Gartner将智能体人工智能（Agentic AI）列为2025年十大技术趋势之首，这种具备自主决策能力的机器智能已突破传统聊天机器人的局限，可在无人工干预下完成复杂企业级任务。Deloitte预测，2025年25%的生成式AI企业将部署自主AI智能体，2027年这一比例将翻倍至50%。

不同于传统遵循预设规则的自动化系统，Agentic AI展现出自主决策、持续学习和动态适应能力，从根本上重构工业运营模式。

• 预计到2034年，自主AI及智能体市场规模将达到1560亿美元。

• 到2026年，全球AI系统支出预计将飙升至3000亿美元，年增长率达26.5%，其中Agentic AI是推动这一投资增长的重要力量。

• 研究显示，到2025年，70%的组织将把具备自主性的AI投入实际运营。

• 制造业领军企业表示，通过部署多智能体系统，每年可节省超过1万人工时。

• 先进的工业应用场景中，每天可处理超过5000万次监控事件。

工业场景下的Agentic AI定义

Agentic AI系统是具备推理与规划能力、可自主采取行动的智能实体。与受限于预设规则的传统AI系统不同，它以自主化、自适应、目标驱动的方式运行，能够独立行动，并基于实时数据实现自我进化。工业场景中的Agentic AI核心能力包括：

• 自主决策：基于动态条件的适应性选择

• 持续学习进化：通过深度学习实现实时优化

• 自适应行为：基于实时观测的行为修正

• 任务规划与工具调用：大语言模型的步骤化执行

数字孪生联盟推出了AI智能体能力周期表（AIA CPT），为理解和部署智能体人工智能系统提供了全面框架。该周期表将45项能力划分为6个核心类别：

• 感知与知识：通过数据采集、模式识别和信息整合，实现对运营环境的认知。

• 认知与推理：借助逻辑、问题解决及分析框架，为决策提供支持。

• 学习与适应：通过基于经验的改进和持续优化，实现系统自我进化。

• 行动与执行：通过工作流程编排和系统交互，将决策转化为实际成果。

• 交互与协作：实现人类、智能体与各类系统之间的协同配合。

• 治理与安全：保障系统安全、合规、符合伦理规范运行，并进行风险管理 。

AIA CPT包含一个五级递进式分类体系，助力企业清晰把握从基础自动化到复杂自主化系统的演进路径：

• 0级：静态自动化，采用预编程响应机制，无学习能力，属于传统的规则驱动系统。

• 1级：对话式智能体，支持自然语言交互，具备基础上下文管理和查询响应功能。

• 2级：流程化工作流智能体，可执行多步骤任务，支持工具集成、工作流自动化及基于角色的协作。

• 3级：认知自主智能体，拥有自主规划能力，能从经验中学习，具备复杂推理和自主决策能力。

• 4级：多智能体生成系统（MAGS），具备协同智能和涌现行为，可在复杂系统中实现分布式协同，并能协调工业自动化流程。

多智能体系统

多智能体系统将任务职责分配给多个AI智能体，通过相互连接与协同配合完成复杂任务，这与人类组织中分工协作的模式相似。该架构通过发挥各智能体的专业优势、实现协同解决问题，有效突破了单一智能体的能力局限。

每个智能体专注于特定运营领域，通过标准化通信协议实现协同，既能避免流程瓶颈，又能快速响应局部问题。智能体团队通过协同解决问题，形成远超单个智能体能力之和的整体效能，且智能体间通信能确保职责边界清晰。系统借助冗余设计保障韧性：当某个智能体出现故障时，其他智能体可及时调整，维持运营连续性。

工业多智能体协同场景

设备检测团队由专注于传感器数据分析、异常检测和性能趋势识别的专业智能体组成，通过协同工作提供全面的资产运行状态信息。协调调度智能体负责管理资源分配、零部件库存及最优维护时间窗口，并与生产计划系统保持实时通信。过程参数智能体、质量控制系统和产能最大化智能体协同运作，实现制造流程优化。风险评估智能体联合合规监控系统和应急响应协调智能体，构建全方位安全管理体系。

通信与协同协议

智能体通过MQTT、DDS等标准化协议，对运营事件做出响应，并与团队成员共享相关信息。借助协同学习，智能体可将自身洞察贡献至共享知识库，形成不受单个智能体生命周期限制的机构知识。通过自动化协商协议，结合结构化决策框架，平衡相互冲突的目标与资源需求。

