Gartner 把“Agentic AI”列為2025年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之首，并給出量化判斷：到2028年，15%的日常工作決策將由Agentic AI自主完成，而2024年這一比例幾乎為零。
英偉達(dá)CEO黃仁勛在2025 GTC上把路線圖從“生成式AI → Agentic AI → 物理AI（機(jī)器人）”三級并列，并宣布Grace Blackwell機(jī)架已批量交付給戴爾、聯(lián)想、微軟等數(shù)據(jù)中心客戶。
7月，亞馬遜云科技紐約峰會現(xiàn)場，亞馬遜云科技一口氣發(fā)布了五款A(yù)gentic AI開發(fā)工具，覆蓋從基礎(chǔ)設(shè)施、模型部署到應(yīng)用開發(fā)的全棧能力。其中最重磅的是Agentic IDE工具Kiro和Amazon Bedrock AgentCore平臺，前者重新定義AI與的協(xié)作方式，后者則為企業(yè)級AI代理部署提供完整解決方案。
谷歌也在全力推進(jìn)其Gemini大模型在Agentic AI方向的落地。Google I/O 2025上宣布的Gemini應(yīng)用“Agent模式”，標(biāo)志著其從反應(yīng)式AI向主動智能助手的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型。
在今年的年度大會Buil會議上，微軟一口氣推出了超過50項(xiàng)涵蓋其全部產(chǎn)品線的創(chuàng)新發(fā)布，從GitHub和Azure到Windows和Microsoft 365，所有這些都聚焦于推進(jìn)“能夠獨(dú)立或協(xié)作解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的 AI 代理技術(shù)”。
在人工智能技術(shù)不斷演進(jìn)的今天，“Agentic AI”（代理型人工智能）的概念正悄然成為科技圈與產(chǎn)業(yè)界熱議的焦點(diǎn)。如果說過去幾年的AI主要聚焦于“感知智能”——即讓機(jī)器看懂圖像、聽懂語音、理解文本，那么如今我們正在邁入一個以“行動智能”為核心的新階段，而Agentic AI正是這一階段的關(guān)鍵載體。
1、Agentic AI：從工具到?jīng)Q策者
所謂Agentic AI，并非傳統(tǒng)意義上被動響應(yīng)指令的工具型AI助手，而是具備目標(biāo)導(dǎo)向、自主決策、持續(xù)學(xué)習(xí)和多步執(zhí)行能力的智能體（Agent）。它不僅能理解用戶的意圖，還能主動規(guī)劃路徑、調(diào)用工具、協(xié)調(diào)資源，甚至在復(fù)雜環(huán)境中與其他智能體協(xié)作完成任務(wù)。
一句話形容Agentic AI，那就是它是會自己把活干完的AI。過去我們熟悉的生成式 AI，更像一個很會聊天、很會寫文案的“顧問”。你問一句，它答一句，對話結(jié)束，任務(wù)就結(jié)束。而 Agentic AI 不一樣，它接到目標(biāo)后，會自己去查資料、調(diào)用軟件、控制設(shè)備，直到把事情做完。
2025年正處于Agentic AI的“爆發(fā)前夜”，這并非偶然。技術(shù)上看，這種跨越并非一夜之間形成，AI Agent經(jīng)歷了從對話式AI（2020-2023）到Workflow型Agent（2024），最終在2025年進(jìn)入通用型Agent階段。有數(shù)據(jù)研究顯示，2025-2027年將是Agentic AI在編程、客服、數(shù)據(jù)分析等標(biāo)準(zhǔn)化場景全面落地的關(guān)鍵時期，全球Agent市場規(guī)模預(yù)計突破3000億美元。
這背后的推動力來自多個維度的技術(shù)積累與市場需求共振。
首先，大語言模型（LLM）的成熟為Agentic AI提供了強(qiáng)大的認(rèn)知基礎(chǔ)。以O(shè)penAI的GPT-4、Anthropic的Claude 4以及谷歌的Gemini為代表，這些模型展現(xiàn)出的推理與上下文理解能力，使得AI能夠處理復(fù)雜的任務(wù)分解與邏輯推演。
其次，工具調(diào)用（Tool Use）與函數(shù)調(diào)用（Function Calling）技術(shù)的突破，讓AI不再局限于文本生成，而是可以接入數(shù)據(jù)庫、API、控制系統(tǒng)等真實(shí)世界接口，實(shí)現(xiàn)“動起來”的能力。
