进的智能体，这一代智能体最大限度地拓展了自身能力边界。根据大模型Scaling Law，第三代智能体的能力目前还处于加速扩展的阶段，主要受益于推理模型的升级和强化学习技术的快速突破。 随着OpenAl Deep Research和Claude 3.7 Sonnet的推出，我们看到针对任务的强化学习在推理过程发挥强大作用，更在工具调用，任务执行方面体现了强大潜力。我们认为，国产模型在强化学习的出色表现，将为下一步Agent的发展打下坚实基础，相信4月开始将陆续有国产优秀的Agent涌现出来，成为AI落地的重要场景。 大模型技术发展不及预期：大模型属于先进AI算法，若后续大模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响大模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等； 商业化落地不及预期：大模型的商业落地模式在业界中普遍处于探索阶段，用户对于大模型的接受程度和商业化变现能力可能不及预期； 算力基础设施支持不及预期：美国制裁中国高科技企业，对中国形成芯片、算力的封锁，大语言模型训练过程中需要大量算力资源，需要关注中美关系带来的算力的压力； 政策监管力度不及预期：大语言模型带来新的网络生态商业，尚属于前期成长阶段，政策监管难度加大，相关法律法规尚不完善，政策监管力度可能不及预期。 数据数量与数据质量不及预期：大型语言模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响大语言模型效果。 对外发布时间：2025年3月30日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 于芳博 SAC 编号：S1440522030001 庞佳军 SAC 编号：S1440524110001 核心观点：OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP服务协议，后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中，MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式，通过主机、服务器和客户端的解耦，能够大幅降低重复开发成本，同时提升了各类AI工具的互联互通能力，亦为全球复现Manus的关键技术。随着头部公司的加速支持，MCP生态边界有望进一步拓展，加速AI产业发展。 OpenAI官宣加入MCP，Agent数据标准化更进一步。2025年3月27日凌晨，OpenAI CEO山姆·奥特曼宣布对Agents SDK进行了重大更新，支持了由Anthropic于2024 年底推出的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务协议，同时ChatGPT桌面应用和Responses API也将很快支持MCP服务协议。 正如Anthropic介绍，随着模型推理能力逐步提升，AI Agent已经成为各机构广泛应用的产品之一。而不同的模型和Agent往往存在数据隔离，使得系统难以规模化拓展。此时，MCP作为通用的开放协议，旨在通过标准化接口实现大语言模型（LLM）与外部数据源及工具的无缝集成，使AI模型能够从业务工具、软件、数据库以及应用开发环境等来源中获取数据完成任务，大幅提升了各类AI工具的互联互通能力。 从Function Calling到MCP，工作流解耦价值凸显。在MCP协议之前，传统AI系统架构主要通过Function Calling模式进行外部工具的调用，此时开发者通常需要完成以下步骤：1）编写详细的prompt，包含工具名称、描述和使用说明；2）定义工具函数（tools）；3）针对不同LLM API适配不同的function calling格式；4）编写工具调用逻辑代码；5）编写工具响应处理逻辑代码。此时，由于模型调用、工具定义、执行逻辑和结果处理都在同一个应用程序中完成，因此每当工具定义发生变化，通常需要重新启动整个服务。此外，不同LLM供应商的Function calling格式存在显著差异，进一步增加了开发和维护成本。 而使用MCP之后，Host（主机）、Server（服务器）和Client（客户端）被解耦为三个独立的组件，各类工具函数可以在服务运行时被动态的添加、修改或删除，解决了传统Function calling重新启动整个服务的难题。同时，尽管此时开发人员仍然需要进行工具函数的开发和描述定义，但工具的调用、响应等均由MCP标准化处理，使得工具库可以被集中管理和维护，不同的应用程序复用下大幅降低重复开发成本。 MCP成为全球复现Manus的关键技术。3月6日凌晨，通用Agent Manus引发新一轮AI应用落地的想象空间，而后全球团队接连复现，MCP服务在其中起到了关键的作用。以字节3月18日发布的AI Agent TARS为例，其通过支持MCP协议，内置搜索、文件编辑、命令行等多种工具，实现对复杂工作流程的高效处理，同样实现深度研究（Deep Research）、电脑操作（Operator）等多项能力。不过，Manus的开发实际早于MCP，因此并未使用该方式实现Agent调用，而是利用了另一个开源研究成果CodeAct，通过可执行代码操作将Agent调用动作合并统一。 头部公司加速支持，MCP服务有望加速AI产业发展。MCP服务协议于24年11月开源以来，Block、Apollo、Replit等公司加速支持，直至25年2月，MCP生态进一步爆炸增长，已有超过1000个由社区构建的MCP服务器可供使用。目前MCP市场主要由客户端、服务器、市场和服务器托管解决方案构成。其中，客户端和服务器对应MCP架构中的顶层组件，由市场和托管解决方案将服务向更多开发人员推广。随着MCP生态边界进一步拓展，更多实用工具的适配将促进用户进一步增长，正反馈机制有望加速AI产品落地。 总结：OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP，后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中，MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式，通过主机、服务器和客户端的解耦，大幅降低重复开发成本，同时提升了各类AI工具的互联互通能力，亦为全球复现Manus的关键技术。随着头部公司的加速支持，MCP生态边界有望进一步拓展，加速AI产业发展。 风险提示：（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。 DeepSeek-R1作为开源模型跻身全球第一梯队，加速AI厂商内卷。其中OpenAI 已统一模型路线，在GPT-5中将为免费用户提供可无限使用的“标准智能”；而百度则宣布文心模型将于4月1日开始全面免费，并将在6月30日开源下一代文心4.5系列模型。在用户量激增下DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”提示的背景下，以及腾讯宣布接入DeepSeek模型刺激下，均有望带动API调用量增加和本地化部署需求，1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升；2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。 风险提示：（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。 证券研究报告名称：《腾讯接入DS，DS带动私有化部署需求增加和Agent加速发展》 对外发布时间：2025年2月16日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号：S1440521100010 核心观点： 软件估值处于底部，7月以来涨幅主要定价降息+IT预算修复，此外10月底以来Agent叙事不断强化，市场寻找此前估值处于低位的软件股交易Agent催化修复估值，后续继续等待Agent商业化逻辑。我们认为，过去1-2年的AI商业化尝试让行业形成普遍共识，Chatbot形式交互成本较高，融入企业工作流/用户交互流较困难，需要进一步调整架构以融入流程。Agentforce等产品初步反馈积极，Snowflake看到AI/ML的初步收入，行业展望IT需求边际向好&AI商业化逐步落地，趋势乐观。 对外发布时间：2025年1月10日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 武超则 SAC 编号:S1440513090003 崔世峰 SAC 编号:S1440521100004 SFC 编号:BUI663 应瑛 SAC 编号:S1440521100010 许悦 SAC 编号:S1440523030001 向锐 SAC 编号:S1440524070008 核心观点： OA和ERP构成了企业数据交汇的核心数字化基座，赋能企业经营全流程。在本轮生成式AI浪潮中，自然语言交互+学习能力提升为核心发展方向，Agent则进一步推动了AI应用落地。其中，OA/ERP通过与Agent结合，能够自动化执行完成复杂任务，预计将成为新的企业入口级平台。当前，国内外OA/ERP厂商均积极布局Agent发展，相关领域有望迎来商业化快速落地。 风险提示：（1）AI产业商业化落地不及预期：目前各环节AI 产品的商业化模式尚处于探索阶段，如果各环节产品的推进节奏不及预期，或对相关企业业绩造成不利影响；（2）市场竞争风险：海外 AI 厂商凭借先发优势，以及较强的技术积累，在竞争中处于优势地位，如果国内 AI 厂商技术迭代不及预期，经营状况或将受到影响；同时，目前国内已有众多企业投入AI产品研发，后续可能存在同质化竞争风险，进而影响相关企业的收入；（3）政策风险：AI技术的发展直接受各国政策和监管影响。随着AI在各个领域的渗透，政府可能会进一步出台相应的监管政策以规范其发展。如果企业未能及时适应和遵守相关政策，可能面临相应处罚，甚至被迫调整业务策略。此外，政策的不确定性也可能导致企业战略规划和投资决策的错误，增加运营的不确定性；（4）地缘政治风险：在全球地缘政治环境的波动下，尤其美国对中国的出口限制或将直接影响国内企业算力芯片的获取，进而影响其产品研发和市场竞争力。同时，地缘政治风险也可能导致 AI 产品开拓海外市场面临障碍，影响相关企业的营收情况。 核心观点 在Salesforce的FY3Q25业绩会上，管理层着重Agentforce的亮眼表现，仅1周完成200笔订单，此外四季度将全球招聘1400位销售人员，加大推广该AI Agent产品。Agentforce连通公司的销售、服务、营销、分析、数据云、Slack等全产品线，为客户实现提升工作效率、优化服务体验、降低人员成本等目的。 Agentforce有望大幅减少客户的员工成本。以附加服务的方式推广，并按使用量付费，每次对话1美元，据公司表示定价大幅低于8-10美元每次的人工销售成本。 重点关注12月17日Agentforce 2.0发布会。 简评 1、美股软件公司如何在业务中融入AI Agent？ Salesforce发布2025财年三季报，业绩会上，CEO和COO都将未来重点放于Agentforce。CEO表示公司已成为全球数字劳动力市场的最大供应商。Agentforce自10月24日上线，并在月末达成200笔订单。截至电话会当日，包括FedEx、Adecco、埃森哲、ACEHardware、IBM、加拿大皇家银行财富管理等众多公司，都正在Salesforce平台上借助Agentforce打造它们的数字劳动力队伍。公司展望现有的13.5万客户未来都有望通过Agentforce来整理数据、完善工作流程。 Agentforce是Salesforce推出的AI助手服务。Agentforce将销售、服务、营销、分析、数据云、Slack等多种功能集成在一个平台上，打破了各业务之间的孤立状态，实现了数据和工作流程的无缝衔接。