隨著人工智能技術的飛速發展，AI 已從簡單的模式識別和預測工具，逐步演變為能夠自主感知、推理、決策并執行任務的智能體——這就是 Agentic AI（即 代理型 AI ）。 

從某種意義上而言，Agentic AI 不僅僅是傳統 AI 的升級版，通過結合大模型技術、強化學習和多模態交互，賦予了 AI 更強的自主性和目標導向能力。無論是智能客服、自動駕駛，還是物流優化，Agentic AI 正在重塑各行業的智能化進程。

1. 如何認識 Agentic AI ？

通常，我們可以這樣理解：Agentic AI 是一類具備自主性（Autonomy）、目標導向（Goal-Directed）和交互性（Interactivity）的人工智能系統，能夠像人類代理一樣在復雜、多變的環境中感知信息、進行推理、制定決策并執行任務，從而實現目標驅動的智能化行為。

簡而言之，Agentic AI 就是一種基于目標驅動的智能體（Agent），通過感知環境、推理決策和執行動作，自主完成任務，同時具備動態適應和交互能力。

與傳統 AI 系統（如基于規則的專家系統或單一任務導向的監督學習模型）相比， Agentic AI 突破了被動執行的局限，展現出更強的主動性、適應性和協作能力。它不僅能夠理解復雜的目標和上下文，還能動態調整策略以應對環境變化，并在多模態交互中與人類或其他系統高效協作。

那么，Agentic AI 具有哪些核心特性呢？具體可參考如下所示：

(1) 自主性（Autonomy）

Agentic AI 無需持續的人類干預即可獨立運行，能夠根據目標和環境狀態自主完成任務。例如，在物流場景中，Agentic AI 可以基于實時交通數據自動調整配送路線，無需人工干預即可優化運輸效率。

(2) 目標導向（Goal-Directed）

Agentic AI 能夠理解并追求明確的目標，具備從目標分解到執行的完整能力。以物流優化為例，其目標可能是“最小化運輸時間”，AI 會通過分析多源數據（如 GPS、天氣預報）制定最優策略。

(3) 環境感知（Environmental Perception）

通過多模態數據（如文本、圖像、視頻、傳感器數據）全面感知環境。例如，在物流在途監控中，Agentic AI 可以結合車載攝像頭拍攝的圖像（檢測貨物位移）和 GPS 數據（定位車輛位置），構建對環境的全面理解。

(4) 動態適應（Dynamic Adaptation）

Agentic AI 能夠在動態環境中實時調整策略，應對突發狀況。例如，在物流配送過程中，若遇到突發交通擁堵，AI 可以動態重新規劃路線，確保按時送達。

(5) 交互性（Interactivity）

Agentic AI 能夠與人類或其他系統高效協作，通過多模態交互（如語音、API、圖形界面）完成復雜任務。例如，物流司機可以通過語音指令（如“查詢貨物狀態”）與 AI 交互，AI 則通過 API 調用后端服務返回結果。

2. Agentic AI 與傳統 AI 的對比解析

傳統 AI 系統（如基于規則的專家系統或監督學習模型）通常專注于單一任務，缺乏自主性和上下文理解能力，其設計目標是高效完成預定義任務，但在復雜、動態環境中往往表現受限。例如，傳統圖像分類模型（如基于 CNN 的 ResNet）可以識別物流車輛的篷布狀態（打開或關閉），但無法根據環境變化（如光線條件、天氣變化）動態調整策略，也無法理解更復雜的目標（如“確保貨物安全”）。

相比之下，Agentic AI 通過以下核心能力實現了從“被動執行”到“主動決策”的質的飛躍，具體可參考如下：

(1) 上下文理解（Contextual Understanding）

Agentic AI 基于大模型技術（如 LLaMA、GPT、BERT）具備強大的上下文理解能力，能夠解析復雜指令并結合上下文生成合理決策。例如，在物流問答系統中，Agentic AI 可以理解司機提出的復雜問題（如“貨物是否因天氣原因延誤？”），通過分析運輸日志和天氣數據生成準確回答。

(2) 自主決策（Autonomous Decision-Making）

Agentic AI 通過強化學習（Reinforcement Learning, RL）或規劃算法學習最優策略，能夠在動態環境中自主決策。例如，在物流配送場景中，Agentic AI 可以基于實時交通數據和歷史運輸記錄，學習最優配送路徑，并動態調整策略以避開擁堵路段。

(3) 多模態交互（Multimodal Interaction）

Agentic AI 能夠結合多模態數據（如文本、圖像、語音、傳感器數據）進行全面感知和交互，顯著提升其環境適應能力。例如，在物流在途監控中，Agentic AI 可以同時分析車載攝像頭拍攝的視頻流（通過 YOLOv5 檢測貨物位移）、GPS 數據（定位車輛位置）和運輸日志（記錄運輸狀態），并通過語音接口與司機交互，提供實時建議。

(4) 動態適應與協作

傳統 AI 缺乏動態適應能力，面對環境變化時往往需要人工干預。而 Agentic AI 通過強化學習和多模態感知，能夠實時調整策略并與其他系統協作。例如，在自動駕駛場景中，Agentic AI 可以根據實時路況（通過雷達和攝像頭感知）調整駕駛策略，并通過 API 與交通管理系統協作，獲取最新路況信息。

3. Agentic AI 演進史解析

通常而言，Agentic AI（代理型 AI ）系統已突破傳統 AI 的局限，不再僅僅局限于生成文本或執行單一任務，而是展現出更高級的智能能力——能夠根據目標和環境自主做出決策、調用外部函數，甚至運行復雜的自主工作流，從而實現從被動響應到主動執行的跨越。

為了更清晰地理解 Agentic AI 的能力邊界，我們將針對 AI 代理能力的五個層級——從基礎的簡單響應者（Simple Responder）到具備完全自主決策能力的智能體（Fully Autonomous Agent）進行一一解析。這些層級不僅體現了 Agentic AI 的技術演進，也為我們在不同場景下設計和應用 AI 系統提供理論框架。

接下來，讓我們深入探討這五個層級的具體內涵、技術實現及其在實際場景中的應用價值，揭示 Agentic AI 如何通過自主性和交互性推動智能化進程的下一場革命...

