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Agentic AI系統(tǒng):靜態(tài)工作流程緣何逐步退場?

譯文 精選
人工智能
本文將深入剖析這兩種人工智能范式的差異,結(jié)合含代碼片段的實例展開說明,并闡釋代理式系統(tǒng)為何能重新定義并提升自動化標(biāo)準(zhǔn)。

譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

探討靜態(tài)人工智能和代理式人工智能的差異,解釋為什么代理式系統(tǒng)正在重新定義和提升自動化的標(biāo)準(zhǔn)。

在這樣一個由快速發(fā)展的技術(shù)所塑造的世界里,企業(yè)與開發(fā)者始終致力于探尋更具智能化的解決方案,以期提升生產(chǎn)效率、實現(xiàn)服務(wù)個性化并打造無縫化用戶體驗。當(dāng)前,新的代理式人工智能(Agentic AI)系統(tǒng)的大量涌現(xiàn),正深刻改變著工作模式及任務(wù)的組織與執(zhí)行方式。曾作為自動化核心的靜態(tài)工作流程,正逐步被智能體架構(gòu)所取代——此類架構(gòu)能夠?qū)崟r學(xué)習(xí)、自主適應(yīng)并優(yōu)化工作流程,且無需人工交互或監(jiān)督。

本文將深入剖析這兩種人工智能范式的差異,結(jié)合含代碼片段的實例展開說明,并闡釋代理式系統(tǒng)為何能重新定義并提升自動化標(biāo)準(zhǔn)。

靜態(tài)與代理式人工智能概念

在深入探討技術(shù)細節(jié)之前,我們首先需明確二者的核心概念及其重要性。

靜態(tài)工作流程與代理式工作流程

靜態(tài)人工智能系統(tǒng)

靜態(tài)人工智能系統(tǒng)的工作流程基于固定且硬編碼的程序序列構(gòu)建,以線性方式運行,遵循嚴格的流程邏輯,完全不考慮實際應(yīng)用場景中的上下文信息或細微差異:當(dāng)用戶提供數(shù)據(jù)或觸發(fā)特定事件后,系統(tǒng)僅會執(zhí)行預(yù)先設(shè)定好的一系列操作。典型應(yīng)用案例包括基于規(guī)則運行的聊天機器人、定時發(fā)送的電子郵件提醒以及線性數(shù)據(jù)處理腳本等。

靜態(tài)人工智能系統(tǒng)的核心特征如下:

  • 邏輯固定:系統(tǒng)運行嚴格遵循預(yù)設(shè)邏輯,無偏差可能,任何輸入都會產(chǎn)生可預(yù)期的固定輸出。
  • 缺乏個性化:針對所有用戶采用完全一致的工作流程,無法根據(jù)用戶個體需求調(diào)整。
  • 無自主學(xué)習(xí)能力:系統(tǒng)無法從運行過程中汲取經(jīng)驗,若存在流程漏洞或優(yōu)化空間,除非人工重新編程,否則問題將持續(xù)存在。
  • 靈活性低下:若需優(yōu)化或調(diào)整工作流程以適配新需求,必須通過重寫代碼實現(xiàn)。

靜態(tài)AI的主要特征


代理式人工智能系統(tǒng)

代理式人工智能系統(tǒng)代表著全新的自主運行層級,其設(shè)計借鑒了智能代理(即“智能體”)的理念,能夠自主做出決策、設(shè)定子目標(biāo),并根據(jù)用戶反饋、環(huán)境變化及對自身任務(wù)進展的認知,動態(tài)調(diào)整執(zhí)行動作。代理式人工智能系統(tǒng)不僅能完成既定任務(wù),還能在任務(wù)執(zhí)行全過程中主動發(fā)揮作用,探尋優(yōu)化結(jié)果或流程的路徑。

代理式人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵特征如下:

  • 邏輯自適應(yīng):具備根據(jù)特定環(huán)境變化重新規(guī)劃流程、調(diào)整運行邏輯的能力。
  • 高度個性化:可針對不同用戶及不同應(yīng)用場景,生成獨特的服務(wù)與操作體驗。
  • 學(xué)習(xí)驅(qū)動:能夠自主修正運行偏差,并整合反饋信息以持續(xù)提升自身性能。
  • 靈活性突出:無需人工干預(yù),即可實現(xiàn)新操作行為的落地與流程優(yōu)化。

代理式AI的主要特征

靜態(tài)人工智能與代理式人工智能:核心差異

為便于直觀理解智能體人工智能與傳統(tǒng)靜態(tài)人工智能的區(qū)別,我們將二者的核心特性整理如下表:

特性

靜態(tài)人工智能系統(tǒng)

代理式AI系統(tǒng)