其能为客户实现1）提升工作效率：帮助客户处理大量重复性的工作，使员工能够将更多时间和精力投入到更具战略性和价值的工作中；2）优化客户体验：零售商的客户可以在需要时随时获得帮助，并且能够得到更贴合自身需求的解决方案；3）降低成本：减少了对人工的依赖，降低了企业的人力成本。 Agentforce在使用效果方面的具体案例包括： 1）速度：约翰威立国际出版集团表示Agentforce解决问题的速度比之前的聊天机器人快了40%以上。 2）即时：伦敦希思罗机场作为全球最繁忙的机场之一，通过Agentforce能够即时、准确且同时回复数千名旅客的问询。 3）跨区域：SharkNinja是2025财年三季度的新客户。其选择了Agentforce和商务云，以便为28个国际市场的客户提供全天候个性化支持，并统一其服务运营。 公司表示Agentforce在使用效果方面表现出众。Agentforce出现“幻觉”的情况都极少，因为其不仅是基于17种语言、74万份文档的Salesforce数据和元数据，它还基于每个客户的数据，比如采购、退货等数据。公司的200-300PB数据让Agentforce拥有行业领先的优势，因此Agentforce将会更加准确，相比其他产品出现“幻觉”的情况最少。各行业头部公司的使用效果案例包括： 1）全球领先的招聘网站Indeed每秒有3个人在其平台上实现招聘。该招聘网站将公司的Data Cloud服务作为其数据架构，借助Agentforce将5.8亿求职者档案与300多万雇主进行匹配，其目标是到2030年缩短招聘时间，帮助300万人克服就业障碍。 2）全球领先的人才解决方案供应商Adecco每年要处理3亿份求职申请，但以往他们根本无法及时处理或回复绝大多数申请。但现在，Agentforce能够以惊人的规模对海量简历进行筛选，全天候地将求职者与岗位机会进行匹配。此外，Agentforce还能协助求职者完善简历，增加他们获得岗位的机会。 3）智能家居安防供应商Vivint一直饱受电话客服高流失率的问题，现在借助Agentforce，Vivint正在打造一支数字支持团队，通过他们的应用程序、网站自主提供支持，对各类问题进行故障排查。此外，Vivint还计划利用Agentforce进一步实现技术人员排班、付款请求、主动解决问题、设备遥测数据使用等环节的自动化，因为Agentforce覆盖了包括Slack在内的整个Salesforce产品线。 Agentforce以附加服务的方式推广，并按使用量付费。据业绩会，Agentforce是基于使用量的收费结构，每次对话收费 2 美元，并且在作为Service Cloud的附加服务进行推广时，客户的选择意愿更高。2美元每次对话的收费标准对比销售人员的员工成本具有高性价比。对比一个销售专员一年的工资与KPI实现度，人工成本是8-10美元/次对话，因此Agentforce具有更高性价比。 公司看好Agentforce增收潜力，全球招聘销售人员。尽管在业绩指引中，公司预计四季度与Agentforce相关的预订业务不会对cRPO（未来12个月内递延收入/订单的总和）产生重大贡献。但公司表示，为了抓住Agentforce日益增长的需求，公司在2025财年四季度在全球招聘1400名客户经理，而且使用最新的SDR Agent和Sales Coach Agent来助力每一位销售人员。Agentforce SDR和Sales Coach是公司于年中推出的通过AI自动化辅助销售的服务，其中SDR Agent以自然语言自主与入站线索（潜在客户）进行互动，解答疑问、处理异议，并为人工销售人员预约会议；Sales Coach Agent在探索、推销或谈判通话期间，自主与销售人员进行角色扮演，模拟买家角色。 建议关注12月17日Agentforce 2.0发布会。尽管10月24日才推出Agentforce，但公司将于12月17日在旧金山举办Agentforce 2.0发布活动。 AI Agent产品的付费客户增长不及预期的风险、Agentforce 2.0功能或效果更新不及预期的风险、焦点科技的AI Agent产品的ARPPU提升不及预期的风险、AI Agent功能满意度不及预期的风险、谷歌等买量成本上升的风险、研发费用上升的风险、OpenAI等美国公司限制焦点科技等中国公司使用其服务和技术的风险、焦点科技面对阿里国际站竞争的风险、SMB客户需求不及预期的风险、战争导致宏观环境恶化的风险、全球经济增长不及预期的风险、国内外贸支持政策不及预期的风险、国内外贸补贴发放不及预期的风险。 对外发布时间：2024年12月7日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008 AI：AI Agent加速落地。 风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 对外发布时间：2024年12月1日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008 Agent目前已经成为全球科技巨头重点发力方向，C端、B端均开始产品的快速迭代，C端更重视综合能力，B端更强调对业务流的理解、群体智能和专业Agent的打造，预计各类Agent将在2025年进入快速落地阶段。 Agent：Agent目前已经成为全球科技巨头重点发力方向，包括PC端的Claude 3.5 Sonnet、手机端的Auto GLM以及企业业务流中的Salesforce和微软的Agent产品，同时多Agent协作的群体智能也已开始逐步商用化，如百度的秒哒，过去复杂、多步骤的任务均可通过Agent实现。我们认为，C端和B端的Agent会有所区别，C端的个人助理更强调综合能力以及生活场景的解决能力，B端的Agent更强调术业有专攻，既要有核心Agent具有总览能力，根据任务准确生成业务执行流，也要有大量的Agent具有独立的技能和专长，能够处理特定的任务，并且Agent之间可以彼此沟通。随着Agent的普及，推理算力消耗将会大增，多个Agent之间通信、协作时，消耗的token、算力指数级增长。 智谱华章类：独立第三方AI手机助手 手机端Agent——AutoGLM: 个人生活助理时代来临。2024年10月25日，智谱带来了自己全新的AI Agent产品AutoGLM，其适配于当下中国人的使用习惯，为手机端Agent。在性能对比上，AutoGLM在Phone Use 和 Web Browser Use 上均表现出了更强的性能。在官方的演示视频中，AutoGLM可以根据用户指令，自动完成：朋友圈评论&点赞、微信抢红包/回复、外卖软件下单、订车票等个性化操作，智能化程度很高。 目前该功能仅针对安卓手机用户开放内测，博主测试其可实现限定条件下的酒店预定。在博主“数字生命卡兹克”的测评视频中可以看到，在“帮我订今天罗湖地铁站附近600元以内的酒店”的任务中，AutoGLM可实现：1）自动打开携程APP，在地点中输入了深圳和罗湖地铁站；2）并选定了目标日期的大床房，并按照价格进行筛选；3）询问客户在列表酒店中选择；4）进入下单和付款界面。 尚不能完全满足用户的个性化需求，Agent仍有进步空间。在演示demo中，我们可以看到AutoGLM已经非常熟练的掌握使用微信、淘宝、美团、携程等APP，但也仍有进步的空间。如在官方演示视频中，AutoGLM在下单瑞幸咖啡时支付了18元以上，有着明显的溢价，似乎还没有掌握这些品牌复杂的“抢优惠卷”玩法。随着互联网软件的种类、功能越来越丰富，智能体能否熟练的掌握每个软件的使用方法，满足不同用户的个性化需求，真正成为个人助手值得期待。令人欣喜的是，在从以聊天为主的大模型1.0时代迈入个人智能助理的大模型2.0时代，以智谱为代表的国产AI公司完成了从追赶者，到探索者的身份转换。 PC端Agent——Claude：个人工作助理新阶段。10月23日，Anthropic推出全新的Claude 3.5 Haiku和升级版Sonnet。Sonnet的能力不仅全面超过GPT- 4o，更带来全新的AI体验——计算机使用能力，可以像人类一样操作电脑。它的功能包括移动光标、点击、通过虚拟键盘输入等，标志着AI真正从聊天机器迈入使用工具解决问题的新阶段。 Claude3.5 Sonnet性能领先。从下图可以看到，根据Anthropic的测试数据，其升级后的Sonnet在逻辑、知识、代码、数学、视觉、工具使用等领先GPT-4o和Gemini 1.5。因为o1模型与传统的预训练模型的技术路线差异较大，因此并未放入比较，但是也有其他研究者在推特上发布了自己的测评结果，Sonnet的性能优于o1-mini。 除了性能以外，Claude展现了使用计算机的全新能力。与过去AI Agent直接通过代码/程序，后台联网搜索/操作应用不同的是，Claude可以像人类一样去使用电脑。其方式是先看屏幕，再使用鼠标操作，再通过思考，重复以上步骤直到完成目的。在演示中，Claude 3.5 Sonnet 不仅可以理解多种人类的复杂任务，包括行程规划、分析数据、编写代码。还可以根据任务内容，直接浏览电脑桌面上的文件，理解文件内容，操作浏览器查询，下载安装包，编写程序，制作表格等。Claude会直接展示在电脑上操作的每一步，并给出对应的理由，当出现bug时，Claude还会尝试不同的解决办法，真正熟练的使用电脑上的不同工具。 升级版的 Claude 3.5 Sonnet 现在对所有用户开放。开发者可以在 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 上使用「计算机使用」的测试版进行构建。新的 Claude 3.5 Haiku 将晚些时候开放，Haiku作为模型参数最小、速度最快的模型，已经在性能上超过了Claude 3.0的最强、最大的Opus模型。 下图是Anthropic的开发者关系负责人Alex Albert展示的一个演示的demo。开始时，Alex给Claude指示：1）去美国政府数据网，下载一个最近有趣的数据。2）安装sklearn（一个机器学习工具包）和bash相关工具（执行程序的工具包）。3）写一个python文件，把数据分为训练集和验证集，然后创建一个分类器并训练。同时还给出提示，需要Claude检查数据，以免出现模型不收敛的情况。4）最后使用浏览器可视化的展示分类的结果。 在上述过程中，最能体现Claude表现出了像人一样操作电脑的智能是三点：1）Claude理解了人类的意图：比如下载最近有趣的数据是一个很模糊的指令，但是它在数据网上找到了2024年4月的纽约空气质量数据，并给出找这个数据的解释：该数据适合分类器训练，并且数据时间很新，同时还有适合解读的CSV格式可供下载。2）体现了思维链的过程：Claude将任务拆解成了若干步骤，并对每一步给出了详细的解释，并使用合适的工具去完成规划。3）自我调整的过程：在任务过程中，多次碰到失败，比如文件无法打开，该Agent想到了绝对路径可能是错误的，于是使用相对路径来打开文件。遇到浏览器闪崩可以再次打开浏览器并展示结果。虽然目前Claude还有许多不足，比如任务的成功率有待提高（很多任务无法一次完成，或经常失败），比如目前的操作仍主要在浏览器，还无法对更多的应用进行操作，比如Office软件、微信、Wind等。但这仍是一个重大的进步，过去AI大模型主要作为一个聊天机器人、多模态机器人，进入了可以自如使用工具的阶段。这背后反应的是Claude在AI Agent、多模态理解、思维链上的研究成果。 其他科技巨头也将陆续推出类似的AI智能体产品。OpenAI透露正在组建一支多智能体的研发队伍，据传已经可以操控计算机完成在线订餐、自动查询解决编程难题等任务。苹果在今年5月发布了可以让AI理解手机屏幕的Ferret-UI模型，预计在2025年发布跨多个APP屏幕识别能力。微软也开源了屏幕解析工具OmniParser，可以完成自动订票等功能。谷歌的Geimini 2.0也有望在12月推出，同时正在开发同类新项目「Project Jarvis」，能将Chrome网页任务自动化。在这样的大背景下，预计在不久的将来，我们将进入大模型时代的2.0时代：AI Agent。 