再者，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與記憶機(jī)制的進(jìn)步，使AI能夠在長期任務(wù)中積累經(jīng)驗(yàn)、優(yōu)化策略，形成真正的“自主性”。
2、工業(yè)現(xiàn)場正在被怎樣“顛覆”？
在工業(yè)自動化領(lǐng)域，Agentic AI正掀起一場靜默的革命。這種具備自主決策能力、任務(wù)分解能力和環(huán)境交互能力的智能體架構(gòu)，正在將傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)從“執(zhí)行工具”升級為“協(xié)作伙伴”。根據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年全球25%使用生成式AI的企業(yè)將部署AI Agents，這一技術(shù)正在重塑工業(yè)軟件、控制系統(tǒng)和運(yùn)營模式的根本邏輯。
在工業(yè)領(lǐng)域，Agentic AI的落地更具現(xiàn)實(shí)意義與戰(zhàn)略價值。這一領(lǐng)域的特點(diǎn)是系統(tǒng)復(fù)雜、實(shí)時性高、安全要求嚴(yán)苛，傳統(tǒng)自動化依賴預(yù)設(shè)邏輯與人工干預(yù)，難以應(yīng)對突發(fā)狀況與動態(tài)優(yōu)化需求。Agentic AI的引入，正在改變這一局面。
作為工業(yè)AI的先行者與創(chuàng)新推動者，西門子正將生成式AI技術(shù)深度融入工業(yè)場景，重點(diǎn)聚焦“工業(yè)基礎(chǔ)模型”與“工業(yè)智能體”等前沿方向，打造安全、可靠、可信的工業(yè)級AI能力。據(jù)悉，西門子將在2025世界人工智能大會在中國展示其Industrial Copilot智能體系統(tǒng)，這不再只是“輔助工具”，而是能運(yùn)籌帷幄的“工業(yè)現(xiàn)場指揮家”。通過融合大語言模型與深厚行業(yè)知識，該系統(tǒng)可幫助一線工程師協(xié)同處理從訂單輸入、需求預(yù)測、設(shè)備控制到物流調(diào)度等全流程任務(wù)。
施耐德電氣與微軟合作推出了工業(yè)Copilot系統(tǒng)。該系統(tǒng)整合了微軟Azure AI Foundry平臺與施耐德電氣先進(jìn)且安全的工業(yè)自動化解決方案，致力于提升生產(chǎn)力和員工效率。
另一家工控巨頭羅克韋爾自動化則與微軟合作，基于Azure OpenAI服務(wù)開發(fā)面向制造業(yè)的AI代理解決方案。
在中國市場，匯川技術(shù)、中控技術(shù)等本土工控企業(yè)也已啟動相關(guān)布局。2024年，中控技術(shù)正式啟動“ALL in AI”戰(zhàn)略，致力于將人工智能技術(shù)全方位融入工業(yè)生產(chǎn)的各個流程。以“1+2+N”工業(yè)AI架構(gòu)構(gòu)建“工業(yè)智能體矩陣”，覆蓋從設(shè)備層到企業(yè)層的多級代理系統(tǒng)。
匯川技術(shù)開發(fā)的iFA Evolution全場景智能化工業(yè)控制軟件平臺，通過嵌入AI算法庫，實(shí)時捕捉生產(chǎn)數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)自動化到智能決策的閉環(huán)，將柔性制造從理論構(gòu)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
把這些工業(yè)頭部廠商的最新動作放在一起觀察，我們看到的其實(shí)是一套類似的“平臺 + 大模型 + 場景”的三層架構(gòu)：
●平臺負(fù)責(zé)把OT數(shù)據(jù)、IT系統(tǒng)和人機(jī)界面統(tǒng)一起來，讓設(shè)備不再“各自為政”；
●大模型負(fù)責(zé)理解、預(yù)測和規(guī)劃，把“經(jīng)驗(yàn)”變成“算法”；
●場景Agent則像一個個分身的“數(shù)字員工”，在產(chǎn)線里獨(dú)立執(zhí)行換線、采購、巡檢、節(jié)能等具體任務(wù)。
