Agentic AI 是人工智能领域的一次开创性进步。它结合了不同的人工智能技术、模型和方法，赋予了新一代自主代理分析数据、设定目标以及采取行动实现目标的能力——所有这些都仅需最少的人类监督。Agentic AI 使得这些自主代理在许多领域达到接近人类的认知水平，将它们转变为在动态环境中茁壮成长的问题解决机器，并且每一次交互都能不断学习和进步。
Agentic AI 通过运用一系列先进的人工智能技术实现了这种认知水平，包括大型语言模型（LLMs）、机器学习算法、深度学习和强化学习。例如，LLMs，如驱动 OpenAI 的 ChatGPT、Google Gemini 和 Meta Llama 的那些模型，被用来让自主系统理解和响应自然语言指令。机器学习算法使这些系统能够分析数据并识别模式。强化学习技术让它们能够从行动中学习，随着时间的推移改进决策能力。
通过赋予自主代理在非规则基础的决策和流程中独立行动的能力，Agentic AI 正在引领一个新时代——一个有潜力彻底改变行业并重新定义我们如何使用和与技术互动的时代。这不仅仅是自动化特定任务——而是赋予机器成为我们解决问题、采取行动和做出决策的伙伴的能力。
Agentic AI 与生成式人工智能（GenAI）是人工智能领域的两个不同分支，各自拥有独特的优势和应用场景。
GenAI 在创建各种格式的新内容方面表现出色，包括文本、图像、音乐，甚至代码。它擅长于头脑风暴、构思引人入胜的叙述，并生成创新解决方案。然而，生成式AI主要关注于创作，依赖于人类的输入和指导来确定其输出的上下文和目标。
另一方面，Agentic AI 以行动为导向，超越了内容创作，赋予了能够独立决策和行动的自主系统能力。
这些系统能够分析情况、制定策略，并执行行动以实现特定目标，所有这些都只需最少的人类干预。它们被设计为独立运作，适应变化的环境，并从经验中学习。
本质上，GenAI 专注于创造，而Agentic AI 专注于执行。生成式AI的输出是新内容，而Agentic AI的输出是一系列行动或决策。两者可以结合使用，创造出结合创造力与行动的强大解决方案。例如，一个GenAI模型可以用来创作营销文案，而一个Agentic AI系统可以基于实时数据和活动目标自动将该文案部署到最优渠道。
Agentic AI的发展历程始于早期的聊天机器人，这些基础的数字助手利用基本的模式匹配和决策树来模拟对话。这些聊天机器人是人类与机器交互的一个开创性步骤，但它们在理解微妙语言、上下文线索和复杂查询方面的能力有限。
尽管存在这些限制，这些早期聊天机器人为更复杂的会话AI技术的发展奠定了基础。它们展示了AI在驱动自主的机器对客户交互方面的潜力，例如响应客户请求、按需提供信息，甚至进行基本对话。然而，聊天机器人对预定义规则和脚本响应的依赖限制了它们处理复杂场景和适应意外用户输入的能力。它们根本没有认知能力来处理更复杂和微妙的交互。
但随后，AI能力和企业技术的重大进步开始扩展可能性——迎来了Agentic AI的出现。
人工智能领域随着强大的大型语言模型（LLMs）如GPT-3和GPT-4的引入而发生了巨大变化。这些模型在庞大的数据集上进行训练，展示了人工智能理解并生成类似人类文本的新能力。对话变得更加自然和有意义，为人工智能应用开辟了新的可能性。
将LLMs视为Agentic AI的大脑。它们为自然语言理解提供了基础，使AI代理能够解释复杂指令、参与有意义的对话，甚至生成创意内容。这种增强的语言能力使Agentic AI能够以更自然和直观的方式与用户互动，为协作和问题解决开辟了新的可能性。
此外，LLMs使Agentic AI能够根据它们处理的信息进行推理和决策。分析大量数据并识别模式，使这些AI代理能够生成洞见、进行预测，并采取与其预定义目标一致的行动。这种自主思考和行动的能力是Agentic AI的关键特征，使其与传统自动化技术区别开来。
机器学习算法的进步，加上计算能力的不断提升，进一步加快了这一演变过程。这些系统现在能够从海量数据中学习，完善自己的能力，并越来越适应新情况。这种转变为更动态的自动化和人工智能解决方案铺平了道路。
例如，强化学习是一种机器学习类型，其中的自主代理通过与环境互动并接收反馈来学习，这对于实现Agentic AI的高级决策能力至关重要。从试错中学习使Agentic AI系统能够在复杂和动态的环境中优化其行动以实现特定目标。
