代理式AI与AI智能体在不同行业中的实际应用

代理式 AI 的时代已经到来。如今，代理式 AI 已经驱动应用迈向深度场景融合与规模化落地。这波演进浪潮标志着 AI 能力向自主执行的跃迁。本文将系统解析代理式 AI (Agentic AI) 和 AI 智能体 (AI agent) 的核心概念、技术架构，并通过“AI On 系列”四篇文章，具体剖析 AI 智能体在不同行业中的实际应用与重要作用。

代理式 AI 与 AI 智能体

代理式 AI 是一种具备自主性、目标导向和交互能力的人工智能系统。它可以在复杂环境中感知信息、推理决策，并执行任务。它不需要人类时时刻刻干预，而是能够根据目标和环境动态调整策略而达成任务。

AI 智能体是先进的 AI 系统，可被视为代理式 AI 落地的有效载体，旨在根据高级目标自主进行推理，制定计划并执行复杂任务。与遵循基本“请求和响应”框架的传统生成式 AI 模型不同，AI 智能体还能编排资源，与其他智能体协作，并使用各种工具，如大语言模型 (LLM)、检索增强生成 (RAG)、向量数据库、API、框架以及 Python 等高级编程语言，从而实现超越。

一个代理式 AI 系统通常会由以下几个部分组成：感知系统、规划与推理系统、执行系统以及持续学习系统。每一个系统里面可能会有单个或者多个 AI 智能体。以智能客服的场景为例，负责感知的 AI 智能体可以做到识别用户意图，比如用户是查询商品信息还是需要售后服务？然后根据不同的意图，负责规划的 AI 智能体可以规划出一个合理的可执行的工作流，比如用户想根据一个图片查询商品，那 AI 智能体就会规划出——它需要用模型去识别用户图片中的商品，然后去图片矢量库里面去匹配。在规划好以后，负责执行的 AI 智能体可以调动配置好的工具，去自动执行整个工作流，并拿到用户需求的结果。同时，AI 智能体可以根据与用户的交互历史，生成用户的画像，从而实现更个性化的交互体验。

目前，包括智能客服与自动化流程、工业与制造业、智能金融以及智慧医疗等行业领域内，均已展现出代理式 AI 的显著价值。

智能体革命：重塑客户服务、决策与零售新规则

AI 智能体改善客户服务

AI 智能体可作为虚拟助手，使用人工智能和自然语言处理技术来处理大量客户服务请求。通过自动化处理常见问题和重复性任务，提高效率、客户满意度，并轻松扩展以应对业务增长。AI 智能体经过训练后可以理解特定行业的术语，从企业知识库中获取相关信息。例如 ServiceNow 推出的 IT 和客户服务管理 AI 智能体，其通过自主解决诸多员工和客户问题，大大提高了生产力。渥太华医院正在使用能够一致、准确和连续获取信息的 AI 智能体来改善患者护理，并减少医生和护士的行政工作。得克萨斯州阿马里洛市多语种数字助手 Emma 则为所有居民提供全天候支持。

AI 智能体正在帮助企业提高客户对话质量、实现较高的问题解决率并提高员工的生产力。创建一个有效的 AI 客服智能体有三大关键要素：收集和整理客户数据、利用记忆功能实现个性化，以及建立运作管线。

企业可以利用NVIDIA NIM微服务助力 AI 智能体，NVIDIA NIM 微服务通过实现自然语言处理、上下文检索和多语种交流，为 AI 智能体提供支持。适用于客服智能体的主要 NVIDIA NIM 微服务包括：适用于大语言模型的 NIM、NVIDIA NeMo Retriever NIM、适用于数字人的 NIM (包括 NVIDIA Riva NIM 和 Audio2Face NIM)。

通过数字虚拟形象打造交互式客户体验

生成式 AI 和代理式 AI 驱动的数字虚拟形象正在提高医疗、电信、制造、零售等行业的效率。这些数字虚拟形象能够提供多语种支持和个性化指导，极大地增强了用户体验。

例如，医疗 AI 智能体可以提供全天候虚拟接诊并协助远程医疗服务；此外，虚拟理财顾问可以提醒银行客户注意潜在的欺诈行为，或根据客户的投资组合提供个性化的方案和投资建议，来帮助增强客户的安全性和金融知识。