风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 证券研究报告名称：《人工智能2025年投资策略报告：算力为基，自主可控大势所趋，Agent及B端应用崛起》 对外发布时间：2024年11月25日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 于芳博 SAC 编号：S1440522030001 方子箫 SAC 编号：S1440524070009 辛侠平 SAC 编号：S1440524070006 AI Agent元年开启。 智谱AutoGLM成为国内首个公开可用、完成复杂任务的AI Agent。AutoGLM支持自动操控App，集成语音交互、屏幕识别、任务规划等一系列AI功能，是国内首个公开可用、完成复杂任务的AI Agent，目前可以在安卓端申请使用。AutoGLM支持调用微信、淘宝、美团等8个常用APP，自动实现订酒店、总结攻略、转发聊天等一系列操作。我们认为端侧AI Agent，未来手机硬件厂商、应用APP、大模型公司三方均有发展空间。 AI应用的发展将经历聊天机器、AI Agent、数字员工/机器人三大阶段，2025年有望成为AI Agent元年。苹果已发布Apple Intelligence，演示了如何使用Siri控制代理手机。iOS18.1已正式融入AI功能，包括写作工具、相册管理；24年12月苹果siri还将集成ChatGPT，进一步提高siri的智能化程度。另据彭博、新浪财经，OpenAI正在开发一款名为“Operator”的AI Agent，计划于25年1月发布。这款工具能够自动执行复杂任务，包括编写代码、预订旅行等。 风险提示： 版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 证券研究报告名称：《传媒互联网2025年投资策略报告：AI应用落地可期，IP消费持续景气》 对外发布时间：2024年11月26日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008 AI Agent密集发布，“Her”现实化更进一步。除端侧AI及AI工具软件外，近期AI Agent为C端和B端落地的重要方向。2024年10月10日，字节跳动豆包发布AI 智能体耳机 Ola Friend，可接入豆包大模型，并与豆包 APP 深度结合，通过语音交互实现信息查询、旅游出行、英语学习及情感交流等功能。10月25日，智谱AI推出自主智能体AutoGLM，其作为AI助手，能帮助用户在手机和网页上完成各种操作，包括点外卖、发微信、写点评、给朋友圈评论等，用户只需要通过语音即可发布指令。10月26日，金蝶也正式发布AI 管理助手苍穹APP，面向员工提供制度问询等功能；面向HR提供智能招聘、智能调配等能力；面向管理者提供人力分析，提升决策的科学性。10月28日苹果发布IOS 18.1系统更新，向iPhone15 Pro版本及iPhone 16全部机型引入Apple Intelligence，提供写作辅助、照片清理和通知摘要等功能。此外，360智脑亦能对职能部门提供“人力资源助手”、“法务助手”等智能体，提高工作效率。 我们认为，当前AI落地进一步加速，尤其Agent已成为各类厂商主流尝试方向，有望改变多流量入口形式。就C端场景而言，端侧AI作为新一代计算平台形态多样，产品落地确定性较强，软件则待高频应用爆发；B端场景中AI生产力工具商业化已呈现加速趋势，有望为企业带来业绩增长拐点。 风险提示： （1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求； （2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失； （3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化； （4）国际环境变化影响：目前国际形势动荡，对于海外收入占比较高公司可能形成影响，此外美国不断对中国科技施压，导致供应链安全风险。 证券研究报告名称：《2025年计算机年度策略：百炼成金（更新）》 对外发布时间：2024年11月26日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号：S1440521100010 王嘉昊 SAC 编号：S1440524030002 核心观点： 1.10月23日，Anthropic推出全新Claude 3.5 Haiku和升级版Sonnet。Sonnet能力不仅全面超过GPT- 4o，更带来全新AI体验：计算机使用，可以像人类一样操作电脑：查看屏幕、移动光标、点击、通过虚拟键盘输入等，标志着AI真正从聊天机器迈入使用工具解决问题的新阶段。 2.在演示中，Claude可以理解复杂任务，包括行程规划、分析数据、编写代码。还可以根据任务，直接浏览电脑桌面上的文件，操作浏览器查询，编写程序等。Claude会直接展示在电脑上的操作，并给出对应理由，Claude还会尝试不同方法解决出现的bug。 3.10月25日，智谱推出全新AI智能体：AutoGLM 。与Claude操作电脑不同，其主要应用在手机，可以根据用户指令，自动完成：朋友圈评论&点赞、微信抢红包/回复、外卖下单、订车票等个性化操作。 行业变化 1.1 Claude 3.5推出，性能最优，像人类一样操作电脑 10月23日，Anthropic推出全新的Claude 3.5 Haiku和升级版Sonnet。Sonnet的能力不仅全面超过GPT- 4o，更带来全新的AI体验：计算机使用能力，可以像人类一样操作电脑：移动光标、点击、通过虚拟键盘输入等，标志着AI真正从聊天机器迈入使用工具解决问题的新阶段。 从图表1中可以看到，升级后的Sonnet在逻辑、知识、代码、数学、视觉、工具使用等几乎全方面都超过了目前的最优模型GPT-4o和Gemini 1.5。因为o1模型与传统的预训练模型的技术路线差异较大，因此并未放入比较，但是也有其他研究者在推特上发布了自己的测评结果，Sonnet的性能优于o1-mini。 除了性能以外，这次最让人惊喜的是Claude展现的全新能力：计算机使用。与过去AI Agent直接通过代码/程序，后台联网搜索/操作应用不同的是，这一次Claude真正像人类一样去使用电脑：先看屏幕，再使用鼠标操作，再通过思考，重复以上步骤直到完成目的。在这个过程中，我们可以很明显的看到，Claude每一次截图查看屏幕，移动光标/点选，并给出思考的全过程。 升级版的 Claude 3.5 Sonnet 现在对所有用户开放。开发者可以在 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 上使用「计算机使用」的测试版进行构建。新的 Claude 3.5 Haiku 将晚些时候开放，Haiku作为模型参数最小、速度最快的模型，已经在性能上超过了Claude 3.0的最强、最大的Opus模型。 在演示中，Claude 3.5 Sonnet 不仅可以理解多种人类的复杂任务，包括行程规划、分析数据、编写代码。还可以根据任务内容，直接浏览电脑桌面上的文件，理解文件内容，操作浏览器查询，下载安装包，编写程序，制作表格等。Claude会直接展示在电脑上操作的每一步，并给出对应的理由，当出现bug时，Claude还会尝试不同的解决办法，真正熟练的使用电脑上的不同工具。 图表2是Anthropic的开发者关系负责人Alex Albert展示的一个演示的demo。开始时，Alex给Claude指示：1）去美国政府数据网，下载一个最近有趣的数据。2）安装sklearn（一个机器学习工具包）和bash相关工具（执行程序的工具包）。3）写一个python文件，把数据分为训练集和验证集，然后创建一个分类器并训练。同时还给出提示，需要Claude检查数据，以免出现模型不收敛的情况。4）最后使用浏览器可视化的展示分类的结果。 随之，Claude开始操作电脑：1）使用工具：截图，以查看当前的电脑桌面并找到浏览器。（每一次查看都需要使用这个工具）2） 使用工具：鼠标移动&使用工具：左键单击打开浏览器。3）使用工具：键盘输入网址。接下来就重复以上三步，查看页面，并移动鼠标点选，并输入想要的数据。4）下载完成后，Claude自动打开数据进行分析。其中遇到了几步bug，包括路径错误、数据类型错误等，Claude都通过几次尝试解决了。5）通过编写的python代码，完成了分类器的训练并展示结果。 在上述过程中，最能体现Claude表现出了像人一样操作电脑的智能是三点：1）Claude理解了人类的意图：比如下载最近有趣的数据是一个很模糊的指令，但是它在数据网上找到了2024年4月的纽约空气质量数据，并给出解释，这是一个很适合分类器训练的数据，而且数据的时间很新，同时还有适合解读的CSV格式可供下载。2）体现了思维链的过程：Claude将任务拆解成了若干步骤，并对每一步给出了详细的解释，并使用合适的工具去完成规划。3）自我调整的过程：在任务过程中，多次碰到失败，比如文件无法打开，它想到了绝对路径可能是错误的，于是使用相对路径来打开文件。遇到浏览器闪崩可以再次打开浏览器并展示结果。 图表3展示了另一个例子，是让Claude打开桌面上的简历，并在Anthropic官网投递合适的职位。Claude同样通过查看桌面、移动鼠标&点击、键盘输入等工具完成了这个任务。Claude首先查看了简历，明白了用户是一名代码背景的求职者，随后在Anthropic官网中找到相关招聘信息，并选中“高级软件工程师”这个职位进行投递，同时完成了页面上所有的求职信息的填写。求职过程中繁琐的搜索、填表，被Claude轻松完成了。 Claude 3.5 Sonnet已经展示出了全新的AI交互方式：操作电脑。虽然目前Claude还有许多不足，比如任务的成功率有待提高（很多任务无法一次完成，或经常失败），比如目前的操作仍主要在浏览器，还无法对更多的应用进行操作，比如Office软件、微信、Wind等。但这仍是一个重大的进步，过去AI大模型主要作为一个聊天机器人、多模态机器人，进入了可以自如使用工具的阶段。这背后反应的是Claude在AI Agent、多模态理解、思维链上的研究成果。 在这样的背景下，其他科技巨头也将陆续推出类似的AI智能体产品进行应对。OpenAI透露正在组建一支多智能体的研发队伍，据传已经可以操控计算机完成在线订餐、自动查询解决编程难题等任务。苹果在今年5月发布了可以让AI理解手机屏幕的Ferret-UI模型，预计在2025年发布跨多个APP屏幕识别能力。微软也开源了屏幕解析工具OmniParser，可以完成自动订票等功能。谷歌的Geimini 2.0也有望在12月推出，同时正在开发同类新项目「Project Jarvis」，能将Chrome网页任务自动化。在这样的大背景下，预计在不久的将来，我们将进入大模型时代的2.0时代：AI Agent。 1.2 智谱推出AI智能体AutoGLM，专注手机端使用 在Claude 3.5发布两天后，智谱也带来了自己全新的AI Agent产品AutoGLM。相比Claude 3.5专注于电脑端不同，AutoGLM则是真正适配于当下中国人的使用习惯，推出了手机端的AI 智能体，效果的惊艳程度有过之而无不及。同时在性能对比上，AutoGLM在Phone Use 和 Web Browser Use 上均表现出了更强的性能。 在官方的演示视频中，AutoGLM可以根据用户指令，自动完成：朋友圈评论&点赞、微信抢红包/回复、外卖软件下单、订车票等个性化操作，智能化程度很高，效果很惊艳。 然而目前该功能仅针对安卓手机用户开放内测，因此实际的测评效果还比较少。在博主“数字生命卡兹克”的测评视频中可以看到，在“帮我订今天罗湖地铁站附近600元以内的酒店”的任务中，AutoGLM1）自动打开携程APP，在地点中输入了深圳和罗湖地铁站，2）并选定了目标日期的大床房，并按照价格进行筛选，3）询问客户在列表酒店中选择，4）进入下单和付款界面。 