能动AI（Agentic AI）代表了生成式AI的下一次重大突破，它通过自主决策和实时学习能力，推动人工智能从回答简单提示到管理复杂任务的飞跃。与传统大型语言模型（LLMs）不同，能动AI具备灵活性和精准性，能处理复杂多步骤任务，主动应对环境变化。无论是在业务运营、医疗保健，还是在网络安全等领域，能动AI都展示出巨大潜力和广泛应用前景。了解能动AI如何重塑AI技术的未来，并为您的企业带来实际效益。
近年来，人工智能经历了显著的变革，从最初的基础自动化工具迅速演变为复杂的生成模型。像GPT-4o或Gemini这样的大型语言模型（LLMs）能够理解和生成类人文本，推动了机器学习的边界，使得内容创作、客户支持等应用得以实现前所未有的突破。这些进步显示出AI在处理和解释海量数据方面的潜力，但它们通常在预定义的范围内运行，缺乏实时适应的灵活性。
现在，一种新的范式正在兴起，被称为能动AI（Agentic AI），它有望将AI的角色从单纯解释和回答提示转变为自主管理复杂任务。这一飞跃预示着AI未来不仅能提升生产力和决策能力，还能在动态环境中实现自主导航，使其成为跨行业的变革性技术。
什么是能动AI？
能动AI是一种具备自主性，可以独立决策、规划行动，并通过经验学习来实现目标的AI系统，无需持续的人工干预。能动AI系统被设计为具有“能动性”，也就是说它们可以通过设计自己的工作流程和利用现有工具，独立地为用户或其他系统执行任务。
与传统的大型语言模型不同，能动AI能够根据新的数据和用户互动进行调整和学习，规划并执行复杂的多步骤任务，能够与外部工具和数据库互动，并通过反馈循环和持续学习不断改进。这种能力将LLMs的灵活性与传统编程的精确性结合起来，提供了两者的最佳优势。
当前的生成式AI面临的挑战
虽然传统的大型语言模型功能强大，但它们存在一些内在的局限性，而能动AI则试图克服这些限制。
首先，LLMs的训练基于代表某个时间点的海量数据，这限制了其知识仅限于该时间点。因此，它们无法了解训练更新之后发生的事件或信息，在需要实时数据的场景中用途有受限。此外，调整像LLMs这样的大型模型也十分困难且资源密集，微调它们需要大量的数据和计算能力。
另一个重要的局限性是，标准LLMs无法对用户信息或数据库进行上下文特定的访问。例如，当有人查询某个模型以确定他们的可用假期天数时，典型的LLM无法检索这些信息，因为它没有访问个性化、安全数据的权限。虽然传统LLMs可以帮助完成摘要文档或撰写文本等任务，但在需要基于实时或个性化数据源提供特定答案时，LLMs往往难以满足要求。
此外，LLMs的结构相对刚性，使得动态添加验证或校验输出的组件变得困难。虽然它们可以基于数据模式生成响应，但无法自主访问外部数据库或工具以验证或补充其响应。这限制了其在处理可能需要涉及真实世界数据的多步骤解决方案时的准确性和灵活性。
能动AI通过集成模块化组件（如实时搜索工具、逻辑验证器和专门知识库）克服了这些限制，从而将LLMs的能力从静态响应扩展到动态任务执行。通过访问外部资源并执行复杂任务，能动AI结合了LLMs的语言处理能力与基于规则的编程的精确性，使AI系统能够在广泛的应用中生成准确、上下文相关的响应，从而开启了实用性和响应性的全新水平。
在接下来的部分中，我们将探讨能动AI如何利用这种适应性，在多个领域提供精确的实时交互、更高的自主性以及改进的用户体验。
能动AI创造四大新优势
灵活且精确
能动AI被认为是AI研究的下一个重大进展，主要原因之一在于其能够将灵活性与精确性结合起来。LLMs擅长处理和生成类人的文本，使用户能够通过自然语言命令与AI进行交互。它们可以基于细微而上下文相关的理解生成响应或采取行动，这在传统编程可能难以覆盖所有边缘情况的场景中非常有用。
另一方面，传统编程提供了结构化的确定性算法，适用于需要精确性、可重复性和可验证性的任务。能动AI系统利用LLMs的灵活性来处理需要动态响应的任务，同时依靠传统编程来满足严格的规则、逻辑和性能要求。这种结合使得AI既直观又精确。
