中信建投研报称开源策略，Agent进展迅速，AI产业链趋势有望持续向上。1）AI模型及技术持续迭代，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，继续看好ERP和政府方向率先落地订单和产品。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。a）推荐服务器、一体机、超融合等相关标的；b）金融、政府、能源等依赖软件定制较多的领域；c）算力租赁和IDC的标的亦值得关注。
全文如下AI系列报告5：当前Agent的发展进行到了什么阶段？开源策略
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开源策略， 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。
投资建议：Agent进展迅速，AI产业链趋势有望持续向上。1）AI模型及技术持续迭代，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，继续看好ERP和政府方向率先落地订单和产品。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。a）推荐服务器、一体机、超融合等相关标的；b）金融、政府、能源等依赖软件定制较多的领域；c）算力租赁和 IDC 的标的亦值得关注。
风险提示：AI产业商业化落地不及预期；市场竞争风险；政策风险；地缘政治风险开源策略。
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