图片拼接做网站背景wordpress 建站公司

图片拼接做网站背景,wordpress 建站公司,淘客怎样做网站,志鸿优化网官网上一篇文章#xff0c;王吉伟频道盘点了全球十大科技巨头的Agentic AI生态布局。有读者看完后#xff0c;问Agentic AI与AI Agent有什么区别。 其实在去年6月份#xff0c;我就写过一篇探讨Agentic AI与AI Agent区别的文章。当然这篇文章主要是探讨Agentic Workflow的…上一篇文章王吉伟频道盘点了全球十大科技巨头的Agentic AI生态布局。有读者看完后问Agentic AI与AI Agent有什么区别。其实在去年6月份我就写过一篇探讨Agentic AI与AI Agent区别的文章。当然这篇文章主要是探讨Agentic Workflow的没有用更多的篇幅去写Agentic AI与AI Agent。也因为当时Agentic AI这个概念还没有热起来人们大多都在重点关注AI Agent。随着大模型的多次迭代、更多技术架构的提出以及多样化产品的出现加上学术界对于Agentic AI与AI Agent的全新诠释可能技术、产品等圈子已经对这几个概念有了更深的认知。但是各领域的相关从业者对着几个概念仍旧很模糊。现在AI Agent已经成为AI应用主流形态基于Agent的AI系统也真正开始从被动响应工具向主动执行任务的Agentic AI系统演进。在这一过程中AI Agent、Agentic Workflow、Agentic AI等术语也正在被大量使用。但在不同论文、框架与产品中其指代对象与层级往往并不一致。这种概念混淆往往会带来一些不是很好的结果最直接的体现就是系统能力被误判将单体Agent误认为系统级智能架构设计失焦以流程复杂度代替制度设计治理与安全问题被系统性忽视。虽然从应用角度上当前的AI Agent、Agentic Workflow及Agentic AI说的都是基于LLM的主动式AI应用但还是有必要弄清这几个概念之间的区别和联系。理解这三者之间的内在联系对于清晰认识未来自动化与智能协作的演进方向很重要。那么它们之间究竟是何种关系是相互独立的概念还是层层递进的体系这篇文章王吉伟频道从计算实体层、组织执行层与系统制度层三个层级对这几个概念进行了区分、归纳和总结。同时也精选了几篇论文和案例帮助大家更好地理解这几个概念。从概念说起Agentic AI、AI Agent和Agentic Workflow是人工智能领域三个密切相关但侧重点不同的概念。三者的概念、特征、范畴及关注点如下。AI AgentAI Agent是具备自主任务执行目标、感知—决策—执行能力的独立软件计算实体核心特征是能通过感知环境状态、动态决策规划、主动执行操作的闭环流程达成预设目标是Agentic AI体系中可独立运行的核心执行单元。典型实践中如AWS解决方案中的AI Agent可自主处理客户咨询、检索内部知识库并输出解决方案全程无需人工介入Salesforce的AI Agent则能实现全天候客户对接精准理解自然语言诉求并提供数据洞察与决策支持。图源论文The Rise and Potential of Large Language Model Based AgentsAI Agent的主要特征如下核心能力形成“感知-决策-行动”完整闭环。通过传感器或数据接口获取环境信息感知基于规则引擎、算法模型或大语言模型生成执行方案决策借助执行器对环境或系统产生作用行动。模块构成包含感知模块、决策引擎规则/算法/LLM驱动、长短期记忆模块、行动执行模块各模块协同支撑自主运行。AI Agen的关注点聚焦单个或多个Agent的底层设计、技术实现与行为特性优化核心回答如何打造高效可靠的自主执行单元是Agentic AI的具象化落地载体也是Agentic Workflow的核心执行主体。其类型范畴和应用范畴如下类型范畴涵盖从简单反射型Agent如基础自动应答工具到目标驱动型、强化学习型的复杂Agent如自动驾驶无人机、企业智能运维Agent适配不同复杂度需求。应用范畴具体落地形态包括智能聊天机器人、游戏AI角色、自动化文件管理工具、工业巡检无人机、客户服务Agent等多元场景。Agentic WorkflowAgentic Workflow是基于一个或多个AI Agent构建的结构化任务执行框架核心是通过任务拆解、角色分工、流程编排将复杂目标转化为可落地的分步执行路径。