企业多年来一直在推动流程自动化，如今许多企业已经在日常工作中使用 AI，例如总结文档、撰写回复或生成报告。然而，这些系统仍是被动式的：只有在接收到指令后才执行任务，输出也在任务完成后结束。

Agentic AI（智能体式人工智能） 标志着主动智能的结构性转变。它不再仅仅生成单次响应，而是能够理解目标、决定行动方案，并在既定参数内执行任务。它并不比支撑它的语言模型“更聪明”，其优势在于配置方式。AI 智能体通过将推理引擎与记忆、数据访问和外部工具集成，实现“可控的自主执行”以达成目标。

本文将解释 AI Agent的运行机制、在数字系统中的定位，以及它们如何为企业带来可衡量的业务价值，分析当今被广泛部署的“智能体系统”，作为企业自动化的核心组成部分。

TMO Group提供通用行业 AI Agent 解决方案，帮助企业设计并实施智能系统，实现可衡量的业务成果。

一、AI Agent的工作机制：循环与核心能力

AI Agent是一个能够从环境中获取信息、进行推理、并以一定自主程度采取行动以达成目标的系统。它与传统的自动化脚本或聊天机器人最大的区别在于：能在上下文中做出决策，而不仅仅是执行预设规则。

AI智能体通常通过一个包含五个步骤的反馈循环运行，从而能够处理“目标”而非“单次指令”：

能力	描述	示例
1. 感知（Perception）	收集并解释输入信息	读取邮件或客户订单
2. 推理（Reasoning）	决定下一步行动	判断如何回应客户问题
3. 行动（Action）	通过工具或 API 执行	发送退款、更新记录
4. 反馈（Feedback）	监控结果	检查问题是否已解决
5. 记忆（Memory）	存储上下文以便后续使用	记住过往客户交互

1. 感知（Perception）

流程从“感知”开始。AI Agent从环境中收集信息：客户消息、产品数据或分析数据流。AI智能体能“看到”的范围完全取决于其输入或“传感器”（如 API、连接器、数据管道）所暴露的数据。

功能	示例	作用
数据连接器	API 接口、Webhook、SDK	向AI Agent提供结构化与非结构化数据
检索工具	数据库查询、搜索索引	提供指定的上下文信息
输入接口	聊天窗口、仪表板	收集用户的结构化输入

在企业环境中，这些输入可包括 CRM 数据、交易记录、客服工单或分析仪表板。感知范围决定了智能体的能力。如果数据访问不畅或来源分散，会在推理开始前就限制其认知。

2. 推理（Reasoning）

基于上下文和任务指令，AI智能体解析数据、评估目标并确定合适的行动方案。这种推理更像是在特定范围内应用结构化逻辑，而非抽象智能。

组件	描述
大语言模型（LLM）+ 提示（Prompt）	推理核心与指令层
策略/安全边界（Policies / Guardrails）	业务规则与安全约束
记忆访问（Memory Access）	调用过往上下文以辅助决策

大多数智能体使用大语言模型（如 ChatGPT）作为推理核心，通过提示词定义目标、约束和语气。推理质量与模型规模关系不大，而取决于其配置与落地方式。清晰的指令与相关记忆访问可避免输出随意或脱节。

3. 行动（Action）

在行动阶段，AI Agent通过连接的工具（输出或“执行器”）执行计划，如更新数据库、发送消息或触发工作流。由于这些行为具有实际的业务影响，因此需要严格的权限和安全控制。

此阶段往往涉及 编排工具（如 Zapier、n8n），用于协调动作、管理依赖关系并确保执行顺序正确。

功能	示例	目的
执行器（Actuators）	API 调用、触发脚本	执行智能体的决策
编排（Orchestration）	Zapier、n8n、LangChain	管理流程与状态
集成层（Integration Layer）	ERP、CRM、分析系统	连接推理与执行

