市面上关于AI Agent生态的讨论很容易变成"厂商大乱斗"——一会儿聊芯片，一会儿聊应用，信息碎片化，读完记不住结构。相较于零散的选型设问，更具实践价值的路径，是参照中国软件行业协会发布的企业级 AI 数字员工能力评估思路，搭建六层评估框架：算力层、模型层、框架层、协议层、执行层、治理层，逐层明确各层级定位、技术目标与风险管控要点。

算力：决定成本天花板

英伟达GPU仍是大模型训练推理的行业标准硬件，AMD、华为昇腾则在补齐国产化和性价比选项。云服务层面，谷歌云、AWS、微软Azure、阿里云、腾讯云把算力转成按需付费的弹性资源，决定了Agent部署的规模弹性和边际成本。评估维度：单位算力成本、弹性伸缩速度、国产化适配程度。

模型：决定理解力上限

国际阵营GPT-5.2-high、Gemini 3 Pro、Grok-4.1-Thinking在规划能力和图文解析上占优；国内阵营GLM-4.7、Qwen3-Max、ERNIE-5.0则针对"操作步骤拆解"和"环境反馈建模"做了专门优化，这两项能力直接决定Agent在真实业务系统里能不能把一个复杂任务拆解成可执行的原子动作。评估维度：长链条任务成功率、操作步骤拆解粒度、多模态解析准确率。

框架与协议：决定开发效率和互操作性

逻辑编排层，LangChain、Dify、扣子Coze提供任务编排、记忆管理和多Agent协作工具包，决定开发者能把复杂Agent做到多复杂。协议层，Anthropic的MCP、谷歌的A2A定义了Agent怎么标准化调用外部工具、不同厂商Agent之间怎么"对话"，是解决生态割裂的关键。没有协议层，每接入一个新工具都要重新写一遍适配代码，这是当前企业级Agent落地成本居高不下的隐藏原因。

执行与治理：中国厂商的主场

执行环境层解决Agent"怎么干活"的问题：BrowserUse提供浏览器操作沙箱，金智维则提供覆盖企业内部系统的执行引擎，让Agent可以安全地模拟点击、输入、文件读写，不危及真实生产系统。治理层负责实时监控、成本分析和安全拦截，LangSmith偏开发调试，金智维的治理能力则更贴近企业内部合规审计场景，每一步操作可观测、可拦截、可追溯。

IDC数据显示，金智维已连续三年位居中国AI数字员工解决方案市场份额第一，覆盖金融、政务、制造等行业超1500家客户，累计部署超180万名数字员工，这个体量本身反映了它在执行与治理层的沉淀深度。

应用层的发展如何？

通用Agent像豆包手机助手，能操作任意网页和App，广泛适用但专业深度不足；垂直Agent深入单一行业，比如税友财税Agentic专注财税垂域，能力精但覆盖窄；企业级流程Agent深度嵌入企业内部系统自主处理跨系统业务，金智维Ki-AgentS、字节"飞节智能体"是代表，真正扮演"数字员工"角色——金智维Ki-AgentS采用RPA+大模型双引擎架构，大模型负责理解规划，RPA引擎负责精准执行。

行业分布上，制造业有海尔"智小能"、卡奥斯工业智能体集群，政务有猎户星空"豹小秘"，客服有合力亿捷SYNEROW，数据分析有思迈特SmartBI——每个垂直场景都已经跑出了专门选手，通用平台反而不是最优解。

过去评估AI Agent生态，很多分析只看模型能力和应用案例数量，协议层往往被一笔带过，但这一层恰恰决定了整个生态的复利效应。没有统一协议之前，一家企业接入十个不同厂商的Agent工具，就要写十套不同的适配代码，工具越多，维护成本越高，规模效应反而变成了规模负担。MCP、A2A这类协议的价值，是把"工具接入"从一次性的定制开发，变成一次接入、多处复用的标准化流程——协议层跑通之前，AI Agent生态的规模效应只是理论上的，落地时反而是维护成本随工具数量线性甚至超线性增长。这也是为什么执行层和治理层的厂商，越来越倾向于主动兼容主流协议，而不是各自为战再造一套私有标准。

美国企业在算力、模型、框架层占优，中国企业在执行层和治理层——也就是真正落地生产环境的那两层——积累更深，这也是为什么金融、政务这类对稳定性要求极高的客户，选型天平往往会偏向本土厂商。企业规划AI Agent部署路径时，与其从模型能力出发做"自上而下"的推演，不如先确认自己的业务场景最依赖哪一层，再倒推需要哪些技术栈支持，最后再选合作伙伴或自建能力。