它可以把任务拆成一系列由单个或多个Agent按序或并行完成的步骤与交互模式因此更加关注流程、接口与调度。Agentic Workflow依托AI Agent的推理能力、工具调用能力与记忆能力实现流程的自适应调整与自我进化为AI Agent提供明确的角色定义、目标边界与执行规范确保复杂任务高效闭环。Weaviate等实践案例表明Agentic Workflow通过结构化设计让AI Agent明确分工协作逻辑大幅提升复杂场景下的任务完成效率。Agentic Workflow的主要特征如下流程设计具备任务分层拆解、执行路径规划的能力支持顺序、并行、分支等多元流程形态。流程设计可实现AI Agent与工具API、插件、多模态工具等的灵活对接完成数据传递与操作执行。流程设计内置任务效果评估与流程反思机制能根据执行结果动态调整路径实现自我进化。流程设计支持多Agent分工协作明确角色边界与通信规则适配复杂协同场景。Agentic Workflow的关注点聚焦如何通过结构化流程设计最大化AI Agent的执行价值核心是构建高效、灵活、可进化的任务执行蓝图是Agentic AI落地的关键流程载体与AI Agent形成“执行单元-流程框架”的并列支撑关系。技术范畴涵盖流程编排引擎、任务调度算法、资源工具/数据分配机制、容错与异常处理体系等核心技术。应用范畴聚焦企业业务流程自动化如财务报销、客户生命周期管理、复杂问题解决如科研数据分析、项目管理协同等需要多步骤、多角色协作的场景。Agentic AIAgentic AI是一种系统/范式把Agent当作基本构建块来设计整套AI系统治理、架构、协作、标准与生命周期管理强调多Agent协作、自治与可治理性。它整合AI Agent与Agentic Workflow的顶层系统及战略范式核心是赋予AI系统自主决策、主动执行的主体性能力目标是构建可实现高度自治与复杂任务闭环的智能体系。Agentic AI突破了AI仅作为“被动工具”的定位不再局限于模型预测准确性等单一智能指标更强调将智能转化为动态环境中的自主行动推动AI向自主执行者或协同伙伴演进。其技术实现以大语言模型为核心支撑融合多类AI技术可完成多步骤复杂任务并适配实时数据动态调整。▲ 使用AWS Bedrock打造的面向零售宠物店的Agentic AI系统Agentic AI特征如下技术层面融合机器学习、强化学习、自然语言处理核心为LLM、多模态AI等前沿技术形成技术协同体系。能力层面具备自主感知环境、动态决策规划、复杂任务执行的全流程能力。能力层面可在动态变化的场景中与人类、其他系统高效协同适配多元需求。Agentic AI聚焦赋予AI系统主体性的底层原理、技术路径与工程实现是AI Agent的理论与技术基础也是Agentic Workflow的设计依据核心关注如何构建具备自主行动能力的完整智能体系。其理论、技术与应用范畴如下理论范畴涵盖智能体基础理论如BDI信念-愿望-意图模型、任务规划算法、决策论、多Agent协同机制等核心理论。技术范畴包含LLM核心引擎、长短期记忆系统、工具调用框架如ReAct范式、多模态感知融合技术等关键技术模块。应用范畴覆盖企业业务自动化、智能客服与运维、自动驾驶、个人智能助手、工业智能调度等多元场景。上面讲了很多如果大家暂时还未理解可以记住下面一句话AI Agent是构件Agentic workflow是运行这些构件完成任务的流程Agentic AI是把构件与流程、治理、运维与生态整体化、产品化的系统性范式。这样来记是不是简单多了。三者之间的关系Agentic AI、Agentic Workflow与AI Agent之间的关系是近年来人工智能领域的重要研究话题尤其是在企业自动化和复杂任务处理中的应用。下面王吉伟频道从背景定义、层级关系及关系模型等角度对其进行分析。从定义和功能角度进行分析三者的关系如下AI Agent是执行单元。AI Agent是Agentic AI系统中的具体行动者负责感知环境、制定决策并执行任务。例如在客服场景中AI Agent可以回答问题、检查账户余额并推荐解决方案。Agentic Workflow是指导框架。Agentic Workflow为AI Agent提供了结构化流程定义了它们如何工作、如何规划任务以及如何与工具和数据交互。比如Agentic Workflow进行任务分解将复杂任务拆分为较小的子任务通过决策过程选择最佳行动方案还能通过迭代和多步骤方法提高任务执行的准确性。