隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI 已從簡(jiǎn)單的模式識(shí)別和預(yù)測(cè)工具，逐步演變?yōu)槟軌蜃灾鞲兄?、推理、決策并執(zhí)行任務(wù)的智能體——這就是 Agentic AI（即 代理型 AI ）。 

從某種意義上而言，Agentic AI 不僅僅是傳統(tǒng) AI 的升級(jí)版，通過結(jié)合大模型技術(shù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多模態(tài)交互，賦予了 AI 更強(qiáng)的自主性和目標(biāo)導(dǎo)向能力。無論是智能客服、自動(dòng)駕駛，還是物流優(yōu)化，Agentic AI 正在重塑各行業(yè)的智能化進(jìn)程。

1. 如何認(rèn)識(shí) Agentic AI ？

通常，我們可以這樣理解：Agentic AI 是一類具備自主性（Autonomy）、目標(biāo)導(dǎo)向（Goal-Directed）和交互性（Interactivity）的人工智能系統(tǒng)，能夠像人類代理一樣在復(fù)雜、多變的環(huán)境中感知信息、進(jìn)行推理、制定決策并執(zhí)行任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的智能化行為。

簡(jiǎn)而言之，Agentic AI 就是一種基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的智能體（Agent），通過感知環(huán)境、推理決策和執(zhí)行動(dòng)作，自主完成任務(wù)，同時(shí)具備動(dòng)態(tài)適應(yīng)和交互能力。

與傳統(tǒng) AI 系統(tǒng)（如基于規(guī)則的專家系統(tǒng)或單一任務(wù)導(dǎo)向的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型）相比， Agentic AI 突破了被動(dòng)執(zhí)行的局限，展現(xiàn)出更強(qiáng)的主動(dòng)性、適應(yīng)性和協(xié)作能力。它不僅能夠理解復(fù)雜的目標(biāo)和上下文，還能動(dòng)態(tài)調(diào)整策略以應(yīng)對(duì)環(huán)境變化，并在多模態(tài)交互中與人類或其他系統(tǒng)高效協(xié)作。

那么，Agentic AI 具有哪些核心特性呢？具體可參考如下所示：

(1) 自主性（Autonomy）

Agentic AI 無需持續(xù)的人類干預(yù)即可獨(dú)立運(yùn)行，能夠根據(jù)目標(biāo)和環(huán)境狀態(tài)自主完成任務(wù)。例如，在物流場(chǎng)景中，Agentic AI 可以基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整配送路線，無需人工干預(yù)即可優(yōu)化運(yùn)輸效率。

(2) 目標(biāo)導(dǎo)向（Goal-Directed）

Agentic AI 能夠理解并追求明確的目標(biāo)，具備從目標(biāo)分解到執(zhí)行的完整能力。以物流優(yōu)化為例，其目標(biāo)可能是“最小化運(yùn)輸時(shí)間”，AI 會(huì)通過分析多源數(shù)據(jù)（如 GPS、天氣預(yù)報(bào)）制定最優(yōu)策略。

(3) 環(huán)境感知（Environmental Perception）

通過多模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、圖像、視頻、傳感器數(shù)據(jù)）全面感知環(huán)境。例如，在物流在途監(jiān)控中，Agentic AI 可以結(jié)合車載攝像頭拍攝的圖像（檢測(cè)貨物位移）和 GPS 數(shù)據(jù)（定位車輛位置），構(gòu)建對(duì)環(huán)境的全面理解。

(4) 動(dòng)態(tài)適應(yīng)（Dynamic Adaptation）

Agentic AI 能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)時(shí)調(diào)整策略，應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況。例如，在物流配送過程中，若遇到突發(fā)交通擁堵，AI 可以動(dòng)態(tài)重新規(guī)劃路線，確保按時(shí)送達(dá)。