4. 反馈（Feedback）

执行后，AI智能体进入“反馈阶段”。它通过检查预期结果是否实现来评估成效，例如对比响应数据、验证系统更新或检查日志。

功能	描述	示例
反馈评估	确认执行成功或失败	检查 API 响应或记录更新结果

反馈闭环确保系统的可度量性与可追溯性，通常由 “评估器”（Evaluator） 组件实现，用于验证结果，常以规则检测或性能指标形式存在。

5. 记忆（Memory）

最后阶段是“学习”。AI智能体记录经验，包括任务输入、执行结果及调整过程。通过不断积累的上下文信息，智能体能在后续任务中保持连续性并优化决策。

功能	描述	示例
记忆存储	保存过去结果与上下文	向量数据库、结构化日志
学习循环	随时间优化行为	利用历史结果改进推理

AI Agent 并不会“自我再训练”，而是通过上下文积累使后续决策更具针对性。长期来看，这种连续性带来可预测性与稳健性。

这一“感知—行动”循环赋予AI智能体实用的自主性。它们能够理解目标、执行多步推理并根据结果调整行为。例如在电商订单管理中：

• 输入：检测到销售数据库中新订单；
• 推理：确认库存，判断部分商品需从另一仓库发货；
• 行动：通知物流、更新订单状态、触发发货准备；
• 反馈：监控发货确认并更新追踪信息；
• 学习：记录延迟或错误以优化履约。

AI Agent 不仅完成任务，还维护了数据连续性，减少人工协调与错误风险。

查看完整原文了解：三种类型的 AI Agent 及其与系统的连接方式。

二、多智能体系统（Multi-Agent System）的协作

一个智能体可管理单一流程，但多数业务流程涉及多个目标与角色。此时需要智能体之间的协调与通信，即“多智能体系统”。

1. 结构与协作方式

多智能体系统通过分布式智能运行。每个智能体有特定职能（数据检索、分析、执行等），它们通过共享内存或编排框架交换信息。常见结构：

模式	特点
集中式（Centralized）	主控智能体管理并分配任务
去中心化（Decentralized）	各智能体独立运行，通过共享环境通信
混合式（Hybrid）	分层结构下，专业智能体在领域协调下合作

集中式系统易于管理与审计；去中心化系统具备更强的伸缩性与容错能力。选择取决于任务复杂度与监管需求。

2. 智能体角色分工

角色	职能	示例任务
协调者（Coordinator）	规划并分配任务	将客服工单分配给专用子智能体
检索者（Retriever）	获取信息与上下文	调用 API 或数据库提取数据
分析者/规划者（Analyst/Planner）	解读数据并生成洞察	输出报告或建议
执行者（Executor）	执行动作	更新记录、发送通知
评估者（Evaluator）	监控与验证结果	检查任务是否完成或出错

这些智能体通过共享内存或消息队列协作，避免重复、保持一致，并实现迭代式协作。

3. 风险与监督管理

协调能提升系统能力，但也会增加复杂性。每增加一个智能体，就会引入新的依赖关系和潜在的故障点。设计良好的多智能体系统应包含审计追踪、版本控制以及沙盒化权限管理，以确保决策过程保持透明且可逆。即使在智能体能够自主执行任务的情况下，人工监督通常仍是关键决策环节中不可或缺的一部分。

*“沙盒化权限管理”（Sandboxed Permissions Management）是指在系统中为 AI 智能体或应用程序设定安全隔离的操作环境，让它只能在受控范围内执行任务，而不会影响到系统的其他部分或产生不可逆的风险。

4. 战略意义

多智能体系统让自动化从“任务执行”升级为“流程管理”。企业可设计跨部门协作的智能网络，新智能体可快速加入或被重新训练以适应新目标。
这意味着自动化从线性脚本演变为动态网络，每个部分都能理解自身角色并协作完成全局目标。

5. 案例：AI Agent协同客户问题解决

• 检索AI Agent收集客户历史；
• 推理AI Agent诊断问题并提出解决方案；
• 执行AI Agent处理退款或更新；
• 评估AI Agent验证完成度；
• 协调AI Agent监督全流程。

三、TMO Group助力企业运用AI Agent转型升级

AI Agent 代表了企业数字化转型的下一个阶段。企业竞争优势将更多依赖于系统如何“思考、行动与协作”。

实施智能体系统需要在技术与流程间取得平衡：

• 确定自主性可带来价值的环节；
• 保持可监督与可追踪性；
• 规划跨平台的信息流。

如果您正在探索如何将 AI Agent应用于企业业务，欢迎联系 TMO Group 进行咨询，了解适合您业务流程或平台的智能体系统设计。