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编者按：AI正从生成迈向自主。代理式 AI 不再被动等待指令，而是能像“数字员工”一样主动规划、使用工具并闭环执行任务。本文将拆解其核心逻辑，看它如何重塑企业工作流，成为继生成式 AI 后的下一个战略风口。本文来自翻译。
图片来源：salesforce.com
什么是代理式 AI ？
代理式 AI （Agentic AI），是能自主行动、对多步骤问题进行推理，还能实时调整行动，在最少人类监督下达成特定业务目标的智能系统。
AI 正在飞速进化，把曾经只存在于科幻小说里的概念带进了现实商业世界。最早的时候，企业用预测性 AI 来分析数据，靠机器学习算法去猜未来的走向。后来，生成式 AI 火了，它在写文案、画图、写代码这些内容创作上确实有一手。而现在，行业已经跨进了智能体 AI的新阶段。这是一个全新的前沿地带，AI 的本事不再局限于生成内容或陪你聊天，它开始有了自主行动和随机应变的能力。
代理式 AI 和它的“前辈们”最大的区别在于，它们不仅能基于海量数据集的预测进行推理，还能感知环境、主动采取独立行动，从反馈中学习并快速适应环境变化。
代理式 AI 已然成为顶级战略技术趋势。这一演进的核心，就是强调自主性与适应性。依托与数据平台的无缝集成，再加上强大的工作流自动化能力，代理式 AI 正准备重塑医疗、金融、制造业等多个行业。现在，企业已经能去畅想 AI 能像真正的数字员工一样干活，做决策、适应新情况，而且效率高得惊人。
代理式 AI 的定义
代理式 AI 是一种给 AI 智能体赋能的技术，让它们能在没人盯着的情况下自己干活。它就像一个全能平台，让 AI 智能体和人能顺畅地打交道，营造出一种协作的氛围。这个平台里有一整套工具和服务，帮 AI 智能体去学习、去适应、去配合，从而高效率地搞定复杂多变的任务。这是 AI 的下一个前沿，其特点就是能自己定目标、能推理、能做决定，还能应对各种突发状况。
代理式 AI 的亮眼之处在于它把开发和部署 AI 智能体变简单了，让企业把高级 AI 融进日常运营里，不再那么烧钱费力。有了这个框架，企业就能按需定制 AI 智能体。不管你是想自动化重复的琐事，还是想提升客服体验，亦或是推动战略决策，它都能搞定。
传统的 AI 系统死板得很，碰到复杂的多步骤任务就抓瞎。代理式 AI 则不一样，它灵活又善变。这种灵活性保证了 AI 智能体能适配各种行业和应用场景。通过自然语言处理，像 Agentforce 这样的代理式 AI 系统能模仿人做决策，这让它们特别适合去处理那些错综复杂、变数不断的商业场面。
代理式 AI 是什么
从核心来看，代理式 AI 是一套自主 AI 系统，核心目标就是通过独立制定、执行并优化自身行动计划，达成特定结果。它不只是用来处理信息的工具，更是能有目的地采取行动的智能框架。
定义代理式 AI 的三大核心特征，缺一不可：
自主性：智能体能够独立执行任务，不需要人类一步步监督或指导，自主选择最优行动方案。
适应性：它们能从交互中学习、接收反馈，并根据所学内容调整决策或计划，这就是行业常说的持续学习。
目标导向性：它们能承接高层目标，还能通过推理，将其拆解成一系列更小、可落地执行的步骤，最终达成终极目标。
代理式 AI ，有望从根本上改变企业与技术的交互模式。目前，自主智能体的基础已经奠定，其独立性与适应性，必将提升运营效率，为行业创新释放全新机遇。
代理式 AI 不是什么
要真正搞懂代理式 AI ，先把它和其他 AI 形式区分开很关键。很多人会误以为，代理式 AI 只是更强大的聊天机器人，或是普通的自动化脚本。事实绝非如此。
它不只是聊天机器人：普通聊天机器人是被动的，你问一句它答一句。AI 智能体是主动的，它能盯着环境，比如客服队列或者 CRM 系统，发现目标，比如解决个紧急工单，然后不用人催就自己开始干多步骤的活。
