Gartner 把“Agentic AI”列為2025年十大戰略技術趨勢之首，并給出量化判斷：到2028年，15%的日常工作決策將由Agentic AI自主完成，而2024年這一比例幾乎為零。
英偉達CEO黃仁勛在2025 GTC上把路線圖從“生成式AI → Agentic AI → 物理AI（機器人）”三級并列，并宣布Grace Blackwell機架已批量交付給戴爾、聯想、微軟等數據中心客戶。
7月，亞馬遜云科技紐約峰會現場，亞馬遜云科技一口氣發布了五款Agentic AI開發工具，覆蓋從基礎設施、模型部署到應用開發的全棧能力。其中最重磅的是Agentic IDE工具Kiro和Amazon Bedrock AgentCore平臺，前者重新定義AI與的協作方式，后者則為企業級AI代理部署提供完整解決方案。
谷歌也在全力推進其Gemini大模型在Agentic AI方向的落地。Google I/O 2025上宣布的Gemini應用“Agent模式”，標志著其從反應式AI向主動智能助手的關鍵轉型。
在今年的年度大會Buil會議上，微軟一口氣推出了超過50項涵蓋其全部產品線的創新發布，從GitHub和Azure到Windows和Microsoft 365，所有這些都聚焦于推進“能夠獨立或協作解決復雜業務問題的 AI 代理技術”。
在人工智能技術不斷演進的今天，“Agentic AI”（代理型人工智能）的概念正悄然成為科技圈與產業界熱議的焦點。如果說過去幾年的AI主要聚焦于“感知智能”——即讓機器看懂圖像、聽懂語音、理解文本，那么如今我們正在邁入一個以“行動智能”為核心的新階段，而Agentic AI正是這一階段的關鍵載體。
1、Agentic AI：從工具到決策者
所謂Agentic AI，并非傳統意義上被動響應指令的工具型AI助手，而是具備目標導向、自主決策、持續學習和多步執行能力的智能體（Agent）。它不僅能理解用戶的意圖，還能主動規劃路徑、調用工具、協調資源，甚至在復雜環境中與其他智能體協作完成任務。
一句話形容Agentic AI，那就是它是會自己把活干完的AI。過去我們熟悉的生成式 AI，更像一個很會聊天、很會寫文案的“顧問”。你問一句，它答一句，對話結束，任務就結束。而 Agentic AI 不一樣，它接到目標后，會自己去查資料、調用軟件、控制設備，直到把事情做完。
2025年正處于Agentic AI的“爆發前夜”，這并非偶然。技術上看，這種跨越并非一夜之間形成，AI Agent經歷了從對話式AI（2020-2023）到Workflow型Agent（2024），最終在2025年進入通用型Agent階段。有數據研究顯示，2025-2027年將是Agentic AI在編程、客服、數據分析等標準化場景全面落地的關鍵時期，全球Agent市場規模預計突破3000億美元。
這背后的推動力來自多個維度的技術積累與市場需求共振。
首先，大語言模型（LLM）的成熟為Agentic AI提供了強大的認知基礎。以OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude 4以及谷歌的Gemini為代表，這些模型展現出的推理與上下文理解能力，使得AI能夠處理復雜的任務分解與邏輯推演。
其次，工具調用（Tool Use）與函數調用（Function Calling）技術的突破，讓AI不再局限于文本生成，而是可以接入數據庫、API、控制系統等真實世界接口，實現“動起來”的能力。
再者，強化學習與記憶機制的進步，使AI能夠在長期任務中積累經驗、優化策略，形成真正的“自主性”。
2、工業現場正在被怎樣“顛覆”？
在工業自動化領域，Agentic AI正掀起一場靜默的革命。這種具備自主決策能力、任務分解能力和環境交互能力的智能體架構，正在將傳統工業控制系統從“執行工具”升級為“協作伙伴”。根據Gartner預測，到2025年全球25%使用生成式AI的企業將部署AI Agents，這一技術正在重塑工業軟件、控制系統和運營模式的根本邏輯。
在工業領域，Agentic AI的落地更具現實意義與戰略價值。這一領域的特點是系統復雜、實時性高、安全要求嚴苛，傳統自動化依賴預設邏輯與人工干預，難以應對突發狀況與動態優化需求。Agentic AI的引入，正在改變這一局面。
作為工業AI的先行者與創新推動者，西門子正將生成式AI技術深度融入工業場景，重點聚焦“工業基礎模型”與“工業智能體”等前沿方向，打造安全、可靠、可信的工業級AI能力。據悉，西門子將在2025世界人工智能大會在中國展示其Industrial Copilot智能體系統，這不再只是“輔助工具”，而是能運籌帷幄的“工業現場指揮家”。通過融合大語言模型與深厚行業知識，該系統可幫助一線工程師協同處理從訂單輸入、需求預測、設備控制到物流調度等全流程任務。