Level 1：Basic Responder（基礎響應者）- Agentic AI 能力層級的最低階段

在 Agentic AI（代理型 AI）的能力層級體系中，Basic Responder 代表了 AI 代理能力的最低階段，其核心特征是高度依賴人類指令，缺乏自主性和對程序流程的控制能力。在此層級中，AI 系統的運行完全由人類主導，人類用戶需要明確提供每一步的輸入指令，并引導整個任務流程的執行。大語言模型（LLM）在這一階段僅扮演通用的響應者角色，其功能局限于接收人類輸入、處理后生成相應的輸出，而無法主動理解任務目標、調整策略或控制程序的執行邏輯。

Level 2：Router Pattern（路由模式）- Agentic AI 能力層級的初步決策階段

此模式標志著 AI 代理能力從被動響應向主動決策的初步過渡。相較于基礎響應者（Basic Responder），路由模式的 AI 系統具備了一定的自主決策能力，但其運行仍需依賴人類預定義的路徑或函數。

在此層級中，人類用戶負責設計和定義任務流程中可用的路徑或函數（如 API 調用、任務分支），而大語言模型（LLM）則基于輸入和上下文，做出基礎的決策，自主選擇最合適的函數或路徑執行任務。這種模式賦予了 AI 系統初步的決策能力，使其能夠在有限范圍內根據目標和環境狀態靈活調整行為。

Level 3：Tool Calling（工具調用）- Agentic AI 能力層級的智能化執行階段

Tool Calling（工具調用）層級代表了 AI 代理能力向智能化執行邁進的重要階段，相較于路由模式（Router Pattern），其自主性和靈活性得到了顯著提升。

在此層級中，人類用戶需要預先定義一組可供大語言模型（LLM）訪問的工具集（如API接口、數據庫查詢函數、外部服務調用），以支持任務的完成。而 LLM 則展現出更高級的決策能力，不僅能夠根據任務目標和上下文自主決定何時使用這些工具，還能動態確定工具執行所需的參數，從而高效完成復雜任務。這種能力使 Agentic AI 從簡單的路徑選擇者進化為具備工具使用能力的智能執行者。

Level 4：Multi-Agent Pattern（多代理模式）- Agentic AI 能力層級的協作與動態決策階段

在多代理模式（Multi-Agent Pattern）層級中，AI 代理能力向協作化與動態決策開始邁進，相較于工具調用（Tool Calling）層級，其復雜性和智能化水平顯著提升。

在此層級中，系統由一個核心的管理代理（Manager Agent）負責協調多個子代理（Sub-Agents），通過迭代決策的方式動態確定下一步行動，從而高效完成復雜任務。人類用戶需要預先定義代理之間的層級結構、各自的角色分工以及可用的工具集（如 API 接口、數據庫查詢服務），以確保協作的有序性。而大語言模型（LLM）則扮演執行流程控制者的角色，基于任務目標、上下文信息和子代理的反饋，自主決定下一步的執行策略，展現出更高級的動態決策能力和協作能力。

Level 5：Autonomous Pattern（自主模式）- Agentic AI 能力層級的巔峰，邁向獨立智能開發階段

而自主模式（Autonomous Pattern）代表了 AI 代理能力的最高階段，也是當前技術發展中最先進的模式。相較于多代理模式（Multi-Agent Pattern），自主模式的 AI 系統展現出前所未有的自主性和創造力，其核心能力在于大語言模型（LLM）能夠獨立生成并執行全新的代碼，真正扮演起獨立 AI 開發者的角色。

在此層級中，AI 不再依賴人類預定義的工具、路徑或代理結構，而是能夠根據任務目標和環境需求，自主設計解決方案、編寫代碼并執行，從而實現從需求分析到任務完成的端到端自主化流程。這種能力使 Agentic AI 從單純的執行者進化為具備創造性和自我驅動能力的智能體，標志著AI技術向通用人工智能（AGI）邁進的重要一步。

基于上述所述，Agentic AI 的五個能力層級——從基礎響應者到自主模式，體現了 AI 從被動響應到完全自主的智能化演進。每個層級在功能、自主性和復雜性上逐步提升，為不同場景提供了靈活的應用選擇：

在簡單任務中，基礎響應者高效可靠；在復雜協作中，多代理模式展現優勢；在創新場景中，自主模式開啟了 AI 開發的新可能。結合我們的自有技術背景，可以通過 PyTorch 和 Hugging Face 開發大模型（如 LLaMA），使用 Golang 和 Spring Boot 實現API調用，借助Kubernetes和NVIDIA GPU Operator部署服務，并通過 OpenTelemetry 和 Prometheus 監控性能，加速 Agentic AI 在各大應用場景（如在途監控、路徑優化）中的落地。

未來，隨著計算資源、可解釋性和安全性的進一步突破，Agentic AI 有望成為智能化進程的核心驅動力。

Happy Coding ~

Reference ：

• [1] https://k21academy.com/ai-ml/what-is-agentic-ai/
• [2] https://www.linkedin.cn/incareer/pulse/5-levels-agentic-ai-automation-kieran-gilmurray-fe1be