2025年，全球人工智能发展迎来关键转折点。前百度总裁、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤在多场公开演讲与技术白皮书中系统阐述了AI演进的第三阶段——由以内容生成为核心的生成式AI（Generative AI），向以目标驱动、自主决策、环境交互为特征的智能体AI（Agentic AI）跃迁。这一观点不仅被《MIT Technology Review》列为年度技术趋势，更成为2026年初全球AI研发机构与头部企业战略调整的核心依据。张亚勤指出，当前大模型在文本生成、图像合成等任务上已趋近性能天花板，而真正的突破在于让AI‘能做事’：规划路径、调用工具、协同执行、持续反馈。

他用一组关键指标佐证该跃迁的实质性进展：智能体处理复杂任务的‘任务长度’能力正以每7个月翻倍的速度增长；在医疗诊断路径规划、供应链动态调度等真实场景中，任务准确度已突破50%临界点，并在部分封闭领域达82%。尤为关键的是，这种跃迁并非单纯依赖参数规模扩大，而是通过架构创新（如分层记忆机制、工具调用协议标准化）与认知建模深化共同驱动。

张亚勤进一步揭示了支撑该范式的底层规律变革——Scaling Law正在发生历史性迁移：预训练规模定律（Pre-trained SL）边际效益显著放缓，推理规模定律（Inference SL）与智能体规模定律（Agentic SL）正成为新焦点。与此同时，成本效率呈现‘剪刀差’式跃升：单位推理成本年降10倍，而智能体综合能力年增10倍。这意味着AI正加速脱离实验室演示阶段，进入可规模化部署的‘实干时代’。该判断已直接影响阿里云、华为云等厂商2026年产品路线图，其新一代智能体平台均明确将‘任务编排器’（Task Orchestrator）与‘本地化执行沙箱’作为核心模块。

学界普遍认为，张亚勤的框架为理解当前OpenCLaw、AutoGen、Kimi Agent Swarm等爆发性技术提供了统一理论透镜。浙江大学李汶龙研究员评价称：‘这不仅是技术升级，更是人机关系的重构——当AI从“回答者”变为“协作者”，法律授权、责任归属、伦理边界等制度设计必须同步重写。’可以预见，随着2026年Q2多家国产智能体OS进入商用测试，张亚勤所预言的‘通用智能体（AGI）雏形’将在工业质检、政务办事、个人助理等高频刚需场景率先落地，真正开启AI从‘能思考’到‘能成事’的历史性跨越。