在演示demo中，我们可以看到AutoGLM已经非常熟练的掌握使用微信、淘宝、美团、携程等APP。但也仍有进步的空间，例如在官方演示视频中，AutoGLM在下单瑞幸咖啡时支付了18元以上，有着明显的溢价，似乎还没有掌握这些品牌复杂的“抢优惠卷”玩法。随着互联网软件的种类、功能越来越丰富，智能体能否熟练的掌握每个软件的使用方法，满足不同用户的个性化需求，真正成为个人助手值得期待。令人欣喜的是，在从以聊天为主的大模型1.0时代迈入个人智能助理的大模型2.0时代，以智谱为代表的国产AI公司完成了从追赶者，到领路人的身份转换。 风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期；下游需求不及预期影响公司正常生产和交付，导致收入及增速不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；人工智能技术进步不及预期；汽车与工业智能化进展不及预期。 对外发布时间：2024年10月28日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 于芳博 SAC 编号:S1440522030001 核心观点：24Q3基金对计算机重仓持股比例为2.95%，较2024Q2环比提升0.45pct，虽略有增加，但仍处近三年历史较低水平。近期AI Agent密集发布，字节跳动豆包AI 智能体耳机 Ola Friend、智谱AI自主智能体AutoGLM、金蝶AI 管理助手苍穹APP均带来了更自然的AI交互体验，有望推动AI应用加速发展。投资建议：1）估值修复+顺周期白马标的；2）互金和券商IT；3）预期反转类IT公司（政府类IT、消费类IT、财税IT与政府采购IT、网络安全等方向）；4）国产化方向，党政与行业信创加速，以及财税IT与政府采购IT方向；5）华为及特斯拉近期事件催化下相关产业链企业；6）数据要素政策催化。 摘要 24Q3计算机机构持仓整体环比略有增加，但仍属于低配，处近三年历史较低水平（以申万计算机为基准）。针对各基金机构发布的2024年三季度报告，我们对其前十大持仓股中计算机板块（申万2021一级行业分类）的数据进行了整理。2024Q3期末，基金持股总市值中计算机的占比为2.95%，较2024Q2环比提高0.45pct，低于历史3年平均水平3.74%，低于计算机板块市值占申万一级行业分类总市值的比重3.74%。尽管基金对计算机的重仓持股比例有所回升，但仍连续三个季度低配，主因产业层面信心开支略有压力，经济环境缓慢复苏，政府及企业支出放缓，以G端和B端业务为主的计算机企业经营承压。市场在9月24日之前较多担心计算机行业未来业绩增长问题，因而Q3整体持仓比例变化不大。 就个股情况而言，持有基金数最多的计算机公司前十名分别为阿里巴巴-W、金山办公、海康威视、同花顺、科大讯飞、德赛西威、中科曙光、纳思达、恒生电子、中国软件。基金持股总市值最高的计算机公司前十名分别为阿里巴巴-W、金山办公、海康威视、纳思达、科大讯飞、德赛西威、金蝶国际、深信服、华大九天、中科曙光。 从基金持仓变动情况来看，基金加仓股数增加最多的计算机公司前十名为商汤-W、阿里巴巴-W、金蝶国际、四维图新、创业慧康、广联达、远光软件、润和软件、金山云、中国软件。基金持值增加最多的计算机公司前十名为阿里巴巴-W、金山办公、同花顺、德赛西威、金蝶国际、华大九天、润和软件、广联达、商汤-W、四维图新。 AI Agent密集发布，“Her”现实化更进一步。随着AI技术持续迭代， 近期AI Agent同样迎来密集发布。2024年10月10日，字节跳动豆包发布AI 智能体耳机 Ola Friend，可接入豆包大模型，并与豆包 APP 深度结合，通过语音交互实现信息查询、旅游出行、英语学习及情感交流等功能。据雷科技实测，Ola Friend可以通过喊出关键词“豆包豆包”唤起对话，或者按住耳机触控区域发出语音，随时随地开聊。10月25日，智谱AI推出自主智能体AutoGLM，其作为AI助手，能帮助用户在手机和网页上完成各种操作，包括点外卖、发微信、写点评、给朋友圈评论等，用户只需要通过语音即可发布指令。同时，智谱AI还推出了端到端情感语音模型GLM-4-Voice，能够模拟真实的情感表达，进一步提高了语音交互体验。10月26日，金蝶也正式发布AI 管理助手苍穹APP，面向员工提供制度问询等功能；面向HR提供智能招聘、智能调配等能力；面向管理者提供人力分析，提升决策的科学性。此外，苹果也将于10月28日发布IOS 18.1系统更新，届时将向iPhone15 Pro版本及iPhone 16全部机型引入Apple Intelligence，提供写作辅助、照片清理和通知摘要等功能。我们认为，Agent已成为各类厂商主流尝试方向，有望以更自然的形式为用户提供AI功能，随着技术不断迭代，“Her”或将走进现实，带来更生动的AI体验。 总结：24Q3基金对计算机重仓持股比例为2.95%，较2024Q2环比提升0.45pct，低于历史3年平均水平3.74%，低于计算机板块市值占申万一级行业分类总市值的比重3.74%，虽略有增加，但仍处近三年历史较低水平。近期AI Agent密集发布，字节跳动豆包AI 智能体耳机 Ola Friend、智谱AI自主智能体AutoGLM、金蝶AI 管理助手苍穹APP均带来了更自然的AI交互体验，有望推动AI应用加速发展。 对外发布时间：2024年10月27日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号:S1440521100010 AI Agent加速落地 Claude模型升级电脑操作功能。Claude 3.5 Sonnet全新升级，可以按照用户的命令在计算机屏幕上移动光标，点击相关位置，并通过虚拟键盘输入信息，模拟用户与自己计算机的互动方式。 微软发布10个B端办公Agent。微软在B端办公产品Dynamics 365中集成10个自主AI Agent，可以自动执行客服、销售、财务、仓储等。集成OpenAI的o1模型，可以从业务系统中调用和分析数据，自动执行业务流程。 智谱推出自主智能体AutoGLM。它是一个可模拟用户访问网页、点击网页的浏览器助手，与微信、淘宝、美团、小红书等8款知名应用软件合作，覆盖日常生活常用的线上聊天、网购、社交、地图、酒店火车订票等功能。用户与AutoGLM进行语音交互，例如要求AutoGLM在大众点评给出指定的店家好评，并自动编辑评论。 风险分析： 版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 对外发布时间：2024年10月27日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008
SFC 编号:BEM208
SFC 编号:BEM208
SFC 编号：BQI330
核心观点： 尽管尚未有明确的产品定义，但Agent类别与应用场景已迅速丰富。其中，中美大厂Agent发展思路存在差异，北美云厂商主要关注帮助客户高效部署模型和Agent，国内互联网大厂Agent布局仍延续互联网时代用户流量逻辑；而中美B端企业则均关注Agent创建和管理平台。考虑到Agent类产品对算力消耗大，Agent发展有望继续带动AI产业链向上，建议关注后续技术突破→商业化落地拐点。 尽管尚未有明确的产品定义，但Agent类别与应用场景已迅速丰富。工程师流程调优与否对应Agent发展的两条不同路线。学界普遍认为Agent需要具备规划能力；而业界如OpenAI仅强调Agent能够独立完成任务； Anthropic则将Workflow和Agent进行了明确划分。当前随着大模型、 NLP与多模态等技术不断发展， Agent类别与应用场景迅速丰富，有望迎来价值落地。 中美大厂Agent发展思路存在差异，B端厂商则均关注平台化布局。对比当前海内外AI Agent布局现状：北美云厂商主要关注帮助客户高效部署模型和Agent，而B端厂商更聚焦打造Agent创建和管理平台；国内互联网大厂Agent布局仍延续互联网时代用户流量逻辑，通过类“Manus”的通用Agent产品抢占用户，B端企业则类似北美，基于AI/Agent平台选取有价值的产品进行落地。 Agent类产品对算力消耗大，关注后续技术突破->商业化落地拐点。从Manus定价及表现推断，Agent对话交互Token消耗或达十万以上，远超chatbot类AI产品，我们认为原因主要如下：1）长上下文窗口对token的消耗量大；2）多Agent/工具通信造成token量增长；3）验证模块对token的大量消耗；4）多模态场景token消耗量更大；因此AI底层算力需求仍然是产业不可或缺的一环。此外，当前Agent落地仍面临意图混淆、多Agent合作、幻觉等多种问题，学界及业界均积极探索，技术迭代下商业化规模落地可期。 （1）AI产业商业化落地不及预期：目前各环节AI 产品的商业化模式尚处于探索阶段，如果各环节产品的推进节奏不及预期，或对相关企业业绩造成不利影响； （2）市场竞争风险：海外 AI 厂商凭借先发优势，以及较强的技术积累，在竞争中处于优势地位，如果国内 AI 厂商技术迭代不及预期，经营状况或将受到影响；同时，目前国内已有众多企业投入AI产品研发，后续可能存在同质化竞争风险，进而影响相关企业的收入； （3）政策风险：AI技术的发展直接受各国政策和监管影响。随着AI在各个领域的渗透，政府可能会进一步出台相应的监管政策以规范其发展。如果企业未能及时适应和遵守相关政策，可能面临相应处罚，甚至被迫调整业务策略。此外，政策的不确定性也可能导致企业战略规划和投资决策的错误，增加运营的不确定性； （4）地缘政治风险：在全球地缘政治环境的波动下，尤其美国对中国的出口限制或将直接影响国内企业算力芯片的获取，进而影响其产品研发和市场竞争力。同时，地缘政治风险也可能导致 AI 产品开拓海外市场面临障碍，影响相关企业的营收情况。 证券研究报告名称：《AI系列报告5：当前Agent的发展进行到了什么阶段？》 对外发布时间：2025年5月16日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号:S1440521100010 SFC 编号:BWB917 研究助理：李楚涵 核心观点： 要点1：用户层面，大厂再次争夺Agent时代流量入口，其中微信最具潜力 此前元宝已经嵌入微信聊天，未来有望成为用户Agent指令最直接的入口，元宝、ima分别提供了基本的AI搜索、个人工作台功能。此外，微信小程序不亚于一个移动应用市场，超过90%的主流APP均已推出微信小程序版本，再叠加公众号、视频号、朋友圈、支付和生活服务，以及聊天记录等用户个人数据（如得到授权），那么微信基本一站式满足了用户几乎所有的线上需求。此外，我们也关注阿里巴巴（夸克）、字节跳动（扣子/豆包）在Agent入口方面的布局和进展。 要点2：技术层面，MCP等标准化协议为行业奠定标准 国产模型性能逐渐满足Agent对任务规划、海量信息检索、数据分析等复杂任务的需求。另一方面，MCP、A2A等Agent标准化协议可以促进不同Agent，以及Agent与外部工具的互联互通，类似互联网的HTTP协议和数码产品的USB/Type-C接口。 要点3：产品层面，Manus、字节扣子等爆款接连涌现 今年涌现的Agent产品，主要包括通用Agent（Manus、扣子空间）和垂类Agent（阿里飞猪的问一问功能）两大类。产品架构已基本成型，后续期待模型性能提升和更多工具接入。 本篇报告分为两个部分，第一部分我们梳理C端Agent的发展现状，包括技术路线、现有的重点产品拆解；第二部分我们以微信Agent为例，展望C端Agent的发展潜力。 今年以来Manus、智谱AutoGLM、字节扣子空间、阿里飞猪“问一问”等现象级产品接连涌现，C端Agent赛道迎拐点。 技术提升：DeepSeek引领新一轮国产模型性能跃迁，更长的上下文窗口、更低的推理成本以及更高的推理效率，逐渐满足Agent对任务规划、海量信息检索、数据分析、定制化作品产出的需求。 生态赋能：Agent标准化协议可以促进不同Agent，以及Agent与外部工具的互联互通，加速形成分工合作的Agent生态。