代理式 AI 的時代已經到來。如今，代理式 AI 已經驅動應用邁向深度場景融合與規模化落地。這波演進浪潮標志著 AI 能力向自主執行的躍遷。本文將系統解析代理式 AI (Agentic AI) 和 AI 智能體 (AI agent) 的核心概念、技術架構，并通過“AI On 系列”四篇文章，具體剖析 AI 智能體在不同行業中的實際應用與重要作用。

代理式 AI 與 AI 智能體

代理式 AI 是一種具備自主性、目標導向和交互能力的人工智能系統。它可以在復雜環境中感知信息、推理決策，并執行任務。它不需要人類時時刻刻干預，而是能夠根據目標和環境動態調整策略而達成任務。

AI 智能體是先進的 AI 系統，可被視為代理式 AI 落地的有效載體，旨在根據高級目標自主進行推理，制定計劃并執行復雜任務。與遵循基本“請求和響應”框架的傳統生成式 AI 模型不同，AI 智能體還能編排資源，與其他智能體協作，并使用各種工具，如大語言模型 (LLM)、檢索增強生成 (RAG)、向量數據庫、API、框架以及 Python 等高級編程語言，從而實現超越。

一個代理式 AI 系統通常會由以下幾個部分組成：感知系統、規劃與推理系統、執行系統以及持續學習系統。每一個系統里面可能會有單個或者多個 AI 智能體。以智能客服的場景為例，負責感知的 AI 智能體可以做到識別用戶意圖，比如用戶是查詢商品信息還是需要售后服務？然后根據不同的意圖，負責規劃的 AI 智能體可以規劃出一個合理的可執行的工作流，比如用戶想根據一個圖片查詢商品，那 AI 智能體就會規劃出——它需要用模型去識別用戶圖片中的商品，然后去圖片矢量庫里面去匹配。在規劃好以后，負責執行的 AI 智能體可以調動配置好的工具，去自動執行整個工作流，并拿到用戶需求的結果。同時，AI 智能體可以根據與用戶的交互歷史，生成用戶的畫像，從而實現更個性化的交互體驗。

目前，包括智能客服與自動化流程、工業與制造業、智能金融以及智慧醫療等行業領域內，均已展現出代理式 AI 的顯著價值。

智能體革命：重塑客戶服務、決策與零售新規則

AI 智能體改善客戶服務

AI 智能體可作為虛擬助手，使用人工智能和自然語言處理技術來處理大量客戶服務請求。通過自動化處理常見問題和重復性任務，提高效率、客戶滿意度，并輕松擴展以應對業務增長。AI 智能體經過訓練后可以理解特定行業的術語，從企業知識庫中獲取相關信息。例如 ServiceNow 推出的 IT 和客戶服務管理 AI 智能體，其通過自主解決諸多員工和客戶問題，大大提高了生產力。渥太華醫院正在使用能夠一致、準確和連續獲取信息的 AI 智能體來改善患者護理，并減少醫生和護士的行政工作。得克薩斯州阿馬里洛市多語種數字助手 Emma 則為所有居民提供全天候支持。

AI 智能體正在幫助企業提高客戶對話質量、實現較高的問題解決率并提高員工的生產力。創建一個有效的 AI 客服智能體有三大關鍵要素：收集和整理客戶數據、利用記憶功能實現個性化，以及建立運作管線。

企業可以利用NVIDIA NIM微服務助力 AI 智能體，NVIDIA NIM 微服務通過實現自然語言處理、上下文檢索和多語種交流，為 AI 智能體提供支持。適用于客服智能體的主要 NVIDIA NIM 微服務包括：適用于大語言模型的 NIM、NVIDIA NeMo Retriever NIM、適用于數字人的 NIM (包括 NVIDIA Riva NIM 和 Audio2Face NIM)。

通過數字虛擬形象打造交互式客戶體驗

生成式 AI 和代理式 AI 驅動的數字虛擬形象正在提高醫療、電信、制造、零售等行業的效率。這些數字虛擬形象能夠提供多語種支持和個性化指導，極大地增強了用戶體驗。

例如，醫療 AI 智能體可以提供全天候虛擬接診并協助遠程醫療服務；此外，虛擬理財顧問可以提醒銀行客戶注意潛在的欺詐行為，或根據客戶的投資組合提供個性化的方案和投資建議，來幫助增強客戶的安全性和金融知識。

