当大模型不再满足于回答问题，而是开始替你点咖啡、订机票、写完整代码、操作浏览器时，AI行业竞争的焦点已经悄然从“对话质量”转向了“执行能力”。近日，多家国产大模型厂商密集披露Agent（智能体）相关进展，一批具备多步任务规划、工具调用和自主执行能力的产品陆续落地，Agent赛道正在成为国产大模型最热闹的战场之一。
智谱清言推出的AutoGLM是最具代表性的产品之一。与传统的对话式AI不同，AutoGLM能够直接接管用户手机或电脑的界面操作，完成“在美团点一杯冰美式”“在携程订明天去上海的机票”这类跨应用的连续任务。其技术路径的核心在于将大模型的规划能力与GUI（图形用户界面）操作能力结合，通过识别屏幕元素、模拟点击和输入，让AI像人一样使用App，而不必依赖每个平台单独开放API。这一思路对国内应用生态尤为契合——大量生活服务类App并未提供完善的开放接口，GUI Agent恰好绕开了这一壁垒。
月之暗面的Kimi则在“探索版”上加大投入，强化多步推理与联网搜索的Agent化能力。用户给出一个复合型研究任务后，Kimi能够自主拆解子问题、连续检索多个来源、交叉验证信息，最终输出结构化报告。这种“深度研究型Agent”与自动化操作型Agent形成互补，前者面向知识工作，后者面向执行落地。
字节跳动的豆包则在Agent工具链上走得更偏平台化。借助扣子（Coze）等智能体开发平台，豆包将Agent构建能力开放给普通用户和中小企业，用户通过可视化编排即可搭建具备插件调用、知识库检索和工作流执行的专属智能体。这种“降低Agent开发门槛”的策略，实际上是在抢占Agent生态的入口位置。
阿里的通义千问则在电商和办公场景中推进Agent落地。千问App与夸克、钉钉等产品的联动，使其能够在文档处理、会议纪要、购物比价等具体任务中承担执行角色。DeepSeek方面，其开源模型在Agent能力评测中表现稳定，凭借较低的成本和较强的代码与推理能力，成为不少第三方Agent框架的底层模型选择，开发者社区中基于DeepSeek构建自动化工作流的项目明显增多。
从技术层面看，这一轮Agent热潮的共性特征是“模型+工具+记忆”的三件套。模型负责规划与决策，工具调用（搜索、代码执行、浏览器操作、App控制）负责与外部世界交互，记忆模块则维持多轮任务中的上下文一致性。难点同样集中在这里：长任务的错误累积、工具调用的稳定性、执行过程的可控性与安全边界，都是当前产品需要解决的问题。尤其是在GUI操作场景中，误点击、页面结构变化导致的任务失败仍较常见。
值得关注的是，Agent的落地正在从演示走向真实场景。办公自动化中的文档批量处理、数据分析中的报表生成、客服场景中的工单流转、电商运营中的商品信息整理，都是当前Agent渗透较快的领域。相比通用聊天，这些任务目标明确、结果可验证，更适合Agent发挥多步执行的优势。
可以预见，接下来国产大模型的竞争将不再只是参数和榜单的较量，而是谁能把Agent做得更可靠、更易用、更便宜。谁能在真实任务中把成功率做上去，谁就更可能在下一阶段的入口争夺中占得先机。
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