一、什么是Agentic Al?

Agentic Ai 这一般念在 2024 年由吴恩达提出，通常指具备自主目标生成、长期任务管理、多轮自我决策、动态策略优化等能力的人工智能系统。

能够在开放环境中持续感知变化，主动制定或调整目标，井在执行过程中不断反思，随时修正策路。

相比之下，传统的 Al Agent 通常在明确划定的任务边界内运行，目标由外部给定。遵循“感知➡规划➡执行”的有限轮闭环模式，任务结束即退出，更像是一个单一任务或固定的工作流执行器。

而 Agentic Al 是 Al Agent 的进阶形态，从柀动接收和执行任务，升级为可长期规划运行、多轮自我驱动、动态适应并不断涉进的自主智能体。

这就好比从一个听从上级指令办事的普通士兵升级成了能运筹胜幄、随机应变的将军。

二 Agentic Al VS AI Agent

Agentic Al的校心特点：

反思与自我修正：在执行过程中不断评估结果质量，及时识别偏差，井动态优化策略与执行路径。

长期自驱规划与执行：不仅基于事件触发或环境变化作出反应，还能自主发起长周期、多阶段的任务，井持续在线推进。

适应性与灵活应变：在目标冲突或外部环境突变时，能够快速重新评估形势，调整任务路径，确保整体目标持续推进。

维度	AI Agent	Agentic AI
运行周期	完成任务即结束	长期在线，多阶段规划，持续执行
触发机制	被动响应外部指令	主动发起任务，自主设定目标，主动探索
反思纠错	反思弱或需要人工介入	持续自我发丝，动态更新目标策略
任务类型	单一任务，标准化流程	复杂任务，需长期运行的任务
适应性	适应性有限，需规则明确	适应性强，能随环境变化快速调整策略

三、AI Agent 的常见标签与分类

在AI Agent的发展与应用中，逐渐形成了一些典型的标签和分类方式，用于区分其功能、形态与应用场景。国内外常见的标签包括：

按自主程度：被动型Agent、主动型Agent、自主型Agent（Agentic AI）

按任务类型：对话Agent、任务Agent、推理Agent、创作Agent

按运行方式：单轮执行Agent、多轮交互Agent、长期运行Agent

按应用领域：客服Agent、教育Agent、医疗Agent、金融Agent、编程Agent

技术架构标签：基于LLM的Agent、多模态Agent、具身Agent、RAG增强型Agent

这些标签不仅帮助开发者明确系统定位，也方便用户理解其能力边界。

四、国内优秀智能体公司介绍（部分代表性企业）

以下是国内在AI Agent领域具有较强技术实力或应用成果的部分企业，涵盖金融、政务、企业服务、教育等多个方向：

1、金智维

金智维正向“企业Agent第一股”冲刺。核心演进路径是从成熟的K-RPA机器人流程自动化平台，升级至Ki-Agent企业级智能体平台。这一转型并非简单接入大模型，而是将多年沉淀的超过4600个自动化函数、1000多个机器人产品及102个自研AI组件与行业知识库深度融合，让智能体在理解业务意图的同时，能通过确定性的操作精准完成端到端的复杂流程。

2、科大讯飞

依托其语音识别与自然语言处理技术，推出“讯飞星火认知大模型”及多款行业Agent，覆盖教育、医疗、办公等场景，具备多轮对话与任务执行能力。

3、百度

基于文心大模型推出“灵境”智能体平台，支持低代码构建企业级Agent，应用于客服、营销、培训等场景，具备较强的语义理解与知识库集成能力。

4、阿里云

通过“通义千问”大模型及阿里云平台，为企业提供智能体构建与服务能力，尤其在电商、物流、客服等场景有丰富落地案例。

5、腾讯

依托混元大模型，推出智能体构建平台“腾讯元器”，支持多模态交互与复杂任务编排，应用于游戏、社交、企业服务等领域。

字节跳动

旗下“豆包”等AI产品已具备较强Agent特性，在内容创作、互动陪伴、企业辅助等方向持续推进智能体技术落地。

商汤科技

凭借计算机视觉与多模态大模型技术，推出“日日新”大模型及智能体解决方案，在智慧城市、医疗影像、内容生成等领域具有优势。

6、云从科技

聚焦人机协同操作系统，推出“从容大模型”及相关Agent应用，在政务、金融、交通等行业推进智能体落地。

7、追一科技

专注于对话AI与企业智能助理，推出多款基于NLP的客服与营销Agent，在电信、金融、互联网行业有较多实践。

启元世界

致力于构建通用智能体平台，推出“启元智能体云”，支持游戏AI、虚拟角色、交互式内容生成等多种Agent形态。