该功能类似互联网的HTTP协议和数码产品的USB/Type-C接口，开发者无需再逐一为接入的外部工具定制接入函数。目前主流的Agent协议包括MCP与A2A两种。 产品体验：主要包括通用Agent（Manus、扣子空间）和垂类Agent（飞猪问一问）两大类。产品架构已基本成型，后续期待模型性能提升和更多工具接入。 Agent产品前端是面向用户的流量入口，后端则是大量需要被调用的工具。互联网大厂积极争夺Agent时代的C端流量入口，微信作为国内用户黏性最高、用户规模最大、功能生态最完善的App，我们认为最具竞争优势。 微信Agent案例拆解一：元宝是国内Chatbot赛道Top3产品，多模型+稀缺内容，用户天花板高。中长期看，元宝有望为微信Agent输出AI搜索和创作能力。 多模型策略，能力互补，体验更全面：虽然初期元宝流量的快速增长得益于接入DeepSeek R1模型，但后续依靠自研混元模型的快速迭代，元宝有了更多差异化的功能，比如混元T1的快思考模式、文生图以及视觉理解等。 拥有稀缺的公众号优质内容，未来有望覆盖视频号。公众号是一个相对封闭的稀缺内容池，也是元宝独家的搜索来源。24年公众号产出超4亿篇文章，阅读量10万+的文章超30万篇。展望后续，随视频理解能力提升，元宝也有望覆盖视频号的内容（截至24年6月超3.6亿个原创视频，超1300万创作者） 功能还在迭代，兼具生产力与娱乐消费：目前元宝的主界面是一个简洁的搜索框，与微信相近的绿色调，产品直观感受更加偏向生产力工具，但我们也注意到，元宝正在灰测实时语音通话、智能体广场等更易用和轻松娱乐的功能。 微信Agent案例拆解二：ima是高度创新的智能工作台，同样有望承接微信Agent的个人知识存储和管理功能。如果简单粗暴地来类比，ima≈网盘+在线云笔记+AI搜索+知识星球。 核心功能1：个人知识库，满足“本地部署”需求。目前每个用户可以在ima上传的文件上限是30G，微信公众号和全网链接也可以一键上传至ima中，来形成个人知识库。用户可以限定在某一个知识库范围内进行AI搜索，针对性地检索所需内容。 核心功能2：共享知识库，有望形成类“知识星球”的社区 。用户可以将自己创建的个人知识库调整为共享知识库，允许其他用户查看。可以采取类似知识星球的运营模式，是新的知识付费入口。目前ima内已上线数百个共享知识库，数量增速快，其中加入人数超7000人的知识库有5个，以金融法律、AI应用科普知识库为主，创建人主要为科普类自媒体。 微信Agent案例拆解三：完整状态下，微信Agent“入口轻”，但具备“调用一切”的基础，可避免硬件方、模型方调用权限。小程序生态之完整性不亚于一个移动应用市场，超过90%的主流APP均已推出微信小程序版本，再叠加公众号、视频号、朋友圈、支付和生活服务，再叠加聊天记录等用户个人数据（如能得到授权），那么微信基本一站式满足了用户几乎所有的线上需求。 风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 对外发布时间：2025年5月12日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 核心观点 当前预训练大模型边际收益受制于Scaling Law已经逐渐达到瓶颈，更强大的Agent(智能体)成为大模型厂商未来发力的重要方向。我们认为，根据agent的技术框架，其发展基本经历了三个阶段，即工作流框架+预训练模型、工作流框架+推理模型、端到端智能体框架+推理模型。随着以OpenAI Deep Research为代表的第三代智能体的推出，智能体的强大潜力与Scaling Law加速阶段正逐渐显现。我们认为，受益于国产推理模型的强大能力基座，未来国产第三代智能体将展现出巨大的竞争力。 AI Agent成为大模型公司发力方向。当前，大模型成本投入过大，预训练边际收益在放缓，数据面临边界，以及以DeepSeek为代表的开源模型崛起，单纯的API模式无法支撑模型厂商盈利。因此，更聪明，能推理，能调用不同工具，能满足个性化需求，在应用层可实现更高价值链的AI Agent成为大模型公司急需发力的方向。 端到端强化学习的智能体框架Agent上限更高。围绕架构可以将智能体划分为Workflow(工作流)和端到端的Agent(智能体)两类框架，后者上限更高。其核心突破在于主动决策与动态规划，实现了内化思维链(CoT)与行动链(CoA)生成能力、动态选择最优工具优化API调用、跨会话行为优化等效果。相较于传统工作流，端到端Agent框架标志着AI系统从“流程执行者”向“目标驱动型决策主体”的范式跃迁。而工作流驱动的Agent核心依赖人工设计的规则与提示词通过结构化步骤完成任务，这类工作流的典型特征表现为被动响应机制。 我们认为，智能体可以主要分为三类：一是纯基于工作流框架的智能体。二是基于工作流框架，依靠推理模型进而具备长思维链能力的智能体。三是基于端到端智能体框架，实现CoT+CoA双轮驱动任务推进的智能体，这一代智能体最大限度地拓展了自身能力边界。根据大模型Scaling Law，第三代智能体的能力目前还处于加速扩展的阶段，主要受益于推理模型的升级和强化学习技术的快速突破。 随着OpenAl Deep Research和Claude 3.7 Sonnet的推出，我们看到针对任务的强化学习在推理过程发挥强大作用，更在工具调用，任务执行方面体现了强大潜力。我们认为，国产模型在强化学习的出色表现，将为下一步Agent的发展打下坚实基础，相信4月开始将陆续有国产优秀的Agent涌现出来，成为AI落地的重要场景。 大模型技术发展不及预期：大模型属于先进AI算法，若后续大模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响大模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等； 商业化落地不及预期：大模型的商业落地模式在业界中普遍处于探索阶段，用户对于大模型的接受程度和商业化变现能力可能不及预期； 算力基础设施支持不及预期：美国制裁中国高科技企业，对中国形成芯片、算力的封锁，大语言模型训练过程中需要大量算力资源，需要关注中美关系带来的算力的压力； 政策监管力度不及预期：大语言模型带来新的网络生态商业，尚属于前期成长阶段，政策监管难度加大，相关法律法规尚不完善，政策监管力度可能不及预期。 数据数量与数据质量不及预期：大型语言模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响大语言模型效果。 对外发布时间：2025年3月30日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 于芳博 SAC 编号：S1440522030001 庞佳军 SAC 编号：S1440524110001 核心观点：OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP服务协议，后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中，MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式，通过主机、服务器和客户端的解耦，能够大幅降低重复开发成本，同时提升了各类AI工具的互联互通能力，亦为全球复现Manus的关键技术。随着头部公司的加速支持，MCP生态边界有望进一步拓展，加速AI产业发展。 OpenAI官宣加入MCP，Agent数据标准化更进一步。2025年3月27日凌晨，OpenAI CEO山姆·奥特曼宣布对Agents SDK进行了重大更新，支持了由Anthropic于2024 年底推出的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务协议，同时ChatGPT桌面应用和Responses API也将很快支持MCP服务协议。 正如Anthropic介绍，随着模型推理能力逐步提升，AI Agent已经成为各机构广泛应用的产品之一。而不同的模型和Agent往往存在数据隔离，使得系统难以规模化拓展。此时，MCP作为通用的开放协议，旨在通过标准化接口实现大语言模型（LLM）与外部数据源及工具的无缝集成，使AI模型能够从业务工具、软件、数据库以及应用开发环境等来源中获取数据完成任务，大幅提升了各类AI工具的互联互通能力。 从Function Calling到MCP，工作流解耦价值凸显。在MCP协议之前，传统AI系统架构主要通过Function Calling模式进行外部工具的调用，此时开发者通常需要完成以下步骤：1）编写详细的prompt，包含工具名称、描述和使用说明；2）定义工具函数（tools）；3）针对不同LLM API适配不同的function calling格式；4）编写工具调用逻辑代码；5）编写工具响应处理逻辑代码。此时，由于模型调用、工具定义、执行逻辑和结果处理都在同一个应用程序中完成，因此每当工具定义发生变化，通常需要重新启动整个服务。此外，不同LLM供应商的Function calling格式存在显著差异，进一步增加了开发和维护成本。 而使用MCP之后，Host（主机）、Server（服务器）和Client（客户端）被解耦为三个独立的组件，各类工具函数可以在服务运行时被动态的添加、修改或删除，解决了传统Function calling重新启动整个服务的难题。同时，尽管此时开发人员仍然需要进行工具函数的开发和描述定义，但工具的调用、响应等均由MCP标准化处理，使得工具库可以被集中管理和维护，不同的应用程序复用下大幅降低重复开发成本。 MCP成为全球复现Manus的关键技术。3月6日凌晨，通用Agent Manus引发新一轮AI应用落地的想象空间，而后全球团队接连复现，MCP服务在其中起到了关键的作用。以字节3月18日发布的AI Agent TARS为例，其通过支持MCP协议，内置搜索、文件编辑、命令行等多种工具，实现对复杂工作流程的高效处理，同样实现深度研究（Deep Research）、电脑操作（Operator）等多项能力。不过，Manus的开发实际早于MCP，因此并未使用该方式实现Agent调用，而是利用了另一个开源研究成果CodeAct，通过可执行代码操作将Agent调用动作合并统一。 头部公司加速支持，MCP服务有望加速AI产业发展。MCP服务协议于24年11月开源以来，Block、Apollo、Replit等公司加速支持，直至25年2月，MCP生态进一步爆炸增长，已有超过1000个由社区构建的MCP服务器可供使用。目前MCP市场主要由客户端、服务器、市场和服务器托管解决方案构成。其中，客户端和服务器对应MCP架构中的顶层组件，由市场和托管解决方案将服务向更多开发人员推广。随着MCP生态边界进一步拓展，更多实用工具的适配将促进用户进一步增长，正反馈机制有望加速AI产品落地。 总结：OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP，后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中，MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式，通过主机、服务器和客户端的解耦，大幅降低重复开发成本，同时提升了各类AI工具的互联互通能力，亦为全球复现Manus的关键技术。随着头部公司的加速支持，MCP生态边界有望进一步拓展，加速AI产业发展。 风险提示：（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。 DeepSeek-R1作为开源模型跻身全球第一梯队，加速AI厂商内卷。其中OpenAI 已统一模型路线，在GPT-5中将为免费用户提供可无限使用的“标准智能”；而百度则宣布文心模型将于4月1日开始全面免费，并将在6月30日开源下一代文心4.5系列模型。