关于Agentic AI的一些总结和思考

转载 于 2025-12-24 15:30:10 发布 · 7 阅读 · 0 ·
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引用Google Gemini的释义：

Agentic AI frameworks are software toolkits that provide structure, components, and protocols for building autonomous AI agents that can reason, plan, and act to achieve goals, streamlining development with features like memory, tool integration (APIs), and multi-agent orchestration, with popular examples including AutoGen, CrewAI, LangGraph, and Semantic Kernel, enabling complex automation beyond simple prompts. 

Core Components & Capabilities
  • Planning & Reasoning: Breaking down tasks, selecting tools, tracking progress.
  • Autonomy: Operating independently, adjusting strategies.
  • Memory: Retaining context and past actions for better reasoning.
  • Tool Integration: Accessing external APIs, databases, and systems.
  • Multi-Agent Orchestration: Coordinating multiple agents for complex workflows.
  • Human-AI Interaction: Interfaces for feedback and oversight. 

这里其实应该先看一下GenAI和AgenticAI的区别

GenAI 解决“生成什么”，Agentic AI 解决“为了目标要做什么、下一步做什么”。

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👉 GenAI 是“会写、会说、会生成”的大脑

👉 Agentic AI 是“会思考下一步并动手”的数字员工

 GenAI 擅长 

  • 文本生成（文案、代码、方案）

  • 总结、改写、翻译

  • 单轮或多轮问答

  • 规则内推理（RAG + Prompt）

 从本质上看：“输入 → 输出”

Agentic AI 擅长

  • 拆解目标

  • 制定计划

  • 调用工具 / 系统

  • 多步执行

  • 根据结果动态调整策略

 从本质上看是：“目标 → 行动闭环”

二者在关键技术上的差异有

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Agentic AI = GenAI + 规划 + 工具 + 状态 + 决策

 

cmdos
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Agentic AI在智能制造中的5大应用场景：提示工程架构师必须知道
AI 算法实战派
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AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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2023年以来，随着大语言模型（LLM）能力的突破，Agentic AI（智能体AI）逐渐成为突破传统客服瓶颈的核心技术。与传统AI不同，Agentic AI是具有目标导向性、自主决策能力、工具使用能力理解复杂目标：拆解用户的多维度需求（如"查订单+改地址+退款"），形成可执行的任务链。自主规划与执行：无需人工干预，主动调用工具（如订单API、CRM系统、知识库）完成任务。动态调整策略：遇到错误或信息缺失时，能反思问题、追问用户或重试操作（如"订单号格式错误，是否是10位数字？"）。闭环管理流程。
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AI Agent与Agentic AI的原理和应用
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AI Agent是一种具备环境感知、智能决策乃至自主行动能力的智能实体，而Agentic AI则是追求更高阶的智能，强调AI系统的自主性、目标驱动、环境交互和学习能力。同时，文章还探讨了主流的AI Agent平台、框架与项目，如Coze、Dify、FastGPT、AutoGen、LangGraph、CrewAI等，分析了它们的技术特点、创新实现、架构设计、潜在优势与局限性。最后，文章展望了AI Agent的未来发展趋势，包括自主学习、适应环境、与人类深度共融等方面。，互联互通社区推荐阅读，版权归作者所有。
一文讲清楚AI Agent和Agentic AI，让你不再混淆
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AI Agent是解决“怎么做”的工具，Agentic AI是思考“为什么做”的智慧决策者。两者如同“士兵与将军”，共同推动人工智能从“机械执行”迈向“自主创造”。
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一文带你了解Agentic AI
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例如，在一个软件开发的Agentic AI系统中，可能包括负责需求分析的“产品经理Agent”、负责架构设计的“架构师Agent”、负责编写代码的“程序员Agent”、负责测试的“测试员Agent”，甚至还有一个负责整体流程协调的“CEO Agent”。此外，发展标准化的 Agent 间通信协议（如 A2A），提高协作效率和互操作性。这是Agentic AI系统的“大脑”或“指挥中心”，负责管理整个Agent团队，监控任务进度，解决Agent间的冲突，并确保所有Agent的努力都朝着最终目标前进。
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本文系统比较了AI Agent与Agentic AI的概念差异。AI Agent是由大模型驱动的单体智能体，能通过工具使用实现特定任务自动化；而Agentic AI则是多智能体协作系统，具备动态任务分解、持久记忆和更高自主性。文章分析了两者的核心特征、典型应用、面临的挑战及解决方案，指出AI Agent正向更主动、可信赖方向发展，Agentic AI则朝大规模协作、持久记忆和专业化演进，为构建稳健AI系统提供路线图。
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这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。 其次，采用s，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。 其次，采用sklearn机器学习库构建预测模型，通过时间序列分析和回归方法，对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型，以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段，我们优化了模型性能，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后，基于Django框架开发前端展示系统，实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型，包括折线图和柱状图，帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案，不仅增强了数据获取和处理的效率，还提升了用户体验。未来，该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景，为大众提供更加准确和及时的气象服务。
关于Agentic RAG学习的总结
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传统RAG只是被动检索，而Agentic RAG让系统具备了主动思考和决策能力 - 这个核心差异必须讲清楚。用户可能最关心的是实际应用场景，所以我会重点对比传统RAG的局限性，再带出Agentic的突破点。 等等...ta特别要求了...
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