一个典型的例子是销售开发代表（SDR）Agentforce代理，它们可以自主与潜在客户互动，回答常见问题，管理异议，甚至根据CRM和外部数据安排会议。通过利用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，详细内容可参考我们的博文或相关文献），这些代理能够基于实时数据进行回应，确保相关性和准确性。通过与Google Workspace的连接，Agentforce能够动态创建Google幻灯片演示文稿或基于Gmail中的对话更新CRM记录，为销售团队提供一体化的自动化工作流程。
实时交互
能动AI的另一个显著优势是其与实时数据及外部环境交互的能力。传统LLMs通常基于表示某个时间点的信息的静态数据集进行训练，无法主动从网络收集新信息或与外部工具或数据处理系统互动。
能动AI通过设计来克服这些局限性，它们可以搜索网络、调用API或查询数据库。代理可以获取实时信息、检索更新或提取对决策至关重要的特定数据点。它们可以启动并管理诸如数据记录、实时监控和趋势分析等任务，为LLMs提供新的输入，以便做出更明智的决策和上下文相关的响应。这种能力使能动AI能够提供更相关和及时的解决方案，使其在需要最新数据和自适应响应的应用中具有不可估量的价值。
另外，能动AI在实时交互方面的优势还体现在动态应对环境变化的能力上。例如，在金融领域，能动AI能够实时监控市场变化，捕捉投资机会，并根据当前的金融环境自动调整策略。这种能力使金融机构能够在快速变化的市场中占据主动，从而获得竞争优势。
自主性
自主性是能动AI系统的另一个显著特点。它们能够独立操作，在不需要持续人工监督的环境中自主完成特定任务，实现持续运行。自主系统可以维持长期目标、管理多步骤任务，并跟踪进度。以下是几个典型的例子：
1. 自主营销活动管理
能动AI在管理营销活动时，可以自主处理从内容创作到绩效分析的各个阶段。例如，代理可以基于受众数据和近期参与趋势开发有针对性的内容，然后在多个平台（如社交媒体、电子邮件或网站）分发内容，并实时监控活动的绩效。
随着参与数据的不断涌入，AI可以动态调整其策略，例如将预算重新分配给表现更好的渠道，或者调整消息的语气以与特定人群产生共鸣。如果某个广告形式表现不佳，AI可以用更有效的广告替代它。这种能力不仅优化了活动的效果，还解放了市场人员的精力，使其专注于创意策略和创新。代理可以持续运行，确保活动始终与业务目标保持一致，并实时调整以最大化投资回报率。
2. 实时医疗监控与治疗调整
在医疗保健领域，能动AI可以通过持续监测患者的生命体征、药物依从性及其他健康指标，为患者护理带来革命性变化。例如，代理可以监控可穿戴设备的数据，如心率、血压和氧气水平，并将这些指标与历史数据和临床指南进行比较。如果任何指标超出安全范围，代理可以提醒医务人员或自动调整治疗计划，例如增加药物剂量或建议进行诊断测试。
在糖尿病等慢性病的情况下，代理可以持续分析血糖水平，并实时建议患者进行饮食调整。通过自主跟踪患者数据并向临床医生提供可操作的见解，能动AI支持主动和响应式护理，有望改善患者预后并减少医院就诊次数。它使医护人员能够专注于复杂、细致的护理，而AI则负责常规监控和调整。
此外，能动AI还可以在公共健康管理中发挥作用，例如在传染病爆发期间，AI系统可以自主分析传染数据，预测传播趋势，并协助制定隔离和预防措施，从而帮助政府和卫生机构有效应对公共卫生危机。
3. 自主网络安全监控与威胁响应
在网络安全领域，能动AI可以作为警惕且不知疲倦的防御者，持续监控网络流量、系统日志和用户行为，以发现潜在威胁。例如，代理可以追踪公司系统的访问模式，识别任何可能表明网络钓鱼攻击、恶意软件入侵或未经授权的访问行为。如果某个用户的行为显著偏离正常情况，例如多次登录失败或在非正常时间访问敏感数据，AI可以将此标记为可疑行为并立即触发安全协议。
此外，AI可以分析入网流量中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击迹象，实时阻止可能存在恶意行为的IP地址。当识别到威胁时，AI可以自主部署对策，例如隔离受影响的服务器或限制对被攻陷账户的访问。这样的自主威胁响应使得组织能够在面对迅速演变的网络威胁时，维持强有力的安全性，同时只需极少的人工干预。
此外，能动AI可以不断更新和改进其威胁检测模型，基于新的攻击模式和安全漏洞进行调整，从而保持最新的防御能力，确保网络安全体系的持续进化。
提升用户体验
