人工智能技术自诞生以来，经历了从符号智能到专用智能，再到通用智能的三大发展阶段。1956年达特茅斯会议标志着人工智能的正式诞生，早期符号智能依赖专家手工构建规则库，但存在知识覆盖范围有限的问题。随着数据驱动的专用智能兴起，虽然能够学习特定任务知识，但高昂的标注成本成为发展瓶颈。2020年GPT-3的发布开启了通用智能时代，2023年ChatGPT与GPT-4实现文字、视觉、语音多模态交互，能够借助工具处理复杂任务，在政务、商务等领域得到广泛应用。这一演进路径遵循了数据管理、信息管理向知识管理与智慧应用的发展逻辑。
在核心技术层面，检索增强生成（RAG）技术为专业智能体提供了基础支撑，实现了从简单问答到多模态检索的跨越。工具学习技术使智能体能够掌握搜索引擎、编程工具等，自主化程度显著提升。流程自动化技术通过Agent工作流，实现了高灵活度任务执行与动态决策。以XAgent为例，其双循环机制（外循环规划、内循环执行）在数据分析、编程等多场景中全面超越AutoGPT，支持文件读写、编程、API调用等多元工具，还具备向人类求助的交互能力。群体智能则分为社会模拟型与任务完成型，通过"智能体招募-协同决策-动作执行-检验评估"四阶段流程，实现多角色协作。
在行业应用方面，金融领域基于CPM大模型的金融助手能够提供行情分析、投研报告撰写、NL2SQL数据分析等服务，其中NL2SQL准确率达70%，超越GPT-4表现。该系统通过智能体自动完成金融事件驱动的会议预约与纪要生成，打通了投研全流程。跨境电商领域为小商品城商户打造AI数字员工，构建KOC矩阵实现精准引流；汽车行业通过多智能体团队完成新媒体运营、DCC邀约等任务，显著提升获客效率与内容生产质量。专业服务场景中，合同审核智能体可自动识别风险条款、推荐修改建议，并关联法律知识图谱；智能运维助手DBAgent诊断正确率达81.8%，接近人类DBA水平；政务公文智能撰写Agent实现提纲生成、内容创作与智能修改，兼顾专业度与安全性。
从技术演进趋势来看，人工智能正朝着通用多模态检索、自主智能体、工业级工作流等方向扩展。应用层面则聚焦组织孪生，通过实现岗位、架构、业务的全维度数字孪生，构建"智能体网络"（Internet of Agents）。这一进程旨在打造人机共生生态，通过端云协同与群体智能技术，使AI智能体能够连接万物，为千行百业提供高效的数字化转型解决方案。
