自主性与行动：用通俗语言理解 Agentic AI 是什么？

Source: Dev.to

人工智能领域正快速演进，已远超单纯的分类模型和被动聊天机器人。最新且最具变革性的前沿是 Agentic AI，它标志着从仅仅构建被动工具向创建主动、自治的数字伙伴的根本转变。简单来说，Agentic AI 是一种能够自主思考、规划并执行一系列动作以实现高层次目标的 AI 系统，类似于一名胜任的人工员工或专职的 AI 代理。

从被动到主动智能的飞跃

传统 AI 是被动的

标准的 AI 模型——例如邮件垃圾过滤器、简单的图像分类器或基础的内容生成工具——都是被动的。它们等待特定、狭窄的提示或输入，执行单一、特定的任务，然后停止。它们是无状态的，仅限于其预设功能。

Agentic AI 是主动且目标驱动的

Agentic AI 系统接收一个复杂的高层目标（例如 “为我们的新产品线寻找五个最有前景的新兴市场，概括关键风险，并起草一封给潜在合作伙伴的 outreach 邮件”）。AI 不会 等待逐步指令；它主动采取行动以实现最终结果。

Agentic AI 架构的四大支柱

推理与规划（大脑）

在大型语言模型（LLM）的驱动下，代理将复杂目标拆解为可执行的多步骤计划。它推理出最佳的行动顺序及所需步骤（例如：步骤 1：使用搜索引擎工具；步骤 2：分析收集的数据；步骤 3：查询内部数据库；步骤 4：撰写草稿）。

行动与工具使用（双手）

AI 通过调用外部工具或 API 来执行每一步计划，使其能够与真实世界交互。示例包括：

• 调用搜索引擎 API 以获取实时数据。
• 查询结构化数据库（SQL、NoSQL）以获取内部数据。
• 调用邮件服务（SMTP API）或 CRM 系统（Salesforce API）。

记忆（经验）

不同于无状态的传统 AI，代理会保留上下文、历史以及当前计划和过去失败的“草稿”。这种长期记忆支持多会话任务，防止重复先前的错误。

反思与适应（学习）

代理会将自身行动的结果与原始目标进行评估。如果某个工具失效或某一步产生的结果不足，系统会自行适应、纠正剩余计划，并尝试不同的方法——全部无需持续的人类介入。

对软件和业务的影响

Agentic AI 有望重新定义企业自动化和软件开发。对技术受众而言，这意味着从狭窄的预测模型转向构建能够编排复杂端到端工作流的系统。

不再需要 dozens（数十）个专用 AI 模型，单一的 Agentic 系统可以充当工作流管理器，协调企业内部的数据流和决策。这一转变使得智能系统能够：

• 管理完整的客户支持流程。
• 自动执行复杂的市场调研活动。
• 实时监督供应链的各个环节。

常见问题

如何区分 Agentic AI 与传统的 RPA（机器人流程自动化）？

RPA 依赖固定的脚本规则，面对输入变化时容易脆弱。Agentic AI 使用其 LLM 推理引擎，根据复杂目标动态生成最佳行动计划，并能在遇到障碍时自行调整计划。

如果 AI 正在使用其他工具，LLM 的作用是什么？

大型语言模型充当推理引擎，提供语言理解、规划、决策和自我反思能力，驱动代理的自治性。

部署 Agentic AI 时的主要挑战有哪些？

关键挑战包括确保可靠性（防止幻觉或恶意代码执行）、管理工具集成的复杂性，以及实现稳健的安全与治理机制以控制自治行为。

Agentic AI 在执行过程中遇到冲突信息时如何处理？

反思模块使代理能够识别矛盾或冲突的数据点。它利用推理能力确定最可靠的来源，或在复杂情况下提示人工操作员进行澄清后再作出重大决策。

“嵌套代理”在 Agentic AI 开发中的概念是什么？

嵌套或层级代理涉及一个 “超级代理”（管理者），它将复杂目标拆解并将较小、明确的任务委派给 “工作代理”（专员）。这种架构实现了大规模可扩展的复杂问题求解。