Agentic AI是整体系统。Agentic AI整合AI Agent和Agentic Workflow的技术框架旨在实现高度自治的目标。Agentic AI通过整合Agent相关技术达成实时数据、自治操作、多理多Agent协作和多模态交互等实现前两种技术单独所无法实现的企业级用例。Agentic AI、Agentic Workflow与AI Agent共同构成“顶层框架-执行单元-流程载体”的协同关系Agentic AI作为顶层理念与技术框架为自主智能系统的构建提供核心理论基础与技术指引AI Agent是其具体落地的核心执行单元以独立计算实体的形态承载自主执行能力Agentic Workflow则是关键流程落地载体通过结构化设计指导单个或多个AI Agent协作完成复杂任务。三者的关系模型可以视作一个层次结构Agentic AI是顶层概念代表能够自主行动的AI系统AI Agent是中间层是具体执行任务的个体实体Agentic Workflow是底层框架指导AI Agent如何行动。下面这张图片能够展现三者之间的层级递进与嵌套关系。如果说Agentic AI是能够制造自主行动的机器人的科学AI Agent就是制造出来的那个具体的机器人Agentic Workflow则是这个机器人一群机器人打扫房间、做饭或执行其他复杂任务时所遵循的具体步骤和方法。比如在自动驾驶场景中AI Agent是车辆的驾驶系统能够感知道路、避开障碍物并规划路线Agentic Workflow是驾驶系统的决策过程包括导航、避障和路线规划Agentic AI是整合传感器、机器学习模型和控制系统的技术框架使车辆能够自主驾驶。几篇论文深入了解对于想进一步了解与挖掘三者之间的关系的朋友这里推荐几篇论文帮助大家深入了解Agentic AI与AI Agent的详细区别详细了解每一个概念。不方便科学上网的朋友可以回复251218获取这几篇论文。1、AI Agents vs.Agentic AI:A Conceptual Taxonomy,Applications and Challenges2025作者Ranjan Sapkota,Konstantinos I.Roumeliotis,Manoj Karkee系统性定义并区分单体AI agent与更大层级的agentic AI系统。提出概念分类法taxonomy、比较架构特征、职责范围、交互模式与自主性。分析典型应用与挑战同时给出未来发展方向。是目前最明确、学术性最强的论文之一对二者概念差异做出了结构化说明非常适合文献综述写作。阅读https://arxiv.org/abs/2505.104682、Agentic AI:A Comprehensive Survey of Architectures,Applications,and Future Directions2025作者Mohamad Abou Ali,Fadi Dornaika等从符号与神经双范式审视Agentic AI的体系架构。分析不同应用领域如医疗、金融、机器人对agentic系统的影响。讨论伦理、治理与未来融合方向。全面survey类型论文有助于将agentic AI作为一个广泛研究方向来定位与传统AI agent的发展起点联系起来。阅读https://arxiv.org/abs/2510.254453、EvoFlow:Evolving Diverse Agentic Workflows On The Fly2025作者Guibin Zhang,Kaijie Chen,Guancheng Wan等提出了一个用于自动进化agentic工作流的框架EvoFlow。该方法通过进化算法自动搜索和生成异构、多样性的agentic workflow而非手工设计单工作流。这有助于提升workflow多样性、性能与成本效率。阅读https://arxiv.org/abs/2502.073734、Advances and Challenges in Foundation Agents:From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary,Collaborative,and Safe Systems(2025)作者MetaGPT等20机构47位学者首创基础智能体(Foundation Agent)概念构建类脑模块化架构(认知核心、多层记忆、世界模型等七大组件)探讨自进化与安全对齐。