探讨代理式人工智能(Agentic AI)的未来与应用｜苏仲成

随著全球科技的快速发展，人工智能（AI）逐渐成为驱动创新和企业转型的核心技术之一。在众多AI技术中，代理式人工智能（Agentic AI）因其自主性、目标导向性和多模态交互能力而脱颖而出，成为推动企业自动化和数字化转型的关键。本文将深入探讨代理式人工智能的概念、应用案例及其对行业的影响，旨在帮助读者了解如何利用这一新兴技术为企业创造价值。

文：Michael C.S. So（岭南大学研究生院客席助理教授）

什么是代理式人工智能？

代理式人工智能指的是具备自主决策能力并可执行特定目标的AI系统，这些系统能够在有限或无需直接人工干预的情况下完成任务。代理式AI的核心特征包括自主性、目标导向行为、环境互动能力和学习能力。这些AI代理能够不断学习和适应，优化决策并自动化业务流程。

代理式AI与传统的规则型系统不同，它能够根据环境的变化作出决策，并且能够通过多代理协作来解决复杂问题，从而在多个领域发挥重要作用。例如，通过多代理和系统交互，代理式AI能够整合语言理解、推理、规划和决策等多方面能力，从而提高业务流程的效率和自动化水平。

代理式AI在行业中的应用案例

代理式AI的应用已经覆盖了制造、医疗、金融、零售、物流、能源等多个领域。在制造业中，西门子公司运用代理式AI分析机器的感测器数据，预测设备的故障并提前进行维护，从而减少了20%的维护成本，并提高了15%的生产运行时间。在金融行业中，摩根大通的COiN平台利用代理式AI来分析法律文件，从而显著减少了合规风险并提高了文档分析的效率。

在医疗领域，Mayo Clinic将AI融入其放射诊断工作流程中，通过整合影像数据、患者病史和实验室结果来提供综合性见解，从而帮助放射科医生更快、更准确地做出诊断。通过引入代理式AI，他们成功地将诊断时间缩短了30%，并降低了15%的不必要程序。

在零售方面，亚马逊通过代理式AI分析用户的浏览行为、购买记录以及视觉偏好，从而生成个性化推荐，提高了顾客的满意度和忠诚度。此外，代理式AI还能够协调订单履行等价值链中的各项任务，大幅提升购物体验和销售转化率。

代理式AI的实际应用平台

目前，市场上有多个平台提供代理式人工智能服务，这些平台涵盖了从编程辅助到企业应用开发等多个领域。

BetterYeah

BetterYeah 是国内领先的一站式 AI 智能体构建平台，集成多模态大模型和独家知识库 RAG 算法，支持工作流、数据库及插件集成，全面增强 AI Agent 的能力。