它不是简单的机器人流程自动化（RPA）：RPA 很擅长那种按固定套路来的重复活。要是流程变了，RPA 脚本就废了。代理式 AI 靠推理和学习来应对变化和意外。要是计划里某一步走不通，智能体能停下来，反思一下，想个新招，换个路子走。
它不是纯粹的生成式 AI ：虽然生成式 AI 模型（大语言模型LLM）是 AI 智能体的“大脑”，但它只是其中一个组件。生成式 AI 的核心是生成内容，而代理式 AI 则会把这些内容（比如生成的邮件草稿、代码片段）当作工具，去执行目标导向的行动。
代理式 AI 与生成式 AI 有何区别？
生成式 AI 的核心，是根据提示直接生成输出；而代理式 AI 是一套自主系统，能独立规划、执行多步骤任务，最终达成高层目标。两者的核心差异，一文看懂。对想要落地AI技术的企业来说，搞懂不同类型AI之间的区别，至关重要。代理式 AI 的出现，标志着AI从纯粹的预测性、创造性，向真正自主、目标导向的智能跨越。
代理式 AI 怎么干活？
代理式 AI靠一套核心循环组件来运作，让自主智能体能从头到尾把一个目标干完。这背后是一个中心大语言模型在撑腰，它充当智能体的大脑，让它能推理、能规划、能做决定。
代理式 AI的运作核心靠这几个基本概念：
规划：把一个复杂的大目标，比如解决客户账单纠纷，拆成一个个好管理、能执行的小步骤，比如搜知识库、去CRM查付款记录、写个解决方案邮件。
推理：能评估当下的情况，搞懂要干啥，选对工具，然后决定下一步怎么走最好。这时候大语言模型的智能就特别关键。
工具使用：智能体能通过 API 或其他接口连上外部系统去干活。这些工具啥都有，从CRM系统到写代码的环境，或者是查数据的引擎。
记忆：系统得记得住自己之前干了啥、看到了啥，这样才能保证多步骤的工作流连贯。这包括短期记忆和长期记忆。
反思：盯着行动的结果看，跟目标比一比，要是结果不行就改计划。这是自我修正和持续进步的关键机制。
这个过程让 AI 智能体能通过一个五步的连续循环来解决复杂问题：
感知：AI 智能体从环境里收集并解读信息，比如用户的提示、传感器的数据，或者数据库里的条目。它搞清楚目标和环境现在是啥样。
推理：大语言模型引导推理过程，搞懂任务，弄个初步的解决方案计划，然后协调专门的模型或工具去干该干的活。
行动：智能体通过 API 连上外部系统，比如CRM、财务账本或者制造控制系统去干活。内置的护栏能保证安全和合规。
学习：智能体盯着自己行动的结果看。它反思这步行动是不是离目标更近了。要是没有，它就从失败里吸取教训，调整下一次的策略。
迭代与协作：这个连续循环推动着不断改进。在多智能体系统里，好几个专门的智能体可以搭伙干活，互通消息，配合行动，去解决更大、更直观、更复杂的问题。
代理式 AI 的优势
代理式 AI ，是 AI 能力的一次飞跃，为企业提供了传统 AI 系统无法比拟的核心优势。
增强的适应性和效率
它最突出的优势，就是能学习并适配动态变化的商业环境。通过自动化复杂的多步骤任务、自主做出决策，AI 智能体大幅加快了运营流程。这种自主性，不仅节省时间、降低运营成本，还能最大限度减少日常任务中的人为失误。而推理和自我修正的核心能力，更是确保了整体性能的持续提升，成为企业实现全面工作流自动化的不可或缺的资产。
提高生产力和战略聚焦
代理式 AI 能自动化重复性、耗时久的任务，简化复杂工作流，相当于为企业提供了可规模化的数字劳动力。这让人类团队摆脱了繁琐的行政负担，能够将精力聚焦在更具价值的战略性工作上——那些需要创造力、同理心和专业人类洞察力的领域。凭借实时决策和持续学习能力，AI智能体完成任务的速度更快、准确率更高，整体提升员工和团队的工作效率。
明智的实时决策
自主智能体能够实时处理来自各类来源的海量数据，速度远超任何人类团队。通过捕捉细微的数据模式、跨系统整合信息、预判结果，它们能为企业提供切实可行的见解，助力企业做出更明智、更有底气的决策。这一能力，确保企业的商业决策始终以数据为支撑、紧跟市场节奏，在快速变化的市场环境中构建核心竞争优势。
大规模深度个性化