将AI工具与现有企业系统集成已经改变了游戏规则。它使得自主代理能够访问组织内的各种数据源——从客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP）系统到供应链管理和人力资源工具。打破数据孤岛和连接不同的系统为Agentic AI提供了360度的业务视图，使其能够做出更智能、数据驱动的决策和自动化复杂的工作流程。
云计算的进步也在推动Agentic AI的增长中发挥了关键作用。像微软Azure和亚马逊网络服务（AWS）这样的云平台提供了训练和部署复杂AI模型所需的可扩展计算能力和存储容量。此外，复杂的数据处理工具使企业能够实时从海量数据集中提取有价值的洞察，为Agentic AI的决策能力提供支持。
进一步地，AI驱动的自动化解决方案的发展，进一步加速了Agentic AI的采用。这些平台提供了一套全面的、简化设计、开发和部署AI驱动自动化的工具和服务，使企业更容易创建和管理能够处理广泛复杂任务和流程的智能代理。
这些进步是如何共同促成 AI Agent 出现的？
如上所述，强大的大型语言模型（LLMs）、复杂的机器学习以及与企业系统的无缝集成的汇聚，使得Agentic AI的崛起成为可能——它是AI Agent背后的“脑力”。这种新型软件代理在分析、推理、学习和推理能力大幅提升的推动下，现在可以在最少的人类干预下运作，完成曾经被认为是人类智能专属领域的复杂、动态过程。它们可以设定目标，设计和优化完成工作的流程。它们可以自主决定采取行动，或指导其他代理启动一个过程。它们可以从经验中学习，并随着时间的推移提高它们的性能。
Agentic AI 和代理自动化有哪些好处？
通过为下一代AI代理提供动力，使其能够执行比以往任何时候都更广泛的任务，Agentic AI极大地扩展了可以自动化的范围。此外，它还提高了代理与人类之间的互动质量。对于企业来说，这带来了许多重要的好处：
提高效率和生产力
现在，经过赋能的软件代理能够承担以前超出机器能力范围的复杂、决策密集型任务。这使得人们可以将精力和专业知识集中在战略性举措、创造性问题解决和建立更强大的客户关系上——这些活动真正推动了业务增长。
增强的客户体验
Agentic AI通过提供规模化和快速的个性化响应体验，彻底改变了客户互动。利用复杂的模型，AI代理可以推断客户意图、预测需求，并提供量身定制的解决方案，同时全天候运作以确保一致和高效的支持。
战略性人-AI协作
Agentic AI系统不是取代人类员工，而是增强人类的表现、生产力和参与度。通过与现有系统和流程无缝集成，Agentic AI系统可以与劳动力形成强大的合作伙伴关系。这为企业提供了更多的综合能力和智能，以应对复杂挑战、自动化决策，并在整个组织中推动效率。
当今最具影响力的Agentic AI用例有哪些？
简化保险理赔流程
保险行业对文书工作和手动流程并不陌生，但Agentic AI正在改写规则。保险公司可以利用这项技术自动化整个理赔流程，从最初的提交到最终的赔付。这导致处理时间更快，错误减少，客户体验大幅提升。
想象一个由Agentic AI驱动的代理，能够即时评估索赔的有效性，从各种来源收集必要信息，并以清晰和富有同情心的方式与客户沟通。除了加快理赔流程，这还减轻了人类理赔员的行政负担，使他们能够专注于更复杂的案例并提供更高水平的个性化服务。
优化物流和供应链管理
在物流和供应链管理领域，每一分钟都很重要。延误、中断和低效率可能会波及整个系统，耗费企业的时间和金钱。Agentic AI正成为应对这些挑战的强大工具。
由Agentic AI驱动的软件代理可以实时分析大量数据，优化路线，预测潜在瓶颈，甚至根据需求波动调整库存水平。这种动态优化有助于确保货物和服务的高效交付，降低成本并提高客户满意度。
增强财务决策能力
Agentic AI也在金融领域引起波澜，使软件代理能够分析市场趋势，评估投资机会，甚至为个人客户创建个性化的财务计划。从繁重的详细数据分析和报告生成中解放出来，财务顾问现在可以专注于建立关系和提供战略指导。
除了投资建议，Agentic AI还在改变金融机构管理风险的方式。由Agentic AI驱动的代理可以分析大量数据，发现潜在风险和漏洞，帮助金融机构主动管理其风险敞口并确保遵守法规。这种主动方法最小化损失，同时增强整个金融系统的韧性。
加速药物发现和开发
医疗保健行业正在进行数字化转型，Agentic AI在其中扮演着关键角色。例如，软件代理可以根据个体患者的数据推荐治疗方案，确保护理针对每个患者的独特需求和病史量身定制。这种个性化的医疗保健方法有望改善患者的治疗结果，并更有效地使用医疗资源。
Agentic AI还通过使软件代理能够快速分析大量数据集，锁定潜在的药物靶标，并预测其疗效，从而加速药物的发现和开发。这样做加快了研究过程，导致成本降低，并能够加快救命药物的可用性。
