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什么是 Agentic AI？初学者完整指南

· 11 分钟阅读
Kobkrit Viriyayudhakorn
Kobkrit Viriyayudhakorn
CEO @ iApp Technology

您可能已经使用过 ChatGPT 或类似的 AI 助手。您提出问题，获得答案，仅此而已。但如果 AI 能做更多呢？如果它能够规划、执行多步骤任务、使用工具并自主工作来实现您的目标呢？欢迎来到 Agentic AI 的世界——人工智能的下一个演进阶段。

什么是 Agentic AI？​

Agentic AI 指的是能够自主行动以实现目标的 AI 系统。与仅仅响应提示的传统 AI 不同，Agentic AI 能够：

  • 规划复杂的多步骤任务
  • 独立做出决策
  • 使用外部工具（API、数据库、网络搜索）
  • 从反馈中学习并适应
  • 持续执行直到目标实现

可以这样理解：传统 AI 像一个回答您问题的好帮手。Agentic AI 则像一个能干的经理，接受您的目标后会自己想办法完成——规划、委派、解决问题，并在过程中不断调整。

简单示例​

传统 AI：

  • 您："曼谷的天气怎么样？"
  • AI："曼谷现在 32°C，晴天。"
  • （完成——单次响应）

Agentic AI：

  • 您："帮我规划一个清迈周末游。"
  • AI：搜索航班 → 比较价格 → 查看天气 → 寻找酒店 → 研究景点 → 创建行程 → 预订一切 → "这是您的完整旅行计划，所有预订已确认。"

传统 AI vs Agentic AI​

传统 AI 与 Agentic AI 对比

主要区别​

方面传统 AIAgentic AI
交互方式单一提示 → 单一响应目标 → 多个自主行动
行为模式被动（等待输入）主动（采取主动）
任务复杂度单一、独立的任务多步骤、相互关联的工作流
工具使用有限或无广泛（API、搜索、代码等）
决策方式人工指导在边界内自主决策
学习能力每次会话静态执行过程中适应和改进
持续性响应后结束持续直到目标实现