在用户量激增下DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”提示的背景下，以及腾讯宣布接入DeepSeek模型刺激下，均有望带动API调用量增加和本地化部署需求，1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升；2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。 风险提示：（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。 证券研究报告名称：《腾讯接入DS，DS带动私有化部署需求增加和Agent加速发展》 对外发布时间：2025年2月16日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号：S1440521100010 核心观点： 软件估值处于底部，7月以来涨幅主要定价降息+IT预算修复，此外10月底以来Agent叙事不断强化，市场寻找此前估值处于低位的软件股交易Agent催化修复估值，后续继续等待Agent商业化逻辑。我们认为，过去1-2年的AI商业化尝试让行业形成普遍共识，Chatbot形式交互成本较高，融入企业工作流/用户交互流较困难，需要进一步调整架构以融入流程。Agentforce等产品初步反馈积极，Snowflake看到AI/ML的初步收入，行业展望IT需求边际向好&AI商业化逐步落地，趋势乐观。 对外发布时间：2025年1月10日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 武超则 SAC 编号:S1440513090003 崔世峰 SAC 编号:S1440521100004 SFC 编号:BUI663 应瑛 SAC 编号:S1440521100010 许悦 SAC 编号:S1440523030001 向锐 SAC 编号:S1440524070008 核心观点： OA和ERP构成了企业数据交汇的核心数字化基座，赋能企业经营全流程。在本轮生成式AI浪潮中，自然语言交互+学习能力提升为核心发展方向，Agent则进一步推动了AI应用落地。其中，OA/ERP通过与Agent结合，能够自动化执行完成复杂任务，预计将成为新的企业入口级平台。当前，国内外OA/ERP厂商均积极布局Agent发展，相关领域有望迎来商业化快速落地。 风险提示：（1）AI产业商业化落地不及预期：目前各环节AI 产品的商业化模式尚处于探索阶段，如果各环节产品的推进节奏不及预期，或对相关企业业绩造成不利影响；（2）市场竞争风险：海外 AI 厂商凭借先发优势，以及较强的技术积累，在竞争中处于优势地位，如果国内 AI 厂商技术迭代不及预期，经营状况或将受到影响；同时，目前国内已有众多企业投入AI产品研发，后续可能存在同质化竞争风险，进而影响相关企业的收入；（3）政策风险：AI技术的发展直接受各国政策和监管影响。随着AI在各个领域的渗透，政府可能会进一步出台相应的监管政策以规范其发展。如果企业未能及时适应和遵守相关政策，可能面临相应处罚，甚至被迫调整业务策略。此外，政策的不确定性也可能导致企业战略规划和投资决策的错误，增加运营的不确定性；（4）地缘政治风险：在全球地缘政治环境的波动下，尤其美国对中国的出口限制或将直接影响国内企业算力芯片的获取，进而影响其产品研发和市场竞争力。同时，地缘政治风险也可能导致 AI 产品开拓海外市场面临障碍，影响相关企业的营收情况。 核心观点 在Salesforce的FY3Q25业绩会上，管理层着重Agentforce的亮眼表现，仅1周完成200笔订单，此外四季度将全球招聘1400位销售人员，加大推广该AI Agent产品。Agentforce连通公司的销售、服务、营销、分析、数据云、Slack等全产品线，为客户实现提升工作效率、优化服务体验、降低人员成本等目的。 Agentforce有望大幅减少客户的员工成本。以附加服务的方式推广，并按使用量付费，每次对话1美元，据公司表示定价大幅低于8-10美元每次的人工销售成本。 重点关注12月17日Agentforce 2.0发布会。 简评 1、美股软件公司如何在业务中融入AI Agent？ Salesforce发布2025财年三季报，业绩会上，CEO和COO都将未来重点放于Agentforce。CEO表示公司已成为全球数字劳动力市场的最大供应商。Agentforce自10月24日上线，并在月末达成200笔订单。截至电话会当日，包括FedEx、Adecco、埃森哲、ACEHardware、IBM、加拿大皇家银行财富管理等众多公司，都正在Salesforce平台上借助Agentforce打造它们的数字劳动力队伍。公司展望现有的13.5万客户未来都有望通过Agentforce来整理数据、完善工作流程。 Agentforce是Salesforce推出的AI助手服务。Agentforce将销售、服务、营销、分析、数据云、Slack等多种功能集成在一个平台上，打破了各业务之间的孤立状态，实现了数据和工作流程的无缝衔接。其能为客户实现1）提升工作效率：帮助客户处理大量重复性的工作，使员工能够将更多时间和精力投入到更具战略性和价值的工作中；2）优化客户体验：零售商的客户可以在需要时随时获得帮助，并且能够得到更贴合自身需求的解决方案；3）降低成本：减少了对人工的依赖，降低了企业的人力成本。 Agentforce在使用效果方面的具体案例包括： 1）速度：约翰威立国际出版集团表示Agentforce解决问题的速度比之前的聊天机器人快了40%以上。 2）即时：伦敦希思罗机场作为全球最繁忙的机场之一，通过Agentforce能够即时、准确且同时回复数千名旅客的问询。 3）跨区域：SharkNinja是2025财年三季度的新客户。其选择了Agentforce和商务云，以便为28个国际市场的客户提供全天候个性化支持，并统一其服务运营。 公司表示Agentforce在使用效果方面表现出众。Agentforce出现“幻觉”的情况都极少，因为其不仅是基于17种语言、74万份文档的Salesforce数据和元数据，它还基于每个客户的数据，比如采购、退货等数据。公司的200-300PB数据让Agentforce拥有行业领先的优势，因此Agentforce将会更加准确，相比其他产品出现“幻觉”的情况最少。各行业头部公司的使用效果案例包括： 1）全球领先的招聘网站Indeed每秒有3个人在其平台上实现招聘。该招聘网站将公司的Data Cloud服务作为其数据架构，借助Agentforce将5.8亿求职者档案与300多万雇主进行匹配，其目标是到2030年缩短招聘时间，帮助300万人克服就业障碍。 2）全球领先的人才解决方案供应商Adecco每年要处理3亿份求职申请，但以往他们根本无法及时处理或回复绝大多数申请。但现在，Agentforce能够以惊人的规模对海量简历进行筛选，全天候地将求职者与岗位机会进行匹配。此外，Agentforce还能协助求职者完善简历，增加他们获得岗位的机会。 3）智能家居安防供应商Vivint一直饱受电话客服高流失率的问题，现在借助Agentforce，Vivint正在打造一支数字支持团队，通过他们的应用程序、网站自主提供支持，对各类问题进行故障排查。此外，Vivint还计划利用Agentforce进一步实现技术人员排班、付款请求、主动解决问题、设备遥测数据使用等环节的自动化，因为Agentforce覆盖了包括Slack在内的整个Salesforce产品线。 Agentforce以附加服务的方式推广，并按使用量付费。据业绩会，Agentforce是基于使用量的收费结构，每次对话收费 2 美元，并且在作为Service Cloud的附加服务进行推广时，客户的选择意愿更高。2美元每次对话的收费标准对比销售人员的员工成本具有高性价比。对比一个销售专员一年的工资与KPI实现度，人工成本是8-10美元/次对话，因此Agentforce具有更高性价比。 公司看好Agentforce增收潜力，全球招聘销售人员。尽管在业绩指引中，公司预计四季度与Agentforce相关的预订业务不会对cRPO（未来12个月内递延收入/订单的总和）产生重大贡献。但公司表示，为了抓住Agentforce日益增长的需求，公司在2025财年四季度在全球招聘1400名客户经理，而且使用最新的SDR Agent和Sales Coach Agent来助力每一位销售人员。Agentforce SDR和Sales Coach是公司于年中推出的通过AI自动化辅助销售的服务，其中SDR Agent以自然语言自主与入站线索（潜在客户）进行互动，解答疑问、处理异议，并为人工销售人员预约会议；Sales Coach Agent在探索、推销或谈判通话期间，自主与销售人员进行角色扮演，模拟买家角色。 建议关注12月17日Agentforce 2.0发布会。尽管10月24日才推出Agentforce，但公司将于12月17日在旧金山举办Agentforce 2.0发布活动。 AI Agent产品的付费客户增长不及预期的风险、Agentforce 2.0功能或效果更新不及预期的风险、焦点科技的AI Agent产品的ARPPU提升不及预期的风险、AI Agent功能满意度不及预期的风险、谷歌等买量成本上升的风险、研发费用上升的风险、OpenAI等美国公司限制焦点科技等中国公司使用其服务和技术的风险、焦点科技面对阿里国际站竞争的风险、SMB客户需求不及预期的风险、战争导致宏观环境恶化的风险、全球经济增长不及预期的风险、国内外贸支持政策不及预期的风险、国内外贸补贴发放不及预期的风险。 对外发布时间：2024年12月7日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008 AI：AI Agent加速落地。 风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 对外发布时间：2024年12月1日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008 Agent目前已经成为全球科技巨头重点发力方向，C端、B端均开始产品的快速迭代，C端更重视综合能力，B端更强调对业务流的理解、群体智能和专业Agent的打造，预计各类Agent将在2025年进入快速落地阶段。 Agent：Agent目前已经成为全球科技巨头重点发力方向，包括PC端的Claude 3.5 Sonnet、手机端的Auto GLM以及企业业务流中的Salesforce和微软的Agent产品，同时多Agent协作的群体智能也已开始逐步商用化，如百度的秒哒，过去复杂、多步骤的任务均可通过Agent实现。我们认为，C端和B端的Agent会有所区别，C端的个人助理更强调综合能力以及生活场景的解决能力，B端的Agent更强调术业有专攻，既要有核心Agent具有总览能力，根据任务准确生成业务执行流，也要有大量的Agent具有独立的技能和专长，能够处理特定的任务，并且Agent之间可以彼此沟通。随着Agent的普及，推理算力消耗将会大增，多个Agent之间通信、协作时，消耗的token、算力指数级增长。 智谱华章类：独立第三方AI手机助手 手机端Agent——AutoGLM: 个人生活助理时代来临。2024年10月25日，智谱带来了自己全新的AI Agent产品AutoGLM，其适配于当下中国人的使用习惯，为手机端Agent。在性能对比上，AutoGLM在Phone Use 和 Web Browser Use 上均表现出了更强的性能。在官方的演示视频中，AutoGLM可以根据用户指令，自动完成：朋友圈评论&点赞、微信抢红包/回复、外卖软件下单、订车票等个性化操作，智能化程度很高。 目前该功能仅针对安卓手机用户开放内测，博主测试其可实现限定条件下的酒店预定。在博主“数字生命卡兹克”的测评视频中可以看到，在“帮我订今天罗湖地铁站附近600元以内的酒店”的任务中，AutoGLM可实现：1）自动打开携程APP，在地点中输入了深圳和罗湖地铁站；2）并选定了目标日期的大床房，并按照价格进行筛选；3）询问客户在列表酒店中选择；4）进入下单和付款界面。 