代理 AI 什么是代理 AI？
代理 AI 是 AI 发展的下一阶段，使用 LLM、机器学习和企业自动化来执行复杂的多步操作，无需人工干预。代理 AI 帮助智能计算机理解上下文、适应新知识并与人类合作解决复杂问题。通过让计算机在非结构化上下文中自由工作，代理 AI 正在重新定义自动化。
阅读时长：5 分钟 | 更新日期：2025 年 11 月 4 日
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代理 AI 和 AI
AI 代理为系统和应用程序提供支持以在日常生活中提高效率、自动化和决策能力。这些代理针对不同的工作和交互具有不同的复杂程度。
- 反应式代理（简单代理）：这些代理无需记忆或学习即可立即做出反应。简单的聊天机器人和实时恒温器便是其中一些例子。
- 基于模型的代理：这些代理使用内部世界模型来评估以前的交互并预测未来的情况。Siri 和 Alexa 使用此方法对命令进行情境化处理。
- 基于目标的代理：这些代理根据目标而不是响应做出决策。例如，导航应用可监控交通状况以寻找最佳路线。
- 基于效用的代理：这些代理综合考虑效率、成本和风险后会选择最佳措施。Netflix 和 Amazon 使用此策略推荐娱乐项目和商品。
- 学习代理：这些代理可以适应新数据并随时间推移而改进。欺诈检测和定制的医疗保健机器学习模型使用此类代理。
- 自主代理：这些代理无需人工参与即可做出复杂的数据驱动型判断。这种代理的示例包括自动驾驶汽车和 RPA。
先进的 AI 系统以这些代理类别为基础构建。当这些代理集成时，会生成复杂的工具，例如：
- 译文：网络利用集成化智能体类型，针对动态变化的需求自主完成基础设施的规划、配置与优化工作。
- 自动驾驶汽车利用基于模型和基于效用的代理来安全驾驶。
- 客户服务 AI 使用学习代理和基于目标的代理来提供个性化帮助。
- 游戏公司利用预测式模型为视频游戏图形生成动态 AI 帧。
- 代理 AI 依靠 AI 代理集成为系统提供更多的自主性、智能和适应性。
代理 AI 的优势
代理 AI 提高了生产效率和决策能力，并自动执行复杂的活动，从而彻底改变了企业。通过整合自主化智能代理，企业可以提高生产效率、安全性并改善客户体验。
- 提高生产效率：多步骤程序由代理 AI 自动执行，既省时又省力。企业可以通过简化程序、精简运营，腾出人员完成战略任务。
- 更快的决策：团队利用 AI 驱动型洞见实时检查大量数据，从而在财务、供应链管理和医疗保健领域提高反应速度。
- 劳动力增强：AI 代理可处理单一任务或管理职责，因此员工可以专注于提高创造力、解决问题和开展创新。
- 持续运行：AI 系统可以不知疲倦地全天候工作，从而保持全球团队的生产效率。
- 安全改进：代理 AI 可减少人为错误、实时检测危险并执行行业法规。
- 保障工作场所安全：采用 AI 技术的监控系统可以实时检测危险情况，最大限度地减少制造业和建筑业等高风险行业的事故。
- 网络安全：AI 机器人可分析网络活动、检测异常并防止数据泄露。
- 自主系统：自动驾驶汽车和机器人自动化最大限度地减少了运输和物流事故。
- 顶级消费者体验：通过理解上下文、根据用户需求调整并实现无缝交互，代理 AI 可提高消费者的参与度和幸福感。
- 个性化互动：AI 驱动型推荐系统可定制信息、商品和服务，以提高用户参与度。
- 更高效的客户服务：自动化 AI 代理可立即响应，减少等待时间并提高问题解决率。
- 主动协助：在网上购物、在线银行和医疗保健领域，AI 可以预测客户需求并在挑战形成之前提供答案。
代理 AI 通过自主操作和适应动态情况，提高了商业流程的有效性、安全性并以客户为中心。
企业如何使用代理 AI
代理 AI 可自动执行复杂程序、改善决策并提高效率，从而彻底改变行业面貌。以下是它在不同行业的使用方式。