转变客户服务和支持
为各行各业的企业交付卓越的客户体验是首要任务。Agentic AI正在介入，通过使软件代理能够提供个性化的24/7支持来增强客户服务。这种支持远远超出了简单的常见问题解答和自动响应。
AI驱动的客户服务代理可以理解口头和书面的客户查询，解决复杂问题，甚至预测客户需求，提供真正的个性化体验。想象一个虚拟助手，不仅能回答您的问题，还能根据您的过去互动主动提供相关信息和建议。这种高度个性化的服务通过为客户提供一流的体验来建立品牌忠诚度。
Agentic AI与物联网（IoT）的整合
一系列新兴用例正从Agentic AI与物联网（IoT）的整合中涌现。想象一个由相互连接的设备和传感器组成的网络，每个设备都配备了一个由Agentic AI驱动的代理，能够实时监控、分析和优化运营。这可能会彻底改变制造业、医疗保健和交通等行业，带来更高的效率、降低成本和提高安全性。
采用Agentic AI会带来哪些风险和挑战？
Agentic AI的潜力是巨大的，但重要的是要留意这种变革性技术可能带来的潜在风险。随着AI系统变得更加自主和有影响力，确保它们负责任和道德的使用变得至关重要。研究人员和开发人员正在积极开发框架和指导方针，以确保Agentic AI以透明、公平和可问责的方式运作。以下是一些备受关注的领域：
自主性和监管
虽然Agentic AI的自主性提供了许多好处，但重要的是要仔细考虑将决策权授予机器的影响。在自主性和人类监管之间找到正确的平衡至关重要，以防止意外后果，并确保AI驱动的行动符合道德和法律标准。
透明度和信任
Agentic AI系统的复杂推理和决策过程通常不透明，这使得用户和利益相关者难以理解某些决策是如何以及为何做出的。这种缺乏透明度可能会侵蚀信任，并引发对AI驱动结果的公平性和可靠性的担忧。
安全性和隐私
将Agentic AI与包含敏感数据的企业系统集成，引发了关于安全性和隐私的有效担忧。随着这些系统变得更加互联和自主，数据泄露和网络攻击的风险增加。
实施Agentic AI的一些最佳实践
强有力的治理
建立清晰的治理框架和合规措施，定义所有参与Agentic AI系统开发和部署的利益相关方的角色和责任。这包括为AI使用建立道德指导方针，确保遵守相关法规，并创建定期监控和审计的机制。
安全性和合规性
实施强大的安全措施，如加密、访问控制和定期的漏洞评估，以保护敏感信息并维护Agentic AI系统的完整性。此外，确保遵守数据保护法规，并为数据使用建立清晰的指导方针，以减轻隐私风险并维护道德标准。
测试和验证
严格的测试和验证对于确保Agentic AI系统的可靠性和安全性至关重要。在各种场景下进行全面测试，包括预期和意外情况，以识别和解决潜在的缺陷或意外后果，然后再将系统部署到实际环境中。
持续监控和改进
Agentic AI系统应不断更新，以确保其有效性和安全性。定期的反馈循环、性能指标和用户反馈可以帮助识别改进领域，并使系统能够适应变化的条件。持续的学习和改进是最大化Agentic AI投资价值和寿命的关键。
Agentic AI、Agentic自动化和AI代理的未来会是什么样子？
现在，AI的巨大飞跃使得机器能够以接近人类的认知水平运作，这一技术变革正在引发一场地震般的技术转移。如今，机器比以往任何时候都更能理解我们。它们可以学习、预测、直觉和推理。它们能够承担未定义的任务，管理复杂流程，并做出微妙的决策，而这些决策在一两年前还只能由人类完成。
简而言之，Agentic AI使我们能够创建一个全新的虚拟劳动力，这在历史上首次能够完成人类知识工作者的工作。这为设计工作流程、决定代理和人员之间的工作分配，以及定义组织中无数流程中人员和机器的角色开辟了全新的可能性。
虽然Agentic AI的进步已经改变了人与机器之间的一些互动和协作方式，但它们只是这场巨变海洋中的几滴水。在地平线上，有一股巨大且不可避免的工作转型浪潮，它才刚刚开始凝聚并积聚动力。
最现代和成功的公司在未来五年的运作方式——自动化和AI在他们的工作流程中的普及——他们的人员做什么，机器做什么，以及人与机器合作的方式——将与他们现在的运作方式几乎没有相似之处。他们的运作将更好、更快、更高效。他们将以卓越的客户参与度、灵活应对当前和未来变化的能力，以及实现员工生产力和参与度的新水平而区别于其他公司。
可能性几乎是无限的，Agentic AI的未来充满了希望。随着这项技术的发展，它可以重塑工作世界以及人类和机器在世界中的角色。
