Agentic AI 简易指南

机器人来了！它们无需任何人工监督就能规划行程。

Agentic AI 是最新的 人工智能的进化，它的能力远远超出了其同类产品——传统人工智能和生成人工智能。

那么，什么是代理AI？它为何如此受热捧？继续阅读，了解代理AI的简单解释、示例以及它带来的一些挑战。

代理AI的简单解释

Agentic AI 是一种主动且自主的人工智能。它无需人类监督，就能持续学习、推理、计划和行动，直至完成目标。

Agentic AI 比早期的 AI 更加灵活、适应性更强，因为该技术可以：

• 独立于人类操作
• 了解其环境（商业和物理）
• 理解上下文和细微差别
• 将大目标分解成小任务
• 注重目标导向的行为

虽然代理人工智能可能是一个新概念，但它已经产生影响：

• 到 2029 年，代理人工智能将在无需人工干预的情况下解决 80% 的常见客户服务问题 Gartner公司预计这将使运营成本降低 30%。
• 另一个 Gartner公司 的另一项预测表明，到 33 年，2028% 的企业软件将采用代理 AI。这比 1年的不到 2024% 有了大幅增长。

代理人工智能与传统人工智能有何不同？

有时间和地点的 传统人工智能，它的灵活性有限，很难超越简单的任务。此外，它还具有被动性，需要人工创建提示并告诉系统该做什么。

代理人工智能 更加先进，拥有复杂的推理和规划能力。它无需人工指令即可启动任务，并朝着比传统人工智能更大、更复杂的目标努力。

下面是一个例子：

想象一下传统的特定任务型人工智能助手，比如客服聊天机器人。聊天机器人是反应式的、基于规则的，这意味着它依赖于人类创建一套固定的指令和提示。您可以使用聊天机器人来查看订单状态或账单金额。

更进一步，Agentic AI 系统中的聊天机器人可以处理所有数字渠道的客户查询、投诉、付款和退货。Agentic AI 允许聊天机器人快速解决特定问题，并将其他问题上报给人工客服。

代理人工智能与生成人工智能有何不同？

之间最大的区别 生成式人工智能和代理式人工智能 之间最大的区别，一个是创造新内容（生成性），另一个是采取行动实现特定目标（代理性）。

生成式人工智能

生成式人工智能 与代理型人工智能相比，生成型人工智能更具反应性，并且更依赖于人类。在生成型人工智能系统能够执行任何操作之前，人类必须给予其提示，例如生成图像或创建产品描述。

您可以生成文本、代码、图像、视频和音频。但生成式人工智能受限于其接收的提示、人类定义的指令以及其构建所基于的训练数据。因此，生成式人工智能只能根据其被告知或被证明能够理解的内容生成响应。

代理人工智能

Agentic AI 具有主动性。它无需任何人工干预即可开始朝着目标努力。

例如，自动驾驶汽车不需要人类来避开道路上的障碍物。它配备了传感器和先进的算法，可以提供环境信息，以便系统采取行动并进行调整。

代理人工智能的三大优势

1. 节省成本和资源

尽管前期投资较高，但代理人工智能在许多方面都带来了长期节省。

• 降低劳动力成本：Agentic AI 可以自动执行通常需要大量人工完成的任务。
• 24/7 全天候运行：无需人类保姆；代理 AI 在后台自主运行。
• 产生更准确的结果：Agentic AI 处理经常出现人为错误的重复性任务，并不断从经验中学习以提高其精确度。

Agentic AI 还具有行业特定优势。例如，它可以通过优化库存水平和预测需求波动来帮助制造商削减成本并减少浪费。

2. 更快更好的决策

代理型人工智能系统使用复杂的算法来分析数据、做出预测并适应变化。它能够理解周围环境的背景和细微差别，并始终从新的数据和任务中学习。

实时数据能够提供结果信息，让决策变得更加轻松。人工智能的代理能力越强，其速度就越快、精度就越高，从而帮助您做出更明智的决策。

3. 可扩展性，无需承受成长的痛苦

业务增长意味着客户增多、利润提升。但其他一切都会随之增长，比如需要存储、管理和分析的数据量。

使用 Agentic AI，扩展起来更加轻松，因为您无需担心常见的发展难题。您可以创建无限数量的 AI 代理来处理增加的工作量或专注于新任务，而无需增加员工数量。此外，由于 Agentic AI 可以自动执行许多繁琐重复的任务，因此决策速度更快，运营效率更高。

代理 AI 与 AI 代理

代理人工智能和人工智能代理之间有什么区别？这两个术语经常互换使用，但它们是 不同的概念.

