当前，全球主要经济体正加快推进以人工智能为核心的新一轮科技革命与产业变革，我国也前瞻布局战略性新兴产业和谋划未来产业。其核心在于构建科技创新与产业创新深度融合的良性循环体系，着力打通成果转化关键环节，以新质生产力重塑产业发展动能。

　　近年来，AI智能体技术的快速发展，标志着人工智能由交互赋能向任务具身的范式跃迁。这种具备高阶任务分解与自主执行能力的工具，预示着AI正从辅助决策的外部组件转化为深度嵌入业务流程的“数字员工”。

　　这一变革不仅是工具的演进，更是企业服务生产函数与成本结构的系统性重塑。它将传统高固定成本、低扩展性的服务供给模式，转化为低门槛接入、高弹性扩展的数字资产体系。这不仅能有效破解中小企业数字化转型的效能困境，更将通过提升服务业全要素生产率，为“十五五”时期产业向新、向智、向未来发展筑牢微观根基。

　　智能体打破数字化“高门槛”重塑中小企业转型路径

　　长期以来，中小企业数字化转型深受“两高一低”结构性制约，即系统采购、定制开发及运维培训成本高企，专业技术人才短缺，投入产出比偏低。尽管大模型提升了人机交互能力，但仍停留在建议输出阶段，企业需二次开发才能嵌入核心业务流程，高额投入让大量中小微企业望而却步。这一高门槛不仅制约效率提升，还加剧了市场竞争劣势。

　　智能体正从根本上重塑这一成本结构。其核心优势在于构建执行闭环，依托大模型的认知与推理能力，自主完成任务规划、工具调用、软件操作及结果反馈，实现从指令到任务完成的全流程自动化。企业无需自建复杂基础设施或组建专业AI团队，仅凭普通算力或云端资源，即可部署“数字员工”。这种低门槛、即插即用的形态，大幅压缩数字化进入成本，让中小微企业以较低起点参与智能化竞争。

　　在客服、销售、数据处理等高频场景中，这一变革尤为显著。传统人工或外包模式下，服务成本随规模线性上升；而智能体对重复性任务的规模化承接，使边际成本趋近于零，推动企业成本曲线整体下移并扁平化。固定投入下降，业务扩张不再依赖人力同步增长，企业得以低成本实现规模化运营。

　　从宏观看，智能体大幅降低全社会数字化门槛，加速中小企业融入数字经济，催生“一人公司”等新型组织形态。小微主体以轻资产配置即可获得接近大型企业的运营能力，提升市场韧性和创新活力。例如，电商零售领域，小型商户可实现订单处理和客户服务的全天候自动化，在不增加用工的情况下提升效率。

　　这一普惠变革对优化经济结构意义重大。中小企业是就业和创新主力，其数字化能力关乎经济活力。在经济恢复与转型关键期，智能体作为新质生产力载体，推动实体经济“降本增效、轻装上阵”，为战略性新兴产业和未来产业发展奠定微观基础，注入数字经济新动能。

　　智能体驱动服务业人效跃升推动供给侧结构性改革

　　服务业作为劳动密集型产业，效率提升长期受制于重复劳动占比高、流程标准化不足等瓶颈。传统模式下，一线员工耗时处理低附加值任务，导致人力成本高、服务时效受限，制约其向高端个性化转型。

　　智能体作为新型生产要素，精准嵌入关键环节，将人力从繁琐重复工作中解放，转向策略制定、客户洞察和服务创新，构建“人机协同”新型生产关系。这一转变释放人力资源潜力，为服务业高质量发展注入动力。

　　在零售、餐饮、物流、金融等场景中，智能体可承担订单处理、库存管理、调度优化、数据分析及多语言交互等全流程任务。企业无需增加编制即可实现7×24小时运转，显著提升单位人力产出。例如，新媒体运营中，智能体自动完成信息采集、处理与推送，人效倍增；在物流运转中，智能体动态优化路径压缩成本，提升履约效率；在金融活动中，智能体可自主风险评估和个性化推荐缩短周期，降低错误风险。

　　宏观层面，这一变革加速服务业供给侧优化。我国服务业增加值占GDP比重超过50%，但劳动生产率与制造业尚有差距。智能体推动“人机共生”范式，人类聚焦高价值创造，智能体承担规模执行，实现乘数效应，既降低用工成本、缓解结构性短缺，又通过“数字劳动力”对冲人口约束，促进劳动力向技能密集型岗位转移。

　　从成本机制看，智能体改变成本函数形态。传统扩张依赖人力线性投入，曲线陡峭；智能体驱动下，边际成本主要为算力投入，呈现规模报酬递增。企业可将节约的资源再投入创新，形成“降本—提效—再投入”正循环，增强服务业竞争力。

　　智能体加速新质生产力形成实现发展安全平衡

　　从“对话”迈向“执行”的跃迁，标志着人工智能加速转变为核心生产力要素。以智能体为代表的新技术，不仅重构企业成本结构，还通过降低交易成本、优化资源配置，对宏观经济产生正向外溢。

　　一方面，智能体弥合中小企业“数字化鸿沟”，提升技术可及性，推动形成公平包容竞争生态；另一方面，释放服务业效率、优化供给结构，为消费升级和产业转型提供支撑，夯实新质生产力微观基础。这一趋势与“十五五”时期量子科技、生物制造、具身智能、6G等未来产业高度契合，成为科技创新与产业创新融合的实践路径。

　　与此同时，需审慎应对数据安全、模型可靠性、责任界定、就业调整等风险。在加快应用的同时，强化制度供给，确保技术红利惠及广泛主体，实现发展与安全动态平衡。

　　构建系统支撑体系释放智能体价值

　　为释放智能体宏观价值，建议从四方面发力，构建系统支撑体系：

　　一是完善政策支持体系。围绕研发、部署、应用构建全链条工具包，细化财政补贴、税收优惠、专项基金和信贷支持。针对中小企业痛点，推出“首单补贴”“风险补偿”“低息贷款”等措施。探索“以用代补”“场景牵引”模式，推动从试点到规模普惠推广。

　　二是打造示范应用场景。发挥国企“链主”作用，在制造、能源、金融、医疗等领域布局标杆工程，打造“灯塔项目”，形成解决方案库和最佳实践。通过“揭榜挂帅”等机制，实现点到面推广，为民营和中小微企业提供“即插即用”工具箱。

　　三是强化人才供给体系。深化高等教育、职业教育与企业实践的三方协同，加快布局“AI+行业”交叉学科专业目录，建设一批国家级智能体人才培养基地和产教融合示范中心。同时，创新培养模式，鼓励企业设立智能体专项岗位，构建“高校—企业—职业院校”贯通式人才供应链。

　　四是完善治理与标准体系。加快构建覆盖全生命周期的安全规范、接口标准、评估认证与风险防控机制。明确数据权属、知识产权保护、责任划分以及伦理审查准则，推动制定智能体“可信度分级”“风险分级管理”“应急处置”标准。同时，加强国际规则对接与国内标准互认，设立第三方评估认证机构。

　　通过政策引领、场景驱动、人才支撑、治理护航，形成闭环生态，最大化释放智能体价值，为高质量发展注入新动能。

　　展望未来，智能体应用处于起步扩散阶段。随着大模型生态完善、技能市场规范和安全治理健全，其宏观价值将加速释放，推动服务业乃至整体经济成本曲线结构性优化，为高质量发展提供强劲持久动力。

　　（作者系工信部赛迪研究院研究员）