智能体AI开发：自主AI如何塑造未来技术

发布日期：2025年7月23日

分类：AI与机器学习、桌面软件开发

想象一下，你拥有的不仅仅是一个程序，而是一位数字员工，它理解你的需求、寻找解决方案并付诸实践。这就是智能体AI（Agentic AI）——一种新型人工智能，它不等待逐步指令，而是自主行动：分析数据、做出决策并执行人类级别的任务。它能够适应、学习并为结果工作——即使条件发生变化。

这类智能体正变得越来越受欢迎，因为企业仅自动化流程已不足够。如今，快速、灵活且最小化人工参与的运作方式至关重要。

得益于生成式AI和强大语言模型的发展，智能体AI已经可用，并能显著提高效率，从客户服务到战略任务均可覆盖。

什么是智能体AI：从传统AI到智能体的演进

研究公司Markets & Markets估计，智能体AI市场将从2025年的138亿美元增长到2032年的1408亿美元。这意味着智能体的需求将在几年内增长超过10倍。

这种增长源于企业和用户不再满足于“智能”程序——他们需要不仅能接受命令，还能理解目标、采取独立行动并适应变化环境的解决方案。

与传统AI（响应特定请求，如“讲个笑话”或“分析电子表格”）不同，基于智能体的AI能够分析复杂任务、提出解决方案、执行并适应意外情况。

传统AI与智能体AI的比较

在这种系统中，AI智能体的角色不仅是执行动作，而是作为过程的主动参与者。它知道主要目标是什么，将其分解为更小的任务，研究环境，与必要服务交互，并完成任务。

这种方法在对速度和适应性都重视的企业中尤为重要。智能体可以取代整个常规操作链，减少错误，并为员工节省时间。

智能体AI与生成式AI：如何相互作用

乍看之下，智能体AI和生成式AI似乎是人工智能领域的两个不同方向。然而，在实践中，它们密切相关并相互补充。

生成模型（如GPT、Claude或Gemini）充当驱动智能体系统的“引擎”。而智能体AI则将这些模型转变为完整的自主执行者。

差异与交叉点

生成式AI是一种可以创建新内容（文本、图像、音乐、代码等）的类型。它依赖于大数据学习，能够根据用户请求生成有意义、连贯且上下文相关的结果。

智能体AI将此类模型用作更复杂系统的一部分，其中文本生成仅是组件之一。智能体AI的主要任务是实现目标：规划行动、执行必要步骤、考虑反馈，并在需要时改变行为。

以下是主要差异：

生成式AI与智能体AI的差异

因此，生成式AI可被视为工具，而智能体AI则是管理该工具的架构师。

智能体AI的优势：超越自动化

智能体AI为企业带来的不仅仅是加速流程的便捷工具——它改变了工作方式本身。这类系统成为决策、适应变化和增强业务对外部挑战韧性的全面参与者。

提高效率和流程速度

与仅执行个别操作（如发送电子邮件或生成报告）不同，基于智能体的AI能够接管整个动作链：从理解任务到监控其完成。这可以减少按时完成任务的时间，并将员工从常规琐事中解放出来。

已实施AI智能体的公司看到效率提升高达55%，成本降低高达35%。

对不确定性的韧性

智能体AI能够在没有明确指令或出现意外情况的环境中工作。它不会在非标准输入上“卡住”，而是重新规划行动、澄清细节，并转向外部源以寻找解决方案。

实时决策

与传统系统不同，智能体AI不仅能执行任务，还能在进展中评估情况，即时做出决策。例如，如果客户未回复电子邮件，智能体可以提醒他们、建议另一种联系方式或将任务委托给人类。

可扩展性和适应性

单个智能体可以同时处理数十个任务，并可以在需要时即时扩展和训练。随着公司成长，您无需为常规任务雇佣数百名新员工——只需“雇佣”新智能体。此外，这类系统适应数据、用户偏好或外部环境的变化，无需重写代码。

智能体AI系统的类型及工作原理

有几种类型的智能体AI系统，每种具有不同的复杂性和自主性水平。例如，反应式智能体基于简单的“如果A，则B”原则运作——如自动回复器或基本聊天机器人。

更高级的目标驱动智能体可以承担复杂任务（如“安排会议”），创建计划并执行至完成。

再进一步是学习智能体，它们分析自身错误并随时间调整行为。

在大型系统中，多个智能体可以协同工作，每个负责过程的特定部分——这称为多智能体架构，常用于物流、项目管理和数据分析。

智能体AI系统：架构与组件

为使智能体充当“智力参与者”，它必须包含几个关键组件。它们共同提供感知、思考、决策和行动。

智能体架构

在标准智能体AI系统中，通常存在以下层级：

• 目标模块：确定需要做什么。从用户或其他系统接收任务并制定最终目标。
• 规划器：将目标分解为步骤，确定优先级，并选择适当策略以实现结果。
• 执行器：执行动作——可以与API交互、发送电子邮件、更新文档或在UI中执行命令。
• 监控器/观察器：监控结果，检查目标符合度，报告错误或调整计划的需要。
• 推理引擎：分析选项，寻找最优解决方案，尤其在不确定情况下。
• 内存：存储数据、上下文、过去经验和行动结果——包括短期和长期。

智能体AI应用案例：新方法已在何处发挥作用

尽管智能体AI的概念在过去1-2年中积极发展，但其实际实施示例已在从金融到医学的广泛领域中出现。以下是其在实践中的运作方式。

金融：自动化投资决策

在投资公司中，基于智能体的系统帮助基于实时市场分析构建和管理投资组合。这类智能体不仅处理数据，还监控新闻、分析动态，并建议或做出策略变更决策——例如，在波动性增加时重新分配资产或响应公司事件替换资产。

