AI产业正从对话式AI向智能体(AI Agent)演进：2023-2025年是ChatBot爆发期，2026年将进入Agent规模化落地阶段。AI Agent具备自主规划、工具调用和闭环执行能力，能独立完成任务而非仅提供回答。其规模化得益于推理能力提升、工具协议标准化和构建门槛降低。企业应用从"AI助手"转向"数字员工"，呈现多智能体协作、深度嵌入业务流程和

人工智能正从被动对话工具向自主执行任务的智能体（AIAgent）跃迁，重构组织架构与人机协作模式。智能体具备自主性、工具调用和策略调整能力，推动岗位角色发生三次转变：从执行者转为系统编排者，审核与兜底成为核心能力，领域知识建模者成为稀缺资源。不同行业岗位正经历重构，如客服代表转为智能客服训练师。企业落地需经历自动化到自主化的三阶段，成功关键在于组织设计而非技术。未来竞争力将转向驱动智能系统解决问题

本文探讨了AI Agent与LLM的本质区别，指出AI Agent是具备状态管理、多步骤执行和环境感知能力的执行系统。重点分析了Single-Task Agent和Multi-Step Agent的核心差异，强调后者实现了控制流的自治化。文章详细阐述了多步骤Agent的三大技术模块（任务规划、工具调用闭环和记忆管理），并指出工程落地面临误差累积的挑战。最后提出Multi-Step Agent是AI

制造业AI智能体落地受阻的核心原因在于行业知识高度依赖隐性经验，难以结构化建模。不同于其他领域，制造业决策依赖工艺参数调整、质量直觉判断等非文档化经验，导致AI智能体在执行规则时缺乏情境理解能力。典型失效表现为异常处理失准、多因素叠加判断失误等。有效路径需先通过经验拆解、案例库构建实现知识工程化，采用人机协作模式（AI辅助经验召回，人类保留决策权），而非追求完全自治。制造业AI应用的关键在于将隐性