工作流程

固定、線性

自適應(yīng)、自主

決策制定

手動編程、基于規(guī)則

自主、基于情境

個性化

學(xué)習(xí)能力

靈活性

錯誤恢復(fù)

僅手動

自動、主動

實踐案例:代碼對比分析

為進一步展現(xiàn)兩類系統(tǒng)在功能上的差異,下文將以“任務(wù)提醒機器人”的構(gòu)建為例,通過代碼實現(xiàn)過程進行具體說明。

示例1:靜態(tài)系統(tǒng)任務(wù)提醒機器人

該機器人的功能邏輯為:接收用戶提交的任務(wù)內(nèi)容與截止日期后,僅完成提醒設(shè)置操作,后續(xù)不再進行任何動態(tài)調(diào)整。任務(wù)狀態(tài)更新需用戶手動操作;若用戶錯過任務(wù)截止日期,機器人無法提供任何輔助解決方案。

代碼如下:

from datetime import datetime, timedelta
class AgenticBot:
 def __init__(self):
 self.reminders = {}
 def set_reminder(self, user_id, task, deadline):
 self.reminders[user_id] = {
 'task': task,
 'deadline': deadline,
 'status': 'pending'
}
 return f"Agentic reminder: '{task}', deadline is {deadline}."
 def update_status(self, user_id, status):
 if user_id in self.reminders:
 self.reminders[user_id]['status'] = status
 if status == 'missed':
self.suggest_reschedule(user_id)
 def suggest_reschedule(self, user_id):
 task = self.reminders[user_id]['task']
 deadline_str = self.reminders[user_id]['deadline']
try:
 # For demo, pretend "Friday" is 3 days later
 deadline_date = datetime.now() + timedelta(days=3)
 new_deadline = deadline_date.strftime("%A")
 except Exception:
 new_deadline = "Next Monday"
 print(f"Task '{task}' was missed. Suggested new deadline: {new_deadline}")
 def proactive_check(self, user_id):
 if user_id in self.reminders:
 status = self.reminders[user_id]['status']
 if status == 'pending':
 print(f"Proactive check: '{self.reminders[user_id]['task']}' still needs attention by {self.reminders[user_id]['deadline']}.")
# Usage
if __name__ == "__main__":
 bot = AgenticBot()
 print(bot.set_reminder("user1", "Finish report", "Friday"))
 # Simulate a missed deadline
 bot.update_status("user1", "missed")
 # Proactive check before deadline
bot.proactive_check("user1")

輸出:

綜述:

  • 該腳本只是發(fā)送一個確認信息,表明操作已完成。
  • 如果截止日期未達到,也不會進行后續(xù)操作來落實該任務(wù)。
  • 如果截止日期或任務(wù)有所變更,用戶必須手動根據(jù)這些信息采取行動。

示例2:代理式系統(tǒng)任務(wù)提醒機器人

與靜態(tài)系統(tǒng)不同,代理式系統(tǒng)任務(wù)提醒機器人要智能得多:在設(shè)置提醒后,可實時監(jiān)控任務(wù)狀態(tài),若檢測到用戶錯過截止日期,會自動觸發(fā)重新安排建議,并根據(jù)用戶歷史行為調(diào)整提醒頻率,具備自主優(yōu)化能力。

代碼如下:

