谷歌云《2026 年 AI 智能体趋势报告》结合定量与定性研究，提出重塑商业角色、工作流程与价值的五大 AI 智能体发展趋势，指出 2026 年企业的核心变革在于从通用人工智能的远期畅想转向实用化的智能体 AI（Agentic AI），这类 AI 能突破单纯的问答功能，在人类指导下理解目标、制定计划并跨应用执行操作，成为赋能个人与企业的核心工具，而企业解锁其价值不仅需要落地工具，更需打破固有认知、推动文化变革。
报告明确 AI 智能体是结合先进 AI 模型与工具访问能力、在人类控制下代行操作的系统，2026 年其将完成从 “附加工具” 到 “AI 优先流程” 的转变，核心呈现五大趋势。其一为全员智能体，企业向以员工为中心转型，人机交互从指令式转向意图式，52% 的生成式 AI 企业已落地生产级智能体，员工将作为智能体管理者，聚焦战略制定与质量审核，如 TELUS 超 5.7 万名员工借助智能体每次交互节省 40 分钟，Suzano 的智能体更是将数据查询时间缩短 95%。
其二是全工作流智能体，基于 Agent2Agent（A2A）协议和模型上下文协议（MCP），智能体构成 “数字流水线”，实现跨系统、跨主体的端到端业务流程编排，88% 的早期使用者已在至少一个场景实现正投资回报，Salesforce、PayPal 等企业正依托相关协议打造跨平台智能体生态，解决电商支付、合规管理等复杂问题。
展开剩余84%其三为客户智能体，替代传统预制聊天机器人，打造礼宾式个性化体验，49% 的企业将其用于客户服务，这类智能体依托企业数据记忆客户偏好与对话历史，实现主动服务，如 Home Depot 的智能体提供 7×24 小时家装指导，丹佛斯的智能体将客户响应时间从 42 小时压缩至近实时。
其四是安全智能体，破解安全运营中心的 “警报疲劳” 问题，46% 的企业将其用于安全运营，其具备推理与自适应能力，可实现漏洞发现、警报分类与调查的自动化，通过 A2A 和 MCP 构建半自主安全运营周期，如 Torq 的智能体实现 90% 的一级分析任务自动化，响应效率提升 10 倍。
其五为规模化智能体，人才技能提升成为商业价值的终极驱动力，专业技能半衰期缩短，企业面临智能体编排等新技能缺口，需依托确立目标、获取支持、激励创新、融入工作流、搭建可信框架五大支柱构建 AI 人才培养体系，TELUS 的谷歌技能培训项目让 96% 的员工提升 AI 工具使用信心。
报告最后指出，2026 年 AI 智能体的商业机遇本质是以人为本的变革，其核心价值是将员工从低价值重复性工作中解放，聚焦创意、战略与共情等人类独有能力。企业当下的试错与探索，不仅是工具落地，更是构建智能体管理、治理与规模化的核心能力，而在落地过程中，企业需兼顾技术应用与安全伦理，确保 AI 智能体实现安全、公平的价值输出，为消费者、员工与组织带来全方位增长。
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