- 在金融服务领域，代理 AI 提高了安全性、效率和客户体验。
- 欺诈检测和风险管理：AI 能实时分析交易以发现违规行为并防止欺诈。
- 自动交易：AI 驱动型算法可分析市场动向并执行精确交易。
- 个性化银行服务与支持：AI 支持的聊天机器人可全天候自动应答并提供建议。
- 制造商利用 AI 来提高效率、减少浪费并改善质量。
- 预测性维护：AI 可预测设备故障，减少停机时间和维护成本。
- 供应链优化：AI 代理可优化材料采购和库存管理。
- 自动化：AI 驱动型外观检查可以发现故障，确保制造的一致性。
- 医疗保健 AI 正在彻底改变患者护理、诊断和研究。
- AI 驱动型诊断：检查医学照片和检测报告，帮助临床医生发现早期疾病。
- 治疗计划：AI 可使用患者病史和基因数据来提出治疗方案。
- 管理自动化：AI 简化了调度、编码和保险索赔。
- 汽车：代理 AI 支持自动驾驶、智能制造和车辆维护。
- 自动驾驶：自动驾驶汽车使用 AI 进行实时导航、危险识别和决策。
- 智能车辆维护：AI 可预测部件故障并安排维护。
- AI 增强型供应链：汽车制造商使用 AI 来优化制造、材料采购和物流。
- AI 正在改变软件开发、测试和维护。
- 自动化：AI 编写、调试和优化代码。
- AI 支持的测试：AI 可在部署之前发现软件缺陷。
- DevOps 自动化：简化软件部署、监控和提供基础设施可扩展性。
律师事务所和各部门使用 AI 进行研究、确保合规和案例分析。
- 合同审查和分析：AI 可检查法律文件中的重要条款和风险。
- 法律研究和判例分析：AI 可比人类更快地识别相关先例并提出法律见解。
- 合规监控：AI 可监控政策变化并确保组织遵守不断变化的要求。
企业可以通过整合各个领域的 AI 代理来自动执行高难度程序、改善决策并提高生产效率。代理 AI 彻底改变了创新和竞争格局。
代理 AI 与传统 AI 有何不同？
大多数传统 AI 系统均为执行限定性极强的任务而构建，即便其能在该类任务的边界范围内实现自适应。这些系统涵盖从基础规则引擎到 Anthropic Claude 等精于语言理解与生成的复杂模型。然而，这类系统本质上是被动响应的，主要依赖指令与情境触发，且至少需要一定程度的人工输入与监督。
相反，代理 AI 旨在自主运行，这些系统并非只是按指令行事。它们会追求目标，随机应变，并与环境互动，实时做出决策。这种独立自主、目标导向的行为能力为代理 AI 赋予了本质特征：自主性。传统 AI 受限于人类指令与任务边界，而代理 AI 则融合了推理、规划与自主行动能力，这是即便最先进的传统模型也无法复刻的。
智能体式 AI 具备自主驱动、以结果为导向的行为模式，这一特质使其超越传统自动化技术，实现了传统人工智能难以企及的推理、规划能力与自主化水平
代理 AI 的风险
代理 AI 有很多好处，但企业必须管理其风险。以下是主要挑战、其潜在影响以及缓解策略。
- 缺乏透明度和问责制
- 风险：代理 AI 系统通常是“黑箱”，使得决策依据难以解释。如果 AI 犯了错误或做出了导致糟糕后果的判断，那么要找到错误的具体原因可能会很困难。
- 影响：当 AI 做出金融交易、雇佣或法律问题等高风险的商业选择时，问责制可能会受到影响。
- 缓解：企业应优先考虑可解释的 AI (XAI) 解决方案，这些解决方案可以为决策过程提供洞见，并对关键应用实施人工监督。
- 偏见和歧视
- 风险：AI 算法从以前的数据中学习，这些数据可能包含偏见。如果这些偏见没有得到发现和纠正，AI 可能在招聘、融资和执法等领域延续甚至扩大偏见。
- 影响：未检查出的偏见可能导致对特定群体的不公正待遇、承担法律责任、声誉受损以及消费者信心的丧失。
-缓解：应对训练数据和 AI 决策进行定期审核。 多样化和包容性的数据集以及偏见检测工具有助于减少歧视性结果。
