什么是代理人工智能？

定义代理：进入代理世界的转型飞跃

代理人工智能是人工智能发展过程中最重要的突破之一。与以往主要侧重于通过自动化提高生产力的创新浪潮不同，人工智能代理系统是一种自主的人工智能框架，可协调多个人工智能代理，在有限的人工监督下管理复杂的任务和流程。在代理式人工智能系统中，人工智能代理是一个能够感知、推理和行动的智能实体，是更广泛系统的一个组成部分。这些系统不仅能执行特定任务，还能独立运行，设定并追求自己的目标，从根本上重塑人类与机器的交互方式。.

但企业如何才能有效利用这一变革性技术？这就是 InvestGlass 作为重要合作伙伴的作用所在。InvestGlass 率先开发了代理人工智能系统，使企业能够自动执行复杂的工作流程，自主决策，并在最少人工干预的情况下持续学习。通过整合先进的人工智能模型和可扩展的计算能力，InvestGlass 使企业能够释放代理人工智能的全部潜能，推动各行业的效率、适应性和创新。.

This is not just a technological upgrade it is a reimagination of enterprise workflows. An ai system integrates multiple AI agents to manage complex workflows, enabling businesses to become faster, more adaptive, and more responsive to evolving customer demands. Agentic AI systems can operate independently to perform complex or routine tasks across industries, often with minimal human oversight. They are also capable of autonomously setting and pursuing their own goals, adapting to changing business needs without direct human intervention. Across industries, this shift is already taking root: in Insurance, autonomous systems are streamlining error-prone claims adjudication; in Industrials, intelligent automation is addressing inventory misalignments before they cause disruption; in Retail, generative AI is delivering tailored solutions at scale; and in Life Sciences, AI agents are accelerating complex workflows such as pharmaceutical discovery. Agentic AI systems process data to perceive situations, reason about them, and make autonomous decisions, enabling real-time interactions and complex planning. Autonomous decision making is a core capability of agentic AI systems, allowing them to independently analyze information and act without human input.

这些现实世界中的应用不仅仅是概念性的。根据 BCG 最新的 IT Buyer Pulse Check，超过 90% 的企业表示有意在未来三年内部署代理人工智能解决方案。在过去一年中，软件公司申报文件中提及代理人工智能的次数增加了十二倍，这表明代理人工智能在企业中的重要性与日俱增。与此同时，领先的软件供应商正将代理式人工智能定位为战略重点，这体现在一波产品发布和收购浪潮中，其重点是增强自主代理能力和加强整个业务流程中的人工智能应用。.

代理指的是利用机器学习，在现实世界实例的启发下，为独立行动的自主系统提供动力

The market implications are equally profound. Globally, agentic AI represents a potential $1 trillion opportunity, with $350–450 billion in the United States alone surpassing the current U.S. spend on traditional enterprise services. If it follows the trajectory of cloud computing, $300–600 billion of this global opportunity could be realised between 2035 and 2040, if not sooner. In this context, the partner ecosystem including platforms like InvestGlass has a critical role to play in driving adoption and value creation.

At InvestGlass, we see ourselves as a vital catalyst in this shift. We are not simply adding AI tools to legacy systems; we are building infrastructure that supports agentic AI systems, capable of autonomous decision making, continuous learning, and automating complex workflows with minimal human intervention. By doing so, we aim to empower financial institutions and enterprise clients to not only adapt but to lead in this new agentic world.

代理世界：InvestGlass 如何拥抱人工智能驱动的自动化未来

The rise of agentic AI systems is transforming the way businesses operate, especially in sectors that rely heavily on process automation and decision making. At InvestGlass, we are fully engaged in this exciting shift building tools that reflect a deeper understanding of agentic AI and its real world applications in financial services, customer engagement, and supply chain management.

定义代理世界

代理人工智能是指 人工智能 systems especially autonomous AI agents that can act independently to pursue complex goals in dynamic environments. In this context, 原动 是指拥有主动行动、做出决定和在最少人工干预的情况下执行特定任务的能力。.

这些系统结合了大型语言模型、机器学习算法、强化学习和自然语言处理，可分析海量数据、产生洞察力，并根据用户偏好和以往的互动进行调整。最终形成的智能自动化框架能够处理复杂的工作流程，并解决过去完全由人类操作员完成的任务。.