• An 人工智能代理 是一个为执行特定任务（例如过滤电子邮件收件箱中的垃圾邮件）而构建的单独应用程序。
• 代理人工智能 是一个更广泛的概念。它是一种人工智能类别，专注于开发自主的人工智能模型，使人工智能代理能够独立于人类运作。

想一想 人工智能代理 作为 GPS 导航系统。人们需要告诉 GPS 工具他们想去哪里，然后 GPS 就会给出驾驶路线。

另一方面， 代理人工智能 可以比作一辆自动驾驶汽车。代理人工智能系统可以感知周围环境，例如其他汽车和建筑物，并做出决策，以适应交通或事故等意外情况。

在代理AI系统中，多个代理协作解决复杂问题。负责GPS的AI代理只是自动驾驶汽车代理AI网络中众多代理之一。

什么是多智能体系统 (MAS)？

多智能体系统是智能体人工智能（Agentic AI）的一个组成部分。系统中的每个智能体都自主工作，并通过协作、沟通和协调行动来实现目标。

一个敏捷 Scrum 团队结构是一个多智能体系统的真实案例。该项目管理方法涉及多个角色，包括产品负责人、开发人员、业务代表和其他专家。

每个团队成员都有各自的专业领域。他们齐心协力，朝着一个共同的目标努力，比如构建和发布一款应用程序。

代理人工智能如何工作？

为了使代理人工智能能够自主工作，它必须：

• 了解并与环境互动
• 处理来自各种来源的信息
• 做决定
• 规划适当的任务以实现其目标

代理人工智能的五个组成部分实现了这一点：

1. 感知

代理人工智能的第一个组成部分是感知业务或物理环境，并处理来自数据库、工具和传感器（麦克风、摄像头等）的信息。

例如：假设您计划从纽约到伦敦和巴黎进行多站商务旅行，并且想知道是否会下雨。

由于代理 AI 更加先进，能够理解细微差别，因此您可以向 AI 代理询问一个模糊的问题，例如“我的旅行需要带伞吗？”

代理将努力理解上下文，然后确定提供答案所需访问的工具。

2. 推理

自主推理（或认知）的工作原理与人类解决问题的过程类似，包括处理信息、分析选项并做出自主决策。

推理通过感知和记忆来实现：

• 处理感知组件中收集的信息
• 自主地将知识转化为行动
• 分析数据并评估选项

对于你的商务旅行，推理组件会将问题分解成小任务，包括访问你的行程详情、工作日历和天气预报。

然后它制定一个行动组件执行的计划。

3. 行动

制定计划后，即可开始行动：

• 将计划和目标转化为行动
• 通过 API 与外部系统和数据集成
• 创建和执行工作流程
• 决定使用哪些可用工具来完成目标

行动组件需要将您的行程详情和工作计划与每个城市的天气预报进行比较。

它可以访问你的工作日历，查看你的外出时间，然后登录你的英国航空账户，查看你预订的航班。之后，它会将这些信息与 weather.com 的报告进行比较。

然后，人工智能会告诉你带一把旅行伞，因为你在伦敦时，有 90% 的可能性会下雨。

4. 记忆

代理人工智能系统在记忆中学习并存储知识和经验，以提高性能和决策能力。

Agentic AI 中的记忆涵盖了一切，从记住网站的登录凭据到回忆过去的经历。

如果你上次去伦敦时担心下雨，Agentic AI 的记忆功能会在你下次计划前往伦敦时运用这些知识。然后，它可以主动提醒你是否需要带伞。

5.学习

学习组件是早期人工智能与代理人工智能的区别所在。

通过反馈回路 数据飞轮Agentic AI 不断从新数据和经验中学习。记忆会根据最新知识进行更新，从而使 AI 代理能够更好地进化，并适应不断变化的环境和反馈。随着系统得出更准确的结果，其性能也会随着时间的推移而提升。

