Agentic AI 使用实时数据和多个 AI 智能体，无需人工提示即可自主完成多步骤任务。

与传统 AI 不同，Agentic AI 具备自主性、主动规划和目标执行能力，能够在企业系统中运行。

Agentic AI 结合了编排层、自然语言处理和外部 API，动态解决特定任务。

从供应链管理到客户互动，Agentic AI 工具正在重塑现代 AI 解决方案的价值交付方式。

这就是 Agentic AI。这种自主人工智能不仅会听从指令，它还会行动、学习并完成任务。

一、什么是 Agentic AI？

Agentic AI 指的是能够独立思考、决策和行动以实现特定目标的人工智能系统，无需持续的人工输入。

这些系统通常基于强大的 AI 模型构建，例如 DeepSeek 或 Claude，它们作为其认知引擎，使它们能够推理、规划和执行复杂任务。

术语 agentic 来自“agency”，意思是自主行动和决策的能力。所以当我们谈论 Agentic AI 时，指的是设计为具备：

自主性 Autonomy — 它们无需逐步指导即可运行。主动性 Proactiveness — 它们能够预见需求并采取行动。目标导向 Goal orientation — 它们追求结果，并根据结果调整策略。

简单来说，这就是 具有主动性的人工智能。

与遵循预设规则的传统 AI 和根据提示生成内容的生成式 AI (Generative AI) 不同，Agentic AI 是为了采取行动而设计的。它制定计划，协调 AI 智能体，并自主完成目标。它与响应式 AI 的区别在于，它能够解决问题。

下面的讨论将帮助你理解 Agentic AI 与传统 AI 的区别：

简而言之，传统 AI 响应指令。Agentic AI 则独立运行，驱动决策，协调 AI 智能体，并交付结果。

在你混淆或混淆 Agentic AI 和 AI 智能体之前，让我们澄清一下：

AI 智能体 = 执行特定、狭窄任务的工具（例如，安排会议、总结内容、标记邮件）。Agentic AI = 一个 系统，协调许多这样的智能体以实现更大的、目标导向的结果，通常具备自主性和记忆。

理解 Agentic AI 与 AI 智能体的区别可以这样想：

AI 智能体 = 单兵作战Agentic AI = 一个有经理和任务的完整团队

二、Agentic AI 的关键优势

它通过自动化重复性任务（如填写表单、安排会议和处理工单）减少了人工劳动，但它的价值远不止于此。

自主性（Autonomy）： 它独立执行目标，无需持续输入。例如，它可以自主回复潜在客户、安排会议并更新你的 CRM，无需人工干预。持续学习（Continuous learning）： 它从每次互动中学习，优化其响应。例如，一个支持智能体发现重复的退款请求，标记问题并自动调整信息。多步骤任务执行（Multi-step task execution）： 它将大目标分解为小任务，分配给合适的智能体，并在一个无缝流程中完成整个工作流。

随着 AI 智能体在各个系统中工作，Agentic AI 提高了生产力，加快了流程，并在无需更多人力资源的情况下提供个性化结果。

现在，让我们来剖析 Agentic AI 在幕后的工作原理。

三、Agentic AI 是如何工作的？[架构 + 工作流程]

Agentic AI 系统构建得像一个模块化的智能团队。

每一层都执行特定的角色，但它们共同朝着一个共同的目标努力。该系统在一个持续的反馈循环中运行，从收集输入到做出决策和执行行动。

让我们来剖析架构，并探索 Agentic AI 工作流程是如何在幕后运行的。

Agentic AI 架构的关键组成部分

为了以自主性和智能性运行，Agentic AI 结合了四个关键层：

1. 大语言模型 (LLMs)： 这些是推理引擎。像 DeepSeek 和 Claude 这样的大语言模型可以解释任务、理解语言，并使用自然语言处理生成决策。它们使 AI 能够思考、推理并根据上下文进行调整。

2. API 和企业工具： API 将 AI 连接到现实世界系统，例如客户关系管理系统 (CRMs)、日历、内部数据库和支持平台。这些集成帮助 AI 获取实时数据并执行任务，例如发送邮件、更新记录或触发工作流。

3. 编排层： 这一层负责管理幕后的一切。它规划任务序列、分配智能体的责任、监控执行情况，并确保进度与既定目标一致。可以将其视为系统的项目经理。

4. 多智能体系统： 与单一模型包揽一切不同，Agentic AI 协调一个由专业 AI 智能体组成的团队。每个智能体处理流程的特定部分——研究、决策、沟通或后续跟进。

这些层使系统能够以逻辑、上下文和自主性的方式运行。

上面的图像展示了 Agentic AI 的工作机制：

感知: AI 智能体从各种来源收集相关数据，例如 API、文档、数据库或用户查询，为任务做好准备。推理: 借助大语言模型 (LLMs) 的强大能力，系统分析数据，识别模式，理解意图，并确定下一步行动。规划: 系统将主要目标分解为更小的可执行任务，然后对任务进行排序并分配给合适的 AI 智能体。行动: 每个智能体触发各种操作，例如更新客户关系管理系统 (CRM)、安排会议或发送报告 — 全部无需人工干预。学习: 任务完成后，系统分析反馈，优化其性能以更好地应对下一轮任务。协作: 多个智能体（必要时包括人类）协同工作，确保任务顺利推进并达成目标。

这些 Agentic AI 工作流程能够以高精度适应和执行任务，从每次循环中学习，以改善未来在不断变化的商业环境中的结果。

这种灵活性和协调性使得 Agentic AI 不仅仅是自动化工具。它是一个智能的、不断进化的系统，能够真正推动业务成果。