代理人工智能基础

代理人工智能（Agentic AI）指的是新一代人工智能系统，它可以独立进行推理、计划和行动，只需极少的人工监督。与通常依赖直接指令或持续监督的传统人工智能不同，代理人工智能系统旨在处理复杂的任务，并根据自身的目标和目的做出决策。这些先进的系统由多个人工智能代理组成，利用大型语言模型、机器学习和自然语言处理来理解环境并与其互动，从而协同完成复杂的任务。.

The defining feature of agentic AI is its ability to act independently an AI agent within such a system can assess situations, set its own goals, and execute actions without waiting for human input. This autonomy allows agentic AI to automate complex workflows, tackle multifaceted challenges, and adapt to changing circumstances in real time. By integrating natural language capabilities and advanced reasoning, agentic AI systems are poised to revolutionize how organizations approach problem-solving, making artificial intelligence a true partner in achieving business objectives.

人工智能代理和自主系统

Agentic AI systems are built on the foundation of AI agents intelligent entities designed to handle complex tasks and operate independently with minimal human oversight. These AI agents are the driving force behind agentic AI, enabling organizations to automate complex workflows and achieve outcomes that were once out of reach. By leveraging large language models, machine learning algorithms, and natural language processing, AI agents can process data, recognize patterns, and make nuanced decisions in real time.

In the context of autonomous systems, AI agents play a crucial role in transforming how businesses approach chain management and supply chain management. For example, in supply chain operations, AI agents can analyze vast amounts of logistics data to optimize routes, predict demand fluctuations, and streamline inventory management delivering tailored solutions that boost efficiency and reduce costs. In financial institutions, AI agents are increasingly relied upon to automate repetitive tasks such as data entry, compliance checks, and transaction monitoring, freeing up human experts to focus on more strategic, nuanced decisions.

将人工智能代理集成到代理人工智能系统中会带来许多好处。这些系统可以独立运行，适应不断变化的条件，并在动态环境中应对复杂的挑战。因此，企业可以提高客户满意度，加快响应速度，做出更明智的决策。通过将复杂的工作流程自动化并实现智能自动化，代理人工智能系统使企业能够在快速发展的数字环境中保持领先地位，使人工智能成为实现现实世界业务目标的重要合作伙伴。.

从传统方法到代理人工智能系统

为了说明从传统业务流程到代理状态的转变，请看这些现实世界的例子：

实例	旧 ‘世界	代理世界
市场营销 旅程	对受众广泛的活动进行人工 A/B 测试，并根据不精确的结果进行调整	分析实时数据以创建 ‘N-of-1 ’体验、优化广告活动并预测市场趋势
进入市场	根据提示创建外联电子邮件模板，然后交给销售代表	通过创造性的发现、量身定制的解决方案和机智的跟进，自主推动整个销售活动
客户服务	使用静态脚本回复处理基本查询（~80% 覆盖范围）	预测客户需求，实时解决复杂问题，建立持久关系
供应链	使用历史数据和静态规则预测需求并手动处理异常情况	自主预测需求、触发补货和调整货运路线，防止连锁管理中断

当今的人工智能及其局限性

近年来，随着机器学习、自然语言处理和生成式人工智能模型的发展，人工智能系统取得了显著进步。然而，当今的人工智能仍然面临着明显的局限性。当前的大多数人工智能系统都需要大量的人工监督才能有效运行，尤其是在处理需要适应性和细微决策的复杂任务时。特别是，当前的人工智能在处理需要深入了解上下文和微妙之处的细微决策时，显得力不从心。例如，生成式人工智能擅长内容生成，但依赖于人类的提示，缺乏独立行动或自主追求复杂目标的能力。.

自主人工智能代理可以执行特定任务，但它们往往需要大量编程，并且难以适应条件快速变化的动态环境。因此，代理人工智能指的是超越自动化的新一代人工智能系统。人工智能代理旨在识别模式、处理复杂任务，并在最少人工干预的情况下做出决策。通过独立行动和追求复杂的目标，代理人工智能代表了一个重大的飞跃，使人工智能能够在现实世界的场景中更灵活、更有效地运行。.

大型语言模型与代理人工智能的崛起

大型语言模型（LLM）在代理人工智能的兴起过程中发挥了至关重要的作用。这些先进的人工智能模型能够理解和生成类似人类的文本，使人工智能系统能够用自然语言与用户互动，并对复杂的询问做出回应。它们还广泛应用于各种应用中的内容生成，能够自动创建文章、报告和其他书面材料。通过将 LLM 与机器学习和自然语言处理相结合，代理人工智能系统可以处理复杂的任务，自动执行复杂的工作流程，并独立做出决策。.

