会思考的 AI：自主推理人工智能

生成式人工智能已经成为一种对人类输入做出反应的革命性工具。下一个进步是人工智能独立解决问题的能力。Agentic AI 是一种新的范式，人工智能系统超越了被动辅助，成为自主的问题解决者。这些人工智能代理感知他们的环境，计划行动并执行解决方案——有时利用 Agentic AI 来增强推理和执行。

我们探讨了什么定义了 Agentic AI，它如何扩展当前的人工智能能力及其在各个行业的变革潜力。

Agentic AI 是指由能够在复杂环境中做出决策和采取行动以实现特定目标的自主代理组成的 AI 系统。与需要直接人工输入的传统人工智能不同，这些智能体主动应对挑战并随着时间的推移而适应。

AI 代理的关键特征

• 自主性——独立运作，无需持续的人为监督。

• 目标导向——朝着预定的目标努力。

• 环境意识——感知周围环境并与之互动。

• 主动性——主动实现目标，而不是等待提示。

   

基于生成式人工智能

Agentic AI 利用生成型 AI：

• 内容生成——自动化创意或数据驱动的任务。

• 模拟——在执行行动之前探索不同的结果。

• 增强互动——提高自然语言理解和反应能力。

   

通过整合这些功能，智能人工智能使人工智能超越了被动辅助，解锁了跨行业的自主智能。

Agentic AI 建立在几个关键组件之上，这些组件可以实现自主性、决策和行动执行。

• 感知：AI 代理通过以下方式收集信息：

• 传感器和数据输入-处理来自 API、物联网设备或数字环境的实时数据。

• 自然语言理解（NLU）-解释文本或语音输入以提取相关信息。

   

• 规划与推理：代理人通过以下方式制定策略：

• 目标分解——将复杂的目标分解为更小、可管理的任务。

• 行动顺序——确定实现目标的最有效步骤顺序。

• 生成式人工智能集成——在采取行动之前，使用人工智能模型模拟不同的方法。

   

• 行动执行：一旦制定了计划，代理就会通过以下方式执行任务：

• 工具使用——与 API、数据库和软件系统交互以执行操作。

• 自动化任务执行——在没有人为干预的情况下执行计划步骤。

• 生成式 AI 行动——动态生成完成任务所需的代码、文档或内容。

   

• 学习和适应：代理通过以下方式随着时间的推移提高性能：

• 强化学习——基于试错法改进策略。

• 反馈机制——根据人类指导或系统反应调整行为。

   

通过整合这些元素，Agentic AI 可以自主感知、计划和行动，使其成为解决复杂问题的强大工具。要了解 Agentic AI 是如何运作的，请考虑以下工作流程：

1. 目标定义：代理接收目标（例如，优化供应链）。

2. 环境感知：它从相关来源（库存水平、物流计划）收集数据。

3. 规划和推理：代理设计一个策略来实现目标。

4. 动作执行：AI 代理执行其计划，与外部系统交互。

5. 评估和学习：评估结果，改进策略，并改进未来的决策。

    

这一过程使 Agentic AI 能够自主运行，随着时间的推移不断学习和优化其性能。

Agentic AI 已经在通过自动化复杂的任务和在最少的人为监督下做出智能决策来改变行业。

• 自主研究：人工智能代理可以从庞大的数据集中综合知识，生成假设，甚至设计实验。通过集成生成式人工智能，这些代理可以总结研究论文并提出新的研究方向。

• 医疗保健：代理人工智能大放异彩，特别是在自适应治疗计划和实时患者监测方面。通过不断分析医疗数据，代理可以在病情恶化之前提供个性化护理和干预建议

• 供应链管理：人工智能代理通过动态调整路线、库存水平和供应商协调来优化物流，以降低成本并提高效率。

• 网络安全：也受益于代理驱动的自动化。人工智能驱动的安全代理监控网络的异常情况，并实时应对威胁。

• 客户服务和聊天机器人：人工智能代理可以进一步发展客户服务聊天机器人，这些聊天机器人正广泛由生成式人工智能提供支持。借助代理式人工智能，他们可以在查找文档、参考服务条款和将客户引导到正确的渠道方面做出更好的决策。

   

这些应用展示了 Agentic AI 如何在各个领域增强决策、效率和创新。

代理人工智能代表了一次重大的飞跃，将人工智能从被动工具转变为自主的问题解决者。通过整合感知、规划、执行和学习，这些智能代理可以独立运作，应对跨行业的复杂挑战。与生成式 AI 的协同作用进一步增强了它们的适应性，使决策和自动化方面的创造力得以实现。

然而，要实现 Agentic AI 的全部潜力，需要克服可解释性和计算需求等挑战。随着各个企业或高校机构等探索这一前沿，访问高性能计算基础设施变得至关重要。在联泰集群，我们提供高效开发和部署这些系统所需的强大 AI 优化硬件，确保可扩展性和可靠性。

随着技术的不断进步，Agentic AI 将在塑造自动化、研究和解决问题的未来方面发挥越来越重要的作用。快速的发展离不开稳定的基础发展——在应对挑战的同时利用其优势——创造既强大又值得信赖的人工智能系统。