Agentic AI代表AI能力的跃迁，它能自主理解目标、制定计划、执行任务并协作完成复杂目标。核心结构包括感知、决策、执行和记忆反思四大模块。与传统AI Agent相比，它具备主动性、多任务处理、持久记忆和协同能力优势。在企业应用中已深入财务、供应链等领域，通过MCP技术实现多系统协同，未来人与AI将从使用关系转变为协作关系。

一、从 ChatGPT 到 Agentic AI：智能的下一阶段

传统的 AI（比如 ChatGPT）就像一个“超级回答机”，能理解你的问题，生成自然语言的答案。但它不会主动行动，也不会持续追踪目标。

而 Agentic AI 的出现，代表着一个根本性转变——

它不只是“生成答案”，而是生成行动（generate actions）。

Agentic AI 能：

• 自主理解目标；
• 制定计划；
• 调用工具或API；
• 与人类或其他AI协作；
• 不断反思并优化策略。

“从语言模型到智能体：AI的能力跃迁”

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二、Agentic AI 的核心结构：能思考、能行动、能学习

Agentic AI 的系统架构通常包含 4 个核心模块：

1. 感知（Perception）

理解环境信息，比如用户输入、数据库内容、API返回值、文件内容等。
→ 类似 SAP 系统里的“接口层（Interface Layer）”。

2. 决策（Reasoning / Planning）

基于当前目标与上下文，生成可执行计划。
→ 相当于“逻辑引擎（Decision Engine）”，决定“接下来干什么”。

3. 执行（Action）

调用外部系统或工具，如 SAP、Excel、邮件系统、数据库等。
→ 类似“执行层（Execution Layer）”。

4. 记忆（Memory）与反思（Reflection）

持续保存经验、从失败中学习。
→ 这部分让AI具备“成长性”。

三、Agentic AI 与 AI Agent 的区别

项目	AI Agent	Agentic AI
触发方式	被动执行任务	主动识别目标
任务范围	单任务	多任务、自组织
记忆能力	有限上下文	持久记忆与经验积累
协作模式	单体运行	可协同（多智能体）
应用定位	工具型助手	主体型伙伴

一个简单比喻：

AI Agent 是一个“听话的员工”，
Agentic AI 是一个“懂目标的合伙人”。

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四、企业级应用场景：从自动化到智能协作

Agentic AI 的潜力不仅在“对话”，更在于“行动”。
以下是几个典型的企业场景：

1. 财务领域：Agentic Financial Closer

智能体扫描 SAP 凭证、银行对账、暂存凭证，主动生成月结计划，分配任务并监控进度。
→ CFO 从“催进度”变为“看结果”。

2. 供应链领域：Agentic Planner

AI 自动分析库存、预测需求波动、模拟采购计划，跨系统（IBP/S4/MM）协调动作。
→ 采购计划由“人驱动”转为“智能驱动”。

3. 人力资源领域：Agentic HR Assistant

自动监控员工考勤、培训、绩效趋势，主动发出提醒或生成报告。
→ HR从执行者变为数据驱动的策略顾问。

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五、支撑技术：MCP 与多智能体协同

最近行业中频繁提到的 MCP（Model Context Protocol） 是 Agentic AI 的关键技术标准。它像“AI 的 USB 接口”，让不同 AI 模型、工具、数据库可以安全互通。未来，一个 Agentic AI 可能会这样工作：

1. 通过 MCP 接口访问 SAP 的财务数据；
2. 调用 Excel API 生成预算预测表；
3. 将结果同步到 Power BI 仪表板；
4. 若检测到异常，还会自动发邮件给项目经理/Key User。

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六、挑战与展望

优势	挑战
* 提高决策效率 * 降低重复劳动 * 支撑跨系统协作 * 构建企业知识循环	* 安全与合规（尤其是企业数据访问权限） * 可解释性（AI 决策逻辑的透明度） * 审批机制（避免“自主执行过头”） * 企业文化接受度（从“AI工具”到“AI伙伴”）

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七、AI，从工具到合作者

Agentic AI 不只是技术升级，它是人与机器关系的重新定义。
在未来的工作场所，我们不会只是“使用AI”，而是与AI共同决策、共同创新。

“未来的竞争，不是人与AI的竞争，而是谁能更好地与Agentic AI协作。”

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但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
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• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

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• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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• 硬件选型
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• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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