代理人工智能的例子

从航空航天到医疗保健再到零售业，代理人工智能 (Agentic AI) 几乎应用于全球所有行业。以下是一些代理人工智能 (Agentic AI) 的用例，帮助您了解这项技术的潜力。

物流和供应链

目标：路线优化
对于繁忙的供应链和供应商来说，手动规划配送路线既耗时又费钱，效率低下。如果遇到长时间的交通延误，或者突然下起倾盆大雨，导致驾驶不安全，该怎么办？

Agentic AI 通过以下方式处理所有“假设”问题：

• 实时规划和更新配送路线
• 监控交通、天气和送货时间
• 适应中断或需求变化

供应链使用代理人工智能来降低燃料和劳动力成本并提高准时交货率，从而使企业和客户都满意。

制造业

目标：自主机器人和工厂自动化
传统自动化缺乏灵活性，在引入新产品或流程变更时，总是需要人工干预。

在代理人工智能的指导下，车间的智能机器人可以适应不断变化的生产需求、调整装配线并管理瓶颈。

人工智能代理是主动的，可以通过重新分配任务和更新工作流程来动态地重新编程机器人以优化操作，所有这些都无需人工监督。

制造业中的 Agentic AI 贯穿产品生命周期，从规划到生产。它能够提高产量，支持快速扩展，并增强制造商的敏捷性。

Fintech

目标：费用管理自动化
手动跟踪费用是一项繁琐的工作，而且容易出现人为错误。

虽然传统AI可以自动完成部分工作，但Agentic AI可以更进一步，追踪、分类和分析你的支出。该系统可以提供有关你的消费模式的切实可行的见解，并提供个性化的储蓄建议，以改善你的财务状况。

代理人工智能的挑战

与任何新技术一样，在将代理 AI 引入您的业务之前，需要注意一些事项。

金融投资

人工智能的初始成本往往是大多数企业望而却步的一大障碍。虽然这项技术有望在长期内节省成本，但前期投资是一项巨大的工程。

如果您没有内部AI专家，则需要投入时间和金钱进行培训、资源和基础设施建设。企业AI系统可能特别复杂，仅在开发阶段就耗尽预算的情况并不少见。

您还需要预测代理AI的运营费用。有多少个AI代理正在运行？能源和存储成本是多少？每个提示的价格是多少？提前计算一下，以避免意外开支。

技能差距

在许多方面，人工智能的发展速度都超出了我们的跟进速度。

首先是预测性人工智能，然后是生成性人工智能，现在则是代理性人工智能。每隔几个月，就会出现一种新型人工智能技术，声称比上一种技术更胜一筹，而企业却难以弥补技能差距。

而 75％的公司 正在采用某种人工智能，但只有35%的员工接受过人工智能培训。这还只是针对传统人工智能的培训。由于技能差距，许多组织距离实施代理人工智能战略还有数年时间。

道德和责任

代理人工智能引发了道德问题，因为你赋予了机器分析数据并采取行动的能力，而无需先与人类核实。

除了典型的人工智能幻觉和错误之外，人工智能的训练和使用方式也有很大不同。

这是一个值得警醒的故事。亚马逊使用了 人工智能工具 旨在协助招聘，但很快发现它偏向男性而非女性。该工具会自动降低提及“女子”或包含女子大学毕业生的简历的评分。

为什么会发生这种情况？因为人工智能工具是根据有利于男性的招聘数据进行训练的。

这也引发了另一个担忧：责任。谁应该对这些道德问题负责？企业主、技术方，还是程序员？这些都是每个企业在实施自动驾驶技术之前都应该回答的问题。

安全隐患

保护敏感的用户数据是企业的责任，这就是为什么安全性是人工智能的另一个威慑因素。

人工智能需要处理许多不同系统中的大量私人信息，这些信息一旦泄露，可能会引发一系列问题。

一个值得关注的问题是 快速注入这是针对大型语言模型 (LLM) 的安全攻击。黑客试图通过编写可覆盖开发人员指令的恶意提示来诱骗 AI 模型泄露敏感数据或传播虚假信息。这只是代理 AI 可能存在的众多安全风险之一。

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