这些技术的结合使人工智能能够为各行各业提供量身定制的解决方案。例如，在供应链管理方面，代理人工智能系统可以预测需求、优化链管理，并在没有人工干预的情况下适应中断。在医疗保健领域，这些系统可以处理大量数据，为临床决策提供支持，并改善患者的治疗效果。由大型语言模型驱动的代理人工智能的崛起，正在为自主系统的新时代奠定基础，而自主系统可以改变企业的运营方式并提供价值。.

实现真实世界的应用：为人工智能代理和智能自动化做好数据准备

部署人工智能代理需要从传统的数据就绪概念转变为构建智能、适应性强的数据管道，使人工智能代理能够可靠地实时访问和处理数据。这些管道必须得到可扩展计算能力的支持，以确保代理人工智能系统的高效运行和增长。现在，新的人工智能生成工具支持快速创建知识图谱，并整合结构化和非结构化数据源（如电子邮件、文档、记录誊本），而这些数据源以前很难管理。.

System Integrators (SIs) must help clients map their data environments including operational flows, databases, APIs, and document repositories while considering industry-specific AI and data regulations. For early pilots or proofs-of-concept, using available internal, public, or synthetic data can deliver quick value. Technologies like the Model Context Protocol (MCP) and Agent2Agent Protocol (A2A) streamline data access across systems.

随着代理人工智能系统与更多数据交互，它们将不断改进决策制定。虽然长期的成功取决于强大的数据管理和质量，但通过专注于智能管道设计和利用人工智能在现有数据环境中运行的灵活性，是可以实现早期采用的。让客户了解这些不断变化的集成模式至关重要。.

为什么代理人工智能在商业环境中很重要？

今天的人工智能已经超越了孤立的自动化，正在通过集成以下功能掀起波澜 自主决策 复杂的业务流程。在 InvestGlass，我们构建的人工智能解决方案不仅能自动执行重复性任务，还能自主行动、持续学习，并以高度自适应的方式处理复杂任务。.

推动这一转变的是可扩展的计算能力、自然语言模型和经过训练的人工智能模型，这些模型能够识别模式、理解类似人类的文本，并在人类监督下按照道德标准运行。.

主要优势包括

• 消除耗时的手动步骤，提高效率
• 将涉及多个系统和决策的复杂工作流程自动化
• 为战略规划提供真知灼见
• 通过更快、更个性化的服务提高客户满意度
• 可调整的规划，以适应不断变化的目标和业务变化

InvestGlass 和人工智能代理应用的未来

InvestGlass is not just reacting to the rise of agentic AI we are proactively embedding these technologies into our platform. 智能自动化 是我们平台的一项重要功能，可帮助客户简化流程，提高决策水平。以下是我们如何帮助客户过渡到代理世界：

客户旅程和个性化

我们利用机器学习和自然语言处理技术打造实时发展的客户旅程。我们的系统会分析用户的偏好、行为和以往的互动，从而提供超越静态营销活动的定制解决方案。.

走向市场自动化

我们的平台不采用模板化的推广方式，而是让自主代理生成内容（内容生成）、管理参与序列，并利用从复杂数据集中获得的洞察力进行跟进。.

代理式客户服务

By using generative AI and intelligent routing, our systems can tackle complex customer issues, handle complex queries, answer natural language queries, and escalate only when necessary improving efficiency and reducing reliance on scripted dialogue.

供应链情报

在供应链和供应链管理领域，InvestGlass 利用人工智能来预测需求、自动采购和管理异常情况，从而建立更具弹性和适应性的供应链管理系统。.

代理人工智能在数据驱动决策中的作用

代理人工智能系统旨在分析海量数据并生成可操作的见解，从而推动更好的决策。通过利用机器学习算法和自然语言处理，代理人工智能可以识别模式、处理复杂的查询，并做出传统人工智能系统以前无法做出的细微决策。.

在商业环境中，代理人工智能使企业能够更精确地应对现实世界的挑战。例如，金融机构可以利用代理人工智能检测市场趋势、评估风险，并通过个性化建议提高客户满意度。医疗保健提供商可以利用这些系统解释复杂的医疗数据、支持诊断并改善病人护理。通过实现数据驱动决策，代理人工智能系统可以帮助企业提高效率、应对不断变化的情况并取得卓越成果。.