(5) 交互性（Interactivity）

Agentic AI 能夠與人類或其他系統(tǒng)高效協(xié)作，通過多模態(tài)交互（如語音、API、圖形界面）完成復(fù)雜任務(wù)。例如，物流司機(jī)可以通過語音指令（如“查詢貨物狀態(tài)”）與 AI 交互，AI 則通過 API 調(diào)用后端服務(wù)返回結(jié)果。

2. Agentic AI 與傳統(tǒng) AI 的對(duì)比解析

傳統(tǒng) AI 系統(tǒng)（如基于規(guī)則的專家系統(tǒng)或監(jiān)督學(xué)習(xí)模型）通常專注于單一任務(wù)，缺乏自主性和上下文理解能力，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是高效完成預(yù)定義任務(wù)，但在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)環(huán)境中往往表現(xiàn)受限。例如，傳統(tǒng)圖像分類模型（如基于 CNN 的 ResNet）可以識(shí)別物流車輛的篷布狀態(tài)（打開或關(guān)閉），但無法根據(jù)環(huán)境變化（如光線條件、天氣變化）動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，也無法理解更復(fù)雜的目標(biāo)（如“確保貨物安全”）。

相比之下，Agentic AI 通過以下核心能力實(shí)現(xiàn)了從“被動(dòng)執(zhí)行”到“主動(dòng)決策”的質(zhì)的飛躍，具體可參考如下：

(1) 上下文理解（Contextual Understanding）

Agentic AI 基于大模型技術(shù)（如 LLaMA、GPT、BERT）具備強(qiáng)大的上下文理解能力，能夠解析復(fù)雜指令并結(jié)合上下文生成合理決策。例如，在物流問答系統(tǒng)中，Agentic AI 可以理解司機(jī)提出的復(fù)雜問題（如“貨物是否因天氣原因延誤？”），通過分析運(yùn)輸日志和天氣數(shù)據(jù)生成準(zhǔn)確回答。

(2) 自主決策（Autonomous Decision-Making）

Agentic AI 通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）或規(guī)劃算法學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中自主決策。例如，在物流配送場(chǎng)景中，Agentic AI 可以基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)輸記錄，學(xué)習(xí)最優(yōu)配送路徑，并動(dòng)態(tài)調(diào)整策略以避開擁堵路段。

(3) 多模態(tài)交互（Multimodal Interaction）

Agentic AI 能夠結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、圖像、語音、傳感器數(shù)據(jù)）進(jìn)行全面感知和交互，顯著提升其環(huán)境適應(yīng)能力。例如，在物流在途監(jiān)控中，Agentic AI 可以同時(shí)分析車載攝像頭拍攝的視頻流（通過 YOLOv5 檢測(cè)貨物位移）、GPS 數(shù)據(jù)（定位車輛位置）和運(yùn)輸日志（記錄運(yùn)輸狀態(tài)），并通過語音接口與司機(jī)交互，提供實(shí)時(shí)建議。

(4) 動(dòng)態(tài)適應(yīng)與協(xié)作

傳統(tǒng) AI 缺乏動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力，面對(duì)環(huán)境變化時(shí)往往需要人工干預(yù)。而 Agentic AI 通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多模態(tài)感知，能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整策略并與其他系統(tǒng)協(xié)作。例如，在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，Agentic AI 可以根據(jù)實(shí)時(shí)路況（通過雷達(dá)和攝像頭感知）調(diào)整駕駛策略，并通過 API 與交通管理系統(tǒng)協(xié)作，獲取最新路況信息。

3. Agentic AI 演進(jìn)史解析

通常而言，Agentic AI（代理型 AI ）系統(tǒng)已突破傳統(tǒng) AI 的局限，不再僅僅局限于生成文本或執(zhí)行單一任務(wù)，而是展現(xiàn)出更高級(jí)的智能能力——能夠根據(jù)目標(biāo)和環(huán)境自主做出決策、調(diào)用外部函數(shù)，甚至運(yùn)行復(fù)雜的自主工作流，從而實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)執(zhí)行的跨越。