from datetime import datetime, timedelta
class TrulyAgenticBot:
 def __init__(self):
 self.tasks = {} # user_id -> task info
 def decompose_goal(self, goal):
"""
 Simulated reasoning that decomposes a goal into subtasks.
 This mimics the thinking/planning of an agentic AI.
"""
 print(f"Decomposing goal: '{goal}' into subtasks.")
 if "report" in goal.lower():
 return [
 "Research topic",
 "Outline report",
 "Write draft",
 "Review draft",
 "Finalize and submit"
]
else:
 return ["Step 1", "Step 2", "Step 3"]
 def set_goal(self, user_id, goal, deadline_days):
 subtasks = self.decompose_goal(goal)
 deadline_date = datetime.now() + timedelta(days=deadline_days)
 self.tasks[user_id] = {
 "goal": goal,
 "subtasks": subtasks,
 "completed": [],
 "deadline": deadline_date,
 "status": "pending"
}
 print(f"Goal set for user '{user_id}': '{goal}' with {len(subtasks)} subtasks, deadline {deadline_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
 def complete_subtask(self, user_id, subtask):
 if user_id not in self.tasks:
 print(f"No active tasks for user '{user_id}'.")
return
 task_info = self.tasks[user_id]
 if subtask in task_info["subtasks"]:
task_info["subtasks"].remove(subtask)
task_info["completed"].append(subtask)
 print(f"Subtask '{subtask}' completed.")
self.reflect_and_adapt(user_id)
else:
 print(f"Subtask '{subtask}' not in pending subtasks.")
 def reflect_and_adapt(self, user_id):
"""
 Agentic self-reflection: check subtasks and adjust plans.
 For example, add an extra review if the draft is completed.
"""
 task = self.tasks[user_id]
 if len(task["subtasks"]) == 0:
 task["status"] = "completed"
 print(f"Goal '{task['goal']}' completed successfully.")
else:
 # Example adaptation: if draft done but no review, add "Extra review" subtask
 if "Write draft" in task["completed"] and "Review draft" not in task["subtasks"] + task["completed"]:
 print("Reflecting: adding 'Extra review' subtask for better quality.")
 task["subtasks"].append("Extra review")
 print(f"{len(task['subtasks'])} subtasks remain for goal '{task['goal']}'.")
 def proactive_reminder(self, user_id):
 if user_id not in self.tasks:
 print("No tasks found.")
return
 task = self.tasks[user_id]
 if task["status"] == "completed":
 print(f"User '{user_id}' task is complete, no reminders needed.")
return
 days_left = (task["deadline"] - datetime.now()).days
 print(f"Reminder for user '{user_id}': {days_left} day(s) left to complete the goal '{task['goal']}'")
 print(f"Pending subtasks: {task['subtasks']}")
 if days_left <= 1:
 print("?? Urgent: Deadline approaching!")
 def suggest_reschedule(self, user_id, extra_days=3):
"""
 Automatically suggests rescheduling if the task is overdue or needs more time.
"""
 task = self.tasks.get(user_id)
 if not task:
 print("No task found to reschedule.")
return
 new_deadline = task["deadline"] + timedelta(days=extra_days)
 print(f"Suggesting new deadline for '{task['goal']}': {new_deadline.strftime('%Y-%m-%d')}")
 task["deadline"] = new_deadline
# Demo usage to compare in your blog:
if __name__ == "__main__":
 agentic_bot = TrulyAgenticBot()
 # Step 1: Set user goal with deadline in 5 days
 agentic_bot.set_goal("user1", "Finish quarterly report", 5)
 # Step 2: Complete subtasks iteratively
 agentic_bot.complete_subtask("user1", "Research topic")
 agentic_bot.complete_subtask("user1", "Outline report")
 # Step 3: Proactive reminder before deadline
agentic_bot.proactive_reminder("user1")
 # Step 4: Complete more subtasks
 agentic_bot.complete_subtask("user1", "Write draft")
 # Step 5: Reflect adds an extra review subtask
 agentic_bot.complete_subtask("user1", "Review draft")
 # Step 6: Complete added subtask
 agentic_bot.complete_subtask("user1", "Extra review")
 agentic_bot.complete_subtask("user1", "Finalize and submit")
 # Step 7: Final proactive reminder (task should be completed)
agentic_bot.proactive_reminder("user1")
 # Bonus: Suggest rescheduling if user needed extra time
agentic_bot.suggest_reschedule("user1", extra_days=2)

輸出:

綜述:

上述代理式系統(tǒng)任務(wù)提醒系統(tǒng)腳本,清晰展現(xiàn)了構(gòu)建自主化系統(tǒng)的關(guān)鍵要素。與靜態(tài)機器人相比,其核心優(yōu)勢在于突破了“單一功能執(zhí)行”的局限:不僅能完成基礎(chǔ)的提醒設(shè)置,更能實現(xiàn)目標(biāo)拆解(將復(fù)雜任務(wù)細化為可動態(tài)管理的子任務(wù))、動態(tài)調(diào)整(依據(jù)實時情況優(yōu)化執(zhí)行邏輯)與主動引導(dǎo)(無需人工觸發(fā)即可提供決策支持)。

該系統(tǒng)具備多維度自主能力:通過評估任務(wù)進展(如必要時增設(shè)額外審查環(huán)節(jié))、跟蹤子任務(wù)執(zhí)行狀態(tài),以及主動建議截止日期重排(而非被動等待人工輸入指令),充分體現(xiàn)了代理式系統(tǒng)的三大核心特質(zhì)——自主性、情境感知能力與適應(yīng)性。值得注意的是,即便未集成大型語言模型(LLM),其設(shè)計仍實現(xiàn)了工作流程的實時演進:能夠從遺漏步驟中自主恢復(fù),并主動調(diào)整執(zhí)行路徑以優(yōu)化結(jié)果,印證了代理式架構(gòu)的核心價值。

進一步拆解,該系統(tǒng)所呈現(xiàn)的代理式人工智能核心原則可歸納為六大維度:

