引言：开启智能的全新时代
人工智能 (AI) 正以前所未有的速度改变着我们的世界。从机器学习到深度学习，AI 技术不断突破边界，为各行各业带来创新和效率提升。而现在，我们正站在 AI 发展的新前沿：Agentic AI。
那么，什么是 Agentic AI 呢？简单来说，Agentic AI 是一种更高级的 AI 形式，它不再是被动地执行指令，而是能够像人类一样进行推理、规划、决策和行动，自主地解决复杂的、多步骤的问题。 英伟达 (NVIDIA) 的博客将其定义为 AI 的下一个前沿，强调其通过复杂的推理和迭代规划自主解决复杂问题的能力 [^1]。 这种自主性是 Agentic AI 与传统 AI 的核心区别之一。
与传统的、确定性的 AI 系统（例如机器人流程自动化 (RPA)）不同，Agentic AI 是一种概率性技术，能够高度适应不断变化的环境和事件。UiPath 指出，Agentic AI 依靠模式和可能性来做出决策和采取行动 [^2]。 这种适应性使得 Agentic AI 能够更好地应对现实世界中的不确定性和复杂性。
正如 Medium 上的 Edwin Lisowski 所说，Agentic AI 专注于自主性，使其能够独立做出决策、采取行动和学习，以实现特定目标，从而充当虚拟助手 [^3]。 这种目标导向的特性使得 Agentic AI 能够专注于解决特定问题，并不断优化其行动策略以达成目标。
Endava 进一步将 Agentic AI 描述为 AI 的一个强大的进化，它使组织能够更自主地运营。它使用包括生成式 AI (GenAI) 在内的高级 AI 形式，作为具有角色 (persona) 的智能体，这些智能体从数据中学习并随着时间的推移进行调整 [^4]。 Aisera 也强调了 Agentic AI 的 主动性， 认为它是一个能够自主采取行动、实时适应并基于上下文和目标解决多步骤问题的高级 AI 系统，建立在利用大型语言模型（LLM）的多个 AI 智能体之上 [^5]。
Agentic AI 的核心要素：智能体、环境、目标、行动
Agentic AI 的核心在于“智能体 (Agent)”。 我们可以将智能体看作是一个能够感知环境、进行推理、做出决策并采取行动的实体。
每个智能体都拥有：
- 感知能力： 能够接收和理解来自环境的信息，例如：传感器数据、用户输入、网络信息等。
- 推理能力： 能够根据已知信息进行逻辑推理和判断，例如：使用知识图谱、规则引擎、机器学习模型等。
- 决策能力： 能够根据目标和环境状态选择合适的行动，例如：使用强化学习、规划算法、优化模型等。
- 行动能力： 能够执行选定的行动，并对环境产生影响，例如：控制机器人、发送指令、生成文本等。
这些智能体存在于一个特定的环境中，这个环境可以是物理世界（例如：工厂、城市）、虚拟世界（例如：游戏、模拟器），甚至是社会环境（例如：社交网络、金融市场）。环境的复杂性和可预测性直接影响智能体的设计和性能。
[ 🌍 环境 ] / | \\ / | \\ 真实 虚拟 社会
智能体的目标是在这个环境中实现其设定的目标，例如：完成一项任务、最大化收益、最小化风险等。目标可以是明确的、量化的，也可以是模糊的、定性的。智能体的所有行动都旨在尽可能接近或实现其目标状态。
而实现目标的方式就是通过采取一系列的行动。行动的选择取决于智能体的推理能力、环境的状态和目标的性质。 智能体需要不断学习和调整自己的行动策略，以适应环境的变化并更好地实现目标。
Agentic AI 的价值与应用：赋能千行百业
Agentic AI 拥有巨大的潜力，可以赋能各行各业，以下是一些具体的应用案例：
- 自动化客户服务： Agentic AI 可以构建智能客服机器人，能够理解客户的需求，自主解决问题，并提供个性化的服务。例如，Aisera 提供的 Agentic AI 解决方案可以自动处理客户咨询、解决技术问题，并提供 24/7 全天候服务 [^5]。
- 智能推荐系统： Agentic AI 可以分析用户的行为和偏好，主动推荐用户可能感兴趣的产品或服务。例如，Netflix 和 Amazon 使用 Agentic AI 来个性化推荐内容，提高用户满意度和转化率。
- 自动驾驶汽车： Agentic AI 可以控制汽车的行驶，根据路况和交通规则做出决策，实现安全可靠的自动驾驶。例如，Tesla 和 Waymo 使用 Agentic AI 来实现车辆的感知、规划和控制。
- 供应链管理： Agentic AI 可以优化供应链的各个环节，例如：预测需求、优化库存、调度物流，提高效率和降低成本。
- 金融交易： Agentic AI 可以分析市场数据，自动进行交易决策，提高投资回报率和降低风险。
然而，Agentic AI 在带来巨大价值的同时，也面临着一些挑战：
- 可解释性： Agentic AI 的决策过程可能非常复杂，难以理解和解释，这给监管和信任带来了挑战。
- 安全性： Agentic AI 系统可能存在漏洞，容易受到攻击，导致数据泄露和系统崩溃。
- 伦理道德： Agentic AI 的应用可能引发一些伦理道德问题，例如：隐私侵犯、算法歧视和就业替代。
设计模式的重要性：构建可靠且可维护的 Agentic AI 系统
随着 Agentic AI 系统的日益复杂，如何构建可靠且可维护的系统成为了一个关键问题。设计模式为我们提供了一种有效的解决方案。
设计模式是软件工程中经过验证的、可重用的解决方案，用于解决常见的设计问题。 它们就像建筑蓝图一样，可以帮助我们更好地组织和构建代码，提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。
🧱 设计模式 🧱 / | \\ 重用 可靠 维护
在 Agentic AI 领域，设计模式可以帮助我们：
- 降低系统复杂性： 通过将系统分解为模块化的组件，简化设计和开发过程。
- 提高代码重用性： 通过使用通用的解决方案，减少重复代码的编写，提高开发效率。
- 增强系统可维护性： 通过采用清晰的设计模式，方便代码的理解和修改，降低维护成本。
- 促进团队协作： 通过使用统一的设计模式，提高团队成员之间的沟通效率，减少协作成本。
本系列文章将重点介绍五种常见的 Agentic AI 设计模式，它们分别是：
- 反思模式 (Reflection Pattern): 智能体通过自我审查和迭代改进输出质量。
- 工具使用模式 (Tool Use Pattern): 智能体利用外部工具和 API 扩展能力。
- ReAct 模式 (ReAct Pattern): 智能体结合推理和行动，动态适应环境。
- 规划模式 (Planning Pattern): 智能体将复杂任务分解为子任务，并规划执行顺序。
- 多智能体模式 (Multi-Agent Pattern): 多个智能体协同工作，共同完成目标。
总结与展望：拥抱 Agentic AI 的未来
Agentic AI 代表着 AI 发展的一个重要方向。它不仅能够提高效率、降低成本，还能够创造新的价值和机会。然而，Agentic AI 也面临着一些挑战，需要我们认真对待和解决。
通过学习和应用 Agentic AI 设计模式，我们可以构建更加可靠、可维护和可扩展的 Agentic AI 系统， 从而更好地利用 Agentic AI 的潜力，为人类社会带来更大的福祉。