Agentic AI是什么（简介、原理及应用场景）

Agentic AI是人工智能的一种高级表达形式，可以独立地设定目标、计划、推理和采取行动，以实现特定目标，人员消耗能降到最低。Agentic AI与传统的人工智能最大的区别就是是主动的，可以自己启动任务。特点是具有自主性、目标导向性、推理能力、适应性和协作能力。

一、Agentic AI简介

Agentic AI是人工智能领域的新兴方向，其核心特征在于能够通过自主感知、推理、规划与执行，独立完成复杂多步骤任务。

虽然传统的人工智能系统被设计为执行预定义的任务以响应明确的输入（如回答问题或排序数据），但Agentic AI的运作具有高度的自主性，它可以独立运作、感知环境、分析数据、“推理” 下一个行动，并采取行动实现目标，而不需要持续的人为干预。

通俗易懂来说，想象一辆自动驾驶汽车，传统的人工智能只会遵循预先编程的命令，比如 “从a点导航到B点”。而Agentic AI能够分析环境的变化，如道路状况或交通模式，推理潜在的障碍，并适应其行为安全到达目的地。

虽然两者名称相似，也极容易混淆，但两者还是存在本质区别。例如AI agents建立在反应式人工智能的基础上，设计和训练来完成特定的、定义明确的任务；而Agentic AI则具有分析动态数据，并根据结果自主调整行动的能力。

1、感知

感知是第一阶段，人工智能通过收集来感知它的环境，可以使用硬件或从外部系统获取数据设置模型上下文协议 (MCP) 和应用程序编程接口 (API)。

例如在智能工厂中，人工智能可能会收集有关机械状况的实时数据。与此同时，自动驾驶汽车中的人工智能通过摄像头、激光雷达和雷达收集数据，以了解道路及其周围环境。

2、推理

一旦收集到数据，AI就会对其进行处理以了解情况，将复杂的问题分解成更小的、可管理的任务。

例如，负责优化供应链的人工智能可能会收到有关当前库存水平、供应商延迟和客户需求的数据。然后，人工智能分析这些信息并确定最佳行动方案，例如调整生产计划或寻找替代供应商。

另一方面，自动驾驶汽车上的Agentic AI可以使用有关当前交通状况，道路状况和天气的数据。

3、行动

在对数据进行推理之后，AI会采取行动来实现目标。在供应链示例中可能涉及重新路由货物，向用户提出建议或激活系统 (例如打开机器或调整恒温器)。与此同时，在自动驾驶汽车中，这个阶段包括调整汽车的速度，改变方向，并在必要时停止。

4、学习

Agentic AI周期的最后阶段涉及从先前行动的结果中学习。假设问题如下：

这种连续的反馈和细化cycle允许agentic AI以更高的效率和自主性运行。在每次迭代中，它都能更好地理解复杂的情况并优化其行动以实现其目标。

1、业务流程自动化

2、制造业

预测性维护：AI agents可以实时监控设备，分析传感器数据，并预测机器何时可能发生故障。在故障发生之前，代理商可以安排维护，订购零件，甚至重新安排生产，以最大程度地减少停机时间，从而保持工厂平稳运行。
供应链优化Agentic AI可以预测需求和供应的波动，使企业能够相应地调整生产计划。它还可以处理管理库存水平，无需人工监督即可订购材料和协调装运等任务。

3、金融服务

欺诈检测：无需人工监督使用高级算法实时监控交易数据，以检测指示欺诈行为的模式。当检测到可疑活动时，系统可以自动冻结帐户，通知客户，甚至触发进一步的调查。
自动交易：无需人工监督可以根据市场情况自主执行交易，持续分析大量金融数据以优化投资策略。在高频交易中，人工智能可以在几毫秒内做出决策，远远快于人类交易者的反应速度。

4、医疗保健

诊断协助：人工智能系统可以自主分析医疗记录和成像数据 (例如，x射线，mri)，以检测疾病或异常。Agentic AI可以分析患者的病史，遗传数据和当前的健康状况，以推荐个性化的治疗方案。它可以自主建议药物治疗，生活方式改变或治疗计划，并在新信息可用时调整治疗。