零售：自主买家智能体

在电子商务中，公司可以使用AI买家智能体代表客户行动。它们可以根据偏好选择产品、寻找有利报价、比较参数，甚至自行下订单、支付和跟踪交付。另一方面，卖家使用智能体实时管理库存、定价和推荐。

教育：个性化导师智能体

EdTech可以从AI导师中受益，它们不仅回答问题，还为特定学生规划学习路线，根据知识水平选择任务，监控进度并调整材料呈现方式。

这类智能体在学习语言、编程和数学时特别有用，其中渐进性和个体方法很重要。学生无需沉浸于通用课程，而是获得24/7工作的个人教师。

生产：流程和物流优化

在企业中，智能体系统管理设备日程、物流和供应。例如，智能体可以识别供应链中断，建议替代供应商，或根据原材料和需求重新配置生产。

这类智能体不需要持续监控，并能很好地应对波动环境，尤其在供应中断或价格上涨的情况下。

医学：临床决策支持

在诊所和医院中，智能体AI用于分析医疗数据并提出治疗建议。例如，智能体可以审查患者的医疗历史，将其与最新医疗协议匹配，与类似案例比较，并向医生建议最优步骤。

结果，医生获得的不仅仅是参考，而是深度分析，节省了手动检查的时间。

开发智能体AI：如何创建智能体

为使智能体真正自主行动、做出决策并适应变化条件，建立在坚实技术基础上至关重要。以下是所需的关键原则和工具：

智能体开发基础：创建智能体始于设计架构，包括目的、规划、执行行动和分析结果——全部在一个循环中。

使用LLM和生成式AI：大多数智能体由大语言模型（LLM）驱动，使其能够理解任务、生成答案和推理。

与云平台集成：Azure AI、AWS和Google Cloud提供必要工具、API和计算资源，以部署、扩展和保护基于智能体的解决方案。

数据、内存和反馈的作用：智能体使用数据管道，在内存中存储上下文，做出逻辑决策，并通过反馈循环分析行动来学习。

智能体AI开发服务：如何选择开发者

选择智能体AI开发供应商不仅仅是技术实施问题。这一决定决定了您的智能体将有多灵活、安全和可扩展。

随着越来越多的公司希望将AI智能体集成到其业务流程中，重要的是要理解定制解决方案几乎总是比使用现成模板智能体提供更多价值。

现成解决方案（例如CRM中的机器人、营销助手或Google Workspace中的嵌入式智能体）方便，但在逻辑、集成和适应独特过程方面严重受限。

另一方面，定制AI智能体专为客户业务目标创建，考虑基础设施、行业特性、数据访问水平甚至企业沟通风格。这对金融、医疗和制造公司尤为重要，其中错误可能代价高昂。

选择AI开发者的关键因素之一是构建正确架构和确保安全性的能力。现代智能体处理敏感数据，连接到CRM、API、后端存储和云服务。因此，供应商必须确保：

• 数据执行和存储的隔离
• 访问权限控制
• 智能体行动审计
• 防止生成恶意或不正确内容

优秀的智能体AI开发者不仅连接LLM，还会创建具有日志记录、回退模式和行为场景管理的故障安全系统。这在实施实时决策的智能体时尤为重要：处理订单、与客户交互、管理物流或提供法律相关建议。

哪些AI开发和智能体AI服务需求旺盛

当前市场上以下AI开发和智能体AI服务特别需求旺盛：

• 为部门或团队任务开发定制AI智能体（销售、支持、财务中的助手）
• 将LLM智能体与企业数据库和API集成
• 在公司内部数据上训练智能体（微调或RAG）
• 构建多智能体系统，其中多个智能体协调工作：计划、检查、修复
• 开发智能体管理接口——从聊天室到可视化仪表板。

因此，选择智能体AI项目的合作伙伴不应基于“谁能更快生成文本”的原则，而应基于谁能构建为您的业务定制的可持续智能系统。重要的是，它不仅是开发团队，而且是理解AI架构的合作伙伴。

SCAND的定制AI和AI智能体开发服务

SCAND提供定制AI和智能体AI解决方案的全周期开发——从构思和原型设计到工业实施和扩展。

凭借超过25年的软件开发经验和对人工智能的深度关注，SCAND创建智能算法，不仅能执行命令，还能理解目标、做出决策并实时适应环境。

团队专长于构建弹性架构、与业务流程集成、连接到内部API和保护数据，这对金融、物流、医疗和教育领域的企业项目尤为重要。

SCAND提供使用最先进生成模型（GPT、Claude、Gemini等）的定制LLM开发服务，并开发完全根据客户目标定制的定制AI智能体。

作为综合方法的一部分，公司实施全栈：从构建数据管道和内存系统到推理模块和交互接口。

这种方法使SCAND不仅能实施技术，还能创建完整的智能体生态系统，提高效率、减轻员工负担并加速决策。

智能体AI的未来：前景如何

智能体AI不仅是短期趋势，而是构建数字系统方法的根本变化。

在未来3-5年内，我们可以预期AI智能体将成为企业基础设施的组成部分，接管高达30-50%的操作任务，尤其是需要数据处理、规划和沟通的任务。

下一阶段将是开发自主多任务智能体，能够做出集体决策并在无需人工干预的情况下构建复杂工作流。

这类系统将管理项目、分析风险、实时适应变化并在信息不完全的条件下运作。作为回应，公司将重新思考组织流程，而政府将重新思考数字治理和公民服务方法。

在这种转型环境中，SCAND不仅提供技术部署，还提供智能体系统与客户业务环境的深度集成。

凭借在定制AI开发和LLM集成方面的专业知识，SCAND帮助组织从自动化个别任务转向构建灵活、适应性的智能体生态系统，这些系统可以扩展、发展并满足未来需求。