Agentic AI，即代理型人工智能，它是一种能够自主决策、独立完成任务的智能软件。与传统的AI系统不同，Agentic AI 能够像人类一样理解目标、感知环境、进行推理和执行动作，并且具备动态适应和交互能力。简单来说，Agentic AI 就是让“软件自己跑流程”，把员工从重复事务中解放出来，企业省时、省钱、还能提供更好的服务。
Agentic AI 的核心知识点
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核心概念：Agentic AI 是一种能够自主决策、执行任务的智能体，它可以在最少的人工干预下完成特定目标
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技术原理：Agentic AI 结合了大语言模型（LLM）和传统软件编程技术LLM 负责理解自然语言、分析数据和进行推理，而传统软件编程则负责连接各种系统和执行具体操作。
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工作方式：Agentic AI 通过感知环境、推理决策和执行动作来完成任务。它能够根据环境变化动态调整策略，并与人类或其他系统进行交互
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关键特点
- 自主性 (Autonomy) ：无需持续人工干预即可独立运行
- 目标导向 (Goal-Directed) ：理解并追求明确的目标
- 环境感知 (Environmental Perception) ：通过多模态数据全面感知环境
- 动态适应 (Dynamic Adaptation) ：在动态环境中实时调整策略
- 交互性 (Interactivity) ：与人类或其他系统高效协作
Agentic AI 的优势
- 提高效率：Agentic AI 可以 24 小时不间断工作，快速完成需要人工几天才能完成的任务。例如，AI 代理可以自动处理客户咨询、生成报告和执行重复性任务。
- 降低成本：通过自动化重复性工作，Agentic AI 可以减少人工成本，并让员工专注于更高价值的工作。
- 提升服务质量：Agentic AI 可以提供个性化、定制化的服务，例如个性化推荐产品、提供多语言支持等
- 增强决策能力：Agentic AI 可以分析海量数据，提供实时洞察，帮助企业做出更明智的决策
- 加速创新：Agentic AI 可以辅助研发和软件开发，例如进行数据分析、代码生成和实验设计，从而提升研发和开发效率
Agentic AI 的企业级应用场景
以下是 10 个常见的企业级 AI 代理应用场景，以及它们能够提供的具体帮助：
| # | 应用场景 | 能够提供的帮助 |
|---|---|---|
| 1 | 客户支持 | 7x24小时全天候响应客户咨询，快速解决常见问题，并将复杂问题转交给人工客服。例如，AI 驱动的聊天机器人可以处理客户对贷款状态、欺诈警报和交易争议的咨询。 |
| 2 | 销售 | 自动寻找潜在客户，发送跟进邮件，安排会议，并将热门销售线索提醒给销售人员。例如，AI 代理可以通过分析客户行为和偏好，提供个性化的产品推荐，从而增加交叉销售和追加销售的机会。 |
| 3 | 市场营销 | 自动撰写广告文案、编辑营销邮件、分析数据并调整营销策略，确保内容在合适的时间、通过合适的渠道触达目标受众。例如，AI 代理可以跟踪客户在各个渠道的行为，在最佳时机发送个性化信息，从而推动转化。 |
| 4 | 数据分析 | 从各种系统收集数据，快速生成报告，并为领导提供实时洞察。例如，AI 代理可以分析来自不同领域的海量数据集，帮助企业深入了解客户偏好和购买习惯。 |
| 5 | 人力资源 | 回答员工关于假期、福利等常见问题，并将复杂问题转交给人工 HR。例如，AI 代理可以自动筛选简历、进行初步面试并评估候选人，从而优化招聘流程。 |
| 6 | IT 服务台 | 指导员工排除故障，自动创建工单，并将重大事件转交给 IT 部门。例如，AI 代理可以帮助员工解决常见的 IT 问题，例如网络连接问题、软件安装问题等。 |
| 7 | 文档处理 | 自动扫描表单，提取字段，验证数据，并将数据直接写入系统。例如，AI 代理可以自动处理发票、合同等文档，从而减少人工录入和审核的工作量。 |
| 8 | 财务/采购 | 自动对账发票，跟进付款，回答预算问题，减少手工核对工作。例如，AI 代理可以自动核对供应商发票与采购订单，及时发现差异并进行处理。 |
| 9 | RAG 检索增强 | 在海量合同/文档中快速查找答案，提炼重点，供决策参考。例如，AI 代理可以帮助律师快速查找相关法律条文和案例，从而提高工作效率。 |
| 10 | 流程自动化 | 将多个系统连接起来，自动流转订单、库存、通知等步骤。例如，AI 代理可以自动处理订单，从下单、支付、发货到售后服务，实现全流程自动化。 |
如何构建自己的 Agentic AI 代理
- 可视化拖拽平台：利用 Astera、Dify 等平台提供的可视化界面，无需编写代码，通过拖拽组件即可快速构建 AI 应用和工作流。
- 零代码开发：使用 Wordware、SkyAgents 等平台，通过自然语言编程或简单操作，即可快速构建个性化的 AI 代理。
- 开源工具：使用 PySpur 等开源工具，通过拖拽式界面，快速构建、测试和迭代 AI 工作流。
- 集成现有平台：将 AI 代理与现有的 CRM、营销工具、数据库等集成，可以提高其解决问题的能力。例如，Chatsimple 可以与 HubSpot、Salesforce 等 CRM 平台无缝连接
代码案例
以下是一个使用 OpenAI SDK 和 DeepSeek 构建 Agent 的示例代码
from agents import Agent, Runner, set_default_openai_client, set_default_openai_api, set_tracing_disabled
from openai import AsyncOpenAI
# 配置七牛 API（请替换为实际的 API Key）
custom_client = AsyncOpenAI(base_url="https://api.qnaigc.com/v1", api_key="sk-xxxxx")
set_default_openai_client(custom_client)
# 重要配置
set_default_openai_api("chat_completions")
set_tracing_disabled(True)
# Agent 定义示例
libai_agent = Agent(
name="libai",
model="deepseek-r1", # 使用实际部署的模型名称
instructions="模拟李白风格，根据用户输入创作诗歌。"
)
# 执行 Agent 并传入查询
result = Runner.run_sync(libai_agent, "请创作一首描写科举考生赴京场景的诗。")
print(result.final_output)
这段代码定义了一个名为 libai 的 Agent，它使用 deepseek-r1 模型，并被指示模拟李白的风格创作诗歌。然后，代码执行该 Agent，并要求它创作一首描写科举考生赴京场景的诗。
Agentic AI 的发展趋势
- 市场规模持续增长：预计到 2028 年，Agentic AI 市场规模将达到 285 亿美元，年复合增长率高达 43%
- 应用场景不断拓展：Agentic AI 将在客户服务、销售、营销、人力资源、IT 服务等领域得到广泛应用
- 技术不断进步：随着大语言模型、自然语言处理和机器学习等技术的不断发展，Agentic AI 将变得更加智能、高效和可靠
- 与各行业深度融合：Agentic AI 将与零售、金融、医疗保健、物流等行业深度融合，为各行业带来创新和变革
总结
Agentic AI 代表了人工智能发展的新方向，它将深刻改变企业的工作方式，并为企业带来巨大的价值。通过理解 Agentic AI 的核心概念、优势和应用场景，并掌握构建 AI 代理的方法，企业可以更好地利用这一技术，实现智能化升级。
