Agentic AI颠覆企业！Copilot进化，云FinOps涌现Agent运维，零售业无人商店成真。Amazon、Google力推Agents for Bedrock、Vertex AI Agent Builder。AI驱动软件工程、医疗、金融、供应链革新，提示工程成新焦点。拥抱Agentic AI，决胜云原生时代！
译自：Ready or Not, Agentic AI Is Disrupting Corporate Landscapes
作者：Chuck Bratton
虽然生成式 AI 的进步不断带来惊人的可能性，但 Agentic AI 已经成为以最少的人工干预解决复杂问题的方案。科技行业已经见证了 Agentic AI 最重要的集成，其特点是自主性增强。通过使用“无需人工干预”的自动化来简化系统和流程，人们越来越意识到更高的效率和优化。这种影响正在企业中蔓延并加速。
18 个月前，大多数《财富》500 强公司仍在试验孤立的生成式 AI 试点项目。如今，对话已转向不仅生成内容，还设定目标、调用正确的 API 并迭代直到完成工作的系统。以下是已经获得回报的三个领域。
1. 软件工程：Copilot 成为同事
微软新的 Visual Studio 17.14 中的 Copilot 代理模式 使工程师能够启动一个专门构建的代理团队——一个计划变更列表，另一个编写和重构代码，还有一个主管运行构建和测试——因此软件更新可以自行发布，同时保持在分支策略和安全门内。微软。
JetBrains 正在试用一种类似的人工智能助手，它可以解析项目上下文、生成实现代码并迭代修复编译错误，直到 CI 通过，所有这些都来自一个自然语言目标。 底线：开发商店正在将人员配置转移到“提示词编写”和代理编排角色，而不是例行编码
2. 云和 FinOps：代理与其他代理对话
Amazon 的 Agents for Bedrock 让架构师可以组合专门的代理群——一个获取数据，另一个应用策略，还有一个主管将工作分解为多个步骤，因此云工作流可以自行优化，同时保持在治理护栏内。
谷歌随后推出了 Vertex AI Agent Builder 和一个代理到代理协议，Revionics 等客户使用该协议来管理定价、利润目标和需求预测，而无需依赖人工调度员。
重点是：云 团队正在招聘“代理运维”工程师，而不是更多的平台 管理员。
3. 零售：没有店员的商店运营
沃尔玛高管正在为消费者端的购物代理代表您进行购买的未来做准备。《华尔街日报》报道称，该公司正在重新设计其网站和应用程序，以允许第三方代理自主查询价格和下订单。今天的利润增长，明天的新的收入来源。
Agentic AI 不再是实验室的好奇心；它是一种隐藏在眼前的性能杠杆。现在部署它的公司将 人类的创造力 重定向到高阶设计，而代理则处理重复性工作。落后，你仍然会自动化；只是稍晚一些，以更高的价格，收获更少先行者的好处。这两种结果之间的差距已经可见。
虽然这些自主能力提高了效率，但它们也创造了新的经济因素。组织正在重新配置其技术团队，更多地关注 AI 提示工程和系统架构，而不是例行编码。这种转变正在改变招聘模式，并产生对能够有效利用自主 AI 编码代理的新技能组合的需求。
组织结构图的涟漪
- 例行编码和一线支持角色正在逐渐减少。
- 对能够驯服自主决策循环的提示工程师、代理架构师和策略审计员的需求正在爆炸式增长。
- 早期采用者报告称，吞吐量提高了 30-40%，而无需扩大人员编制——有效地为创新创造了免费容量。
在最近 IBM 研究 调查了 AI 投资如何影响组织时，结果显示： 到 2027 年，85% 的受访 CEO 预计他们在规模化 AI 效率和成本节约方面的投资将获得正的投资回报率，而 77% 的人预计他们在规模化 AI 增长和扩张方面的投资将获得正的回报。*与此同时，54% 的 CEO 受访者表示，他们正在招聘一年前还不存在的 AI 相关职位。 毫不奇怪，代理 AI 的用例库正在扩展。从个人助理到企业自动化和软件开发，代理 AI 用于完成复杂的任务、学习、进化，并在初始任务之外执行更多操作。考虑到这一点，很容易理解它在包括零售、医疗保健、金融、制造业等各个行业中引起的兴奋。
零售：
零售业已经采用代理 AI 来提高运营效率、推动收入增长并改善客户体验。Walmart 利用它来自主监控数千家商店的库存水平，预测需求模式，并根据需要自动重新订购库存，从而消除对人工干预的需求。
代理 AI 通过创建个性化的购物助手，极大地提升了数字购物体验。这些数字礼宾分析客户偏好、浏览历史和产品互动，以主动推荐产品并创建适应客户反馈的定制购物体验。
动态定价代理实时提高收入。如今，Amazon 的定价算法作为自主代理运行，持续监控竞争对手的定价、需求波动和库存水平，以近乎实时地调整数百万种产品的价格。这使他们在客户购物时更具竞争力。IKEA 客户可以利用视觉搜索工具，该工具充当代理，通过拍摄他们喜欢的物品的上传照片来帮助他们找到家具，自动识别其库存中的类似产品，并引导他们选择购买选项。
医疗保健：
任何参与过医疗保健行业的人，无论是作为提供者还是患者，都可能遇到过其众多的低效率问题。代理 AI 提供了解决方案，通过简化运营，包括增强诊断、容量管理、药物管理等，来解决该行业的许多挑战。
在 Mayo Clinic，数字触感改善了人情味。其 AI 系统分析患者的症状、病史和测试结果，以提出潜在的诊断、推荐测试，并标记可能逃脱人类注意的令人担忧的模式。患者和制药提供商也受益于药物管理服务，例如 Amazon 的 PillPack。这种代理 AI 协调复杂的药物治疗方案，检测潜在的药物相互作用，自动重新配药，并在患者需要服药时提醒他们。
医院不断面临容量和人员配置挑战，它们正在利用 AI 代理根据对患者涌入、急诊科状态和预定程序的预测来动态分配病床、医疗设备和人员。可穿戴设备可以在细微症状变得明显之前检测到它们，并在需要干预时提醒医疗保健提供者。
供应链：
众所周知，2020 年的全球疫情严重扰乱了将零件和供应品连接到制造商的供应链，阻碍了他们创造推动经济的产品。疫情过后，它恢复了功能，行业也恢复了；然而，如今它正在被 AI 进一步优化。像 Foxconn 这样的公司正在实施 AI 代理来协调复杂的全球供应链，通过预测中断、推荐替代供应商和自主重新安排材料路线来维持生产计划。工厂正在通过 AI 系统进一步优化，这些系统通过利用传感器监控设备是否存在潜在故障来增强物联网。
金融：
与欺诈作斗争以保护我们的资金和身份是一场全天候的战斗。Agentic AI 为这场战争提供了强大的火力。万事达卡利用 AI 代理分析实时交易模式、阻止可疑活动、适应新的欺诈技术，并通过持续学习逐渐减少误报。量化交易系统通过独立评估市场状况、执行交易、根据结果修改策略以及处理多种资产类型的风险，来帮助解读不断变化的金融市场。基于 AI 的信用风险评估利用标准信用评分之外的广泛数据集，高效地分析贷款申请、做出贷款决策，并根据借款人的还款行为更新评估标准。
随着 Agentic AI 不断发展，其可组合性将变得更加智能，用例范围将呈对数级扩展（想想曲棍球棒）。对于企业和最终用户而言，其结果可能会超过今天的炒作。