設計帶有虛擬形象和語音功能的 AI 智能體的五個關鍵步驟包括：確定用例，根據所需的沉浸感和交互程度，選擇 2D 或 3D 虛擬形象；開發虛擬形象，使用專業軟件和技術為 3D 虛擬形象創建逼真的動作和形象，或者為 2D 虛擬形象選擇適合網絡嵌入式解決方案的快速開發方法；集成語音技術，可使用NVIDIA Riva來實現語言交互；選擇渲染方式，借助NVIDIA Omniverse RTX Renderer 技術或虛幻引擎工具制作 3D 虛擬形象，以便獲得高質量的輸出和高效率的計算；最后采用云原生部署的方式實現實時輸出和擴展能力。

NVIDIA AI Blueprint是一套可參考的工作流，通過提供現成的工作流和工具加速了部署，簡化了虛擬助手的構建和設置工作。無論是簡單的 AI 聊天機器人，還是動畫的數字人機界面，這些藍圖都能提供打造 AI 助手所需的資源，使 AI 助手具有可擴展性、符合企業品牌形象、并且可提供響應迅速、高效的客服體驗。

具備邏輯推理能力的 AI 智能體可做出合理決策

AI 智能體已從簡單的聊天機器人進化為具備邏輯推理能力的數字伙伴，借助邏輯推理 AI 模型，智能體可以學會如何進行批判性思考并解決復雜任務。這種新型的“邏輯推理智能體”僅需必要的計算資源和 token 量，就能分解復雜問題、權衡不同方案、并做出合理的決策。NVIDIA 的 Llama Nemotron 模型支持邏輯推理功能的啟用與關閉，開發人員可以通過編程來決定每次查詢。這樣，智能體就可以只在需要時才啟用邏輯推理，從而節省用戶的等待時間并降低成本。

邏輯推理能力可通過集成大型邏輯推理模型 (如 NVIDIA Llama Nemotron Ultra 或 DeepSeek-R1) 增強 AI 智能體的規劃模塊，延長推理時間并增加資源投入，直接影響系統整體性能。此外，NVIDIA 提供的AI-Q NVIDIA Blueprint和 NVIDIA Agent Intelligence 工具包，可幫助企業打破數據孤島，簡化復雜工作流，實現大規模性能優化，確保 AI 智能體在實際應用中的高效運行和可擴展性。

目前，Amdocs 已經利用邏輯推理 AI 智能體改進了電信運營商客戶互動；安永通過邏輯推理智能體提升了稅務查詢回復質量；SAP 的智能體 Joule 集成邏輯推理功能后，優化了企業數據挖掘與業務流程執行。

AI 智能體在零售行業的應用

線上購物為消費者提供了海量的選擇，然而，過度豐富的選擇反而可能會引發決策疲勞。AI 智能體通過個性化體驗、豐富產品信息庫、全渠道支持、虛擬試穿功能和 24/7 全天候服務等方式，改善用戶體驗并提升在線銷售額。

用于目錄商品信息增強的 AI 智能體能夠自動補充產品屬性數據，而專為搜索優化的 AI 智能體能夠優化搜索結果，提供個性化推薦，并引導消費者完成購物流程。亞馬遜基于NVIDIA TensorRT-LLM庫部署生成式 AI，自動生成完整、豐富的產品列表，優化產品目錄管理；亞馬遜音樂通過NVIDIA Triton推理服務器和 TensorRT 軟件開發套件優化搜索功能，降低搜索成本；SoftServe 推出的生成式 AI 購物助手，提供沉浸式購物體驗，支持虛擬試穿功能。

構建強大 AI 購物智能體的關鍵模塊包括多模態和多查詢功能、與大語言模型的集成、結構化和非結構化數據的管理、保障品牌安全的對話以及先進的仿真工具。通過使用這些關鍵技術，零售商可以設計出超出客戶期望的 AI 購物智能體，從而提高滿意度和運營效率。

結語

隨著技術的持續發展，代理式 AI 與 AI 智能體正從概念走向更廣泛的產業實踐。從智能客服的高效響應到零售場景的個性化服務，從邏輯推理輔助決策到數字虛擬形象的沉浸式交互，其核心價值始終圍繞“解決實際問題”。對企業而言，針對業務場景中的實際需求，依托現有技術棧逐步搭建適配的代理式 AI 應用框架，是技術落地的路徑，更是把握 AI 能力向自主執行躍遷機遇的關鍵。