什么是 Agentic AI？
Agentic AI 是人工智能的一个专门分支，它使系统能够相互交互，甚至自主做出决策。 这些“代理”不仅仅遵循静态规则，还能感知周围环境，主动寻找数据进行学习，调整自身行为，并在允许的情况下采取行动，所有这些都只需极少的人工参与。 这种方法使智能技术能够主动应对挑战并实时响应，以在数字服务、机器人等领域取得最佳结果。
理解代理人工智能
与专注于单一任务（例如图像识别或语言翻译）的传统人工智能工具不同，代理人工智能强调持续学习和决策。 传统的机器学习解决方案通常依赖于人工干预来收集和整理来自不同来源和模型的信息，并根据这些结果做出决策。 相比之下，代理人工智能（也称为“代理智能”）不断完善自身的逻辑和行为。 这种相互连接、动态、反馈驱动的过程使得这些系统能够更有效地与周围环境互动，从而产生新层次的“人工智能代理”。
什么是代理人工智能？
Agentic AI 的功能类似于旅行社，根据特定的偏好和要求组织旅行。 例如，用户可能会指定旅行日期、预算、首选航空公司、希望入住某个地点的海滩附近的酒店，以及预订抵达后第二天晚上 7 点在酒店附近的双人晚餐。
代理人工智能会将这些输入分解为不同的任务，并将它们委托给专门的大型语言模型 (LLM)。 首先，它会连接到与所选航空公司相关的 LLM 来确定合适的航班，同时考虑预算限制、忠诚度状态和用户偏好，例如选择红眼航班。 根据到达时间，人工智能将确定酒店预订日期，并认识到只有红眼航班抵达后的第二天才需要住宿。 然后，它会连接到一个人工智能模型，让酒店供应商使用存储的支付信息预订海滩附近的房间，确保敏感数据的安全由人工智能而不是供应商来保证。
接下来，人工智能将使用预订酒店的位置在附近预订晚餐。 它会考虑之前确定的时间表——由于是夜间航班，所以预订应该在旅行的第二天——并通过与特定预订服务的人工智能模型交互来完成预订。
这个过程展示了代理人工智能如何智能地协调多个领域的任务以有效地满足复杂的用户请求。
为何如此重要
Agentic AI 正在通过超越单纯的自动化来改变各行各业。 自动化工作流程通常处理重复性任务，但它们缺乏端到端工作流程并且缺乏真正的自主性。 另一方面，代理人工智能系统可以吸收新数据、解释不断变化的条件并做出战略选择。 在快节奏的环境中（从网络管理到金融服务），这种敏捷性对于保持高性能、快速遏制威胁和利用市场变化至关重要。 采用代理人工智能的企业可以最大限度地提高运营效率、降低开销并提供更加个性化的用户体验。
实际应用
- 卫生保健： 医院利用代理人工智能来监测患者的生命体征并提出及时干预的建议。 通过处理实时健康指标，智能代理可以帮助医生随时调整治疗计划。
- 机器人技术： 自主机器使用先进的决策算法来导航工厂、仓库或危险环境。 通过不断的互动和学习，它们可以在没有人工直接指挥的情况下协调任务、执行检查和检测维护问题。
- 金融： Agentic AI 算法可以快速执行交易、管理投资组合并评估信用风险。 它们能够在几毫秒内解释波动的数据，为盈利能力和降低风险开辟了新的可能性。
- 网络安全： 随着复杂威胁的增加，代理智能可以检测异常、隔离恶意活动并立即做出响应——远早于安全团队手动做出反应之前。
克服挑战
尽管代理人工智能具有巨大潜力，但它仍面临着障碍。 Agent/LLM 互操作性和对遗留数据源的访问需要对访问控制和语义达成共识。 决策涉及道德考虑，因为这些自主代理可以做出有影响力的决策——有时涉及敏感数据或关键结果。 此外，运行持续学习过程的计算需求相当大，需要强大的基础设施和谨慎的资源管理。 组织必须通过建立清晰的治理框架和投资支持实时情报的可扩展系统来解决这些问题。
未来展望
随着硬件成本下降和算法发展，代理人工智能的采用只会增长。 元学习和迁移学习的研究（人工智能系统学习将一个领域的知识应用到另一个领域）有望实现更加多样化、类似人类的智能。 此外，围绕责任、隐私和信任制定行业指导方针和政策将继续影响这项技术的负责任的增长。
F5 如何赋能 Agentic AI？
F5 通过在 AI 系统和它们需要访问的分布式数据源之间提供安全、高性能的连接来实现代理 AI。 F5 的集成网络和安全功能（例如基于策略的访问控制、传输中加密和高级流量管理）为代理 AI 高效、安全地运行奠定了坚实的基础。 通过促进无缝数据访问，F5 帮助组织充分发挥代理 AI 的潜力，推动智能决策和卓越运营。
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