Agentic AI在工業(yè)領(lǐng)域的價值，遠(yuǎn)不止于效率提升。更深層次的意義在于，它正在重構(gòu)人機(jī)協(xié)作的邊界。傳統(tǒng)工控系統(tǒng)中，工程師需要時刻關(guān)注大量儀表與報警信息，決策壓力大且易出錯。而Agentic AI可以充當(dāng)“數(shù)字伙伴”，承擔(dān)信息整合、初步判斷與建議生成的任務(wù)，讓人專注于更高層次的戰(zhàn)略決策。此外，在技能人才短缺的背景下，AI代理還能起到“知識傳承”的作用——將資深工程師的經(jīng)驗(yàn)編碼為可復(fù)用的決策邏輯，降低對人力經(jīng)驗(yàn)的依賴。
3、工業(yè) Agentic AI 的三條落地捷徑
盡管工業(yè)Agentic AI的落地正從技術(shù)概念加速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力。但是，企業(yè)在推進(jìn)智能化過程中依然面臨最緊迫的難題：如何在不推翻現(xiàn)有系統(tǒng)、不依賴龐大團(tuán)隊的前提下，讓AI真正產(chǎn)生價值。
從當(dāng)前領(lǐng)先企業(yè)的實(shí)踐來看，我們認(rèn)為，以下三條清晰且高效的“落地捷徑”可顯著降低技術(shù)門檻與實(shí)施風(fēng)險，推動AI代理從概念快速走向產(chǎn)線價值閉環(huán)，為行業(yè)提供可復(fù)用的“捷徑”。
一種最現(xiàn)實(shí)也最容易上手的方式，是在老舊產(chǎn)線上“外掛”智能。不需要改造原有設(shè)備，而是加裝一個輕量化的AI代理系統(tǒng)，實(shí)時采集產(chǎn)線數(shù)據(jù)，自主分析運(yùn)行狀態(tài)，主動識別潛在風(fēng)險，并推送處置建議甚至觸發(fā)預(yù)警流程。
另一條捷徑則跳出了車間，走向了企業(yè)的后臺運(yùn)營系統(tǒng)。如今越來越多企業(yè)使用ERP、WMS、TMS等云化SaaS系統(tǒng)，這些平臺本身就提供了豐富的API接口。借助微軟Dynamics 365或AWS Bedrock Agents這樣的云服務(wù)，完全可以構(gòu)建一個“采購決策代理”——它能自動查看庫存水平、比對供應(yīng)商報價、結(jié)合物流周期和生產(chǎn)計劃，提出采購建議甚至直接下單。這類系統(tǒng)不需要復(fù)雜的硬件改造，部署周期短，見效快。
第三條路徑則更具視覺沖擊力：讓機(jī)器人本身成為AI代理的“身體”。近年來，AMR（自主移動機(jī)器人）和人形機(jī)器人技術(shù)突飛猛進(jìn)，基于英偉達(dá)Isaac Sim這樣的仿真訓(xùn)練環(huán)境，可以在虛擬世界中讓機(jī)器人反復(fù)練習(xí)抓取、搬運(yùn)、避障等動作，訓(xùn)練出具備適應(yīng)能力的AI策略，再遷移到真實(shí)設(shè)備上。這種“機(jī)器人即代理”的模式，最大的優(yōu)勢是看得見、摸得著，成果直觀。
在今年第三屆鏈博會開幕式上，英偉達(dá)公司創(chuàng)始人兼執(zhí)行官黃仁勛便提出AI的下一波浪潮將是機(jī)器人系統(tǒng)，它具備推理與執(zhí)行能力，并且能夠理解物理世界，在未來十年中，工廠將由軟件和AI驅(qū)動，協(xié)調(diào)人機(jī)協(xié)作的機(jī)器人團(tuán)隊，生產(chǎn)由AI所主導(dǎo)的智能產(chǎn)品。
然而，技術(shù)的熱潮背后也需保持理性審視。Agentic AI的大規(guī)模落地仍面臨多重挑戰(zhàn)。首先是安全性與可控性問題。當(dāng)AI被賦予越來越多的執(zhí)行權(quán)，一旦出現(xiàn)誤判或被惡意利用，可能引發(fā)嚴(yán)重事故。因此，建立嚴(yán)格的權(quán)限管理、行為審計與緊急干預(yù)機(jī)制至關(guān)重要。其次是系統(tǒng)集成難度。工業(yè)現(xiàn)場往往存在大量異構(gòu)系統(tǒng)與老舊設(shè)備，如何讓AI代理無縫接入并理解不同協(xié)議與數(shù)據(jù)格式，仍是技術(shù)難點(diǎn)等。
未來的智能工廠里，Agentic AI不是“下一代軟件”，而是“下一代工人”。人類將不再直接操作機(jī)器，而是指導(dǎo)一群會思考、能協(xié)作的AI智能體。這些數(shù)字員工不知疲倦，從錯誤中學(xué)習(xí)，在閉環(huán)中優(yōu)化。工業(yè)革命的下一章，將由自主決策的智能體書寫。
而現(xiàn)階段，誰先給它們發(fā)工牌，誰就提前拿到下一輪產(chǎn)能紅利。
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