设计带有虚拟形象和语音功能的 AI 智能体的五个关键步骤包括：确定用例，根据所需的沉浸感和交互程度，选择 2D 或 3D 虚拟形象；开发虚拟形象，使用专业软件和技术为 3D 虚拟形象创建逼真的动作和形象，或者为 2D 虚拟形象选择适合网络嵌入式解决方案的快速开发方法；集成语音技术，可使用NVIDIA Riva来实现语言交互；选择渲染方式，借助NVIDIA Omniverse RTX Renderer 技术或虚幻引擎工具制作 3D 虚拟形象，以便获得高质量的输出和高效率的计算；最后采用云原生部署的方式实现实时输出和扩展能力。

NVIDIA AI Blueprint是一套可参考的工作流，通过提供现成的工作流和工具加速了部署，简化了虚拟助手的构建和设置工作。无论是简单的 AI 聊天机器人，还是动画的数字人机界面，这些蓝图都能提供打造 AI 助手所需的资源，使 AI 助手具有可扩展性、符合企业品牌形象、并且可提供响应迅速、高效的客服体验。

具备逻辑推理能力的 AI 智能体可做出合理决策

AI 智能体已从简单的聊天机器人进化为具备逻辑推理能力的数字伙伴，借助逻辑推理 AI 模型，智能体可以学会如何进行批判性思考并解决复杂任务。这种新型的“逻辑推理智能体”仅需必要的计算资源和 token 量，就能分解复杂问题、权衡不同方案、并做出合理的决策。NVIDIA 的 Llama Nemotron 模型支持逻辑推理功能的启用与关闭，开发人员可以通过编程来决定每次查询。这样，智能体就可以只在需要时才启用逻辑推理，从而节省用户的等待时间并降低成本。

逻辑推理能力可通过集成大型逻辑推理模型 (如 NVIDIA Llama Nemotron Ultra 或 DeepSeek-R1) 增强 AI 智能体的规划模块，延长推理时间并增加资源投入，直接影响系统整体性能。此外，NVIDIA 提供的AI-Q NVIDIA Blueprint和 NVIDIA Agent Intelligence 工具包，可帮助企业打破数据孤岛，简化复杂工作流，实现大规模性能优化，确保 AI 智能体在实际应用中的高效运行和可扩展性。

目前，Amdocs 已经利用逻辑推理 AI 智能体改进了电信运营商客户互动；安永通过逻辑推理智能体提升了税务查询回复质量；SAP 的智能体 Joule 集成逻辑推理功能后，优化了企业数据挖掘与业务流程执行。

AI 智能体在零售行业的应用

线上购物为消费者提供了海量的选择，然而，过度丰富的选择反而可能会引发决策疲劳。AI 智能体通过个性化体验、丰富产品信息库、全渠道支持、虚拟试穿功能和 24/7 全天候服务等方式，改善用户体验并提升在线销售额。

用于目录商品信息增强的 AI 智能体能够自动补充产品属性数据，而专为搜索优化的 AI 智能体能够优化搜索结果，提供个性化推荐，并引导消费者完成购物流程。亚马逊基于NVIDIA TensorRT-LLM库部署生成式 AI，自动生成完整、丰富的产品列表，优化产品目录管理；亚马逊音乐通过NVIDIA Triton推理服务器和 TensorRT 软件开发套件优化搜索功能，降低搜索成本；SoftServe 推出的生成式 AI 购物助手，提供沉浸式购物体验，支持虚拟试穿功能。

构建强大 AI 购物智能体的关键模块包括多模态和多查询功能、与大语言模型的集成、结构化和非结构化数据的管理、保障品牌安全的对话以及先进的仿真工具。通过使用这些关键技术，零售商可以设计出超出客户期望的 AI 购物智能体，从而提高满意度和运营效率。

结语

随着技术的持续发展，代理式 AI 与 AI 智能体正从概念走向更广泛的产业实践。从智能客服的高效响应到零售场景的个性化服务，从逻辑推理辅助决策到数字虚拟形象的沉浸式交互，其核心价值始终围绕“解决实际问题”。对企业而言，针对业务场景中的实际需求，依托现有技术栈逐步搭建适配的代理式 AI 应用框架，是技术落地的路径，更是把握 AI 能力向自主执行跃迁机遇的关键。