地址https://arxiv.org/abs/2504.019905、Agent AI:Surveying the Horizons of Multimodal Interaction(2024)作者李飞飞(斯坦福)等14位学者定义Agent AI为多模态感知-认知-行动系统提出包含环境感知、认知、行动、学习、记忆五模块的闭环架构强调大模型赋能的思考与行动能力。理解多模态智能体的权威框架对视觉-语言等跨模态交互有系统分析。阅读https://arxiv.org/abs/2401.035686、The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents(2023)作者复旦大学NLP团队86页600参考文献系统梳理LLM-Agent三大范式(单代理、多代理、人机交互)构建控制端-感知端-行动端通用框架。中文团队在该领域的奠基之作文献覆盖面最广AI Agent入门必读。阅读https://arxiv.org/abs/2309.07864几个案例加深理解下面我们通过几个案例分别感受几个概念不同。AI Agent案例1、企业Web数据抓取与监控Agent企业TinyFish应用场景构建自动化Web Agent用于替代手工、易碎的脚本采集工作。功能类人网页浏览与互动自动抓取动态价格、库存、供应信息处理复杂变化的页面结构。价值帮助企业实时监控竞争对手价格及库存状况提高市场敏捷性。展示了AI Agent在复杂异构Web环境下自动执行任务的能力2、智能员工查询Agent企业德国电信应用场景推出内部AI Agent“askT”支持员工查询内部政策、流程甚至执行任务如申请休假。功能解析自然语言查询提供内部知识库检索结果部分场景下自动提交系统任务如填写表单价值每天有约10,000名员工使用askT处理查询与操作。企业内部智能体数字员工”案例从简单查询扩展到执行任务实现员工日常工作自动化。Agentic Workflow案例1、客户支持自动化与工单路由企业ServiceNow应用场景企业技术支持中心自动化处理支持工单实现方式Agentic Workflow读取支持请求→检索知识库→总结问题→提交相关解决建议→路由至人工或自动完成解决。特征多步骤工作流结合知识检索、智能总结与审批节点实现安全、可审计的响应流程。2、电商订单处理与售后流程自动化企业Appen应用场景电商平台自动处理订单查询、物流状态、退货/退款请求实现方式消息触发→RAG检索订单数据→自动查询系统→执行退款或补发API→用户通知特征多步骤状态驱动通过Agentic Workflow无需人工介入即可完成业务操作。Agentic AI案例1、汽车与供应链SAP推动的SalesSupply Chain Agent企业SAP应用场景销售智能优化与供应链协同实施方案销售Agent预测最优价格/产品组合时机供应链Agent实时获取库存和交付时间数据Agents之间协作为业务决策提供自主推荐。价值通过Agent协同解决跨业务系统的动态资源调配和决策问题而不是单一的规则引擎。2、智能IT运维和监控系统IBM Watson AIOps企业IBM应用场景企业级IT事件关联、告警噪声过滤与自主修复建议核心功能自动识别关键事件关联多源日志与信号自动触发修复动作或建议。价值典型的Agentic AI与AIOps融合案例将智能体作为自动分析与决定执行单元。事件解决速度提高约60%错误告警数量减少约80%系统稳定性与可靠性提升明显。3、大型银行内部多任务Agent平台Citi Pilot企业花旗银行Citigroup应用场景企业内部知识检索、数据调研、报告生成核心功能一个统一Agent平台自动访问内部/外部系统数据从单一提示语single prompt触发多步骤任务收集数据、整理分析、输出结果。价值Agentic AI在企业决策支持系统上的落地方向突破传统交互式问答工具的限制。截至2025年秋季先行试点约5,000名用户作为业务分析与决策助手。Agentic AI工作流程在具体应用上目前单Agent仍旧只能完成相对简单的任务大多用于C端应用。B端应用则更多是多Agent与Agentic Workflow的整合使用这样就能完成相对复杂的任务。同时在企业的复杂业务流程中当前大模型与Agent的能力尚不能支持一个超级Agent去完成长流程业务通过Agentic Workflow去编排多个Agent与AI应用是Agent企业级应用的必选项。