代理式 AI ，有潜力为客户打造极具个性化、高吸引力的交互体验。通过模仿人的决策，还能拿到客户的全套背景信息，包括以前的互动、喜好和意图，AI智能体就能提供直观又顺畅的体验。无论是个性化客户服务、定向营销推广，还是定制化财务建议，这种超个性化的服务能力，都能提升用户满意度，增强客户长期忠诚度。
代理式 AI 示例：实际用例
代理式 AI 的核心竞争力，在于能跨不同系统执行端到端、多步骤的工作流，这也让它几乎能适配所有业务职能。
客户服务中的代理式 AI
智能客户服务：AI客户服务智能体能够从头到尾全程管理客户支持工单。举个例子，当客户反馈产品故障时，智能体的工作流会按以下步骤推进：
感知：读取支持工单，将其归类为复杂硬件问题。
推理与规划：明确核心步骤——在客户关系管理系统中检查保修状态、搜索知识库查找故障排除指南，必要时安排技术人员上门。
行动（工具使用）：通过工具提取客户的保修信息和购买历史。
解决：如果产品仍在保修期内，智能体会自主生成并发送带有自动退货标签的个性化邮件，将客户关系管理系统中的工单状态更新为“已解决”，同时通知仓库。这一系列操作，全程无需人工干预。
信息技术与软件开发中的代理式 AI
自主信息技术服务管理（ITSM）：AI智能体绝非简单的密码重置机器人，它能自主解决复杂的 IT 工单。比如，当员工反馈新软件平台的访问问题时，智能体可以通过内部目录验证员工身份，根据安全矩阵检查其角色和所属团队，在身份管理系统中批准必要的访问权限，最后发送确认邮件，完成整个流程。
自主编码与调试：智能体可以充当自给自足的初级软件工程师。给定用户需求，它能制定详细的开发计划、编写所需代码、运行单元测试和集成测试排查错误、自动调试故障，最后创建拉取请求，供人类开发人员审核。
销售与营销中的代理式 AI
个性化营销活动：营销智能体可以承接高层目标，比如“针对西部地区客户，开展提升新产品销量的营销活动”。其自主工作流主要包括：
受众识别：通过Data 360，对目标受众进行精准细分。
素材生成：借助生成式AI，为该受众群体起草定制化的邮件文案和广告创意。
执行：通过营销自动化系统，部署营销活动。
优化：实时监控活动绩效指标，自主调整广告预算或优化宣传内容，最大化转化效率。
供应链优化：智能体可以充当端到端的供应链经理。它实时监控库存水平，通过Data 360整合市场数据和历史销售数据，预判需求波动，自主向供应商下达补货订单，同时结合当前市场条件，协商最优采购价格。
代理式 AI 与数据平台：基本伙伴关系
从“知道是什么”到“知道怎么做”，企业必须明确一点：AI 智能体的能力上限，完全取决于它可访问的数据和运行平台。代理式 AI 通过利用、学习、整合企业知识，推动工作流自动化升级，正在彻底重构企业的工作模式。
构建高效、安全的代理式 AI ，核心基础是一套强大、集成的数据平台。这套平台能整合各类不同来源、不同类型的数据，通过通用元数据框架，以统一的语言呈现。这让企业能够充分挖掘所有数据的价值，实现复杂任务自动化，做出实时、数据驱动的决策。
如何开始使用代理式 AI
对希望借助代理式 AI 力量的企业来说，核心是聚焦能提供安全性、治理能力和无缝集成的平台，具体可从三点入手：
统一数据：像Data 360这样的平台，是企业落地代理式 AI 的必要起点。它为所有结构化、非结构化的客户数据、运营数据、财务数据，提供了单一的真实来源。AI 智能体需要这样的统一上下文，才能做出明智的决策。
实施检索增强生成以获取上下文：将代理式 AI 与检索增强生成（RAG）原理结合，让智能体既能借助大语言模型的海量通用知识，也能调用企业专属的专有数据。这能确保AI的行动和回应，始终准确、及时，且贴合企业业务需求。
选择可信的智能体构建器：像 Agentforce 这样的AI智能体平台，提供了安全构建、编排自主智能体所需的架构层。这一 AI 层，能确保智能体顺利访问数据、使用外部工具，并在既定的安全和合规框架内运行。
这种伙伴关系，不仅简化了代理式 AI 的部署流程，还能提升整体用户体验。代理式 AI 层会随着系统处理的数据增多，持续学习、不断演进。这一持续学习循环，能让AI系统适配新数据、提供精准见解，并根据不断变化的条件和需求，做出更智能的决策。
