AI Agent（人工智能代理）‌是一種模擬人類智能行為的人工智能系統(tǒng)，能夠感知其環(huán)境，做出決策，并執(zhí)行任務(wù)以實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。其設(shè)計(jì)理念是賦予機(jī)器自主性、適應(yīng)性和交互性，使其能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中獨(dú)立運(yùn)作‌。

AI Agent（人工智能代理），又叫智能體，是LLM（大型語(yǔ)言模型） + Planning （規(guī)劃）+ Memory（記憶） + Tools（工具）的結(jié)合，是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。

其中，LLM（大型語(yǔ)言模型），是基于海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，能夠生成自然語(yǔ)言文本、理解文本語(yǔ)意、處理自然語(yǔ)言任務(wù)，比如文本生成、文本摘要、自能問(wèn)答、翻譯等，例如我們常見(jiàn)的ChatGPT、文心一言、通義千問(wèn)、豆包等。

如果把AI Agent理解為一個(gè)智能實(shí)體，那么LLM（大型語(yǔ)言模型）就是這個(gè)智能體的“大腦”，AI Agent利用LLM（大型語(yǔ)言模型）推理能力，把問(wèn)題進(jìn)行拆解多個(gè)具有先后邏輯順序的小問(wèn)題，然后按順序調(diào)用LLM（大型語(yǔ)言模型）、RAG（檢索增強(qiáng)生成）、外部工具等各種工具，來(lái)一個(gè)個(gè)解決問(wèn)題。

與傳統(tǒng)的人工智能不同，它不僅僅是回答問(wèn)題或提供信息，而是具備實(shí)際完成任務(wù)的能力。簡(jiǎn)單理解就是一種基于大語(yǔ)言模型，能夠獨(dú)立思考、調(diào)用工具、處理任務(wù)的可執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序。

從構(gòu)成核心來(lái)看，智能體以大模型為基礎(chǔ)，并通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)或獲取知識(shí)來(lái)持續(xù)提升自身能力。當(dāng)前大模型產(chǎn)業(yè)演化出兩條發(fā)展路線，一條是依靠卷算力、卷數(shù)據(jù)、卷參數(shù)，探索全面超越人類的超級(jí)人工智能的ASI之路；另一條則是放棄打造全能大模型的執(zhí)念，讓一個(gè)大模型干一件事，向場(chǎng)景化、應(yīng)用化、專業(yè)化、垂直化方向發(fā)展，意味著模型更小、算力更少、成本更低，解決單一任務(wù)即可。

《鋼鐵俠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.（Just A Rather Very Intelligent System）其實(shí)就為我們描繪了一個(gè)未來(lái)AI Agent的雛形。J.A.R.V.I.S.不僅擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，還能精準(zhǔn)理解并執(zhí)行托尼·斯塔克（鋼鐵俠）的指令，甚至能在關(guān)鍵時(shí)刻提供關(guān)鍵建議。這種高度智能化、自主化的系統(tǒng)，正是AI Agent在現(xiàn)實(shí)世界中的理想形態(tài)。

在2025年CES（全球消費(fèi)電子展）上，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛著重強(qiáng)調(diào)了AI Agent（人工智能體）的巨大潛力，斷言其將成為未來(lái)數(shù)字化勞動(dòng)力的關(guān)鍵構(gòu)成部分，「AI智能體可能是下一個(gè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，蘊(yùn)藏著價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的機(jī)會(huì)」。他指出，第一波 AI Agent將在2025年占據(jù)主導(dǎo)地位，屆時(shí)會(huì)出現(xiàn)能理解任務(wù)、規(guī)劃行動(dòng)并執(zhí)行的數(shù)字工作者。他們可以參與客戶服務(wù)對(duì)話、執(zhí)行營(yíng)銷活動(dòng)、編寫(xiě)軟件、優(yōu)化制造供應(yīng)鏈、擔(dān)任研究或?qū)嶒?yàn)室助理、作為高管或員工的導(dǎo)師。這一觀點(diǎn)的拋出，無(wú)疑讓AI Agent這一概念迅速升溫，成為業(yè)界熱議焦點(diǎn)。

