引言
在当今数字化浪潮中，AI-Agent正迅速崛起，成为企业转型升级的关键力量。2025年，企业人工智能Agent开始崭露头角，其强大的自主分析与决策能力，正在重塑传统工作模式。「Gartner预测：到2028年，它将融入三分之一的企业软件，成为商业决策的重要参与者。」 本文将深入探讨AI-Agent的发展历程【6个阶段】、企业级应用、安全性以及未来趋势，揭示其如何助力企业迈向智能化新时代。
AI-Agent势不可挡
「2025年标志着企业人工智能Agent的崛起——这些能够自主分析、决策规划的Agent系统正在重塑原有的工作方式」。它们不仅可以完成单一工作任务，还可以理解上下文、制定计划，并独立执行整个业务流程。与前几年的人工定制化业务流程不同，如今的人工智能Agent能够驱动端到端的运营，这将是人类工作方式的一次革命性的转变。
可以试想一下，很多的任务将会实现大规模自动化，例如：设备故障预测、生产质量优化、公共服务简化、财务监控以以及患者护理提升。那些处于高度监管和复杂行业的组织，将通过部署安全的人工智能Agent来重塑工作流程并创造新的自动化，从而获得巨大收益——「无论是在金融服务、医疗保健、能源、制造业还是公共部门」。’ fill=‘%23FFFFFF’%3E%3Crect x=‘249’ y=‘126’ width=‘1’ height=‘1’%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)而这仅仅是开始。「到2028年，Gartner预测人工智能Agent将融入三分之一的企业软件，并影响15%的日常商业决策」。这并非渐进式的发展，而是一次根本性的转变，人工智能Agent从简单的工具进化为值得信赖的合作伙伴，增强人类的专业知识，推动组织做出更明智的决策。
AI-Agent企业级应用
人工智能Agent是一种先进的软件程序，能够独立思考、从各种数据源获取信息，并在企业内部执行复杂的任务。这些人工智能Agent可以配备了专门的工具——与企业级系统的连接，它们可以一步步地处理复杂的工作流程，以极小的人工干预实现高效和精准的执行。
「在高度监管和复杂的领域，如金融、医疗保健、制造业、能源和政府部门，自主人工智能Agent有望重塑并转变运营方式，同时确保安全性和合规性不受影响」。这些行业需要处理大量机密和敏感信息，并且要适应不断变化的监管环境。
安全的人工智能Agent为这些受监管的行业提供了额外的运营优势，它们的设计和定制能够满足这些行业的独特需求，提供更多的控制和定制机会。对于生产环境而言，最安全的部署方式是私有部署。私有部署能够确保敏感数据始终留在企业可控的环境中，满足严格的监管要求，并显著降低数据传输相关的风险。
通过将自主推理能力与强大的安全措施相结合，私有人工智能Agent不仅能够简化复杂的工作流程，比如金融领域的实时市场分析。
AI-Agent发展的6个阶段
AI-Agent的升级应用不是一蹴而就的。其主要基于大语言模型的不断演变，且每一次演变都在之前创新的基础上不断推进，使得系统能够越来越复杂地处理任务，并且具备更高的自主性。
第一阶段 基础语言模型
人工智能最初是基于用于文本补全和预测的基础语言模型。「这些模型能够延续文本序列和填补空白，但无法遵循特定指令或进行有意义的对话」。虽然在代码补全或文本预测等任务上功能强大，但它们并不适合复杂的商业应用。
第二阶段：指令遵循
下一个突破是能够理解和遵循特定指令的模型。这一进步**「使模型能够在得到明确指导时执行诸如总结、翻译或分析等特定任务」**。然而，这些模型仍然局限于其训练数据，无法访问或整合新信息。
第三阶段：对话式人工智能
语言模型随后发展为能够进行自然对话，像ChatGPT这样的系统展示了在对话中**「保持上下文并生成符合上下文的回应的能力」**。尽管这对用户互动来说是革命性的，但这些实现仍然受到无法访问最新信息或公司特定知识的限制。
第四阶段：检索增强生成（RAG）
「RAG通过将语言模型与外部知识源连接起来」，实现了重大进步。这使得人工智能系统能够基于最新、公司特定的信息来支撑其回应，从而使其适用于商业用途。这一过程简单但强大：检索相关信息，将其纳入上下文中，然后生成有根据的回应。
第五阶段：工具使用
下一个重大发展是使模型**「能够与外部工具和API进行交互」**。模型现在不仅可以处理信息，还可以通过明确定义的接口采取特定行动。尽管如此，这些实现通常需要明确的关于使用哪些工具以及何时使用的指令，这限制了它们的自主性。
第六阶段：人工智能Agent
当前的前沿人工智能Agent是这些能力的集大成者，并结合了复杂的推理能力。如今的Agent能够：
- 通过RAG访问和处理信息
- 使用工具和API来采取行动
- 规划并执行多步骤流程
- 对其方法进行推理，并根据需要进行调整
- 在复杂的工作流程中保持上下文
例如，在对客服务场景下，人工智能Agent可以分析传入的工单，在知识库中搜索相关信息，将工单路由到适当的部门，更新跟踪系统，并起草初步回应——所有这些操作都是根据具体情况和可用工具来调整其方法的。这种能力的结合使得人工智能Agent在转变企业运营方面尤其强大。
AI-Agent安全优化
随着企业逐渐采用人工智能Agent来简化工作流程、提升生产力，但是它们面临着一个关键挑战：以集中、连贯的方式管理这些Agent。「企业不再希望在各个部门拼凑多种工具，而是需要一个统一的系统，以便安全、高效地构建、管理和扩展智能Agent」。
国外有公司提出了一个企业应用级AI平台：North。该平台能够在私有环境（包括隔离网络）中运行，使组织能够安全地整合所有敏感数据，并且旨在集中创建和部署企业级人工智能Agent。无论是自动化常规操作，还是支持复杂的决策任务，North都能帮助企业组织设置符合其独特角色和用例的管道和Agent。
不仅仅是国外，国内的各家企业也正在构建自己的Agent平台。例如：
- 「扣子（Coze）」：字节跳动旗下的AI Bot开发旗舰平台，可实现零代码生产级Agent的开发，适合非技术开发者。平台开放了自研的云雀大模型及外部知名技术，降低了创新门槛。
- 「文心Agent平台」：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，提供低成本的prompt编排方式，具备零代码和低代码两种开发模式，适合不同技术背景的开发者。
- 「智谱Agent中心」：智谱清言推出的平台，其Agent生成器支持开发者通过API调用方式灵活使用智能体，智能体中心有丰富多样的热门智能体。
- 「讯飞星火Agent平台」：科大讯飞凭借深厚AI技术底蕴打造的平台，有多种虚拟人格模板，用户可按需选择并进行二次改造与个性化定制。
- 「腾讯元器」：腾讯推出的Agent平台，目前功能正在快速完善中，对于想免费体验和测试Agent开发的用户是个不错的选择
AI-Agent的未来
随着越来越多的企业尝试多Agent系统的潜力，Agent的编排与治理很可能会在新的一年成为焦点。「如果没有一个强大且安全的Agent框架，企业可能会导致Agent行为碎片化、不透明，甚至出现相互冲突的情况，从而削弱信任和效率」。
但只要具备合适的基础设施和平台，企业便能够真正实现多Agent人工智能的潜力：可扩展的自动化、更深入的洞察以及更智能、更具情境感知能力的决策。「随着这些系统的成熟，能够集中管理它们、监控性能、确保数据质量以及持续优化其行为的能力将成为关键的差异化因素——将Agent的混乱转变为战略优势」。
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