企业多年来一直在推动流程自动化，如今许多企业已经在日常工作中使用 AI，例如总结文档或生成报告。然而这些系统仍是被动式的。
Agentic AI（智能体式人工智能） 标志着主动智能的结构性转变。它不再仅仅生成单次响应，而是能够理解目标、决定行动方案，并在既定参数内执行任务。AI 智能体通过将推理引擎与记忆、数据访问和外部工具集成，实现“可控的自主执行”以达成目标。
本文将解释 AI Agent的运行机制、在数字系统中的定位，以及它们如何为企业带来可衡量的业务价值!
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AI Agent的工作机制：
循环与核心能力
AI Agent是一个能够从环境中获取信息、进行推理、并以一定自主程度采取行动以达成目标的系统。它与传统的自动化脚本或聊天机器人最大的区别在于：能在上下文中做出决策，而不仅仅是执行预设规则。
AI智能体通常通过一个包含五个步骤的反馈循环运行，从而能够处理“目标”而非“单次指令”：
1. 感知（Perception）
流程从“感知”开始。AI Agent从环境中收集信息：客户消息、产品数据或分析数据流。AI智能体能“看到”的范围完全取决于其输入或“传感器”（如 API、连接器、数据管道）所暴露的数据。
在企业环境中，这些输入可包括 CRM 数据、交易记录、客服工单或分析仪表板。
2. 推理（Reasoning）
基于上下文和任务指令，AI智能体解析数据、评估目标并确定合适的行动方案。
大多数智能体使用大语言模型（如 ChatGPT）作为推理核心，通过提示词定义目标、约束和语气。清晰的指令与相关记忆访问可避免输出随意或脱节。
3. 行动（Action）
在行动阶段，AI Agent通过连接的工具（输出或“执行器”）执行计划，如更新数据库、发送消息或触发工作流。此阶段往往涉及 编排工具（如 Zapier、n8n），用于协调动作、管理依赖关系并确保执行顺序正确。
4. 反馈（Feedback）
执行后，AI智能体进入“反馈阶段”。它通过检查预期结果是否实现来评估成效。
反馈闭环确保系统的可度量性与可追溯性，通常由 “评估器”（Evaluator） 组件实现，用于验证结果，常以规则检测或性能指标形式存在。
5. 记忆（Memory）
最后阶段是“学习”。AI智能体记录经验，包括任务输入、执行结果及调整过程。
AI Agent 并不会“自我再训练”，而是通过上下文积累使后续决策更具针对性。
这一“感知—行动”循环赋予AI智能体实用的自主性。它们能够理解目标、执行多步推理并根据结果调整行为。例如在电商订单管理中：
输入：检测到销售数据库中新订单；
推理：确认库存，判断部分商品需从另一仓库发货；
行动：通知物流、更新订单状态、触发发货准备；
反馈：监控发货确认并更新追踪信息；
学习：记录延迟或错误以优化履约。
AI Agent 不仅完成任务，还维护了数据连续性，减少人工协调与错误风险。
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三种类型的 AI Agent
及其与系统的连接方式
AI智能体并非孤立存在，它们嵌入于企业的数字环境中：数据、流程与用户在此交互。理解智能体的“位置”有助于理解其架构与运行方式：
1. 嵌入式智能体（Embedded Agents）
这类智能体存在于面向用户的应用中，如 CRM、仪表板、分析或电商平台。
示例：
在客服系统中总结工单的自定义 GPT；
在 CRM 中撰写销售跟进的智能助手。
这类智能体可见、可交互、协作性强，直接在工作场景中扩展人类能力。
2. 后台智能体（Background Agents）
这类智能体在后台静默运行，负责数据流转、监控工作流与自动触发流程。
它们通常：
监听触发事件（表单提交、数据更新）；
执行多步骤序列；
处理失败重试或回退逻辑。
3. 平台级智能体（Platform-Level Agents）
这类智能体跨多个系统运行，结合推理与流程控制。它们管理：
财务、库存、CRM 数据同步；
各子智能体间任务路由；
执行业务规则与合规监控。
平台级智能体往往作为企业技术栈的“连接组织”，统筹小型智能体并维持统一逻辑。
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多智能体系统
（Multi-Agent System）的协作
一个智能体可管理单一流程，但多数业务流程涉及多个目标与角色。此时需要智能体之间的协调与通信，即“多智能体系统”。
1. 结构与协作方式
多智能体系统通过分布式智能运行。每个智能体有特定职能（数据检索、分析、执行等），它们通过共享内存或编排框架交换信息。常见结构：
2. 智能体角色分工
3. 案例：AI Agent协同客户问题解决
检索AI Agent收集客户历史；
推理AI Agent诊断问题并提出解决方案；
执行AI Agent处理退款或更新；
评估AI Agent验证完成度；
协调AI Agent监督全流程。
它们通过共享记忆与日志保持连续性。
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AI智能体系统的设计与管理
构建成功 AI 系统的关键是：明确目标、清晰边界与可靠数据访问。通常包括六个步骤：
定义范围：明确目标与可衡量结果。
基于现有架构构建：与现有系统集成而非替代。
设定防护栏（Guardrails）：控制自主性与权限。
持续监测与迭代：通过日志与指标优化。
通过编排实现协作：引入集中管理与任务调度。
小步起步、稳健扩展：先从单一用例试点，再逐步扩展。
智能体系统的构建不是“让软件更聪明”，而是将决策闭环与可靠基础设施连接。范围清晰、集成规范与持续监督使智能体成为可信赖的企业系统。
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TMO Group助力企业运用
AI Agent转型升级
AI Agent 代表了企业数字化转型的下一个阶段。企业竞争优势将更多依赖于系统如何“思考、行动与协作”。
实施智能体系统需要在技术与流程间取得平衡：
确定自主性可带来价值的环节；
保持可监督与可追踪性；
规划跨平台的信息流。
TMO Group致力于帮助企业将AI工作流整合进现有架构，通过数据、推理与执行层的有机结合，构建结构化、可扩展的系统。
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