安全漏洞
- 风险：AI 系统可能成为网络攻击的目标，包括敌对攻击、数据中毒和模型操纵，这可能导致不正确或恶意的输出结果。
- 影响：安全漏洞可能会危及敏感的业务和客户数据，导致财务损失、监管处罚和运营中断。
- 缓解：实施强大的网络安全协议，例如加密、对抗性测试和实时监控，以便检测威胁并在其造成危害之前予以消除。
- 操作依赖性
- 风险：如果技术失灵、出现错误或变得过时，将 AI 过度融入重要活动的企业可能会陷入困境。
- 影响：过度依赖 AI 会降低人类专业知识和解决问题的能力，如果 AI 系统出现故障或产生错误结果，组织就会变得不堪一击。
- 缓解：为了解决这一问题，可使用 AI 作为补充但不代替人类做出决策。 让员工接受干预培训。
- 资源和成本分配
- 风险：开发、维护和持续改进 AI 系统需要在硬件、软件和技术人员方面进行大量投资。
- 影响：高成本可能会给预算带来压力，特别是对于小型企业而言，如果 AI 项目没有产生预期的回报，就会导致资源配置效率低下。
- 缓解：在实施 AI 之前，公司应该进行成本效益分析，从可扩展解决方案开始，并考虑 AI 即服务。
- 不可预测的行为
- 风险：AI 模型和新场景可能会导致意外或非预期的结果。
- 影响：AI 驱动型自动化（例如自动驾驶汽车或金融交易机器人）的行为不可预测可能会导致代价高昂的失误、事故或道德困境。
- 缓解：监控 AI 性能、更新模型以及在部署前在受控环境中测试 AI 都是缓解策略。
降低代理 AI 实施风险
遵循以下最佳实践，将代理 AI 安全地集成到业务运营中：
- 人工监督：确保 AI 驱动型选择由人员评估，特别是在金融、法律和医疗保健等敏感领域。
- 合规性：随时了解与 AI 相关的法律并确保遵守数据保护和道德 AI 准则。
- 强大的测试和监控：频繁执行审计、压力测试和实时监控以发现异常并提高系统可靠性。
- AI 伦理框架：制定和实施 AI 伦理策略以消除偏见、促进公平并提高透明度。
- 故障安全机制：如果 AI 出现故障，备份系统和手动覆盖选项可确保业务连续性。
通过主动应对这些风险，企业可以充分利用代理 AI 的潜力，同时最大限度地减少潜在的负面影响。
与 HPE 合作开发代理 AI
- HPE GreenLake — AI 即服务：HPE GreenLake 可扩展的基于云的 AI 基础设施让企业能够高效地执行 AI 工作负载，而无需前期费用。其混合云功能通过集成内部部署和云设置来优化性能和灵活性。即用即付策略通过降低财务和运营成本简化了 AI 部署。企业可以利用 HPE GreenLake 加快 AI 实施并降低成本。
- HPE Ezmeral—AI/数据分析平台：作为一个完整的 AI 和分析平台，HPE Ezmeral 可帮助企业处理海量信息并获得实时洞见。 在维护数据治理和安全的同时，简化了 AI 模型的创建、部署和监控。企业可以利用自动化和机器学习来改善工作流程和决策。Ezmeral 的多功能性通过内部部署和基于云的 AI 应用实现无缝的 AI 运维。
- 高性能 AI 计算 HPE Cray Supercomputing：HPE Cray 超级计算机为深度学习和大规模模型训练等复杂的 AI 任务提供支持。这样做不仅大大减少了 AI 训练的时间，而且提高了 AI 驱动型决策的准确性和效率。其巨大的处理能力有利于银行、医疗保健和自主系统运行。HPE Cray 通过快速处理海量数据来加速 AI 驱动的创新。
- HPE AI 优化存储：要实现快速、安全且可扩展的 AI 数据管理，HPE Alletra 和 HPE Apollo 存储系统是理想之选。这些系统在保持合规性和安全性的同时，还允许快速访问 AI 训练数据。 智能存储分层可管理 AI 模型训练和推理数据，从而节省开支。 企业可以通过整合特定于 AI 的存储解决方案来增强 AI 流程和性能。