能动AI通过允许人们使用自然语言与复杂系统进行交互，提供了直观的用户体验，使技术更为普及，并减少了学习复杂软件平台的学习曲线。例如，与其通过复杂的软件生成报告或演示文稿，用户可以简单地用普通语言请求代理“生成Q4的销售报告”，而代理将自主处理数据检索和演示格式化工作。这样直观的交互提升了生产力，使用户能够专注于决策，而非数据管理。
能动AI的潜在应用范围广泛，几乎可以变革各行各业。在业务运营中，能动AI可以革新企业的日常运营方式，自动管理供应链、优化库存水平、预测需求和处理复杂的物流规划。在软件开发中，AI代理不仅能够生成代码，还可以管理整个开发生命周期，自主设计系统架构、编写和调试代码以及监督质量保证流程。
此外，能动AI在教育领域也具有广阔的应用前景。例如，AI可以帮助教师自动化课程计划的制定，评估学生的表现，并提供个性化的学习建议。它还可以帮助学生回答问题，指导作业的完成，从而为个性化学习提供强有力的支持。通过这些功能，能动AI使得教育变得更加高效和灵活，提升了学生和教师的整体学习体验。
能动AI的潜在影响
伦理考量
尽管能动AI的前景令人兴奋，但它们并非没有挑战。确保这些系统的决策与人类价值观保持一致的伦理考量尤为重要。AI模型的复杂性使其决策过程难以理解或解释，在高风险应用中对责任和信任构成挑战。还有责任的问题—当能动AI犯错时，谁来负责？数据隐私和安全性是另一个关键问题，因为这些系统变得越来越自主并处理敏感信息时，必须有强有力的保障措施以防止滥用或泄露。
为了应对这些挑战，企业和研究人员需要制定明确的AI道德规范和使用指南，确保AI系统在开发和使用过程中遵循透明性、公平性和问责制原则。这些规范将有助于增强用户对能动AI的信任，确保其在社会中的安全应用。
事实性
能动AI在各个领域带来了巨大的变革性应用，但同时也面临着事实性相关的挑战。AI代理提供的信息的准确性和可靠性通常需要人工监督，但在能动AI的情况下，这种监督可能会减少。这一问题源自大型语言模型的概率性质，它们本质上并不具备确定性，有时会产生“幻觉”——看似合理但实际上不正确的回答。如果数据源有限或发生了错误的处理步骤，能动AI可能会生成毫无依据的假设或误导性答案。这些不准确性在医疗保健或法律咨询等高风险领域尤为成问题，在这些领域，准确和经过验证的信息对于安全性、合规性和整体信任至关重要。
为了提高能动AI的事实性，研究人员正在开发更为可靠的数据校验机制和反馈循环。通过结合实时验证工具和交叉验证机制，能动AI可以在生成回答时对其进行核实，减少错误的发生。此外，加强与领域专家的合作，也可以为AI提供更可靠的数据源，提升其整体准确性。
对就业市场的影响
此外，能动AI对就业市场的潜在影响不容忽视。虽然能动AI带来了新机会并提高了生产力，但它也有可能取代某些职位，特别是那些涉及重复性任务或简单决策的角色。这一变化突显了劳动力再培训的必要性，特别是在客户服务、行政和制造业等领域，能动AI可能会自动化大部分传统工作。通过教育和有针对性的技能培养，特别是在AI监督、复杂问题解决和创意分析等领域，来准备劳动力应对这种变化将至关重要。这种前瞻性的方法有助于减轻工作岗位被替代的风险，使社会能够在不影响就业稳定的情况下充分利用能动AI的全部优势。
此外，支持灵活的职业发展路径和相应的支持系统将是确保技术进步能够带来经济增长和社会福祉的关键。公司和政府应合作为受到影响的员工提供再就业培训和心理支持，使他们能够适应新的职业环境和角色，从而减少因技术变革而带来的社会压力。
领先企业如何拥抱能动AI
领先的科技公司在能动AI领域取得了显著进展，Salesforce、微软和ServiceNow等公司通过部署高级AI代理，使其无缝集成到现有生态系统中，从而在跨行业实现更为自主和智能的任务管理。
Salesforce与Google Workspace合作开发的Agentforce平台，作为在Salesforce Customer 360套件内部署自主代理的全面解决方案，尤为突出。Agentforce代理可以在多个渠道（如Gmail、Google文档和Salesforce应用）之间行动，自动执行销售、服务和客户支持任务。例如，销售代理可以自主生成演示文稿、协调会议安排或从Google的BigQuery中编译客户洞察，而无需数据重复。
