Agentic AI核心概念与技术演进 - Agentic AI是基于大语言模型（LLM）的自主软件系统，通过感知、推理、规划与工具调用能力实现复杂任务自动化执行，技术演进从规则引擎发展到目标导向架构 [1][22] - 核心能力包括自然语言理解与推理（支持模糊指令逻辑分析）、自主规划与工具集成（通过思维链/树状思维分解任务）、记忆机制与闭环反馈（短期/长期记忆结合RAG技术） [3][25][28][31] - 系统分类：单Agent适用于特定领域简单任务（响应快、成本低），多Agent通过"主管-协作者"模型处理复杂任务（如投资分析、赛事诊断） [36][38] 技术架构与前沿技术 - 关键技术模块包括目标定义与任务管理（ReAct框架形成闭环）、环境交互与沙箱技术（硬件级虚拟化隔离）、多Agent通信协议（A2A/MCP协议标准化工具连接） [3][32] - 前沿技术包含Agentic RAG系统（动态获取最新数据）、Computer Use/Browser Use（自动化流程操作）、端到端训练内化模型能力 [4][25] 构建方案与场景适配 - 亚马逊云科技提供三类方案：专用Agent（Amazon Q，开箱即用）、全托管服务（Amazon Bedrock Agents，快速集成）、完全自建Agent（Strands Agents，深度定制） [1][12] - 选择依据包括任务确定性（专用Agent适合标准化流程）、灵活性需求（自建Agent满足特殊业务流程） [1] 行业应用案例与价值验证 - 金蝶国际：优化ERP系统智能提单流程，员工通过自然语言描述需求实现自动化单据提交 [1][12] - Formula 1：赛事根因分析从数周缩短至几小时，通过Agent分析日志数据提升诊断效率 [2][12] - 制造业：采购合同关键条款识别与物流单信息提取减少人工错误，金融领域：整合市场数据生成可视化决策报告 [4] 未来趋势与挑战 - 趋势：模型能力内化减少外部依赖、标准化协议推动"AgentOS"生态形成、通用与垂直场景分化（个人助理vs专业领域） [4][26] - 挑战：复杂任务推理链断裂、多Agent协同中的上下文丢失、幻觉问题需结合RAG提升输出可信度 [4][38] 市场前景 - 到2028年企业软件应用中33%将集成Agentic AI技术，技术发展推动各行业智能化变革 [26][5]