主要功能：

•⁠ ⁠零代码开发：通过 Prompt 编排的方式，无需编程即可开发智能体。

•⁠ ⁠多渠道接入： 支持通过 API 和 SDK 无缝接入企业微信、公众号、钉钉等渠道。

•⁠ ⁠智能营销： 助力企业低成本打造智能营销解决方案。

应用示例：

企业可以利用 BetterYeah 平台快速构建客服智能体，通过接入企业微信，实现自动回复客户咨询，提升客户服务效率。

IBM watsonx

IBM 的 watsonx 平台提供企业级 AI 开发工具，支持训练、验证、调整和部署生成式 AI、基础模型和机器学习功能，可用于构建 AI 代理。

主要功能：

•⁠ ⁠模型训练与部署：提供从模型训练到部署的一站式解决方案。

•⁠ ⁠多代理系统：支持多代理协作，解决复杂问题。

•⁠ ⁠行业应用：涵盖医疗、金融、应急响应等多个领域的 AI 代理应用。

应用示例：

在医疗领域，利用 watsonx 平台构建的 AI 代理可以协助医生制定治疗计划，管理药物流程，从而提高医疗服务质量。

Cognition

Cognition 专注于 AI Agents 的开发，旨在通过大模型技术驱动的智能体，实现高自动化的任务处理，释放人力资源。

主要功能：

•⁠ ⁠环境感知：智能体能够感知环境变化，进行自主决策。

•⁠ ⁠任务执行：根据决策结果，执行相应的动作。

•⁠ ⁠记忆与学习：具备记忆功能，可通过学习提升任务处理能力。

应用示例：

在游戏领域，Cognition 开发的 AI Agents 可以模拟人类玩家的行为，提高游戏的智能化水平。

代理式AI的多模态发展

代理式AI的发展经历了多个阶段，最初为简单的规则型系统，随后引入了机器学习（ML）技术，使得AI能够从数据中学习并不断改进。到了2010年代，随著多模态技术的出现，代理式AI能够处理和整合来自多个来源的数据，例如文本、图像和音频。这种多模态能力使AI能够更好地理解和与人类互动，从而解决更复杂的业务问题。

在2020年代，代理式AI进一步发展为具备人类般推理能力和高级自主性的系统，这些AI代理可以独立操作，制定目标，并根据多方数据来作出最佳决策。这使得代理式AI在自动驾驶、即时客户服务等应用场景中表现尤为突出。如今，代理式AI系统可以通过模拟人类的快速思考和深思熟虑的过程，实时处理信息并做出决策。

为什么企业应关注代理式AI？

在瞬息万变的科技浪潮中，今天错过了AI的转折点，明天就可能被竞争对手甩在后面。代理式AI带来的优势主要体现在效率、决策和客户互动等方面。通过自动化日常任务和提供智能见解，代理式AI可以帮助企业节省时间、降低成本并提升整体生产力。

例如，在客服中心，传统的规则型聊天机器人因回应有限而难以处理复杂问题，而代理式AI则具备高度上下文理解能力，可以追踪对话历史，保证回应的一致性与连贯性，大大提升了客户的参与度和满意度。对于企业来说，代理式AI还能够通过预测市场趋势和客户偏好，帮助企业主动调整策略，从而在竞争中保持优势。

此外，代理式AI还能够快速分析大量数据并提取可行见解，这些见解可以用于优化运营和提升客户体验。例如，在金融领域，AI可以分析市场数据来预测趋势，从而指导投资策略并提高投资回报率；在零售行业，AI则可以通过预测需求来优化库存管理。

未来展望与挑战

尽管代理式AI拥有巨大的潜力，但企业在采用这一技术时仍面临挑战。首先，AI技术的集成需要企业具备足够的数据和技术基础设施。此外，确保代理式AI的应用符合道德标准、消除数据偏见以及保护个人隐私都是需要重视的问题。

根据普华永道的调查，有73%的中东地区首席执行官认为，生成式AI（GenAI）将在未来三年内显著改变其公司创造、传递和捕捉价值的方式。预计到2030年，生成式AI每年对全球GDP的贡献将达到2.6万亿至4.4万亿美元。在某些特定领域，如能源，对生成式AI的投资将从2023年的400亿美元增至1400亿美元，这反映了生成式AI在提升生产力、优化业务流程和重塑价值链方面的巨大潜力。

然而，企业必须迅速采取行动，才能在竞争中占得先机。代理式AI的整合并不仅仅是技术问题，它还需要企业在组织变革、数据治理、人才培养等方面做出相应的调整。企业需要制定明确的AI策略，将AI项目与公司战略目标相匹配，确保AI的应用能够带来实质性的业务影响。

总结

代理式人工智能作为生成式AI的新前沿，正以其先进的推理和互动能力，改变著各行各业的运营模式。通过多模态AI代理，企业可以更高效地自动化业务流程，优化资源分配，提升客户体验并推动创新。随著技术的不断发展和应用场景的不断扩展，代理式AI将成为企业在瞬息万变的市场中保持竞争力的重要工具。

对于企业领袖来说，拥抱代理式AI不再是选择，而是保持市场竞争力的战略必须。面对这一趋势，企业唯有秉持战略眼光，抓住机遇，才能在未来的科技竞赛中占得一席之地。