2025年Agentic+AI应用构建实践指南报告_69页_18mb

Agentic AI 是一种能够自主感知环境、规划任务并执行复杂操作的智能系统，结合了大型语言模型、规划能力、记忆机制和工具使用，目标是实现更接近人类决策的运作方式。其核心原理包括规划能力（如思维链技术）、记忆机制（短期与长期记忆）和工具使用（动态集成与验证）。

Agentic AI 技术栈与传统AI应用不同，它通常包含框架（如 Strands）、托管服务（如 Amazon Bedrock）和沙箱环境。选择部署方式需考虑任务确定性、灵活性、资源消耗和用户交互需求，如高度结构化任务适合工作流型，大企业支持则适合自主型。

应用形态分为通用型和垂类。通用型如亚马逊云技术的个人助手，适用于多任务场景；垂类则如金蝶集团的智能提单系统或一级方程式赛博智能根因分析助手，针对特定场景优化。

具体实践方
专用API 示例：亚马逊云开发了用于软件工程自动化等工具的API，适合企业用户快速集成。
全托管服务：利用Bedrock服务提供了高灵活性、成本优化、记忆管理等功能，如知识检索增强、跨浏览器支持等，降低开发门槛。
完全自建：适用于专业开发团队，通过Strands等框架实现定制化。

典型案例：金蝶集团通过Agentic AI优化海外客户的提单和指标分析流程，提升效率；一级方程式赛博智能根因分析助手则快速诊断并解决问题，极大提高运营效率。

总结Agentic AI不仅代表了技术的进步，更是人机关系的一次重塑，具备广泛的应用场景和极高的商业价值，有望在各行各业推动智能化变革。