用代理人工智能克服挑战

尽管代理人工智能带来了诸多好处，但要充分释放其潜力，还必须应对若干挑战。当务之急是确保人工智能代理系统在符合道德标准的情况下运行，并且不会延续偏见。这些系统还需要可扩展的计算能力和先进的人工智能模型，以处理复杂的任务并有效适应动态环境。.

研究人员和开发人员正在积极努力，为人工智能代理创建适应性更强的规划和决策框架。持续学习对于人工智能在动态环境中保持高效也至关重要。通过关注道德标准、稳健决策和在动态环境中运行的能力，该行业旨在克服这些障碍。随着这些挑战的解决，人工智能将能更好地实现其通过智能自动化和自主系统改变行业和改善生活的承诺。.

负责任的人工智能代理开发

随着我们进入代理人工智能的新时代，负责任的开发和部署比以往任何时候都更加重要。必须确保代理人工智能系统是透明的、可解释的和公平的，最大限度地减少偏见和失业等风险。开发人员必须优先考虑道德标准，并考虑这些技术对社会的广泛影响。.

通过专注于负责任的代理人工智能开发，我们可以利用智能自动化的优势，同时将人类从重复性任务中解放出来，开展更具创造性和战略性的工作。随着人工智能系统不断发展，并在塑造未来商业和社会中发挥越来越大的作用，了解人工智能的最新进展至关重要。.

人类监督的关键作用

While agentic AI systems are capable of achieving outcomes independently, the role of humans remains essential. The agentic state where an autonomous system operates under the direction of an authority figure ensures that AI operates within appropriate ethical standards and in alignment with strategic intent.

在 InvestGlass，我们确保我们的人工智能模型始终接受人工监督，在自主系统和负责任的管理之间保持谨慎的平衡。.

现实世界的影响和未来方向

代理人工智能的兴起将重塑各行各业，使企业能够在动态环境中更高效、更智能地运营。在供应链管理中，代理人工智能可以自动执行重复性任务，优化链管理，并以最少的人工干预应对中断。医疗保健提供商正在利用智能自动化分析大量患者数据，提供量身定制的解决方案，并支持复杂的决策过程。金融机构正在使用代理人工智能来实现复杂的目标，如检测欺诈或预测市场变化，根据实时数据做出细致入微的决策。.

展望未来，代理型人工智能将继续扩大其在现实世界中的作用，独立运行以解决问题并适应新情况。现实世界中的例子包括导航交通的自动驾驶汽车、学习用户偏好的智能家居以及不断改进业务流程的智能自动化系统。随着代理人工智能的发展，坚持道德标准并确保这些系统符合人类的价值观和偏好至关重要。未来，代理人工智能将具备更强大的能力，能够应对日益复杂的目标，为各行各业带来变革性价值。.

InvestGlass：您的瑞士新一代人工智能合作伙伴

投资玻璃 公司站在生成式人工智能和代理式人工智能的前沿，提供一整套解决方案，旨在帮助企业充分利用人工智能的潜力。其先进的人工智能模型可生成洞察力、识别模式，并为最复杂的问题提供量身定制的解决方案。有了 InvestGlass，企业可以自动执行复杂的工作流程，分析海量数据，并授权人工智能代理在动态环境中做出独立决策。.

Whether your goal is to boost efficiency, improve customer satisfaction, or tackle complex tasks that require intelligent automation, InvestGlass provides the expertise and technology to help you succeed. Their AI agents are capable of operating autonomously, adapting to new challenges, and delivering measurable results. By partnering with InvestGlass, businesses can unlock the benefits of agentic AI streamlining operations, enhancing decision-making, and staying ahead in a rapidly evolving digital landscape.

结论和下一步措施

总之，代理人工智能指的是新一代人工智能系统，它们可以独立行动，处理复杂任务，并在极少人工干预的情况下做出决策。通过利用人工智能代理、大型语言模型和先进的机器学习算法，这些系统正在重新定义医疗保健、金融和供应链管理等行业的可能性。人工智能代理系统具备独特的能力，可自动执行复杂的工作流程、生成洞察力并提供智能自动化，从而推动业务增长并提高客户满意度。.

