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网站网上商城制作,免费制作桥架app,上杭县住房和城乡建设局网站,院校网站建设对比分析实训报总结过去20年#xff0c;软件工程一直在新技术的赋能下经历着快速迭代。直到今天#xff0c;Agentic AI才为行业带来了真正的颠覆性变革。 软件的存在#xff0c;一方面是把人类手动的操作步骤信息化#xff0c;另一方面是把业务流程自动化。所以在一定程度上#xff0c;软件…过去20年软件工程一直在新技术的赋能下经历着快速迭代。直到今天Agentic AI才为行业带来了真正的颠覆性变革。软件的存在一方面是把人类手动的操作步骤信息化另一方面是把业务流程自动化。所以在一定程度上软件技术的发展便是自动化技术的进步。作为新兴的自动化技术范式基于大语言模型的Agentic AI带来的智能自动化与传统自动化有着鲜明的对比前者体现了自主性、适应性和情境感知重新定义了软件能力的边界后者仅是针对特定任务且规则驱动的。Agentic AI不只是技术上的演进与竞争也是现代系统中不断演进智能层次跟是把自动化推上了一个新的台阶使得自动化真正进入智能自动化时代。本文王吉伟频道将从自动化角度分析传统自动化到智能自动化的发展情况分析它们的核心优势与潜在挑战系统阐释其对软件工程范式、企业成本模型、团队组织架构及长期战略布局的深远变革与战略启示。演变从自动化到能动性传统自动化基于确定性脚本、流程自动化和企业RPA工具这样的设计是为了更快、更便宜且无疲劳地重复执行可预测的自动化任务传统自动化的发展大体可以分为以下几个阶段早期阶段Shell脚本、cron作业、批处理。2000年代中期CI/CD流水线开发与运维中的任务自动化。2010年代企业工作流程的RPA机器人流程自动化如UiPath、Blue Prism和Automation AnywhereAA等工具国内也涌现了实在智能、来也科技、金智维、容智信息、艺赛旗、影等一批优秀RPA企业。2010年代末工作流程引擎Camunda、Zeebe、API驱动自动化、IFTTT型模式。2023年开始Agentic AI的逐步推广与应用拉开了基于Agentic AI的智能自动化帷幕我们正在进入Agentic AI智能自动化时代。Agentic AI是具备自主感知、决策、执行与迭代优化能力的人工智能系统核心区别于传统AI的“被动响应”无需持续人工指令能在动态环境中主动规划目标路径、适应场景变化、反思行动成效并开展多维度互动以核心目标为锚点推进任务落地。Agentic AI并非被动响应的自动化引擎而是具备主动行为能力的数字主体。它依托推理、记忆与目标优先级排序能力甚至可与其他主体开展协商协作Agentic AI的基础单元AI Agent具备完整的自主闭环能力借助工具或API感知外部环境依据预设目标规划行动路径通过API或脚本执行具体操作并依托内存模块完成行动反思与经验沉淀。AI Agent以GPT、Claude、Gemini、DeepSeek等大型语言模型LLM为核心驱动依托LangChain、AutoGen、CrewAI、ReAct等主流框架构建而成。这一概念的灵感源于1990年代的认知科学与多智能体系统研究如今在现代AI技术的赋能下实现了核心能力的突破性强化。Agentic AI核心特征如下目标导向非单纯任务驱动聚焦长期复杂目标可自主拆解子任务、动态调整优先级多步骤规划能力能规划逻辑连贯的操作流程遇阻时可优化替代方案记忆-反思闭环含短期上下文存储与长期经验沉淀通过复盘迭代行为策略动态适配性可处理歧义信息、应对环境变化无需额外人工澄清协同能力支持多Agent分工协作或人机自然交互突破单一能力边界。Agentic AI以自主闭环能力为核心凭借明确的目标导向、灵活的适配性与模块化架构打破了传统AI的被动局限。其核心特征与底层组成的协同发力不仅简化了复杂任务的落地路径更推动AI从辅助工具向自主协作主体演进为各行业场景创新与效率升级注入了核心动力。这里顺便说一下在大模型和Agent到来之后一直积极融合AI与RPA、流程挖掘等技术主推超自动化的技术厂商先一步把Agent模式引入到了超自动化生态中推出了能够融入企业级业务流程的RPA Agent。UiPath、AA等RPA厂商创造了Agentic Automation、Agentic Process Automation等基于Agentic AI的概念顾名思义就是Agentic与自动化的融合。同时国内的一众RPA厂商也都推出了RPA Agent相关的产品。关于此王吉伟频道将在另一篇文章中与大家探讨。