代理式 AI 的未来发展
代理式 AI ，已经做好了彻底重塑商业运营模式的准备。它与现有系统的兼容性、打造个性化用户体验的能力，以及强大的安全功能，使其成为未来企业不可或缺的核心工具。高德纳预测：“到2028年，15% 的日常工作决策将通过代理式 AI 自主做出，远高于 2024 年的 0%。”
代理式 AI 简化运营、提升客户体验的潜力，不可估量。试想这样一个场景：AI智能体能无缝处理复杂的客户咨询，实时调整营销策略，以无可比拟的效率优化供应链。而最令人期待的，是它随时间不断学习、持续优化的能力。随着这些AI智能体积累更多数据和经验，它们的决策能力会变得越来越复杂、越来越精准。这一持续学习过程，能帮助企业抢占先机，快速响应市场变化和客户需求。
代理式 AI 与Data 360的深度集成，将带来革命性变化——既能实现对海量信息的无缝访问，也能助力企业做出更明智、更及时的决策。这项技术有望重塑整个行业生态，在全球范围内推动协作与创新。随着更多企业采用这项技术，我们预计会出现更多充分发挥代理式 AI 独特优势的新商业模式和合作伙伴关系。
以 Agentforce 为例，作为 Salesforce 平台的智能体层，它能帮助企业提升工作效率，让员工能建立更优质的客户关系，同时作为全天候在线的数字劳动力，助力企业实现AI落地成功。代理式 AI 的未来，不仅关乎当下的可能性，更关乎每个行业未来的无限潜能。
代理式 AI 常见问答
代理式 AI 系统的关键特征是什么？
代理式 AI 系统的核心设计，就是实现独立运行。它们能自主设定目标、做出决策、采取行动达成目标，无需人类持续输入。这些AI系统还能从经验中持续学习，调整自身行为以适配新场景。它们通常具备主动性，能预判需求、自主启动任务，而不只是被动响应命令。
代理式 AI 与生成式 AI 有何不同？
生成式 AI 的核心聚焦于，根据特定指令创建新内容，比如撰写文本、制作图像，甚至生成代码。而代理式 AI 的核心，是自主采取行动、完成多步骤任务。简单来说，生成式 AI 负责“产出内容”，代理式 AI 负责“落地行动”——在现实世界或数字系统中规划、推理、执行，最终达成目标。通常情况下，代理式 AI 会将生成式 AI 当作工具，辅助自身完成行动。
代理式 AI 的示例有哪些？
代理式 AI 的应用场景，已经渗透到多个领域。比如智能客户服务智能体，它不只是能回答用户问题，还能在无需人工协助的情况下，处理退货流程、更新用户账户信息。在供应链领域，代理式 AI 能预判需求波动，自动调整库存订单。还有网络安全领域，AI 系统能实时监控威胁、发现问题，并主动采取措施阻止风险。
代理式 AI 的优势是什么？
代理式 AI 能为企业带来多方面显著优势：通过自动化此前需要人工监督的复杂多步骤工作流，大幅提升运营效率，不仅加快工作进度，还能降低运营成本；它能基于实时数据，比人类更快做出决策；同时，它还能实现更大规模的可扩展性和个性化，灵活适配不断变化的场景和个人需求。
代理式 AI 的潜在风险是什么，如何克服？
由于代理式 AI 具备自主行动能力，因此也存在一定潜在风险。如果AI的设计或监控不到位，可能会出现行动不可预测或失误的情况；同时，这些系统会处理海量信息，数据隐私也面临一定挑战。要降低这些风险，企业需要为 AI 行动设定明确的规则和边界，做好定期监控，搭建强大的数据安全体系，同时确保人工监督到位。这是安全、负责任地使用代理式 AI 的关键。
代理式 AI 平台的常见功能有哪些？
代理式 AI 平台，通常具备支持AI高度独立运行的核心功能：自主决策和规划能力，能将复杂目标拆解成更小的可执行步骤；上下文理解和持续学习功能，让 AI 能随时间推移不断适应新场景；此外，这些平台通常还支持与其他系统和工具的集成，让 AI 能在各类环境中顺利执行行动。
译者：小川
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