要充分实现代理人工智能的众多优势，企业必须投资于可扩展的计算能力，为人工智能决策建立健全的道德标准，并优先考虑持续学习和改进。这种方法可确保代理人工智能系统能够独立运行，适应新的挑战，并在现实世界中追求复杂的目标。随着我们进入智能自动化的新时代，人类与人工智能系统之间的合作将成为开启前所未有的机遇和实现以前无法想象的成果的关键。.

By embracing agentic AI and its transformative capabilities, businesses can position themselves at the forefront of innovation boosting efficiency, enhancing customer satisfaction, and driving meaningful change across industries. The future of agentic AI is bright, and the next steps involve not only adopting these technologies but also shaping their development to align with ethical standards and real-world needs.

InvestGlass 瑞士新一代人工智能合作伙伴

The transition to the agentic world represents a major leap in how AI applications support business operations. With InvestGlass, you’re not just automating processes you’re embracing a new paradigm of autonomous agents, dynamic adaptation, and intelligent automation.

InvestGlass 站在这场革命的前沿，提供最先进的 为满足金融机构不断变化的需求而量身定制的代理人工智能解决方案, 我们的平台使企业能够充分发挥自主人工智能代理的潜力，简化复杂的工作流程，实现前所未有的效率和灵活性。我们的平台使企业能够充分发挥自主人工智能代理的潜力，简化复杂的工作流程，实现前所未有的效率和灵活性。.

我们诚邀有远见的企业与 InvestGlass 合作，引领人工智能自动化的未来，以创新的代理人工智能解决方案在行业中掀起波澜。如需了解实际应用，请联系我们进行演示或更深入地了解我们的平台。.

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常见问题

1.InvestGlass 认为什么是 Agentic AI？

根据 InvestGlass 的定义，Agentic AI 是新一代的人工智能系统，可独立行动，使用多个智能代理进行感知、推理和决策，只需极少的人工监督。.

2.InvestGlass 如何解释 Agentic AI 与传统 AI 的区别？

InvestGlass 强调指出，传统的人工智能需要持续的监督，而 Agentic AI 可自主协调代理适应、学习和执行复杂的任务，使企业超越简单的自动化。.

3.人工智能代理在 InvestGlass 代理式人工智能系统中扮演什么角色？

In InvestGlass’s agentic AI systems, AI agents serve as the intelligent building blocks that process data, detect patterns, and act in real time collectively automating complex workflows across industries.

4.哪些行业可受益于 InvestGlass Agentic AI？

InvestGlass 将代理人工智能应用于各个领域：

• 保险:简化索赔裁定
• 工业:优化库存和减少干扰
• 零售:提供个性化的实时客户旅程
• 生命科学:加速药物发现
• 财务:自动化合规、欺诈检测和客户参与

5.InvestGlass 在代理人工智能领域有何独特之处？

与那些仅将人工智能添加到传统系统中的供应商不同，InvestGlass 可为代理人工智能构建可扩展的基础设施，从而实现自主决策、持续学习和符合企业需求的道德监督。.

6.InvestGlass Agentic AI 能带来哪些商业利益？

借助 InvestGlass 代理型人工智能，企业可获得以下收益：

• 效率 通过人工任务自动化
• 可扩展的工作流程 跨复杂系统
• 可行的见解 战略规划
• 增强客户体验 个性化
• 适应性反应 适应不断变化的市场环境

7.InvestGlass 正在寻求的代理人工智能机会有多大？

InvestGlass 认为，Agentic AI 代表了一种 $1 万亿全球机遇, 包括 美国 $3,500-4,500 亿美元. a transformation on par with the rise of cloud computing.

8.InvestGlass 在部署 Agentic AI 时要应对哪些挑战？

InvestGlass helps enterprises tackle challenges such as bias-free decision-making, ethical oversight, scalable computing, and intelligent data pipelines ensuring agentic AI is both responsible and effective.

9.InvestGlass 如何在代理人工智能中利用大型语言模型（LLM）？

InvestGlass 将 LLM 集成到其代理人工智能系统中，实现自然语言交互、高级推理和个性化自动化，使人工智能成为复杂决策的真正合作伙伴。.

10.InvestGlass 对代理世界的愿景是什么？

InvestGlass 展望未来，企业将采用自主代理模式，而非简单的自动化。他们的使命是使企业能够在代理时代引领创新、简化运营并实现可持续增长。.