传统自动化与Agentic AI的优势与局限规则驱动型自动化能够依托明确规则实现稳定执行基于Agentic AI的智能自主型自动化凭借自主能力突破复杂场景限制二者各有适配场景与核心特质以下从优势、局限/陷阱两方面展开详细分析。规则驱动型自动化稳定适配的成熟选择核心优势行为具有高度可预测性与决定论特征输入与输出遵循明确规则映射结果可精准预判规则透明化使得审计溯源、问题调试更高效安全合规风险易管控符合企业风控要求设计逻辑贴合传统业务流程无需大幅改造现有体系即可快速集成落地成本低依托RPA、BPM等成熟工具生态技术选型丰富、运维支持完善应用门槛低。主要限制仅能按预设规则响应已知场景面对未定义的新颖情境或突发变化时缺乏自主适配能力易陷入执行停滞规则逻辑刚性强在市场波动、流程调整等不确定环境中易出现执行失效问题业务流程迭代时需同步重新配置规则长期维护成本高难以跟上快速变化的业务需求对非结构化数据如自由文本、扫描文档、对话记录的解析与集成能力薄弱适用场景受限。智能自主型自动化复杂场景的创新机遇与潜在风险核心优势具备自主决策与环境适配能力能在高复杂度、低确定性场景如动态市场分析、复杂问题拆解中高效运行可动态识别需求、链接各类API与工具自主完成跨平台、跨流程的协同操作灵活性极强拥有先进的自然语言理解与逻辑推理能力能独立权衡选项、做出决策交互体验更自然深度适配编码、学术调研、法律文书处理、政策分析等知识密集型工作大幅提升高端任务效率。潜在威胁自主决策过程受多因素影响行为缺乏绝对确定性结果可预测性低于规则驱动型AI内部推理过程具有“黑箱”特性决策依据难以追溯导致问题定位与调试难度显著增加依赖高性能计算资源GPU算力消耗大、上下文内存占用高长期运行成本较高针对合规审查、数据安全、权限管控的成熟解决方案尚不完善大规模落地存在合规风险。两种自动化并非替代关系而是互补共存的技术选择前者适用于流程固定、追求稳定与合规的标准化场景后者则更适配创新型、复杂型、知识密集型任务。企业选型时需结合业务特性、成本预算与风险承受能力合理搭配两类技术既借助规则驱动型AI保障基础流程稳定又通过智能自主型AI挖掘创新价值实现技术赋能效益最大化。驱动Agentic AI的技术Agentic AI的自主协作能力依托“架构-工具-模型-部署”的完整技术栈实现。以下精简拆解核心组成、主流工具、基础模型及托管方案为落地提供清晰参考。核心组成模块大型语言模型LLM认知核心负责推理、理解与任务拆解主流选型有GPT-4、Claude 3等计划者/执行者拆解任务、规划流程、调度行动并监控进度记忆存储留存上下文、历史数据与学习经验保障决策连贯性工具层含API包装器、浏览器代理、代码解释器等拓展外部交互能力代理框架提供标准化开发底座简化集成与协作。主流框架与库LangChain模块化设计支持代理执行、内存管理与工具编排AutoGen聚焦多Agent协同适配人机交互与角色化分工CrewAI强化任务分配与Agent协调适配团队化协作MetaGPT角色化代理模型模拟软件团队流程化协作ReAct“推理行动”闭环优化动态场景适配Haystack/LlamaIndexRAG后端支撑非结构化数据检索。基础模型与工具内存基础模型GPT-4、Claude 3等大参数量模型适配高复杂度任务Mistral 7B等轻量化模型适配低算力场景矢量数据库Pinecone、Weaviate、Chroma等提升非结构化数据检索效率内存存储Redis、MongoDB搭配LangChain接口稳定存储数据核心工具Zapier NLA、浏览器代理、文件阅读器等。托管与运营可观察性工具LangSmith、AgentOps实现监控与问题排查部署平台Modal、Lambda、GCP函数等支持灵活扩缩容。这套模块化技术栈降低了Agentic AI开发门槛适配不同场景需求。随着框架迭代与模型升级其落地成本将持续降低向更多行业深度渗透。应用案例、成本及实用性智能自动化与传统自动化适配不同业务需求前者凭借自主协同能力突破复杂场景后者以规则驱动优化标准化流程共同助力企业效率提升。下面是一些应用案例供大家参考。智能自动化复杂场景的自主应用软件工程代码生成、API包装、测试用例生成及基础设施即代码模板客户支持自主理解诉求、协同跨部门资源的多步骤投诉解决代理法律/政策审查合同起草、条款比对与风险标注财务分析整合实时信息流的投资组合审查与决策支撑生成式AI流水线多智能体协同完成数据清理、提示调整、响应评分联络中心Amazon ConnectLambdaBedrock方案实现智能路由。传统自动化标准化流程的高效执行发票处理RPA机器人抓取PDF发票数据并录入财务系统工单路由通过JIRA/ServiceNow的规则驱动自动分配工单用户配置自动化员工入职流程权限开通、设备申领等监控警报指标异常时触发通知与基础排查的自动化脚本。