為了更清晰地理解 Agentic AI 的能力邊界，我們將針對(duì) AI 代理能力的五個(gè)層級(jí)——從基礎(chǔ)的簡(jiǎn)單響應(yīng)者（Simple Responder）到具備完全自主決策能力的智能體（Fully Autonomous Agent）進(jìn)行一一解析。這些層級(jí)不僅體現(xiàn)了 Agentic AI 的技術(shù)演進(jìn)，也為我們?cè)诓煌瑘?chǎng)景下設(shè)計(jì)和應(yīng)用 AI 系統(tǒng)提供理論框架。

接下來，讓我們深入探討這五個(gè)層級(jí)的具體內(nèi)涵、技術(shù)實(shí)現(xiàn)及其在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值，揭示 Agentic AI 如何通過自主性和交互性推動(dòng)智能化進(jìn)程的下一場(chǎng)革命...

Level 1：Basic Responder（基礎(chǔ)響應(yīng)者）- Agentic AI 能力層級(jí)的最低階段

在 Agentic AI（代理型 AI）的能力層級(jí)體系中，Basic Responder 代表了 AI 代理能力的最低階段，其核心特征是高度依賴人類指令，缺乏自主性和對(duì)程序流程的控制能力。在此層級(jí)中，AI 系統(tǒng)的運(yùn)行完全由人類主導(dǎo)，人類用戶需要明確提供每一步的輸入指令，并引導(dǎo)整個(gè)任務(wù)流程的執(zhí)行。大語言模型（LLM）在這一階段僅扮演通用的響應(yīng)者角色，其功能局限于接收人類輸入、處理后生成相應(yīng)的輸出，而無法主動(dòng)理解任務(wù)目標(biāo)、調(diào)整策略或控制程序的執(zhí)行邏輯。

Level 2：Router Pattern（路由模式）- Agentic AI 能力層級(jí)的初步?jīng)Q策階段

此模式標(biāo)志著 AI 代理能力從被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)決策的初步過渡。相較于基礎(chǔ)響應(yīng)者（Basic Responder），路由模式的 AI 系統(tǒng)具備了一定的自主決策能力，但其運(yùn)行仍需依賴人類預(yù)定義的路徑或函數(shù)。

在此層級(jí)中，人類用戶負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和定義任務(wù)流程中可用的路徑或函數(shù)（如 API 調(diào)用、任務(wù)分支），而大語言模型（LLM）則基于輸入和上下文，做出基礎(chǔ)的決策，自主選擇最合適的函數(shù)或路徑執(zhí)行任務(wù)。這種模式賦予了 AI 系統(tǒng)初步的決策能力，使其能夠在有限范圍內(nèi)根據(jù)目標(biāo)和環(huán)境狀態(tài)靈活調(diào)整行為。

Level 3：Tool Calling（工具調(diào)用）- Agentic AI 能力層級(jí)的智能化執(zhí)行階段

Tool Calling（工具調(diào)用）層級(jí)代表了 AI 代理能力向智能化執(zhí)行邁進(jìn)的重要階段，相較于路由模式（Router Pattern），其自主性和靈活性得到了顯著提升。

在此層級(jí)中，人類用戶需要預(yù)先定義一組可供大語言模型（LLM）訪問的工具集（如API接口、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢函數(shù)、外部服務(wù)調(diào)用），以支持任務(wù)的完成。而 LLM 則展現(xiàn)出更高級(jí)的決策能力，不僅能夠根據(jù)任務(wù)目標(biāo)和上下文自主決定何時(shí)使用這些工具，還能動(dòng)態(tài)確定工具執(zhí)行所需的參數(shù)，從而高效完成復(fù)雜任務(wù)。這種能力使 Agentic AI 從簡(jiǎn)單的路徑選擇者進(jìn)化為具備工具使用能力的智能執(zhí)行者。

Level 4：Multi-Agent Pattern（多代理模式）- Agentic AI 能力層級(jí)的協(xié)作與動(dòng)態(tài)決策階段

