2025年，AI Agent持续领跑人工智能领域热门赛道。从Auto GPT到百度旗下的Agent Builder，再到如今已经成为行业提升效率、拉动新一轮生产力增长的技术路径……“AI智能体”技术正快速走出实验室，奔赴产业一线。
在7月15日晚“极客有约”的直播中，来自商汤科技的王志宏、腾讯云的王磊和彩讯股份的邹盼湘，深入剖析了AI Agent的本质、落地场景与发展挑战，为我们揭开了这场技术革命的真实图景。
AI Agent：从工具人到神队友
究竟什么是AI Agent（AI智能体）？
狭义上而言，它是具有自主编排和决策能力的智能应用，能自主与环境交互完成特定目标；广义则涵盖了所有大模型应用。
在商汤科技的王志宏看来，AI Agent就是一个“智能代理”。它接受任务后会自主分配、决策，最终为用户呈现结果。
这种“目标导向+自主决策”的特性，使AI Agent突破了传统自动化流程的机械性，更像是能共同商量、自主行动的“工作伙伴”。
双重发力，AI Agent具体为企业做了什么？
从实践来看，AI Agent已在多个领域展现出不可替代的价值。
在企业业务流程中标准化程度比较高的环节，AI Agent能够大幅提升效率。例如，某些行业中，任务执行通常需要较高的专业背景知识（客服、电商、网站制作、营销海报生成等）。然而，在日常工作中，这些任务又往往包含大量可以结构化和流程化的操作。而AI Agent则可以学习这些场景的先验知识和经验，并通过知识库等手段，代替这些专业人才解决特定场景的问题。另一方面，AI Agent丰富的知识储备和可复制性的优势，可以应用到新员工培训的场合，反向赋能人类。
此外，彩讯股份的邹盼湘提到，AI Agent的多数使用场景仍集中在在客服领域。其一改传统智能客服对关键词的依赖性，不仅能链接业务系统回答咨询，还能分析对话数据（如用户反馈焦点、高频时段等）反哺产品迭代，同时辅助人工客服提升服务一致性。
在AI Coding领域，AI Agent同样发挥着重要作用。它能够基于用户需求自动生成代码框架、检测代码漏洞并进行修复，还能根据项目文档完善代码注释，极大地提升了开发效率。例如，在大型软件开发项目中，开发者只需提出功能需求，AI Agent就能自主规划代码结构，调用合适的库和工具，快速生成初步的代码方案，大幅减少了人工编码的时间成本。
总体而言，AI Agent凭借其自主决策和高效执行的能力，在企业知识管理、客服服务、AI Coding等多个领域都展现出了显著的价值，成为推动企业数字化转型和降本增效的重要力量。
落地挑战：理想与现实的平衡术
理想很丰满，现实很骨感。尽管前景广阔，AI Agent的落地仍面临工程实践与技术选型的双重考验。
当前，AI Agent在企业环境中的落地场景中，主流的有两类架构：基于Workflow（工作流）的智能体与自主规划型的智能体。
其中，基于Workflow的智能体是按照预设的流程步骤来执行任务的，每一个操作环节都有明确的规则和顺序约束，就像沿着固定轨道行驶的列车，不会偏离预设路径。这种特性使其适合边界清晰的标准化场景，如固定流程的客服应答等，优势是可控性强、准确率高。
自主规划型的智能体则更依赖大模型的推理能力，它能够根据任务目标自主分析问题、制定执行计划，并在过程中根据反馈调整策略，就像一个拥有独立思考能力的决策者。这种特性使其适合复杂任务，但对模型能力要求极高。
事实上，在企业的实际应用中，通常会将两者结合：用Workflow保证核心流程稳定，用自主规划提升灵活性。这种混合模式既能满足企业对可靠性的要求，又能保留智能决策的潜力。
然而，王志宏同时指出，大模型的“幻觉”问题对于应用的严谨性与准确率的影响，成为AI Agent与其他AI技术在产业应用与商业落地不得不去面对的挑战。
究竟如何优化这种“幻觉”问题的“不可控性”？王志宏表明，RAG（检索增强生成）技术是解决这一核心痛点的关键。它通过外挂知识库或直接从网络检索信息为大模型提供精准的知识依据，在回答问题时先从知识库中检索相关信息，再结合这些信息生成内容——即避免模型生成看似合理却与事实不符的内容，同时也无需将所有知识通过训练内置到模型中，降低了训练成本。
“当数据和算力接近天花板，强化学习给我们开辟了新的思路。”腾讯云的王磊分析道。强化学习主要是提升推理模型在特定领域的智能表现。通过对智能体以任务为导向的规划，通过奖励函数驱动策略优化，并结合反思机制来纠正错误决策，从而不断自主地朝着正确的方向优化。“通过强化学习的方式，可以帮助智能体不断优化决策，最终提升整体呈现效果。”也就是说，大模型可通过奖励机制实现自主优化，大幅降低标注成本。至于奖励机制的选择以及样本效率的提升，则需要后期做更为长远的战略规划。
AI Agent的发展终究要向多模态协同靠拢。虽然目前的多智能体协同仍以中央规划模式为主，但随着强化学习、分布式推理等技术成熟，以及行业经验的不断沉淀，AI Agent终会走向规模化价值创造，成为产业变革的关键力量。无论是制造业的流程优化、金融业的风险管控，还是医疗业的辅助诊断、教育业的个性化服务等，AI Agent正凭借自主决策、高效执行以及与环境交互的能力，深度融入各行业的核心业务环节，重塑行业运行模式。
这场变革的核心，不仅是技术的突破，更是人机协作模式的重构——让AI Agent成为人类的“超级助手”，共同开拓认知边界与创新可能。
原创文章，作者：王 殿漪，如若转载，请注明出处：http://damoai.com.cn/archives/11409