AI Agent的概念在業(yè)界炙手可熱。全球科技巨頭如微軟、Google等紛紛布局AI智能體市場(chǎng)，推出各類“Agent”產(chǎn)品。比如，微軟通過(guò)其Azure云平臺(tái)，為AI智能體提供了豐富的算法和工具支持。微軟還推出了適用于工業(yè)領(lǐng)域的全新AI小模型，結(jié)合終端硬件進(jìn)行定制化訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了在設(shè)備維護(hù)和預(yù)測(cè)等方面的智能應(yīng)用。通過(guò)與拜耳、羅克韋爾自動(dòng)化、西門子等公司合作，這些小模型使用行業(yè)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)先訓(xùn)練，可用于處理一些關(guān)鍵問(wèn)題。這就像是為每個(gè)行業(yè)量身定制了一套“智能裝備”，讓AI深入到每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，提升效率、優(yōu)化流程、創(chuàng)造價(jià)值。這種“基礎(chǔ)工業(yè)大模型+細(xì)分應(yīng)用小模型”的模式，為工業(yè)端側(cè)人工智能的潛力發(fā)揮提供了有力支持。

科技巨頭的布局策略各有側(cè)重，但都圍繞著構(gòu)建完整的AI生態(tài)系統(tǒng)這一核心目標(biāo)。從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的角度來(lái)看，科技巨頭的布局策略旨在搶占AI Agent市場(chǎng)的先機(jī)，建立起技術(shù)壁壘和品牌優(yōu)勢(shì)。一旦在市場(chǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位，科技巨頭們就能夠通過(guò)不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)一步鞏固自身的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也為整個(gè)行業(yè)的發(fā)展制定標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，一直以來(lái)都面臨著提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量等諸多挑戰(zhàn)。在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)AI Agent主要用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制。

AI Agent可以優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、預(yù)測(cè)維護(hù)需求，甚至控制機(jī)器。通過(guò)分析生產(chǎn)線上傳感器的數(shù)據(jù)，這些Agent可以在潛在問(wèn)題導(dǎo)致故障之前識(shí)別出來(lái)，從而減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。AI Agent還通過(guò)監(jiān)控生產(chǎn)參數(shù)和進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整來(lái)確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。AI Agent在制造業(yè)供應(yīng)鏈管理方面也發(fā)揮著重要作用。這些Agent可以預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈中斷并相應(yīng)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，確保物料的順暢流動(dòng)。

目前，已經(jīng)有多家自動(dòng)化企業(yè)將AI Agent智能體調(diào)整為核心發(fā)展戰(zhàn)略。

盡管AI Agent展現(xiàn)出了巨大潛力，眾多自動(dòng)化企業(yè)也紛紛布局并推出相關(guān)產(chǎn)品，但在制造業(yè)中，我們?nèi)孕鑼徤骺创鼳I Agent的落地成效。

制造業(yè)有著自身獨(dú)特的復(fù)雜性和嚴(yán)謹(jǐn)性。其生產(chǎn)流程環(huán)環(huán)相扣，涉及大量的物理設(shè)備、工藝流程以及復(fù)雜的人員協(xié)作。每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要高度的穩(wěn)定性和精確性，任何一個(gè)小的失誤都可能導(dǎo)致嚴(yán)重的生產(chǎn)問(wèn)題和經(jīng)濟(jì)損失。

首先，數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題不容忽視。隨著AI Agent對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，如何保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性成為亟待解決的問(wèn)題。其次，技術(shù)落地成本也是制約AI Agent廣泛應(yīng)用的重要因素。雖然AI Agent能夠顯著提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，但其高昂的研發(fā)和實(shí)施成本卻讓許多中小企業(yè)望而卻步。此外，人才短缺也是制約AI Agent發(fā)展的瓶頸之一。目前市場(chǎng)上具備AI與制造業(yè)交叉學(xué)科背景的人才供不應(yīng)求，導(dǎo)致許多企業(yè)在引入AI Agent時(shí)面臨著技術(shù)支持不足的困境。

在制造業(yè)中，從來(lái)不缺少新名詞、新概念，從工業(yè)4.0到智能制造，再到如今的AI Agent。企業(yè)在這些概念的浪潮中，容易迷失方向。制造業(yè)真正缺少的并非名詞的創(chuàng)新，而是實(shí)實(shí)在在能夠落地并帶來(lái)效率提升、盈利提升的技術(shù)和解決方案。許多企業(yè)在追求新技術(shù)的過(guò)程中，可能會(huì)忽視自身的實(shí)際需求和基礎(chǔ)條件，盲目跟風(fēng)引入一些看似先進(jìn)但并不一定適合自己的技術(shù)，最終導(dǎo)致資源的浪費(fèi)。