在人工智能领域，一场暗流涌动的变革正在发生。它不再仅仅是生成内容，而是开始主动“做事”。这场变革的核心，是涌现出的“Agentic AI”（代理式人工智能），它建立在“GenAI”（生成式人工智能）的基础之上，并引入了自主行动和推理的关键要素。
GenAI擅长创造，能够生成文本、图像和其他媒体内容，而Agentic AI则专注于执行，它能够协调复杂的任务，并做出独立的决策以实现既定的目标。这并非渐进式的进步，而是我们与人工智能技术互动方式的根本性改变。
那么，Agentic AI究竟是什么？它又将如何重塑我们未来的工作和生活？
要理解Agentic AI的威力，必须先了解它与GenAI的区别。想象一下，GenAI是一位才华横溢的艺术家，能够根据你的指令创作出惊艳的作品。但是，如果这位艺术家还需要自己规划行程、购买材料、搭建工作室，才能完成最终的画作呢？这时，你就需要Agentic AI。
Agentic AI的核心，在于赋予AI系统主动规划、推理和适应的能力，而不仅仅是被动地回应指令。早期的GenAI模型，例如ChatGPT-4o，展现出了“快速思考”的能力，可以迅速生成解决方案。但Agentic AI整合了一种补充性的方法，利用能够进行“缓慢推理”的模型，细致地审查解决方案，并确保准确性。
普华永道强调了这种多代理协同编排的重要性，它将初始构思的快速性与彻底分析的严谨性相结合。这不仅仅是自动化现有流程，而是创造能够以最少的人工干预来应对全新挑战的系统。
“AI代理化”的概念正在兴起，这标志着人工智能正朝着自主的、目标驱动的实体发展，这些实体能够在复杂的现实环境中进行认知推理和适应。
那么，Agentic AI将如何改变我们的现实世界？让我们把目光投向机器人领域。
Formant最近推出了F3，这是世界上第一个AI原生机器人管理平台。F3旨在充分利用生成式人工智能和代理式推理，从而有效地协调机器人操作中的智能。这个平台不仅仅是控制机器人，而是使它们能够自主运行、响应动态情况并有效地协作。
这不仅仅局限于单个机器人，还包括协调“机器人群”，在机器人群中，任务被智能地分解和分配。Agentic AI的关键架构进步，如长期记忆缓冲区和递归推理，使这些系统能够从经验中学习，并随着时间的推移提高其性能。
从传统的机器人流程自动化 (RPA) 到 AI 代理的演变，标志着自动化能力的飞跃，从预先编程的序列转向动态、自适应的工作流程。UiPath强调了无缝协调人类、机器人和AI代理活动的益处，突出了这项技术的协作潜力。
Agentic AI的影响远远超出了机器人领域。金融、银行和供应链管理等行业已经看到了AI代理自动化复杂任务的好处。德勤指出，使用经济理论和思维链提示来创建这些智能代理，它们能够模仿人类的技能，例如语言处理、规划和推理。
此外，LLM Ensemble、Self-Reflection 和 Multi-Agent Reflection 等代理工作流程的兴起正在被正式定义和分析，以了解它们对大型语言模型性能的影响。红杉资本指出，这种新型代理应用程序正在塑造与建立在云端之上的公司不同类型的公司，以新颖的方式瞄准软件利润池。
甚至像汽车行业，目前正面临着破产的挑战，也受到了人工智能进步的影响，包括可能受到人工智能驱动的攻击。重点正在转向构建不仅可以生成解决方案，还可以可靠地、负责任地且可见地执行解决方案的系统，正如代理编排的概念所强调的那样。
Agentic AI的崛起，也带来了一些潜在的风险和挑战。例如，如何确保AI代理的决策符合道德规范和法律法规？如何防止AI代理被恶意利用，造成社会危害？这些问题需要我们认真思考和解决。
从生成式人工智能到代理式人工智能的过渡，代表着人工智能发展的一个关键时刻。这是一种从*创造*到*行动*的转变，从被动响应者到主动问题解决者的转变。释放 Agentic AI 全部潜力的关键在于强大的编排框架，这些框架可以协调 AI 代理、机器人和人类，从而实现无缝高效的运营。
这种范式转变需要我们重新思考如何设计工作和构建系统，从而为人工智能不仅仅是一种工具，而是一个真正自主和智能的合作伙伴的未来铺平道路。正如AKR3等研讨会所探讨的那样，为机器人开发可操作的知识表示和推理，进一步强调了这一不断发展的领域及其重塑我们世界的潜力。
Agentic AI，或许正是解开未来世界难题的钥匙。但能否善用这把钥匙，最终取决于我们人类自身的智慧和选择。未来已来，我们准备好了吗？
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