中国AI Agent应用研究报告 -2024 年第 2 季度中国大模型季度监测报告

这是一份行业研究报告的合集，不是一门手把手教你把 Agent 跑起来的实操课。先把这一点说清楚，能省掉不少人的犹豫：如果你的目标是学会写 Function Calling、搭一个能查数据库的智能体，这份资料帮不上忙；如果你需要的是搞清楚 2024 年第二季度国内 AI Agent 到底落在哪些行业、以什么形态落地、钱和算力往哪走，那它值得花两三个晚上读完。

它解决的是"判断"问题，不是"动手"问题

做 AI 产品、做技术选型、写方案或者给老板做汇报的人，最缺的往往不是代码示例，而是对行业真实进度的判断。这份资料的价值就在这里：医疗、金融、智能算力几条线都有独立成篇的分析，能让你看到 Agent 在不同行业里的成熟度差异——哪些场景已经在跑真实业务，哪些还停在概念验证。同一批材料里还放了算力行业白皮书和算力评估体系的内容，这对理解 Agent 落地的成本约束很有用，因为很多方案卡住的地方不是模型能力，而是推理成本。

适合什么基础，先看哪几块

阅读门槛不高，不需要机器学习背景，但要能接受报告体语言：图表多、结论密度大、术语密集。如果你连大模型、推理、微调这些词都还陌生，建议先补一点常识再回来，否则容易读成一堆名词。顺序上，建议先读 AI Agent 应用研究那份主报告，建立整体框架；再挑与你工作最相关的一篇行业篇深入，做金融的读金融，做医疗信息化的读医疗装备，做基础设施的读算力和评估体系那两份。人才供给和低空经济那两篇属于外围视角，时间紧可以跳过后再回看。

怎么配合练习，学完能做什么

报告类资料最好的用法是带着问题读。读之前先写下三个问题，比如"我所在行业有没有已经跑通的 Agent 场景""主流方案的成本结构大概是什么样""监管和合规上有什么约束"，读完用报告里的数据去回答，答不上来的地方就是下一步要查的方向。更实际的练习是：挑一个报告里提到的行业场景，自己画一遍业务流程，标出哪些环节可以交给 Agent、哪些必须人工兜底。

读完并做完这个练习，你应该能独立完成几件事：给团队做一次关于国内 Agent 落地现状的分享；为一个具体业务场景写出有依据的可行性判断，而不是拍脑袋；在选型讨论里说清楚成本、算力和合规的边界在哪。这些都是判断层面的产出，不涉及动手搭建。把它当成决策参考，而不是教程，预期就对了。