此外，通过低代码代理构建器（即使非专业开发人员也能够通过图形化界面快速创建应用的工具），公司可以创建定制的AI代理，定义任务工作流，甚至集成Workday和IBM等平台的合作伙伴功能。这种灵活性使得加拿大皇家银行和OpenTable等组织能够实现接近90%的案例解决率，大幅提高了跨部门的复杂操作效率。
与此同时，微软也在其Dynamics 365和Microsoft 365生态系统中推出了Copilot AI代理。Copilot代理通过在SharePoint、Teams和Microsoft Office应用等工具内自动化任务，支持多个功能，允许用户管理文档工作流、回复查询以及自主生成报告。微软的Copilot Studio允许用户构建可以创建支持票、回复电子邮件或更新记录的代理。
这些代理被设计为优先考虑数据的安全处理，利用微软广泛的Azure基础设施保护用户数据，为组织在其工作流中扩展能动应用提供保障。Lumen Technologies预计，通过在其运营中集成Copilot代理，将实现重大生产力提升和显著成本节约。
ServiceNow也通过其Now平台利用能动AI，该平台强调跨IT、人力资源和客户服务功能运行的代理。ServiceNow代理采用先进的推理能力，在广泛的上下文中解释用户输入，生成高度个性化的响应，同时自主管理多个工作流。
这些代理可以直接与各种企业系统和数据源进行交互，从而在ServiceNow的平台上提供全面而适应性的支持。它们旨在加速工作流，使员工摆脱重复任务，专注于战略计划。ServiceNow设想，通过整合语音或视频等多样化来源的输入，代理可以进一步提升用户体验，超越基于文本的命令，支持更丰富、更细致的交互。
Oracle也加入了能动AI领域，其Fusion Cloud AI代理提供了超过50个特定角色的代理，旨在优化财务、采购和人力资源等领域的任务。这些代理帮助员工自主执行重复任务，例如处理发票或管理采购请求，同时集成到Oracle的安全云环境中，以确保数据合规性和可靠性。
此外，这些领先公司还在积极探索新的应用场景。例如，微软计划将其Copilot代理应用于智能工厂管理，通过实时数据监控和分析，帮助制造企业优化生产线的运行效率，减少停工时间。同时，Salesforce正在开发更多用于客户关系管理的能动AI功能，使得销售人员能够更好地了解客户需求并提供个性化的解决方案。
立即把握能动AI先发优势
尽管能动AI面临挑战，但其潜在优势不可忽视。随着这一领域研究的进展，我们可以期待看到越来越复杂的AI代理，能够以我们只在科幻作品中见过的方式与人类协作。充分利用能动AI的关键在于在自主性和人类监督之间取得适当的平衡。通过有意识地开发这些系统并密切关注伦理影响，我们可以创建增强人类能力而非取代它们的AI代理。
能动AI标志着朝着更实用的AI日常生活应用迈出的重要一步。例如，在智能家居中，能动AI可以自主管理能源使用，根据实时电价和用户习惯调整家电的运行时间，从而提高能效和降低成本。通过结合大型语言模型和传统编程的优势，这些代理可以执行曾被认为是人类专属的任务。随着我们站在这一新时代的门槛上，拥抱可能性并应对挑战将是释放能动AI全部潜力的关键。AI的未来不仅仅是会思考的机器，更是能够行动、学习并与我们合作，解决复杂问题、改善生活的机器。
通过正确应用能动AI，我们将看到更多的行业被重新定义。无论是在商业、教育、医疗还是公共服务领域，能动AI都将成为变革的推动力，带来全新的生产力和创新方式。面对这个充满潜力的未来，企业和社会需要共同努力，确保能动AI的应用能够造福于人类，而不是产生新的不平等或风险。这个未来，正在向我们招手。
参考文献
- 创新方案｜企业管理革命 – AI助理如何成为每位CEO的最佳共生伙伴
- 创新指南｜企业如何最大化创造LLM的业务价值：3步实用指南
- Agentic AI – Exploring its Enterprise Potential
- 创新指南｜掌握3大技能让生成式AI成为你的超级工作助理
- 创新案例｜Notion通过PLG颠覆文档工具市场—详解7大增长策略
- How Agentic AI is Transforming Enterprises – Insights from the Forum Ventures Report
- 创新书荐｜《销售智能优势》AI如何提升销售人员的日常工作和价值
- 创新研报｜加强企业生成式AI战略的4种未来情景规划(德勤研究)
