代理 AI 解释：它是什么、它是如何工作的以及为什么它在 2025 年很重要

什么是 Agentic AI？

代理 AI 是指旨在作为“代理”自主运行的人工智能系统，这意味着它们可以感知、决定、行动和适应以追求既定目标。与反应式系统不同，代理式 AI 的行为更像是一个数字决策者，可以采取主动、管理任务，甚至设定子目标，而无需在每一步都进行人工干预。

将 Agentic AI 视为“目标驱动的助手”，而不是“基于提示的响应者”。

Agentic AI 的主要特点：

• 自治：在定义的环境中独立行动
• 目标导向：追求预定的目标或结果
• 迭代推理：分步做出决策，沿途完善
• 环境交互：理解并响应不断变化的输入

为什么 Agentic AI 很重要？

随着企业和消费者要求更高的自动化和效率，代理 AI 通过从被动响应（例如，回答提示）转变为主动行动（例如，端到端完成任务）来填补关键空白。

核心优势：

• 减少复杂工作流程中的手动工作
• 通过启动和管理流程来提高工作效率
• 构建可以在 24/7 全天候工作且最少的监督下工作的系统
• 为下一代 AI 应用程序（例如 AI 副驾驶、自主代理、AI 驱动型作）提供支持

谁在构建代理 AI 系统？

Agentic AI 正在由以下公司探索和开发：

• OpenAI（AutoGPT、GPT 代理）
• 谷歌 DeepMind（Gato、AlphaCode）
• Meta AI（LLaMA 代理）
• Anthropic、Microsoft 和几家初创公司（例如 Adept、Rewind、Cognosys、AgentGPT）

这些参与者处于构建多智能体生态系统、面向任务的 AI 助手和自主决策者的前沿，这些决策者与 Notion、Slack、CRM 甚至代码编辑器等现实世界的工具集成。

代理 AI 的概念是什么时候出现的？

虽然“代理 AI”一词最近才开始流行（大约 2023-2024 年），但 AI 代理的概念可以追溯到几十年前的符号 AI 和强化学习研究中。然而，最近大型语言模型 （LLM） 的兴起使代理行为能够在商业、消费者和工业用例中扩展。

里程碑：

• 2023 年：AutoGPT 作为自主 AI 代理病毒式传播
• 2024 年：多智能体系统（AutoGen、CrewAI）的兴起
• 2025 年：代理 AI 成为企业 AI 路线图的优先事项

Agentic AI 应用于哪些领域？

Agentic AI 正在多个领域部署：

代理 AI 如何工作？

代理 AI 系统在循环中运行，而不是简单的输入-输出流。它们包括：

1. Goal Definition （目标定义） – 系统接收或设置目标
2. 规划 – 它将目标分解为步骤或子任务
3. 工具使用 – 它访问 API、浏览器或数据库
4. 执行 – 它按顺序或并行执行任务
5. 反馈 – 它监控结果，调整策略
6. 迭代 – 它从作中学习并优化结果

大多数代理 AI 框架以 LLM 为核心，但通过内存系统、工具集成和推理引擎进行了增强。

什么是 Agentic AI 的示例？

一个突出的例子是 AutoGPT，这是一个开源 AI 代理，它可以：

• 设定“推出数字产品”等目标
• 在线搜索创意
• 编写产品简介
• 使用 Replit 等工具生成网站
• 监控其进度并迭代

其他新出现的例子包括：

• GPT 工程师 – 以最少的输入编写和维护代码库
• Salesforce 的 Einstein Copilot – 处理完整的客户工作流程
• 倒带 AI – 一个调用和总结您的数字生活以采取行动的代理

代理 AI 与生成式 AI：有什么区别？

简而言之，生成式 AI 创造，而代理 AI 决定和行动。

代理 AI 的未来：下一步是什么？

🔮 代理 AI 的新兴趋势：

• 多代理协作：AI 组共同处理复杂任务
• 人机协同监督：添加护栏以提高可靠性和安全性
• AI 工作流即服务：面向中小企业的即插即用自主系统
• 监管框架：随着代理人做出决策，道德和法律框架也在不断发展

随着计算能力和模型能力的增长，代理 AI 可能成为未来数字经济的作层。

最后的思考

Agentic AI 代表了我们与机器交互方式的根本性飞跃。从执行孤立的命令到独立驱动整个工作流程，代理系统有望开启自动化、智能和适应性的新时代。当企业评估生成式 AI 和代理式 AI 之间的区别时，未来属于那些将创造与行动相结合的企业。

出处：https://dev.to/