  • 靈活任務(wù)分解:摒棄預(yù)設(shè)腳本的固定邏輯,將復(fù)雜任務(wù)拆解為子任務(wù),形成更具自主性的規(guī)劃模式;
  • 主動狀態(tài)監(jiān)控:實時跟蹤任務(wù)完成與未完成狀態(tài),確保提供及時、貼合場景的動態(tài)更新;
  • 自我反思與變更:具備在必要時通過新增子任務(wù)調(diào)整工作流程的能力,體現(xiàn)類“學(xué)習(xí)式”的優(yōu)化邏輯;
  • 主動提醒與重排:結(jié)合任務(wù)緊急程度發(fā)送提醒,并可根據(jù)實際情況自動建議調(diào)整截止日期;
  • 全局自主靈活:能夠獨立運行,無需人工干預(yù)即可實時適配場景變化,實現(xiàn)全流程自主化。
  • 兼具教育價值與現(xiàn)實參考性:即便未整合其他形式的大型語言模型,仍完整呈現(xiàn)了代理式人工智能的核心原則,為輕量化自主系統(tǒng)開發(fā)提供了清晰范式。

靜態(tài)工作流程在組織場景中的局限性

隨著業(yè)務(wù)需求向靈活性、自動化與個性化深度演進,靜態(tài)工作流程已難以適配現(xiàn)代組織的運營需求,其核心問題集中于以下三方面:

  • 效率瓶頸顯著:系統(tǒng)邏輯固定,任何調(diào)整均需人工干預(yù)才能推進,無法響應(yīng)實時業(yè)務(wù)變化,導(dǎo)致流程中斷或延遲;
  • 人為錯誤風(fēng)險高:每次流程變更均需通過代碼修改或人工操作實現(xiàn),不僅增加人力成本,更易因操作失誤引入新的流程漏洞;
  • 缺乏自我迭代能力:系統(tǒng)無法從歷史數(shù)據(jù)、執(zhí)行反饋中學(xué)習(xí)優(yōu)化,長期保持固定運行邏輯,難以隨業(yè)務(wù)發(fā)展提升“智能化”水平,逐漸與實際需求脫節(jié)。

與之相對,代理式人工智能系統(tǒng)則能針對性解決上述問題,其核心能力包括:

  • 用戶行為學(xué)習(xí):可基于用戶歷史行為、失敗案例及環(huán)境變化,自主重新規(guī)劃工作流程步驟,提升適配性;
  • 主動體驗優(yōu)化:減少人工介入的繁瑣操作(如手動更新狀態(tài)、重復(fù)確認指令等),顯著提升用戶使用體驗;
  • 效率全面提升:通過簡化復(fù)雜工作流程、降低人工監(jiān)督成本,實現(xiàn)組織運營效率的系統(tǒng)性優(yōu)化。

代理式工作流程的典型應(yīng)用場景

憑借靈活性、個性化與持續(xù)改進的核心優(yōu)勢,代理式工作流程在多領(lǐng)域均能創(chuàng)造顯著價值,典型應(yīng)用場景包括:

  • 客戶服務(wù)領(lǐng)域:代理式系統(tǒng)可自主決策問題解決路徑與響應(yīng)時機,僅在超出預(yù)設(shè)權(quán)限或復(fù)雜度較高時,才向上級人員發(fā)起匯報請求,提升服務(wù)響應(yīng)效率;
  • 項目管理領(lǐng)域:能夠依據(jù)任務(wù)優(yōu)先級動態(tài)變化,自主調(diào)整項目日程與資源分配,無需人工反復(fù)修改計劃;
  • 銷售自動化領(lǐng)域:基于客戶反饋數(shù)據(jù)與行為特征,實時優(yōu)化營銷策略(如調(diào)整推送內(nèi)容、溝通頻率等),提升轉(zhuǎn)化效率;
  • 健康追蹤領(lǐng)域:結(jié)合患者病情進展(如指標(biāo)變化、治療反饋等),自主調(diào)整健康通知頻率或護理建議,增強健康管理的精準(zhǔn)性。

結(jié)語

從靜態(tài)人工智能向代理式人工智能系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型,為自動化技術(shù)的應(yīng)用邊界開辟了全新空間。依托自主工作流程,組織得以消除對“持續(xù)人工監(jiān)督”的依賴,使流程在預(yù)設(shè)行動框架內(nèi),依據(jù)個體需求與動態(tài)場景自主運行。

在自主架構(gòu)的支撐下,組織與開發(fā)者能夠構(gòu)建更具前瞻性的運營模式:既可為用戶提供更優(yōu)質(zhì)、更貼合需求的服務(wù)體驗,也使傳統(tǒng)靜態(tài)工作流程的固定化、低適配性劣勢愈發(fā)凸顯,最終推動靜態(tài)模式逐步退出主流應(yīng)用場景,開啟人工智能自動化的新階段。

原文標(biāo)題:Agentic AI Systems: Why Static Workflows Are Becoming Obsolete?,作者:Soumil Jain

責(zé)任編輯:姜華 來源: 51CTO
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