当多Agent通过Agentic Workflow去执行业务流程并加上治理、协作、标准与生命周期管理等分层管理措施它就变成了一个Agentic AI系统。事实上企业级Agent应用目前正在向Agentic AI系统过渡而更多的Agentic AI系统还是在原有端到端全生命周期系统的基础上引入多Agent和Agentic Workflow并加强对其的治理与管控一个面向自有业务流程的Agentic AI系统也就此而生。当然最近一年以来随着Agent的企业级应用市场的旺盛需求也诞生了一批企业级Agentic AI应用框架。下篇文章王吉频道将会与大家聊聊这些欢迎关注。回顾与总结下面我们再来回顾并强化三者的区别与联系。AI Agent是一个具备目标感知→决策→行动→反馈闭环的智能执行体。Agentic Workflow是对多个Agent的任务拆解、协作顺序、反馈回路、控制逻辑的流程化设计。Agentic AI则是一种以AI Agent为核心构建单元通过Agentic Workflow组织行为实现长期目标、自主运行与系统级智能的AI范式一种“怎么构建AI系统”的方法论。AI Agent是系统中的基本行为单元Agentic Workflow关注多个Agent之间的任务拆解、协作顺序、反馈回路与控制机制是组织Agent行为的流程化结构Agentic AI则是以AI Agent为核心构建单元、通过Agentic Workflow组织其行为、从而实现系统级智能的新型AI架构范式可以成为组织战略。以人类组织来对比如果AI Agent是能独立行动的人Agentic Workflow就是组织这些人的协作方式Agentic AI则是一种用Agent作为基本单元来构建AI系统的新范式。Agentic AI并不是某一具体模型或产品也不是某种能力或功能的单一Agent,而是一种新的制度设计以AI Agent为基本构建单元以Agentic Workflow为组织机制通过工作流与反馈机制组织其行为构建可持续运行智能系统。因此Agentic AI的关键并不在于创造更强的智能体而在于如何通过制度化的工作流与反馈机制等组织方式将多个Agent的行为协调为能实现长期目标与复杂任务的可持续运行智能系统。后记三位一体推进Agentic AIAgentic AI是一个领域/范式研究如何构建自主行动的AIAgentic Workflow是一个或多个AI Agent为了完成任务而遵循的工作流程/操作方法AI Agent是遵循Agentic AI理念构建出来的具体执行者/实体。这种关系推动了Agentic AI其在多个领域的应用潜力。如果你关心AI的自主能力重点是Agentic AI如果你需要一个独立运行的智能实体那就是AI Agent如果你想设计一个多Agent协同的自动化流程那就用Agentic Workflow。当前的Agentci AI的行业挑战包括伦理考虑、系统成本和可信性问题。商业实施中从AI Agent转向Agentic Workflow的焦点转移反映了工作流在实际应用中的重要性。而企业越发关注Agentic AI也表明它正在成为组织运营的重要战略。Agentic AI代表了现阶段AI的主要形态而它的主要落地方式就是AI Agent和Agentic Workflow。在这个逻辑下不管大家是在做Agent做Agentic Workflow还是设计Agentic AI系统只要从事相关技术与产品的设计、研发与应用都是参与Agentic AI都是在推动Agentic AI的进步与发展。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。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基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 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实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 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部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】