一、核心功能
1. 环境感知与交互
通过多模态感知技术（如视觉识别、语音交互）实时捕捉环境信息，并基于自然语言处理实现意图驱动的双向交互。例如，联想天禧智能体能识别用户朋友圈图片信息并触发旅行规划流程，传统语音助手则升级为可主动提供个性化建议的交互形态。
2. 自主决策与任务拆解
结合个人知识库与外部数据（如酒店房态、用户偏好），实现复杂任务的推理与步骤分解。如天禧智能体可调用消费习惯、天气预测等数据生成旅行方案并自动执行预订操作，而企业级智能体能独立完成销售线索挖掘与分类。
3. 持续学习与进化能力
通过用户反馈与环境数据动态优化行为模式。相较传统AI的固定参数模式，智能体具备类似人类经验积累的进化特性，例如智能客服在交互中学习新问题解决方案。
二、场景应用价值
| 领域 | 典型应用 | 价值体现 |
|--|--|--|
| 个人生活 | 智能家居调控、旅行规划、日程管理 | 降低人工操作复杂度，实现场景化服务精准匹配 |
| 企业服务 | TimeHolder AI的智能体员工系统构建「人+Agent」协同组织 | 重构业务流程，实现24小时客户服务与自动化数据处理 |
| 科学研究 | 天文数据分析、医疗影像诊断 | 处理海量实验数据，提升肺癌筛查等复杂任务效率 |
| 产业升级 | 自动驾驶系统实时路况决策、制造业流程优化 | 突破传统规则限制，实现动态环境下的自主响应 |
三、技术驱动趋势
端侧算力突破（如联想推理加速引擎）与深度强化学习框架的结合，推动智能体从云端依赖向本地化部署演进，2025年已实现PC端运行复杂AI模型。这种技术迭代进一步拓展了智能体在隐私敏感场景（如医疗数据处理）和实时性要求高的领域（如工业控制）的应用边界。