在成本和使用性方面可以从以下维度进行对比配合成本矩阵图食用。在成本和使用性方面可以从以下维度进行对比配合成本矩阵图食用。初始部署上传统难度为低到中等Agentic AI为中到高维护方面传统需手动更新、成本高Agentic AI靠自适应能力降至中等云资源使用上传统聚焦CPU、消耗低Agentic AI依赖GPU与上下文内存、消耗高许可成本上传统为中等如RPA工具Agentic AI因LLM接口等成本较高。劳动力影响上传统减少低价值任务Agentic AI增强高价值知识工作可审计性传统更高Agentic AI偏低到中等安全治理传统体系成熟Agentic AI尚不成熟但在改进。两者定位互补传统适配标准化场景Agentic AI适配高复杂度场景各有优缺。传统自动化与Agentic AI智能自动化是互补的。前者夯实标准化流程的效率底座后者则突破复杂决策场景的能力边界。企业按需选型即可实现全流程效率优化推动数字化转型深度落地。传统自动化适配标准化场景Agentic AI适配高复杂度场景二者各有优长、互为补充。智能自动对软件工程方法论的影响****随着Agentic AI在软件开发领域的深度渗透传统以代码确定性、流程标准化为核心的软件工程方法论正迎来从开发逻辑到团队架构的系统性迭代。Agentic AI的自主性与协作性正在重塑软件工程的核心范式。这一影响体现在多个维度首先开发重心从代码编写转向提示词设计。工程师不再仅聚焦代码逻辑实现而是通过自然语言定义智能代理的任务边界、协作规则与工作流程以“语言编排”替代部分代码开发其次工具工匠角色价值升级。工程师从工具使用者转变为代理与工具的协调者负责匹配代理框架、对接工具层、优化多代理的协作链路再者测试难度显著提。传统开发的结果决定论不再有效测试需从验证固定输出转向覆盖代理的动态决策场景验证其行为合理性与适配能力此外流水线架构向agent为中心演进CI/CD流程拓展为CI/CD/AIagent成为流程中的主动参与者自动完成代码审查、测试用例生成、部署后优化等环节最后DevSecOps持续演进安全与合规策略封装为智能代理通过AI驱动的政策执行实现实时漏洞扫描、动态合规校验。同时适配这一变革的软件团队也将新增多个专属岗位比如提示工程师负责设计高效提示词以定义代理任务代理策划者规划多代理的角色分工与协作路径人工智能可观测分析师监控代理运行状态、追溯决策链路LLMOps工程师支撑基础模型的部署、微调与资源调度。Agentic AI对软件工程方法论的影响本质是将开发模式从流程驱动升级为智能协作驱动。这些范式调整不仅拓展了软件工程的能力边界也要求团队快速适配新角色与新流程。这意味着广大企业需要同步升级方法论才能在释放智能代理价值的同时应对其带来的动态性与复杂性挑战推动软件工程向更高效、更智能的方向演进。后记在炒作中迎接范式转变做出战略抉择在Agentic AI的技术浪潮中目前的行业舆论正在呈现出一种鲜明反差感。一边是充满想象的大肆宣传恨不能把Agentic AI塑造成能颠覆工作模式的全能工具。另一边则是落地实践中的现实约束让技术的真实边界逐渐清晰。这种反差折射出了新技术从概念到成熟的必经阶段。在炒作层面“Agent可替代整个团队”“复刻人类推理”“软件全生命周期自动化”等说法比比皆是但从很多实际应用案例来看这种夸大的说法更多是用于推广产品的理想化想象。在现实层面Agent擅长结构化认知任务却难胜创造性策略工作且需人力参与设置边界、处理异常记忆局限、AI幻觉、安全风险等仍是待解挑战。现在的Agentic AI充满了炒作性宣传但它不会是短暂的行业热词并且正在重塑智能系统设计逻辑的范式转变。智能Agent所具备的思考、学习、适应与协作的能力决定了它不同于传统自动化的僵化执行。这也使得软件的定义得到拓展它不再是代码集合而是承载认知能力的智能载体。对于软件行业高管而言Agentic AI带来的智能自动化也让清技术应用战略方向更加清晰。那就是在业务流程稳定、规则明确的领域如标准化财务报销、固定工单处理依托传统自动化夯实效率底座。在需要适应力、语言交互的复杂场景如多步骤客户投诉、市场调研拆解引入Agentic AI作为核心支撑。构建自动化Agent的混合系统,让传统自动化充当高效执行的肌肉让Agentic AI成为自主决策的大脑。这意味着当下投资应用Agentic AI的核心逻辑也变了不是用其替代人类而是借助它增强团队人才的能力释放高价值知识工作的创造力。这一范式转变的价值将在人机协同的实践中逐步释放推动软件工程与业务流程向更智能、更高效的方向持续迭代。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】