尚不能完全满足用户的个性化需求，Agent仍有进步空间。在演示demo中，我们可以看到AutoGLM已经非常熟练的掌握使用微信、淘宝、美团、携程等APP，但也仍有进步的空间。如在官方演示视频中，AutoGLM在下单瑞幸咖啡时支付了18元以上，有着明显的溢价，似乎还没有掌握这些品牌复杂的“抢优惠卷”玩法。随着互联网软件的种类、功能越来越丰富，智能体能否熟练的掌握每个软件的使用方法，满足不同用户的个性化需求，真正成为个人助手值得期待。令人欣喜的是，在从以聊天为主的大模型1.0时代迈入个人智能助理的大模型2.0时代，以智谱为代表的国产AI公司完成了从追赶者，到探索者的身份转换。 PC端Agent——Claude：个人工作助理新阶段。10月23日，Anthropic推出全新的Claude 3.5 Haiku和升级版Sonnet。Sonnet的能力不仅全面超过GPT- 4o，更带来全新的AI体验——计算机使用能力，可以像人类一样操作电脑。它的功能包括移动光标、点击、通过虚拟键盘输入等，标志着AI真正从聊天机器迈入使用工具解决问题的新阶段。 Claude3.5 Sonnet性能领先。从下图可以看到，根据Anthropic的测试数据，其升级后的Sonnet在逻辑、知识、代码、数学、视觉、工具使用等领先GPT-4o和Gemini 1.5。因为o1模型与传统的预训练模型的技术路线差异较大，因此并未放入比较，但是也有其他研究者在推特上发布了自己的测评结果，Sonnet的性能优于o1-mini。 除了性能以外，Claude展现了使用计算机的全新能力。与过去AI Agent直接通过代码/程序，后台联网搜索/操作应用不同的是，Claude可以像人类一样去使用电脑。其方式是先看屏幕，再使用鼠标操作，再通过思考，重复以上步骤直到完成目的。在演示中，Claude 3.5 Sonnet 不仅可以理解多种人类的复杂任务，包括行程规划、分析数据、编写代码。还可以根据任务内容，直接浏览电脑桌面上的文件，理解文件内容，操作浏览器查询，下载安装包，编写程序，制作表格等。Claude会直接展示在电脑上操作的每一步，并给出对应的理由，当出现bug时，Claude还会尝试不同的解决办法，真正熟练的使用电脑上的不同工具。 升级版的 Claude 3.5 Sonnet 现在对所有用户开放。开发者可以在 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 上使用「计算机使用」的测试版进行构建。新的 Claude 3.5 Haiku 将晚些时候开放，Haiku作为模型参数最小、速度最快的模型，已经在性能上超过了Claude 3.0的最强、最大的Opus模型。 下图是Anthropic的开发者关系负责人Alex Albert展示的一个演示的demo。开始时，Alex给Claude指示：1）去美国政府数据网，下载一个最近有趣的数据。2）安装sklearn（一个机器学习工具包）和bash相关工具（执行程序的工具包）。3）写一个python文件，把数据分为训练集和验证集，然后创建一个分类器并训练。同时还给出提示，需要Claude检查数据，以免出现模型不收敛的情况。4）最后使用浏览器可视化的展示分类的结果。 在上述过程中，最能体现Claude表现出了像人一样操作电脑的智能是三点：1）Claude理解了人类的意图：比如下载最近有趣的数据是一个很模糊的指令，但是它在数据网上找到了2024年4月的纽约空气质量数据，并给出找这个数据的解释：该数据适合分类器训练，并且数据时间很新，同时还有适合解读的CSV格式可供下载。2）体现了思维链的过程：Claude将任务拆解成了若干步骤，并对每一步给出了详细的解释，并使用合适的工具去完成规划。3）自我调整的过程：在任务过程中，多次碰到失败，比如文件无法打开，该Agent想到了绝对路径可能是错误的，于是使用相对路径来打开文件。遇到浏览器闪崩可以再次打开浏览器并展示结果。虽然目前Claude还有许多不足，比如任务的成功率有待提高（很多任务无法一次完成，或经常失败），比如目前的操作仍主要在浏览器，还无法对更多的应用进行操作，比如Office软件、微信、Wind等。但这仍是一个重大的进步，过去AI大模型主要作为一个聊天机器人、多模态机器人，进入了可以自如使用工具的阶段。这背后反应的是Claude在AI Agent、多模态理解、思维链上的研究成果。 其他科技巨头也将陆续推出类似的AI智能体产品。OpenAI透露正在组建一支多智能体的研发队伍，据传已经可以操控计算机完成在线订餐、自动查询解决编程难题等任务。苹果在今年5月发布了可以让AI理解手机屏幕的Ferret-UI模型，预计在2025年发布跨多个APP屏幕识别能力。微软也开源了屏幕解析工具OmniParser，可以完成自动订票等功能。谷歌的Geimini 2.0也有望在12月推出，同时正在开发同类新项目「Project Jarvis」，能将Chrome网页任务自动化。在这样的大背景下，预计在不久的将来，我们将进入大模型时代的2.0时代：AI Agent。 风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 证券研究报告名称：《人工智能2025年投资策略报告：算力为基，自主可控大势所趋，Agent及B端应用崛起》 对外发布时间：2024年11月25日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 于芳博 SAC 编号：S1440522030001 方子箫 SAC 编号：S1440524070009 辛侠平 SAC 编号：S1440524070006 AI Agent元年开启。 智谱AutoGLM成为国内首个公开可用、完成复杂任务的AI Agent。AutoGLM支持自动操控App，集成语音交互、屏幕识别、任务规划等一系列AI功能，是国内首个公开可用、完成复杂任务的AI Agent，目前可以在安卓端申请使用。AutoGLM支持调用微信、淘宝、美团等8个常用APP，自动实现订酒店、总结攻略、转发聊天等一系列操作。我们认为端侧AI Agent，未来手机硬件厂商、应用APP、大模型公司三方均有发展空间。 AI应用的发展将经历聊天机器、AI Agent、数字员工/机器人三大阶段，2025年有望成为AI Agent元年。苹果已发布Apple Intelligence，演示了如何使用Siri控制代理手机。iOS18.1已正式融入AI功能，包括写作工具、相册管理；24年12月苹果siri还将集成ChatGPT，进一步提高siri的智能化程度。另据彭博、新浪财经，OpenAI正在开发一款名为“Operator”的AI Agent，计划于25年1月发布。这款工具能够自动执行复杂任务，包括编写代码、预订旅行等。 风险提示： 版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 证券研究报告名称：《传媒互联网2025年投资策略报告：AI应用落地可期，IP消费持续景气》 对外发布时间：2024年11月26日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008 AI Agent密集发布，“Her”现实化更进一步。除端侧AI及AI工具软件外，近期AI Agent为C端和B端落地的重要方向。2024年10月10日，字节跳动豆包发布AI 智能体耳机 Ola Friend，可接入豆包大模型，并与豆包 APP 深度结合，通过语音交互实现信息查询、旅游出行、英语学习及情感交流等功能。10月25日，智谱AI推出自主智能体AutoGLM，其作为AI助手，能帮助用户在手机和网页上完成各种操作，包括点外卖、发微信、写点评、给朋友圈评论等，用户只需要通过语音即可发布指令。10月26日，金蝶也正式发布AI 管理助手苍穹APP，面向员工提供制度问询等功能；面向HR提供智能招聘、智能调配等能力；面向管理者提供人力分析，提升决策的科学性。10月28日苹果发布IOS 18.1系统更新，向iPhone15 Pro版本及iPhone 16全部机型引入Apple Intelligence，提供写作辅助、照片清理和通知摘要等功能。此外，360智脑亦能对职能部门提供“人力资源助手”、“法务助手”等智能体，提高工作效率。 我们认为，当前AI落地进一步加速，尤其Agent已成为各类厂商主流尝试方向，有望改变多流量入口形式。就C端场景而言，端侧AI作为新一代计算平台形态多样，产品落地确定性较强，软件则待高频应用爆发；B端场景中AI生产力工具商业化已呈现加速趋势，有望为企业带来业绩增长拐点。 风险提示： （1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求； （2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失； （3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化； （4）国际环境变化影响：目前国际形势动荡，对于海外收入占比较高公司可能形成影响，此外美国不断对中国科技施压，导致供应链安全风险。 证券研究报告名称：《2025年计算机年度策略：百炼成金（更新）》 对外发布时间：2024年11月26日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号：S1440521100010 王嘉昊 SAC 编号：S1440524030002 核心观点： 1.10月23日，Anthropic推出全新Claude 3.5 Haiku和升级版Sonnet。Sonnet能力不仅全面超过GPT- 4o，更带来全新AI体验：计算机使用，可以像人类一样操作电脑：查看屏幕、移动光标、点击、通过虚拟键盘输入等，标志着AI真正从聊天机器迈入使用工具解决问题的新阶段。 2.在演示中，Claude可以理解复杂任务，包括行程规划、分析数据、编写代码。还可以根据任务，直接浏览电脑桌面上的文件，操作浏览器查询，编写程序等。Claude会直接展示在电脑上的操作，并给出对应理由，Claude还会尝试不同方法解决出现的bug。 3.10月25日，智谱推出全新AI智能体：AutoGLM 。与Claude操作电脑不同，其主要应用在手机，可以根据用户指令，自动完成：朋友圈评论&点赞、微信抢红包/回复、外卖下单、订车票等个性化操作。 行业变化 1.1 Claude 3.5推出，性能最优，像人类一样操作电脑 10月23日，Anthropic推出全新的Claude 3.5 Haiku和升级版Sonnet。Sonnet的能力不仅全面超过GPT- 4o，更带来全新的AI体验：计算机使用能力，可以像人类一样操作电脑：移动光标、点击、通过虚拟键盘输入等，标志着AI真正从聊天机器迈入使用工具解决问题的新阶段。 从图表1中可以看到，升级后的Sonnet在逻辑、知识、代码、数学、视觉、工具使用等几乎全方面都超过了目前的最优模型GPT-4o和Gemini 1.5。因为o1模型与传统的预训练模型的技术路线差异较大，因此并未放入比较，但是也有其他研究者在推特上发布了自己的测评结果，Sonnet的性能优于o1-mini。 除了性能以外，这次最让人惊喜的是Claude展现的全新能力：计算机使用。与过去AI Agent直接通过代码/程序，后台联网搜索/操作应用不同的是，这一次Claude真正像人类一样去使用电脑：先看屏幕，再使用鼠标操作，再通过思考，重复以上步骤直到完成目的。在这个过程中，我们可以很明显的看到，Claude每一次截图查看屏幕，移动光标/点选，并给出思考的全过程。 升级版的 Claude 3.5 Sonnet 现在对所有用户开放。开发者可以在 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 上使用「计算机使用」的测试版进行构建。新的 Claude 3.5 Haiku 将晚些时候开放，Haiku作为模型参数最小、速度最快的模型，已经在性能上超过了Claude 3.0的最强、最大的Opus模型。 在演示中，Claude 3.5 Sonnet 不仅可以理解多种人类的复杂任务，包括行程规划、分析数据、编写代码。