行业应用

制造业：智能工厂协同调度

AI智能体将为制造业带来重大变，它们能与环境交互、感知数据并基于数据采取行动，帮助企业洞察运营、加速创新、重塑价值链。智能体系统通过计算机视觉和光谱分析实现质量控制协同，一旦检测到参数偏差，会自动调整工艺参数，并与上下游工序保持通信。多智能体系统基于实时市场环境和生产需求自主决策，优化库存水平、供应商关系及物流协同。自主负载均衡系统参与需求响应项目，在保障生产需求的同时，优化可再生能源利用效率。

案例：Husqvarna推出的“AI视觉助手”为链锯生产的视觉质量检测提供支持；AI聊天机器人则为夜间工作人员提供故障排查协助，有效提升效率、减少停机时间。Husqvarna计划到2025年夏季，将其联网设备数量翻倍，提高机器人销量，并将Azure物联网运营从2家工厂扩展至全球40家工厂。

采矿业：自主开采与加工

自组织设备团队通过分布式决策和实时协同协议，优化运输路线、装载量及维护计划。AI指导的勘探与开采策略，综合分析地质数据及运营约束条件，优化开采时机与方式。通过大气分析、结构评估、人员跟踪等手段实现持续危险监控，并具备协同应急响应能力，构建全面安全管理体系 。

实施成效：通过24小时不间断运营，生产力提升30%-40%;借助主动监控，安全事故减少60%-70%;通过优化协同，运营成本降低20%-30% 。

石油天然气行业：复杂流程优化

多智能体协同决策可根据地质条件、设备性能和安全要求，实时调整工艺参数。通过检测数据分析、压力监控及外部因素评估实现持续监控，预防设备故障。多智能体工作流管理系统可自主平衡原料质量、产品规格、能源成本和设备约束条件，实现整体优化 。

行业影响：地震分析处理时间从6-12个月缩短至8-12周;超过1.4万台关键设备通过预测性系统实现监控;通过参数优化，钻井效率提升25%-35% 。

公用事业：电网管理与优化

多智能体协同系统负责配电网和输电网管理，实现自主负载均衡、故障响应及发电优化。智能体网络根据天气预报、用电需求模式和电网稳定性要求，动态协调各类能源供应。到2025年智能电网市场规模将达到850亿美元，这一增长在很大程度上得益于多智能体系统带来的自动化与优化,这些系统能从用户行为和环境条件中学习，持续提升效能 。

2025年趋势与未来演进

当前市场动态

到2026年，全球AI系统支出预计将增至3000亿美元，年增长率26.5%，Agentic AI是推动这一投资增长的核心动力之一。32%的高管将Agentic AI列为2025年数据与人工智能领域的首要技术趋势。当前，生成式人工智能正进入“智能体化”初期阶段，系统从处理孤立任务向专业化、互联化智能体演进。Agentic AI并非孤立运行，而是像成熟团队一样跨部门协作。

技术发展方向

随着生成式AI模型逻辑推理能力的提升，它们将实现更高程度的自主运行，在供应链管理、预测性维护等任务中输出可靠、有数据支撑的结果，无需持续人工监督。2025年技术将发展到支持多个AI智能体协同工作、相互赋能的阶段，共同完成多步骤目标，形成具备记忆、智能和自适应能力的智能体工作流。面向特定行业的Agentic AI将成为主流，这类智能体基于领域专属数据训练，针对细分场景设计，例如医疗领域的诊断支持智能体、制造业的预测性维护优化智能体 。

2026-2030年演进路径

逐步实现特定流程的“无人化”制造，具备全自动化能力和全面工作流管理功能。通过自主智能体协同、供应链协调和资源分配，实现跨多站点的全局优化，成为行业标准实践。企业需重新评估工作流程，组建新型团队模式，由人类负责监管一组自主AI智能体 。

平台与供应商格局

随着Agentic AI成为工业转型的核心焦点，市场上迅速涌现出众多主打“AI智能体”的平台，应用场景涵盖内容生成到流程自动化。然而，能支持自主工业决策全生命周期的平台寥寥无几，具备智能体间协同调度、且兼顾治理、可解释性和控制回路执行能力的平台更是稀缺。

要对这些平台进行有效评估，可依AIA CPT。该框架为区分1-2级系统（内容智能体和工作流智能体）与4-5级平台（支持多智能体决策智能）提供了有力依据。

Agentic AI的出现，是继计算机控制自动化之后，工业运营领域最重大的技术突破。如今，企业面临的已不再是“是否要拥抱Agentic AI”的问题，而是“如何快速落地以捕获价值”的挑战。工业领域的Agentic AI转型正加速推进，领先企业已通过自主运营、预测智能和性能优化，构建起显著的竞争优势。在日益智能化的工业格局中，掌握Agentic AI落地能力的企业，将确立持久的市场领导地位。

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