2025 年，代理式 AI 将如何改变世界？
代理式 AI，也称为 AI 代理，是能够在最少的人类干预下自主行动以实现目标的 AI 系统。它们能够独立采取行动，实时适应环境，并根据上下文和目标解决多步骤问题，从而做出决策、计划、学习和沟通。
代理式 AI 在 2024 年开始流行，预计将在 2025 年迎来爆发式增长。AI Business 从各个行业的公司收集了关于代理式 AI 的预测，分析了他们预计代理式 AI 将如何在未来一年改变各个行业。
以下是专家们对 2025 年代理式 AI 主要趋势的预测，包括运营转型、工作流程自动化、问责制和工具精简。
IBM 数据与 AI 总经理 Ritika Gunnar 的观点：
“随着代理式 AI 在 2025 年成为主流，标志着从传统 AI 工具向主动代理和代理团队的根本转变，关于这些日益自主的系统的问责制和控制问题也将随之而来。这将更加关注我们如何治理代理以建立对这种强大的新型 AI 能力的信任的护栏、流程和工具。这也将加剧对所有学科和领导层级员工进行技能提升的必要性，以便他们能够负责任地开发、使用和监督代理式解决方案。”
IBM 咨询全球人力资源和人才转型管理合伙人 Jill Goldstein 的观点：
“随着 AI 代理的兴起，我们正在进入员工完成工作方式的新篇章。与 AI 助手不同，AI 代理可以根据提示生成计划并独立执行任务。它们在专注于专门的任务以及与其他代理一起处理复杂的多部分请求时最为有效。随着 AI 代理变得越来越普遍，公司需要重新评估其工作流程，并创建新型团队，让人类监督一组自主的 AI 代理。”
Redwood Software 首席产品官 Charles Crouchman 的观点：
“代理式 AI 将推动自动化解决方案超越简单的任务执行，实现基于上下文的智能决策，决定运行哪些任务、何时运行以及按什么顺序运行，而不仅仅是预设的计划或触发器。”
Creatio 全球产品营销和战略副总裁 Burley Kawasaki 的观点：
“能够自主决策的代理式 AI 将处理重复性的前线任务，从最初的客户咨询到安排和潜在客户资格预审。在 2025 年，团队将得到能够自主处理客户接触点的 AI 代理的支持，将人类的角色转变为战略性和同理心的任务。”
R Systems 首席执行官 Nitesh Bansal 的观点：
“在未来几年，配备扩展内存和代理式网格框架的生成式 AI 副驾驶将越来越多地增强软件开发生命周期 (SDLC)。随着这些模型获得处理大型代码库、集成复杂文档和第三方工具以及管理大量项目数据的能力，它们将成为所有 SDLC 角色的真正副驾驶。代理式网格——一个由专门的 AI 代理组成的网络——将自主协调和适应项目需求，将质量保证分析师、产品经理、设计师、架构师、DevOps 和数据库管理员连接到一个能够预测和满足工作流程需求的协调系统中。
借助代理式网格，企业可以部署提供高保真 UI 测试、动态 UX 设计、高级提示和特定领域定制等服务的 AI 副驾驶。这种互联的智能将自动化例行任务，使工程师能够专注于高价值的创新驱动型计划。最终，这将使企业能够提供增强的客户体验、敏捷的开发流程以及效率和生产力的新标准。”
Domino Data Lab AI 战略主管 Kjell Carlsson 的观点：
“生成式 AI 在过去两年一直是闪闪发光的令人兴奋的对象，但这种情况即将改变。围绕其能力和大量流入生成式 AI 初创公司的投资，已经出现了很多炒作。然而，AI 已经开始从自动解决工人难以完成的所有问题的闪亮新玩具，转变为仅仅是解决目标问题的另一种技术，需要艰苦的工作、广泛的技能和专门的能力才能部署。简而言之，AI 将从令人惊叹且不切实际转变为枯燥且有影响力。
代理式 AI 将继续被炒作，成为将取代大多数人类任务的下一件大事，但这在 2025 年不会发生，即使永远不会发生。相反，组织开始将目光投向代理式 AI 的更实用变体，其中 AI 自动化狭窄、高度受控的任务——比如获得延迟送餐的退款。简而言之，2025 年 AI 最热门的部分将是枯燥但有价值的 AI 工程主题——如何集成、运营和治理使 AI 解决方案发挥作用所需的科技组件生态系统。”
Altair 数据分析和物联网高级副总裁 Christian Buckner 的观点：
“代理式 AI 将在 2025 年改变数据分析。如今，许多企业领导者难以知道要向其数据提出什么问题，或者在哪里找到答案。AI 代理正在通过自动提供见解和建议来改变这种情况，而无需任何人提出问题。这种自动化水平对于帮助组织在数据中解锁更深入的理解和联系，并赋予他们做出更具战略性的决策以获得商业优势至关重要。企业需要建立护栏来控制 AI 驱动的建议，并保持对结果的信任。”
Vero AI 首席执行官 Eric Sydell 的观点：
“下一波创新浪潮将是代理式 AI，其中基本的生成式 AI 模型将与传统编码相结合，以自主执行特定任务。微软等公司已经部署了一系列代理来自动化工作流程并提高效率。在 2025 年，我们可以预期这种趋势会加速，因为自主代理变得更加强大，并被集成到业务流程中。然而，部署智能的自主代理需要仔细监督，以确保它们安全地行动，并在预期的范围内，不会对隐私或安全构成风险。”
Subex 公司战略副总裁兼 AI 业务负责人 Harsha Angeri 的观点：
“AI 代理将‘看到’意图，并想出如何促进请求。用户不会告诉 AI 代理如何做到这一点——这将是一个关键的进步。AI 代理将自主计算用户的意图以及完成任务的正确指令。这将对电信领域产生巨大的潜在影响。软件传统上是由人类提供指令驱动的。AI 代理将理解意图，创建自己的指令，并更快地交付结果。
电信公司需要考虑变得更像一个“意图网”。例如，一个消费者用例可能是：“我们想在下个月去夏威夷——为我们找到适合儿童的航班、住宿和活动。” 这就是意图——与手机的互动。其余部分由 AI 代理和应用程序在网络上处理。一个更复杂的用例可能是优先考虑建筑工地无人机数据传输的网络资源。这引入了网络切片，开放 API 并集成大型语言模型 (LLM)。
AI 代理还将对欺诈行为进行打击。AI 代理是配备了工具、知识和内存的 LLM，可以完成特定任务。这将影响从手机自动化到电信业务和运营支持系统的一切。”
SUSE 投资组合解决方案和服务副总裁 Abhinav Puri 的观点：
“代理式 AI 将转变为代理式工作流程，在 2025 年推动指数级的效率和创新。随着代理式 AI 的采用不断增加，我们也将继续扩展它。在 2025 年，这项技术将变得足够成熟，可以有多个 AI 代理协同工作，相互馈送，以协调多步骤目标。它们将转变为代理式工作流程，相互关联，以做出决策并执行更复杂的任务。
借助代理式工作流程，您的系统将保留记忆和智能，并将具有高度的适应性，可以根据环境的响应主动调整工作流程。这将使效率和创新呈指数级增长。”
InMoment 首席科学家 Paul Barba 的观点：
“在高利率环境中，企业因成本而感到压力，预计企业将越来越多地转向解决其问题的最小模型。随着微调和其他专门化模型的技术和工具变得越来越复杂，人们将转向最大、最智能的模型来处理开放式用例，但越来越多地转向最小的可行模型来满足特定业务需求。代理式工作流程的流行趋势表明，将具有狭窄专业知识的模型整合在一起以解决难题的方式正在形成。”