还可以根据任务内容，直接浏览电脑桌面上的文件，理解文件内容，操作浏览器查询，下载安装包，编写程序，制作表格等。Claude会直接展示在电脑上操作的每一步，并给出对应的理由，当出现bug时，Claude还会尝试不同的解决办法，真正熟练的使用电脑上的不同工具。 图表2是Anthropic的开发者关系负责人Alex Albert展示的一个演示的demo。开始时，Alex给Claude指示：1）去美国政府数据网，下载一个最近有趣的数据。2）安装sklearn（一个机器学习工具包）和bash相关工具（执行程序的工具包）。3）写一个python文件，把数据分为训练集和验证集，然后创建一个分类器并训练。同时还给出提示，需要Claude检查数据，以免出现模型不收敛的情况。4）最后使用浏览器可视化的展示分类的结果。 随之，Claude开始操作电脑：1）使用工具：截图，以查看当前的电脑桌面并找到浏览器。（每一次查看都需要使用这个工具）2） 使用工具：鼠标移动&使用工具：左键单击打开浏览器。3）使用工具：键盘输入网址。接下来就重复以上三步，查看页面，并移动鼠标点选，并输入想要的数据。4）下载完成后，Claude自动打开数据进行分析。其中遇到了几步bug，包括路径错误、数据类型错误等，Claude都通过几次尝试解决了。5）通过编写的python代码，完成了分类器的训练并展示结果。 在上述过程中，最能体现Claude表现出了像人一样操作电脑的智能是三点：1）Claude理解了人类的意图：比如下载最近有趣的数据是一个很模糊的指令，但是它在数据网上找到了2024年4月的纽约空气质量数据，并给出解释，这是一个很适合分类器训练的数据，而且数据的时间很新，同时还有适合解读的CSV格式可供下载。2）体现了思维链的过程：Claude将任务拆解成了若干步骤，并对每一步给出了详细的解释，并使用合适的工具去完成规划。3）自我调整的过程：在任务过程中，多次碰到失败，比如文件无法打开，它想到了绝对路径可能是错误的，于是使用相对路径来打开文件。遇到浏览器闪崩可以再次打开浏览器并展示结果。 图表3展示了另一个例子，是让Claude打开桌面上的简历，并在Anthropic官网投递合适的职位。Claude同样通过查看桌面、移动鼠标&点击、键盘输入等工具完成了这个任务。Claude首先查看了简历，明白了用户是一名代码背景的求职者，随后在Anthropic官网中找到相关招聘信息，并选中“高级软件工程师”这个职位进行投递，同时完成了页面上所有的求职信息的填写。求职过程中繁琐的搜索、填表，被Claude轻松完成了。 Claude 3.5 Sonnet已经展示出了全新的AI交互方式：操作电脑。虽然目前Claude还有许多不足，比如任务的成功率有待提高（很多任务无法一次完成，或经常失败），比如目前的操作仍主要在浏览器，还无法对更多的应用进行操作，比如Office软件、微信、Wind等。但这仍是一个重大的进步，过去AI大模型主要作为一个聊天机器人、多模态机器人，进入了可以自如使用工具的阶段。这背后反应的是Claude在AI Agent、多模态理解、思维链上的研究成果。 在这样的背景下，其他科技巨头也将陆续推出类似的AI智能体产品进行应对。OpenAI透露正在组建一支多智能体的研发队伍，据传已经可以操控计算机完成在线订餐、自动查询解决编程难题等任务。苹果在今年5月发布了可以让AI理解手机屏幕的Ferret-UI模型，预计在2025年发布跨多个APP屏幕识别能力。微软也开源了屏幕解析工具OmniParser，可以完成自动订票等功能。谷歌的Geimini 2.0也有望在12月推出，同时正在开发同类新项目「Project Jarvis」，能将Chrome网页任务自动化。在这样的大背景下，预计在不久的将来，我们将进入大模型时代的2.0时代：AI Agent。 1.2 智谱推出AI智能体AutoGLM，专注手机端使用 在Claude 3.5发布两天后，智谱也带来了自己全新的AI Agent产品AutoGLM。相比Claude 3.5专注于电脑端不同，AutoGLM则是真正适配于当下中国人的使用习惯，推出了手机端的AI 智能体，效果的惊艳程度有过之而无不及。同时在性能对比上，AutoGLM在Phone Use 和 Web Browser Use 上均表现出了更强的性能。 在官方的演示视频中，AutoGLM可以根据用户指令，自动完成：朋友圈评论&点赞、微信抢红包/回复、外卖软件下单、订车票等个性化操作，智能化程度很高，效果很惊艳。 然而目前该功能仅针对安卓手机用户开放内测，因此实际的测评效果还比较少。在博主“数字生命卡兹克”的测评视频中可以看到，在“帮我订今天罗湖地铁站附近600元以内的酒店”的任务中，AutoGLM1）自动打开携程APP，在地点中输入了深圳和罗湖地铁站，2）并选定了目标日期的大床房，并按照价格进行筛选，3）询问客户在列表酒店中选择，4）进入下单和付款界面。 在演示demo中，我们可以看到AutoGLM已经非常熟练的掌握使用微信、淘宝、美团、携程等APP。但也仍有进步的空间，例如在官方演示视频中，AutoGLM在下单瑞幸咖啡时支付了18元以上，有着明显的溢价，似乎还没有掌握这些品牌复杂的“抢优惠卷”玩法。随着互联网软件的种类、功能越来越丰富，智能体能否熟练的掌握每个软件的使用方法，满足不同用户的个性化需求，真正成为个人助手值得期待。令人欣喜的是，在从以聊天为主的大模型1.0时代迈入个人智能助理的大模型2.0时代，以智谱为代表的国产AI公司完成了从追赶者，到领路人的身份转换。 风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期；下游需求不及预期影响公司正常生产和交付，导致收入及增速不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；人工智能技术进步不及预期；汽车与工业智能化进展不及预期。 对外发布时间：2024年10月28日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 于芳博 SAC 编号:S1440522030001 核心观点：24Q3基金对计算机重仓持股比例为2.95%，较2024Q2环比提升0.45pct，虽略有增加，但仍处近三年历史较低水平。近期AI Agent密集发布，字节跳动豆包AI 智能体耳机 Ola Friend、智谱AI自主智能体AutoGLM、金蝶AI 管理助手苍穹APP均带来了更自然的AI交互体验，有望推动AI应用加速发展。投资建议：1）估值修复+顺周期白马标的；2）互金和券商IT；3）预期反转类IT公司（政府类IT、消费类IT、财税IT与政府采购IT、网络安全等方向）；4）国产化方向，党政与行业信创加速，以及财税IT与政府采购IT方向；5）华为及特斯拉近期事件催化下相关产业链企业；6）数据要素政策催化。 摘要 24Q3计算机机构持仓整体环比略有增加，但仍属于低配，处近三年历史较低水平（以申万计算机为基准）。针对各基金机构发布的2024年三季度报告，我们对其前十大持仓股中计算机板块（申万2021一级行业分类）的数据进行了整理。2024Q3期末，基金持股总市值中计算机的占比为2.95%，较2024Q2环比提高0.45pct，低于历史3年平均水平3.74%，低于计算机板块市值占申万一级行业分类总市值的比重3.74%。尽管基金对计算机的重仓持股比例有所回升，但仍连续三个季度低配，主因产业层面信心开支略有压力，经济环境缓慢复苏，政府及企业支出放缓，以G端和B端业务为主的计算机企业经营承压。市场在9月24日之前较多担心计算机行业未来业绩增长问题，因而Q3整体持仓比例变化不大。 就个股情况而言，持有基金数最多的计算机公司前十名分别为阿里巴巴-W、金山办公、海康威视、同花顺、科大讯飞、德赛西威、中科曙光、纳思达、恒生电子、中国软件。基金持股总市值最高的计算机公司前十名分别为阿里巴巴-W、金山办公、海康威视、纳思达、科大讯飞、德赛西威、金蝶国际、深信服、华大九天、中科曙光。 从基金持仓变动情况来看，基金加仓股数增加最多的计算机公司前十名为商汤-W、阿里巴巴-W、金蝶国际、四维图新、创业慧康、广联达、远光软件、润和软件、金山云、中国软件。基金持值增加最多的计算机公司前十名为阿里巴巴-W、金山办公、同花顺、德赛西威、金蝶国际、华大九天、润和软件、广联达、商汤-W、四维图新。 AI Agent密集发布，“Her”现实化更进一步。随着AI技术持续迭代， 近期AI Agent同样迎来密集发布。2024年10月10日，字节跳动豆包发布AI 智能体耳机 Ola Friend，可接入豆包大模型，并与豆包 APP 深度结合，通过语音交互实现信息查询、旅游出行、英语学习及情感交流等功能。据雷科技实测，Ola Friend可以通过喊出关键词“豆包豆包”唤起对话，或者按住耳机触控区域发出语音，随时随地开聊。10月25日，智谱AI推出自主智能体AutoGLM，其作为AI助手，能帮助用户在手机和网页上完成各种操作，包括点外卖、发微信、写点评、给朋友圈评论等，用户只需要通过语音即可发布指令。同时，智谱AI还推出了端到端情感语音模型GLM-4-Voice，能够模拟真实的情感表达，进一步提高了语音交互体验。10月26日，金蝶也正式发布AI 管理助手苍穹APP，面向员工提供制度问询等功能；面向HR提供智能招聘、智能调配等能力；面向管理者提供人力分析，提升决策的科学性。此外，苹果也将于10月28日发布IOS 18.1系统更新，届时将向iPhone15 Pro版本及iPhone 16全部机型引入Apple Intelligence，提供写作辅助、照片清理和通知摘要等功能。我们认为，Agent已成为各类厂商主流尝试方向，有望以更自然的形式为用户提供AI功能，随着技术不断迭代，“Her”或将走进现实，带来更生动的AI体验。 总结：24Q3基金对计算机重仓持股比例为2.95%，较2024Q2环比提升0.45pct，低于历史3年平均水平3.74%，低于计算机板块市值占申万一级行业分类总市值的比重3.74%，虽略有增加，但仍处近三年历史较低水平。近期AI Agent密集发布，字节跳动豆包AI 智能体耳机 Ola Friend、智谱AI自主智能体AutoGLM、金蝶AI 管理助手苍穹APP均带来了更自然的AI交互体验，有望推动AI应用加速发展。 对外发布时间：2024年10月27日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 应瑛 SAC 编号:S1440521100010 AI Agent加速落地 Claude模型升级电脑操作功能。Claude 3.5 Sonnet全新升级，可以按照用户的命令在计算机屏幕上移动光标，点击相关位置，并通过虚拟键盘输入信息，模拟用户与自己计算机的互动方式。 微软发布10个B端办公Agent。微软在B端办公产品Dynamics 365中集成10个自主AI Agent，可以自动执行客服、销售、财务、仓储等。集成OpenAI的o1模型，可以从业务系统中调用和分析数据，自动执行业务流程。 智谱推出自主智能体AutoGLM。它是一个可模拟用户访问网页、点击网页的浏览器助手，与微信、淘宝、美团、小红书等8款知名应用软件合作，覆盖日常生活常用的线上聊天、网购、社交、地图、酒店火车订票等功能。用户与AutoGLM进行语音交互，例如要求AutoGLM在大众点评给出指定的店家好评，并自动编辑评论。 风险分析： 版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。 对外发布时间：2024年10月27日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 杨艾莉 SAC 编号：S1440519060002 SFC 编号：BQI330 杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001 蔡佳成 SAC 编号：S1440524080008
SFC 编号:BEM208
SFC 编号:BEM208
SFC 编号：BQI330