Agentic AI 系统的类型​

1. 单代理系统​

一个 AI 代理独立工作完成任务。

  • 示例： 编码助手，能编写、测试和调试代码
  • 应用场景： 个人生产力、简单自动化

2. 多代理系统​

多个 AI 代理协作，每个代理都有专门的角色。

  • 示例： 包含"研究员"代理、"写手"代理和"审核员"代理的团队
  • 应用场景： 复杂项目、内容创作流水线

3. 分层代理系统​

代理按层次组织，有管理代理和工作代理。

  • 示例： 监督代理将任务委派给专业子代理
  • 应用场景： 企业自动化、大规模运营

4. 反应式代理​

实时响应环境变化的代理。

  • 示例： 对市场情况做出反应的交易机器人
  • 应用场景： 监控、实时决策

5. 深思熟虑型代理​

在行动前进行大量规划的代理。

  • 示例： 用于商业决策的战略规划 AI
  • 应用场景： 复杂问题解决、研究

Agentic AI 循环​

Agentic AI 循环

Agentic AI 以持续循环的方式运作：

1. 感知​

代理观察环境并收集信息：

  • 读取用户请求
  • 监控数据源
  • 检查工具输出

2. 推理​

代理分析情况并制定计划：

  • 理解目标
  • 分解复杂任务
  • 决定使用哪些工具
  • 规划行动顺序

3. 行动​

代理使用可用工具执行操作：

  • 调用 API
  • 搜索网络
  • 编写和运行代码
  • 与其他系统通信

4. 学习​

代理评估结果并调整：

  • 检查目标是否达成
  • 从错误中学习
  • 如需调整策略
  • 为未来任务改进

这个循环持续进行，直到目标实现或代理判断无法继续。

关键 AI 术语解释（术语解读）​

1. 代理（Agent）​

定义： 能够感知环境、做出决策并自主采取行动的 AI 系统。

简单类比： 想想扫地机器人。它感知房间，决定在哪里清洁，通过移动和吸尘来行动，并在遇到障碍时适应。

AI 语境： 具有使用工具、做出决策和执行多步骤计划能力的大语言模型。

2. 工具调用 / 函数调用​

定义： AI 使用外部工具（如 API、数据库或代码执行）的能力。

简单类比： 就像厨师可以使用各种厨房工具（刀、炉子、搅拌机）来准备一餐。

示例： 代理调用天气 API，然后调用预订 API，再调用支付 API 来规划您的旅行。

3. 思维链（Chain of Thought, CoT）​

定义： AI 在得出结论前逐步解释其思考过程的推理技术。

简单类比： 就像在数学题中展示解题过程，而不是只给出答案。

重要性： 帮助代理做出更好的决策，并允许人类验证推理过程。

4. ReAct（推理 + 行动）​

定义： AI 在思考做什么和采取行动之间交替进行的框架。

简单类比： "思考，然后行动，再思考"——就像棋手分析、下棋、再分析。

模式： 思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动 → ...

5. 编排（Orchestration）​

定义： 协调和管理多个 AI 代理或工具一起工作。

简单类比： 就像指挥家指挥管弦乐队——确保所有乐器（代理）和谐演奏。

重要性： 复杂任务通常需要多个专业代理协同工作。

为什么 Agentic AI 很重要​

1. 自动化复杂工作流​

传统自动化处理简单、重复的任务。Agentic AI 可以自动化需要以下能力的复杂工作流：

  • 决策制定
  • 处理异常
  • 适应变化的条件
  • 协调多个系统

2. 减少人工瓶颈​

许多业务流程因等待人工决策而停滞。Agentic AI 可以：

  • 自主处理常规决策
  • 只将真正复杂的情况上报
  • 全天候工作，不会疲劳

3. 规模化专业知识​

专业知识可以嵌入代理中：

  • 理解泰国法律的法律代理
  • 协助诊断的医疗代理
  • 分析投资的金融代理

4. 实现新的可能性​

以前不可能的事情变得可能：

  • 大规模个性化服务
  • 实时自适应系统
  • 复杂研究自动化

Agentic AI 解决什么问题？​

问题传统解决方案Agentic AI 解决方案
多步骤客户服务人工客服处理每个步骤AI 代理端到端解决
数据分析与报告分析师手动查询和格式化代理收集、分析并生成报告
软件开发开发人员编写、测试、调试代理自主编码、测试和修复
研究与综合数小时的人工研究代理搜索、阅读和综合
文档处理人工审核和提取代理阅读、理解和处理
日程安排与协调来回邮件沟通代理协商并安排

Agentic AI 如何工作​

架构​

  1. 大语言模型（大脑）

    • 理解自然语言
    • 推理任务
    • 生成计划和响应

  2. 记忆系统

    • 短期：当前对话/任务
    • 长期：过去的经验、用户偏好

  3. 工具库

    • API 和集成
    • 代码执行环境
    • 数据库访问
    • 网页浏览能力

  4. 编排层

    • 管理代理循环
    • 处理错误和重试
    • 协调多个代理

示例流程​

用户："分析我们的销售数据并创建演示文稿"

代理思考：
1. 我需要访问销售数据库
2. 然后分析趋势和模式
3. 生成洞察和可视化
4. 创建包含发现的演示文稿

代理行动：
→ [工具：数据库] 查询过去12个月的销售数据
→ [工具：分析] 计算趋势、增长率、热门产品
→ [工具：可视化] 创建图表和图形
→ [工具：演示文稿] 生成包含洞察的幻灯片
→ [输出] "这是您的销售演示文稿，包含关键洞察..."