在多代理模式（Multi-Agent Pattern）層級(jí)中，AI 代理能力向協(xié)作化與動(dòng)態(tài)決策開始邁進(jìn)，相較于工具調(diào)用（Tool Calling）層級(jí)，其復(fù)雜性和智能化水平顯著提升。

在此層級(jí)中，系統(tǒng)由一個(gè)核心的管理代理（Manager Agent）負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)多個(gè)子代理（Sub-Agents），通過迭代決策的方式動(dòng)態(tài)確定下一步行動(dòng)，從而高效完成復(fù)雜任務(wù)。人類用戶需要預(yù)先定義代理之間的層級(jí)結(jié)構(gòu)、各自的角色分工以及可用的工具集（如 API 接口、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢服務(wù)），以確保協(xié)作的有序性。而大語言模型（LLM）則扮演執(zhí)行流程控制者的角色，基于任務(wù)目標(biāo)、上下文信息和子代理的反饋，自主決定下一步的執(zhí)行策略，展現(xiàn)出更高級(jí)的動(dòng)態(tài)決策能力和協(xié)作能力。

Level 5：Autonomous Pattern（自主模式）- Agentic AI 能力層級(jí)的巔峰，邁向獨(dú)立智能開發(fā)階段

而自主模式（Autonomous Pattern）代表了 AI 代理能力的最高階段，也是當(dāng)前技術(shù)發(fā)展中最先進(jìn)的模式。相較于多代理模式（Multi-Agent Pattern），自主模式的 AI 系統(tǒng)展現(xiàn)出前所未有的自主性和創(chuàng)造力，其核心能力在于大語言模型（LLM）能夠獨(dú)立生成并執(zhí)行全新的代碼，真正扮演起獨(dú)立 AI 開發(fā)者的角色。

在此層級(jí)中，AI 不再依賴人類預(yù)定義的工具、路徑或代理結(jié)構(gòu)，而是能夠根據(jù)任務(wù)目標(biāo)和環(huán)境需求，自主設(shè)計(jì)解決方案、編寫代碼并執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)從需求分析到任務(wù)完成的端到端自主化流程。這種能力使 Agentic AI 從單純的執(zhí)行者進(jìn)化為具備創(chuàng)造性和自我驅(qū)動(dòng)能力的智能體，標(biāo)志著AI技術(shù)向通用人工智能（AGI）邁進(jìn)的重要一步。

基于上述所述，Agentic AI 的五個(gè)能力層級(jí)——從基礎(chǔ)響應(yīng)者到自主模式，體現(xiàn)了 AI 從被動(dòng)響應(yīng)到完全自主的智能化演進(jìn)。每個(gè)層級(jí)在功能、自主性和復(fù)雜性上逐步提升，為不同場(chǎng)景提供了靈活的應(yīng)用選擇：

在簡(jiǎn)單任務(wù)中，基礎(chǔ)響應(yīng)者高效可靠；在復(fù)雜協(xié)作中，多代理模式展現(xiàn)優(yōu)勢(shì)；在創(chuàng)新場(chǎng)景中，自主模式開啟了 AI 開發(fā)的新可能。結(jié)合我們的自有技術(shù)背景，可以通過 PyTorch 和 Hugging Face 開發(fā)大模型（如 LLaMA），使用 Golang 和 Spring Boot 實(shí)現(xiàn)API調(diào)用，借助Kubernetes和NVIDIA GPU Operator部署服務(wù)，并通過 OpenTelemetry 和 Prometheus 監(jiān)控性能，加速 Agentic AI 在各大應(yīng)用場(chǎng)景（如在途監(jiān)控、路徑優(yōu)化）中的落地。

未來，隨著計(jì)算資源、可解釋性和安全性的進(jìn)一步突破，Agentic AI 有望成為智能化進(jìn)程的核心驅(qū)動(dòng)力。

Happy Coding ~

Reference ：

• [1] https://k21academy.com/ai-ml/what-is-agentic-ai/
• [2] https://www.linkedin.cn/incareer/pulse/5-levels-agentic-ai-automation-kieran-gilmurray-fe1be