过去几年，生成式人工智能（Generative AI） 一直是热门话题，但如今一个新名词悄然兴起——Agentic AI（代理式人工智能）。这一概念被认为是人工智能发展的下一前沿，为多个行业的生产力和运营效率带来巨大潜力。那么，Agentic AI到底是什么？它将如何影响未来？
什么是Agentic AI？
简单来说，Agentic AI 是能够自主解决复杂任务的AI系统。与传统的对话式AI不同，它不仅仅是一个回答问题的工具，而是可以通过复杂推理、迭代规划以及自主行动来完成多步骤任务的智能体。
OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）曾预测，下一代AI模型将“以真正的方式实现代理化”，这意味着AI将不仅具备自主性，还将拥有强大的推理能力。而英伟达则将Agentic AI视为“下一前沿”，它能够通过整合多种工具和数据来源，显著提高行业生产力。
Agentic AI的核心特点
要理解Agentic AI的独特性，首先要了解AI智能体（Agent） 的概念。
上海人工智能实验室的科学家林达华指出，智能体 是能够将用户意图转化为实际行动的系统。例如，某些手机中的AI可以根据用户请求完成操作，如预订餐厅、查看天气、发送邮件等。
Agentic AI 则是智能体发展的下一阶段。与传统智能体相比，Agentic AI强调自主性和复杂任务处理能力：
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它可以自主规划多步骤任务，例如帮助用户完成跨洲旅行的预订；
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它具备更强的环境理解和问题解决能力，能够在复杂环境下独立行动；
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它整合了大模型的通用性和传统编程的精确性，真正实现了人与机器的深度协作。
Agentic AI的实际应用
当前，多个科技巨头已经开始布局Agentic AI，推动这一领域的快速发展。
谷歌的Mariner智能体
谷歌近期推出的Mariner智能体基于Gemini 2.0大模型，能够帮助用户处理如浏览电子表格、完成购物等复杂任务。谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示，这种智能体具备推理、计划和行动能力，是通用助手的重要一步。
智谱AutoGLM
国内AI企业智谱推出的AutoGLM智能体支持50步以上的复杂任务操作，甚至可以跨APP执行任务。用户无需手动操作即可完成外卖点单、高铁购票等任务。
AlphaGo的启示
早在2016年，DeepMind的AlphaGo程序通过自主推理和规划，在围棋比赛中击败了顶级棋手李世石。这被视为Agentic AI理念的雏形——系统通过“意外”的决策展示了人类难以预测的能力。
Agentic AI的工作原理
根据英伟达的解释，Agentic AI通过以下四个步骤完成任务：
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感知： 收集和处理数据，识别环境中的相关特征和实体。例如，通过传感器或数据库提取有用信息。
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推理： 使用大模型生成解决方案，并协调专用模型完成任务规划。
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执行： 通过API与外部系统集成，快速执行计划任务。
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学习： 通过“数据飞轮”机制，从交互中积累数据，不断改进自身能力。
这种自主感知、推理、执行和学习的闭环模式，使得Agentic AI能够在动态环境中高效运行。
从生成式AI到Agentic AI：发展的必然路径
《福布斯》指出，Agentic AI的出现标志着AI发展进入新阶段：
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2010年代，机器学习和深度学习推动了认知智能的发展；
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2020年代，生成式AI通过自然语言处理和推理进一步提升了AI的能力；
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Agentic AI则整合这些技术，通过自主性和复杂任务解决能力，将AI的潜力拓展到新的高度。
未来展望：Agentic AI的潜力与挑战
Agentic AI正在向自主智能迈进，未来可能具备更深入的理解和“自我意识”。然而，正如Ilya Sutskever所言，AI越智能，越难以预测。例如，2016年AlphaGo第37步的“意外之举”，至今仍令围棋专家们感到惊叹。
尽管如此，Agentic AI的发展带来了诸多机遇：
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生产力提升： 从商务旅行到数据分析，智能体将成为高效助手；
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行业变革： IT、制造、医疗等领域将因Agentic AI的自主能力受益；
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技术探索： 如何让AI既能独立行动，又能保持可控性，将成为研究的重点。