Agentic AI 在泰国的实际应用​

1. 泰语客户服务自动化​

使用 Chinda Thai LLM 作为大脑，企业可以构建以下代理：

  • 理解泰语语言细微差别
  • 端到端处理客户投诉
  • 适当地升级复杂情况
  • 自主处理退款和换货

2. 泰语文档处理流程​

将 AI 代理与 Thai OCR 结合：

  • 代理接收文档图像
  • 使用 OCR 提取泰语文本
  • 对照数据库验证信息
  • 路由到适当部门
  • 跟进待处理事项

3. 泰语法律研究助手​

使用 Thanoy Legal AI：

  • 代理接收法律问题
  • 搜索相关泰国法律和判例
  • 分析适用于案件的情况
  • 生成法律摘要和建议

4. 多语言商务代理​

将 Translation API 与大语言模型结合：

  • 代理用任何语言与客户沟通
  • 即时翻译内部文档
  • 协调国际业务
  • 处理跨境查询

5. 语音启用的泰语代理​

集成 Speech-to-Text 和 Text-to-Speech：

  • 代理接收泰语语音命令
  • 使用 AI 推理处理请求
  • 以自然泰语语音响应
  • 实现免提自动化

使用 iApp 构建 Agentic AI​

iApp Technology 提供在泰国构建 Agentic AI 的基础组件：

可用组件​

组件iApp 产品在代理中的角色
语言理解Chinda Thai LLM泰语任务的大脑
高级推理DeepSeek-V3.2复杂推理和编码
法律知识Thanoy Legal AI泰国法律专业知识
文档阅读Thai OCR APIs阅读泰语文档
翻译Translation API多语言能力
语音接口Speech APIs语音输入/输出

示例：构建泰语客户服务代理​

import requests

def thai_customer_agent(customer_query):
    # 步骤 1：使用 Chinda 理解查询
    understanding = call_chinda_api(
        f"分析此客户查询并识别：意图、情感、所需操作：{customer_query}"
    )

    # 步骤 2：根据意图决定操作
    if "refund" in understanding['intent']:
        # 检查订单状态，处理退款等
        result = process_refund_workflow(understanding)
    elif "complaint" in understanding['intent']:
        # 记录投诉，如需则升级
        result = handle_complaint_workflow(understanding)
    else:
        # 一般查询
        result = answer_inquiry(understanding)

    # 步骤 3：生成泰语响应
    response = call_chinda_api(
        f"为以下内容生成礼貌的泰语响应：{result}"
    )

    return response

def call_chinda_api(prompt):
    response = requests.post(
        'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions',
        headers={
            'apikey': 'YOUR_API_KEY',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        json={
            'model': 'chinda-qwen3-4b',
            'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
            'max_tokens': 1024
        }
    )
    return response.json()

开始使用 Agentic AI​

步骤 1：从简单开始​

从针对特定任务的单代理系统开始：

  • 一次自动化一个工作流
  • 使用 Chinda 处理泰语任务
  • 逐步添加工具

步骤 2：添加工具​

使用 iApp API 扩展代理能力：

步骤 3：扩展规模​

随着信心增长，构建更复杂的系统：

  • 多代理架构
  • 跨职能工作流
  • 企业级自动化

资源​

  1. 获取 API 访问权限： API 密钥管理
  2. 试用 Chinda： Chinda Thai LLM 演示
  3. 探索产品： 所有 iApp API
  4. 加入社区： Discord

Agentic AI 的未来​

值得关注的趋势​

  1. 更自主的代理： AI 处理越来越复杂的任务，人工监督越来越少
  2. 专业化代理： 针对法律、医疗、金融领域的特定领域代理
  3. 代理市场： 可立即部署的预构建代理
  4. 代理间通信： AI 系统之间的协商和协作
  5. 泰语代理： 更复杂的泰语能力

为什么泰国企业应该现在行动​

  • 先发优势： 现在采用 Agentic AI 的企业将引领其行业
  • 降低成本： 自动化昂贵的人工工作流
  • 扩展运营： 处理更多客户而无需成比例增加员工
  • 全天候服务： 代理全天候工作
  • 竞争差异化： 提供卓越的客户体验

结论​

Agentic AI 代表着从"回答问题的 AI"到"实现目标的 AI"的根本转变。这不仅仅是关于更智能的聊天机器人——而是关于能够规划、执行和适应的自主系统。

对于泰国企业来说，iApp 的泰语 AI 能力（Chinda、Thanoy、Thai OCR）与 Agentic AI 架构的结合，为自动化和创新开辟了前所未有的机会。

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