施耐德電氣與微軟合作推出了工業Copilot系統。該系統整合了微軟Azure AI Foundry平臺與施耐德電氣先進且安全的工業自動化解決方案，致力于提升生產力和員工效率。
另一家工控巨頭羅克韋爾自動化則與微軟合作，基于Azure OpenAI服務開發面向制造業的AI代理解決方案。
在中國市場，匯川技術、中控技術等本土工控企業也已啟動相關布局。2024年，中控技術正式啟動“ALL in AI”戰略，致力于將人工智能技術全方位融入工業生產的各個流程。以“1+2+N”工業AI架構構建“工業智能體矩陣”，覆蓋從設備層到企業層的多級代理系統。
匯川技術開發的iFA Evolution全場景智能化工業控制軟件平臺，通過嵌入AI算法庫，實時捕捉生產數據，動態優化工藝參數，實現從基礎自動化到智能決策的閉環，將柔性制造從理論構想變為現實。
把這些工業頭部廠商的最新動作放在一起觀察，我們看到的其實是一套類似的“平臺 + 大模型 + 場景”的三層架構：
●平臺負責把OT數據、IT系統和人機界面統一起來，讓設備不再“各自為政”；
●大模型負責理解、預測和規劃，把“經驗”變成“算法”；
●場景Agent則像一個個分身的“數字員工”，在產線里獨立執行換線、采購、巡檢、節能等具體任務。
Agentic AI在工業領域的價值，遠不止于效率提升。更深層次的意義在于，它正在重構人機協作的邊界。傳統工控系統中，工程師需要時刻關注大量儀表與報警信息，決策壓力大且易出錯。而Agentic AI可以充當“數字伙伴”，承擔信息整合、初步判斷與建議生成的任務，讓人專注于更高層次的戰略決策。此外，在技能人才短缺的背景下，AI代理還能起到“知識傳承”的作用——將資深工程師的經驗編碼為可復用的決策邏輯，降低對人力經驗的依賴。
3、工業 Agentic AI 的三條落地捷徑
盡管工業Agentic AI的落地正從技術概念加速轉化為產業生產力。但是，企業在推進智能化過程中依然面臨最緊迫的難題：如何在不推翻現有系統、不依賴龐大團隊的前提下，讓AI真正產生價值。
從當前領先企業的實踐來看，我們認為，以下三條清晰且高效的“落地捷徑”可顯著降低技術門檻與實施風險，推動AI代理從概念快速走向產線價值閉環，為行業提供可復用的“捷徑”。
一種最現實也最容易上手的方式，是在老舊產線上“外掛”智能。不需要改造原有設備，而是加裝一個輕量化的AI代理系統，實時采集產線數據，自主分析運行狀態，主動識別潛在風險，并推送處置建議甚至觸發預警流程。
另一條捷徑則跳出了車間，走向了企業的后臺運營系統。如今越來越多企業使用ERP、WMS、TMS等云化SaaS系統，這些平臺本身就提供了豐富的API接口。借助微軟Dynamics 365或AWS Bedrock Agents這樣的云服務，完全可以構建一個“采購決策代理”——它能自動查看庫存水平、比對供應商報價、結合物流周期和生產計劃，提出采購建議甚至直接下單。這類系統不需要復雜的硬件改造，部署周期短，見效快。
第三條路徑則更具視覺沖擊力：讓機器人本身成為AI代理的“身體”。近年來，AMR（自主移動機器人）和人形機器人技術突飛猛進，基于英偉達Isaac Sim這樣的仿真訓練環境，可以在虛擬世界中讓機器人反復練習抓取、搬運、避障等動作，訓練出具備適應能力的AI策略，再遷移到真實設備上。這種“機器人即代理”的模式，最大的優勢是看得見、摸得著，成果直觀。
在今年第三屆鏈博會開幕式上，英偉達公司創始人兼執行官黃仁勛便提出AI的下一波浪潮將是機器人系統，它具備推理與執行能力，并且能夠理解物理世界，在未來十年中，工廠將由軟件和AI驅動，協調人機協作的機器人團隊，生產由AI所主導的智能產品。
然而，技術的熱潮背后也需保持理性審視。Agentic AI的大規模落地仍面臨多重挑戰。首先是安全性與可控性問題。當AI被賦予越來越多的執行權，一旦出現誤判或被惡意利用，可能引發嚴重事故。因此，建立嚴格的權限管理、行為審計與緊急干預機制至關重要。其次是系統集成難度。工業現場往往存在大量異構系統與老舊設備，如何讓AI代理無縫接入并理解不同協議與數據格式，仍是技術難點等。
未來的智能工廠里，Agentic AI不是“下一代軟件”，而是“下一代工人”。人類將不再直接操作機器，而是指導一群會思考、能協作的AI智能體。這些數字員工不知疲倦，從錯誤中學習，在閉環中優化。工業革命的下一章，將由自主決策的智能體書寫。
而現階段，誰先給它們發工牌，誰就提前拿到下一輪產能紅利。