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近來，生成式 AI 因能輸出從洞察、戰(zhàn)略到代碼等各種成果而頻頻登上頭條。但當企業(yè)逐漸將關注點從“輸出”轉(zhuǎn)向“結(jié)果”時，一種更具變革性的技術正悄然興起：主動式 AI（Agentic AI）。

主動式 AI 不僅僅是處理信息，而是能夠付諸行動。這種自主系統(tǒng)被設計用來追求目標、做出決策、在真實環(huán)境中感知并行動，并能在極少監(jiān)督下實時適應。它不需要等待提示，而是能夠獨立運作，跨越復雜工作流程，不僅能產(chǎn)出洞察，還能推動執(zhí)行。

企業(yè)又該如何從“試驗”走向“落地”，真正應用主動式 AI。是什么讓主動式 AI 與眾不同，為什么它正在快速普及，以及它在真實場景中如何帶來切實的成果。

1 主動式 AI 有何不同？

主動式 AI標志著從“被動響應型工具”向“帶有意圖的系統(tǒng)”的轉(zhuǎn)變。它的價值不在于更快地生成答案，而在于它能獨立行動，為既定結(jié)果服務。

以目標為導向

與基于提示實時互動的聊天機器人不同，主動式 AI 會以既定目標為導向，自行選擇最佳路徑。它能自主評估、規(guī)劃并執(zhí)行任務。

端到端執(zhí)行

主動式 AI 不會在單一查詢處止步。它能處理多步驟的工作流，管理依賴關系并實時調(diào)整，即使流程沒有完全定義清楚，也能有效推進。

在不確定中前行

基于生成式 AI 的能力，主動式 AI 能在復雜、不確定的環(huán)境中運作。它能理解模糊的指令、調(diào)和沖突的數(shù)據(jù)并為任務排序，從而減輕人工決策的負擔。

2 為什么主動式 AI 爆火？

主動式 AI 之所以受到青睞，是因為它能在關鍵環(huán)節(jié)帶來可量化的成果：

• 更快的洞察：以秒級速度處理海量數(shù)據(jù)，讓決策從“事后分析”轉(zhuǎn)向“預測驅(qū)動”。

• 運營效率提升：自動化工作流和重復任務，降低時間和成本。

• 員工生產(chǎn)力提高：釋放員工，讓他們從低價值工作轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新和客戶價值的任務。

• 創(chuàng)造新價值：主動式 AI 能結(jié)合企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在關系并付諸行動，挖掘出傳統(tǒng)流程可能忽視的機會。

這些并非停留在理論上的好處，下面我們就來看一些真實的落地案例。

3 案例 3.1 加速 Bayer 的藥物研發(fā)

Bayer將主動式 AI 引入研發(fā)流程，成果顯著：AI 助理能在幾秒內(nèi)篩選數(shù)千份臨床前研究報告，找出有價值的洞察。

過去，數(shù)據(jù)科學家需要花費數(shù)天撰寫并執(zhí)行 SQL 查詢才能得到同樣的答案。如今，決策更快，重復勞動更少，試驗成本降低，最終惠及患者。 Bayer 安全與藥理學 IT 負責人Jonas Münch表示：“我們的主動式 AI 系統(tǒng)就像輔助記憶，能更快更準地調(diào)取信息，支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策?！?/p>

3.2 用多智能體系統(tǒng)自動化報告生成

我們最成功的落地方案之一是多智能體協(xié)作。單個智能體能完成任務，但智能體系統(tǒng)能協(xié)同完成復雜工作。

一個典型的流程如下：

• 智能體 1：從數(shù)千份歷史報告中提取數(shù)據(jù)

• 智能體 2：將數(shù)據(jù)整合，生成面向特定受眾或符合監(jiān)管要求的報告

• 智能體 3：審核內(nèi)容，驗證準確性并標注不一致之處

結(jié)果：報告生成時間大幅縮短，質(zhì)量提升，科學家能專注于更高價值的研究。

3.3 改進企業(yè)內(nèi)部的知識型工作

在很多公司，高技能員工往往耗費大量時間在重復但必要的任務上，如查找內(nèi)部數(shù)據(jù)、排版文檔或編制狀態(tài)報告。

主動式 AI 能自動化這些幕后流程，例如：

• 信息發(fā)現(xiàn)和匯總更高效，智能體能跨系統(tǒng)檢索、分類并組織數(shù)據(jù)；

• 基于權限的訪問確保敏感數(shù)據(jù)只對授權用戶開放。在PEXA項目采用這種方式，在降低風險的同時提高了響應速度。

結(jié)果：團隊對 AI 工具的信任度更高，人工錯誤更少，能將更多精力投入客戶服務、戰(zhàn)略規(guī)劃和創(chuàng)新。

3.4 提升呼叫中心效率

主動式 AI 也在重塑客戶服務。無論是處理密碼重置等常規(guī)問題，還是提供個性化解決方案，AI 智能體都能為呼叫中心提供有力支持。這不僅簡化了運營，還讓客服人員能夠優(yōu)先處理復雜問題，從而提升效率和客戶滿意度。

4 風險與應對方式

和所有顛覆性技術一樣，主動式 AI 也伴隨著風險：

• 集成成本：定制和部署智能體并不便宜，應優(yōu)先投資 ROI 明確的應用場景。

• 數(shù)據(jù)隱私：必須建立強有力的數(shù)據(jù)治理機制，權限控制和加密是基礎。

• 決策透明度不足：多步驟的決策過程若不透明，可能會削弱信任。

• 標準仍在演進：雖然 MCP 等協(xié)議已被廣泛應用于標準化上下文檢索和工具使用，但跨環(huán)境智能體協(xié)作的協(xié)議（如 Google 在 2025 年 4 月發(fā)布的 A2A）仍在發(fā)展，未來可能需要調(diào)整。

• 人機協(xié)作平衡難：人類監(jiān)督過多會造成瓶頸，過少又可能帶來高昂或不道德的代價。

應對之道：從小規(guī)模試點開始，盡早驗證，逐步擴展，并定期復盤。

5 如何開始應用主動式 AI？

對想要引入主動式 AI 的領導者，我們的建議是：

• 以業(yè)務價值為導向聚焦在能帶來實際成效的環(huán)節(jié)，如簡化流程、加速決策或改善客戶體驗，而不是盲目追逐概念。

• 提升團隊的 AI 素養(yǎng)讓利益相關方了解主動式 AI 的能力與局限，為高效的人機協(xié)作打下基礎。

• 在自動化前先梳理流程明確現(xiàn)有工作流與價值鏈，識別痛點和低效環(huán)節(jié)，找出主動式 AI 能真正發(fā)揮作用的地方。

• 在低風險場景中試驗選擇內(nèi)部流程、下游影響有限的領域作為測試場，允許團隊安全地嘗試、失敗和學習。

• 結(jié)合自動化與專業(yè)知識人類監(jiān)督尤其重要，特別是在涉及復雜決策時。

• 持續(xù)迭代優(yōu)化通過試點和反饋循環(huán)完善系統(tǒng)，再逐步推廣。

• 為變化做好準備技術和協(xié)議標準不斷演進，系統(tǒng)架構(gòu)應保持靈活，以便快速適應。

我們已經(jīng)親眼見證主動式 AI 如何彌合“洞察”與“行動”之間的鴻溝。無論是加速研究、簡化報告生成，還是讓決策更有把握，價值都已得到切實驗證。

這并不是要取代人，而是賦能團隊，讓他們能更快行動、更聰明思考，把精力集中在最重要的事情上。