2025年被视为AI智能体元年。当下，AI智能体正将劳动力转化为软件，这蕴含着数万亿美元的市场价值。然而，技术进步与实际应用间存在脱节。
技术层面飞速发展，像“工具使用”（如Operator、CU、gemini 2.0 ）以及改进的“推理”（如O3、R1、3.7 Sonnet）等AI新能力不断涌现，为未来需求爆发奠定基础。但实际应用却滞后，麦肯锡调查显示，多数领导者虽认为部署AI紧迫，却大多表示尚未准备好。
要解决这一问题，可能需补齐AI智能体技术栈缺失的几个关键层，即责任层、上下文层、协作层，外加“赋能AI智能体”这一“加分项” 。
解锁自主性：从RPA到APA我们正从机器人流程自动化（RPA）迈向智能流程自动化（APA）。RPA产业规模庞大，有UiPath、BluePrism等巨头。它在处理结构化任务上表现出色，能固化企业知识，但任务范围受限，缺乏灵活性。大语言模型（LLM）兴起带来变革，扩展了可自动化任务边界，但它是“黑箱”，缺乏确定性。AI智能体与APA需结合RPA的可靠性和LLM的灵活性，融入可稽核性与上下文层。
责任层：规模化应用关键当前多数AI系统存在缺陷，企业对AI思考过程难以信任。Maisa的“工作链”概念应运而生，其核心知识处理单元（KPU）将推理与执行分离，实现确定性和可审计结果，构建起信任，降低AI自动化落地风险。
上下文层：优秀员工特质 优秀员工能理解企业的隐性和显性知识，而GPT -4等难以做到。智能体虽有上下文理解优势，但知识组织存在难题。Maisa的虚拟上下文窗口（VCW）提供解决方案，可实现数据“加载”与“引导”，是AI智能体技术栈核心。此外，还有诸多相关探索活动。
协调层：管理智能体队伍未来企业或管理AI智能体员工队伍，智能体间需通信、权限管理与规则约束。目前AI产品未走向垄断，前沿企业如Maisa已行动，但还需建立安全知识交换与共享系统。
前沿：为AI智能体配工具AI智能体工具市场初现，即“B2A”领域。智能体将从执行者变为自主决策者，需配备工具，应用与基础设施相互促进，此领域潜力巨大。
打造这些层级是让AI智能体成为大众信任工具的关键，那些直面挑战的公司将推动AI智能体革命发展。