- HPE Aruba AI 驱动型网络优化：HPE Aruba 利用 AI 支持的自动化优化了 AI 驱动型应用的网络速度、安全性和连接性。 它简化了分布式 AI 工作负载通信并提高了网络可靠性和效率。 AI 驱动型威胁检测和响应可保护网络免受网络攻击。HPE Aruba 提供快速、安全的 AI 基础设施网络。
- HPE AI 道德和安全框架：HPE 使用 AI 安全和道德 AI 框架来消除偏见、数据保护和合规性威胁。 这些方法保证 AI 的透明度并遵循负责任的 AI 标准，避免出现不可预见的后果。AI 驱动型威胁识别和持续监控可保护企业免受威胁。有了 HPE 的安全保障，企业便可以信赖并负责 AI 部署。
HPE Networking 中的代理 AI
代理 AI 通过部署自主代理来重新定义企业网络，这些自主代理能够主动规划架构、简化刷新周期、智能管理配置并持续运行基础设施，从而提供实时洞见以及自适应故障排除和协作式优化能力。
与传统 AI 不同，代理 AI 不会等待指令，而是会独立进行推理、计划并采取行动。例如在网络规划中，代理系统可以理解“针对低延迟边缘工作负载进行优化”等业务意图，并自动生成匹配的拓扑结构、容量模型及路由策略。
在网络刷新期间，代理可以监控设备健康状况和生命周期状态，然后根据由风险和性能影响确定的优先级，自主推荐或启动固件升级和硬件更换。
在网络管理中，自主代理能持续评估配置、检测异常，并跨分布式环境编排变更。
在网络运营中，自主代理可以执行实时根本原因分析、关联跨域警报，并触发自动修复工作流程，同时通过可追溯的思维链透明化其决策过程。
先等一下
- 这种从被动自动化到自主编排的转变，使网络能够从静态基础设施演变为动态的、自我优化的生态系统。
- 想想自我驱动型网络 如今的网络运营商基于程序化或规则驱动的信息（由系统推送或主动获取）做出决策。虽然获取信息时可以采用自动化技术，但还需要人工根据流程、政策和判断对信息进行评估，然后确定后续措施。
- 有了自主性，网络就能根据先例和 xxx 自行做出决定，因此它是完全自主的，或者说是自我驱动的。进行故障排除时，“代理们”会在后台启动进程并相互通信，这样就将代理机制引入了网络。
- 代理 AI 是一种能够独立决策并采取行动以实现目标的系统，无需逐步指令。
- 代理 AI 涉及
- 目标导向型规划
- 多步骤推理
- 自主决策并付诸行动
无需告知它该做什么。它可以思考、计划和行动。
- 代理是由大型语言模型 (LLM) 动态指导其流程与工具使用的系统，始终保持对执行方式的控制权。
- 代理是能长期独立运作的自治系统，通过多样化工具完成复杂任务。
- 工作流程指通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统
代理 AI：指一类能够自主运行、无需人工干预即可做出决策和执行任务的 AI 系统。它们能感知环境、基于信息推理、设定目标、执行决策并从反馈中学习。
GreenLake Intelligence：这是 HPE 开发的特定框架，利用代理 AI 对混合云运营进行转型和简化。它集成了用于不同功能（如网络、存储、计算、云成本、可持续性和工作负载优化）的各种 AI 代理。GreenLake Intelligence 是 GreenLake 混合云平台中代理 AI 的具体实施。
- 一个框架，使 AI 代理能够跨云、跨域、跨工具、跨任务进行协作、学习、适应并根据情境采取行动。
Central 将很快整合代理网格功能，成为 HPE 首个采用 GreenLake Intelligence 的特定领域服务。代理网络将极大地推动我们向完全自我驱动型网络迈进。
ESG 表示：AI 可以影响网络规划、网络更新、网络管理、网络运营以及所有网络领域的相关事宜。