IDC预计，活跃Agent的数量将从2025年的约2860万，快速攀升至2030年的22.16亿。这意味着五年后，能够帮助企业执行任务的数字劳动力数量将是今天的近80倍，年复合增长率139%，换言之，平均每年活跃Agent数量都将以超过一倍的速度增长。

任务执行量的爆炸式增长

与数量相比，Agent真正干活的频率增长得更快，年执行任务数将从2025年的440亿次暴涨至2030年的415万亿次，年复合增长率高达524%。这意味着，企业将越来越习惯把工作外包给Agent，从偶尔试用到深度依赖，Agent将无处不在地嵌入进企业的业务流中。

Token消耗量的数量级跃迁

随着Agent处理的任务越来越复杂，所需推理深度与调用链路不断加长，底层Token消耗也将呈现数量级的跃迁。

预计年度Token消耗将从2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152,667 PetaTokens，年复合增长率高达3418%。

这三组数字反映的并不只是Agent数量的增长，更是任务复杂度与推理深度的指数级提升。

在Agent数量已经高速增长的前提下，任务量与Token消耗增长得更快，这意味着：

单个Agent承担的任务将更重。

决策与调用链路会更长、更复杂。

对实时性、稳定性与成本控制的要求显著提高。

对底层算力、模型编排和系统工程能力提出前所未有的挑战。

因此，企业在规划Agent战略时，不仅要考虑能不能用，更要提前把可持续运行的成本模型和可扩展的技术与算力基础设施纳入整体架构设计。

哪一种Agent会是未来企业的主力军?

为了更清晰地看懂市场结构，IDC以企业获取Agent的来源与交付方式为主线，将全球企业侧Agent分为四类：应用内Agent、低代码/无代码配置型Agent、独立Agent、定制化开发Agent。它们的增长节奏不同，也对应企业采用AI的不同路径。

应用内Agent(In-application Agents)

应用内Agent指嵌入在现有SaaS或软件产品里的Agent，比如IM、CRM、ERP里的内置的Agent功能。

这类 Agent 的优势在于，使用门槛低，集成路径短;数据内生，易于满足安全与合规要求;开箱即用，部署成本相对可控。

在产业发展早期，它是中小企业拥抱AI的首选，也是目前全球企业使用Agent的最主要的方式之一。但需要看到的是，多数业务应用本身具有一定封闭性，其产品边界，也往往会成为应用内 Agent 能力外延的边界。随着企业需求从单点提效走向端到端协同，封闭性可能会成为它进一步发展的瓶颈。

独立Agent(Standalone Agents)

独立Agent是不依附于某个主应用、能够跨系统与跨生态执行特定复杂任务的独立Agent产品。

随着企业对Agent的期待从简单的内容输出逐步升级为把事办成，以及企业自建Agent难以应对复杂场景，独立Agent的需求将快速上升。它能够像人类员工一样在企业业务流程与系统中检索、判断、协作、使用工具并提交结果，从而解决复杂问题。

尤其在MCP、A2A等生态标准逐步成熟后，Agent的工具接入与Agent之间的协作门槛将显著降低，使独立Agent更容易沉淀为可复用、可迁移的能力资产;而随着RaaS和结算方式的演进，Agent商业模式的逐步跑通，也会推动其规模化落地应用。

低代码/无代码配置型Agent(Custom‑configured Agents)

低代码/无代码配置型Agent是由企业员工基于低代码/无代码平台自行配置、组装出来的Agent，无需具备复杂编码能力，只要深刻理解业务流程，即可快速搭建。

这是目前企业快速构建Agent能力的主流方式。未来，随着底层模型与工具链的进一步演进，低代码/无代码搭建Agent也会变得更加简单、可视化和智能化。这将极大地释放企业人员的创造力，让不懂代码的一线员工也能轻松组装出可落地的数字劳动力。

IDC预测，到2030年，全球通过低代码/无代码配置出来的Agent，将成为全球部署数量最多的Agent类型。

定制化开发Agent(Bespoke Agents)

定制化开发Agent是为特定行业或高度复杂需求，从零开发的专用Agent。

在全球范围内，这类 Agent 的绝对数量虽然是四种分类中最少的，但往往承载着高价值、高敏感度的核心业务，对安全、合规与可解释性要求极高的场景，以及需要深度行业知识与复杂约束建模的决策任务。

未来这类Agent的增长更多体现在价值密度而不是数量，它们会成为大型企业和关键行业在Agent时代构建差异化能力的重要手段。