下一波#人工智能 浪潮不会等待你的指令。它会自主观察、决策并采取行动。本文将剖析当今人工智能与未来 Agent 系统之间的区别，以及当AI Agentic失控时可能出现的问题。
认识“代理”人工智能 (Agentic AI) ——人工智能的自主演进，它已经改变了企业的运营方式。与引发生成式人工智能革命的聊天机器人、图像或视频模型不同，这些系统不仅仅是在收到提示时创建内容。它们能够独立监控情况，做出决策，并在多个系统中采取行动，无需人工干预。
常规的AI工具每次都需要你明确地告诉它们该做什么。Agentic AI则有所不同。“Agentic的数量将与业务流程的数量相同。而世界上的业务流程数量极其庞大，”微软低代码和 Agentic 平台总经理Richard Riley说道。“把AI Agentic 想象成一支足球队。你不需要十一个守门员。你需要的是不同岗位的专家，他们了解自己的职责，但又能无缝协作。”
这种个人人工智能助理与自主Agentic的融合代表着未来组织运营方式的巨大转变。我们未来并非只有少数几个万能的人工智能，而是一个由专业
Agentic 型人工智能系统组成的生态系统。每个 AI Agentic都会处理一项特定的任务，并与其他 Agentic 协作。用于检测欺诈交易的 AI Agentic 所需的能力与用于安排维护或提供客户支持的 Agentic 不同。这种专业化分工合情合理，但也带来了新的挑战：如何在不造成数字混乱的情况下管理数十甚至数百个专业 Agentic？
领先的企业开源解决方案提供商红帽公司（Red Hat）的区域云生态系统负责人尤金·德·索萨（Eugene De Souza）分析了当今人工智能与未来 Agentic 系统之间的区别：“生成式人工智能就像一位厨师，他根据菜谱制作出一道美味佳肴，但需要你先点菜。它具有被动性，缺乏自主性。代理式人工智能则更具主动性——就像一位领班，他不仅接受你的点菜，还能决定准备哪些菜，管理厨房，并确保所有菜品都完美呈现，而无需你不断发出指令。”
协调 Agentic
这种转变不仅仅关乎自动化，而是从根本上改变谁（或什么）在我们的数字系统中发起行动。如今，企业正在开发编排层——用于协调多个 Agentic、管理其优先级并确保它们协同工作而非相互冲突的系统。这些平台正在成为日益自主的数字劳动力的指挥中心。
“人工智能正在按需为人们提供专业知识，”微软 Copilot 总经理 Colette Stallbaumer 表示。“它提供的个人原本无法获得的能力。”这种方法与以往工作场所自动化浪潮的不同之处在于， AI Agentic 并非仅仅接管任务，而是增强人类的能力。Agentic AI 可以全天候监控数据流，即时处理人类需要数小时甚至数天才能审核的信息。当 Agentic 检测到异常或机会时，它可以在预设的参数范围内采取行动，或者使用已分析的数据和建议向人类同事发出警报。
尽管取得了这些进展，代理型人工智能仍然面临着重大限制。它难以理解情境——它并不总是知道在哪些特殊情况下应该打破标准程序。它也无法很好地进行长期规划——它擅长执行下一步，但不擅长制定随着时间推移而展开的复杂策略。当然，AI Agentic 缺乏常识，即人类习以为常的背景知识。缺乏这些能力，Agentic 系统有时会做出符合所有技术要求的决策，但却忽略了全局。
“用户需要接受如今的智能 Agentic 有时会出错，”De Souza 说道。“这是创新过程的一部分。”接受不完美至关重要，因为它改变了我们实施人工智能系统的方式。企业不再期望从第一天起就完美无缺，而是正在学习在受控环境中部署智能 Agentic AI ，使其能够从错误中吸取教训，而不会造成损害。制造业就是一个很好的例子，智能 Agentic AI 被用于监控生产线，并在设备发生故障前自动安排维护。
金融机构也正在转向 Agentic 系统，扫描数百万笔交易以查找欺诈迹象，并标记可疑活动以供人工审核。即便如此，Riley 也承认，许多企业一开始对Agentic AI 的概念感到不知所措。他的建议很简单——从现有的自动化流程入手，这些流程可以通过 Agentic 技术进行增强。在此基础上，公司既可以授权最终用户根据特定需求构建自己的 Agentic，也可以使用该技术来解决以前过于复杂而无法自动化的问题。
战略合作
“我认为下一个重大变革将是多智能体系统，”De Souza 预测道。“你可以把它想象成一个专家团队，而不是一个助手。他们可以像整个部门一样，朝着一个共同的目标努力工作。”这种数字化协作反映了人类组织的运作方式，即由专业角色协同工作。不同之处在于，智能体AI 可以持续运行，即时交换信息，并可按需扩展。一个适用于一家公司的系统可以快速复制到一千个地点，从而实现规模一致的运营，这是纯人类团队无法实现的。
“人工智能的未来并非由单一人工智能包办所有事务，而是多个 AI Agentic 以开放、安全且可扩展的方式协作，”Riley 补充道。随着这些技术的发展，我们正在见证工作方式的根本性重塑。人机分工正在被重新划分，其范围远远超出了简单的重复性任务自动化。代理型人工智能不仅越来越多地处理工作执行，还越来越多地处理监控、分析甚至规划阶段。自主革命已经开始，并且正在加速发展。问题不在于代理型人工智能是否会改变业务，而在于改变的速度，以及组织是否已做好准备，迎接未来一些最高效的团队成员可能完全不是人类的时代。“可以把 Agentic 视为这个人工智能世界中的新应用程序。它代表着人们未来工作的方式，”Stallbaumer说道。“Agentic 的类型多种多样。有些非常简单，有些则非常复杂，”Riley补充道。“但它们现在可以解决以前传统自动化无法解决的复杂业务问题。”
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