揭秘！提示工程架构师眼中Agentic AI技术发展与应用的创新密码

在AI领域，智能体是“能自主与环境交互，实现目标的系统”。目标导向：知道“要做什么”（比如“帮用户完成论文文献综述”）；自主决策：知道“怎么做”（比如“先找近5年的核心期刊，再提取关键观点，最后对比不同研究的差异”）；闭环学习：能根据结果调整策略（比如“用户说文献不够新，就增加2023年的预印本；用户说观点太零散，就重新梳理逻辑框架”）。举个生活中的类比：你家的扫地机器人不是Agent（它只会按预

AIGC应用创新大全

879人浏览 · 2025-09-24 15:59:25

AIGC应用创新大全 · 2025-09-24 15:59:25 发布

揭秘！提示工程架构师眼中Agentic AI技术发展与应用的创新密码

一、引言：从“聊天机器人”到“智能合作伙伴”的进化焦虑

1. 一个戳中痛点的问题：为什么AI总像“没带脑子”的助手？

上周，我朋友张磊的吐槽让我哭笑不得——他用某AI写作工具写产品文档，AI确实能生成流畅的段落，但当他说“帮我把用户案例部分改成更贴合中小企业场景”时，AI只是把“大企业”换成“中小企业”，完全没调整案例中的预算、团队规模等细节；更崩溃的是，当他让AI“跟进一下这份文档的修改进度”，AI回复：“好的，请问你需要我跟进什么？”

你是不是也有类似经历？传统生成式AI（比如ChatGPT、文心一言）像“优秀的答题机器”，但不是“能主动解决问题的合作伙伴”：它能响应你的指令，却不会主动规划步骤；能生成内容，却不会根据反馈调整；能处理单任务，却不会协调多工具完成复杂目标。

这背后的核心矛盾是：我们需要的AI，是能“像人一样思考和行动”的“智能体”，而不是“只会输出文本的函数”。

2. 为什么Agentic AI是解决这个矛盾的钥匙？

2023年，OpenAI CEO Sam Altman在开发者大会上说：“未来的AI不是‘对话框’，而是‘能自主完成任务的伙伴’。” 这里的“伙伴”，就是Agentic AI（智能体AI）——一种具备“感知-决策-执行-反馈”闭环能力的AI系统，能主动理解目标、规划步骤、调用工具、调整策略，甚至和人类或其他AI协作完成复杂任务。

举个直观的例子：

传统AI：你说“帮我订明天去上海的机票”，它会回复“请提供你的出发地、时间偏好”；
Agentic AI：它会先问“你是去出差还是旅游？需要我同时订酒店吗？上次你偏好靠窗座位，这次需要保留吗？”，然后自动对比三家航空公司的价格、准点率，选好后问你“需要我把行程同步到你的日历吗？”

Agentic AI的本质，是让AI从“被动响应”升级为“主动服务”——它不是在“执行你的指令”，而是在“帮你实现目标”。

3. 本文能给你带来什么？

作为一名专注提示工程与Agent架构的工程师，我会用**“原理拆解+案例还原+最佳实践”**的结构，帮你搞懂：

Agentic AI和传统AI的核心区别是什么？
支撑Agentic AI的“技术积木”有哪些？
企业如何用Agentic AI解决真实业务问题？
未来Agentic AI的创新方向在哪里？

读完这篇文章，你不仅能理解Agentic AI的“底层逻辑”，更能学会用“提示工程架构师”的视角，设计或评估一个Agentic AI系统。

二、基础知识：Agentic AI的“底层语言”

在讲Agentic AI的技术细节前，我们需要先统一“语言体系”——理解几个核心概念，否则后面的内容会像“听天书”。

1. 什么是“智能体（Agent）”？

在AI领域，智能体是“能自主与环境交互，实现目标的系统”。用更通俗的话解释，一个合格的Agent需要具备三个特征：

目标导向：知道“要做什么”（比如“帮用户完成论文文献综述”）；
自主决策：知道“怎么做”（比如“先找近5年的核心期刊，再提取关键观点，最后对比不同研究的差异”）；
闭环学习：能根据结果调整策略（比如“用户说文献不够新，就增加2023年的预印本；用户说观点太零散，就重新梳理逻辑框架”）。

举个生活中的类比：你家的扫地机器人不是Agent（它只会按预设路线走），但一个“能主动识别地面污渍、调整清扫力度、记住沙发底的卫生死角”的扫地机器人，就是Agent。

2. Agentic AI的“五维架构”

所有Agentic AI系统，都可以拆解为五个核心模块（如图1所示），它们的协作形成了“感知-决策-执行-反馈”的闭环：

模块	功能说明	类比人类的器官
感知层	接收并理解外部信息（用户需求、环境数据、工具反馈）	眼睛、耳朵
记忆层	存储历史信息（用户偏好、任务进度、工具使用记录）	大脑的记忆区
决策层	根据目标、记忆和感知信息，规划步骤、选择工具、调整策略	大脑的决策区
执行层	调用工具（API、代码、其他AI）或直接输出结果	手脚
反馈层	收集任务结果，评估是否符合目标，将信息回传给记忆层和决策层	神经系统（感知结果）

3. Agentic AI vs 传统生成式AI：核心差异在哪里？

我们用一张表对比两者的关键区别：

维度	传统生成式AI	Agentic AI
交互方式	单轮/多轮被动响应	主动闭环交互
任务能力	处理简单、明确的任务	处理复杂、开放的任务
工具使用	需用户手动指定工具	自主选择、调用工具
学习能力	依赖预训练数据，无实时学习	基于反馈实时调整策略
目标导向	完成“用户的指令”	实现“用户的目标”

举个具体例子：用AI写一篇“儿童编程课程的营销文案”

传统AI：你需要说“帮我写一篇儿童编程课程的营销文案，突出趣味性和实用性”，它生成后，你说“把‘实用性’改成‘提升逻辑思维’”，它再修改；
Agentic AI：它会先问“你的目标用户是3-6岁还是7-12岁？课程的核心亮点是游戏化还是考级？之前的文案转化率怎么样？”，然后自动调用“儿童教育关键词库”“竞品文案分析工具”“用户评论情感分析API”，生成后问你“需要我用A/B测试工具验证哪版文案更好吗？”

三、核心内容：Agentic AI的“技术密码”与实战案例

（一）Agentic AI的技术演进：从“规则驱动”到“大模型驱动”

Agentic AI不是突然出现的——它的发展经历了三个阶段，每一步都解决了前一阶段的痛点：

1. 第一阶段：规则驱动的Agent（2010年前）

核心逻辑：用“if-else”规则定义Agent的行为，比如“如果用户说‘饿了’，就推荐附近的餐厅；如果用户说‘冷了’，就建议加衣服”。
代表产品：早期的客服机器人、游戏NPC。
痛点：规则覆盖范围有限，无法处理未预设的场景（比如用户说“我饿了但想减肥”，机器人可能无法响应）。

2. 第二阶段：机器学习驱动的Agent（2010-2022年）

核心逻辑：用机器学习模型（比如决策树、神经网络）替代部分规则，让Agent从数据中学习行为模式。
代表产品：推荐系统（比如Netflix的电影推荐Agent）、自动驾驶（比如Tesla的AutoPilot）。
痛点：需要大量标注数据，且“黑盒性”强（无法解释Agent为什么推荐这部电影）。

3. 第三阶段：大模型驱动的Agent（2023年至今）

核心逻辑：用大语言模型（LLM）作为“大脑”，结合工具调用“记忆机制”“规划算法”，让Agent具备“通用智能”。
代表产品：GitHub Copilot X（代码辅助Agent）、ChatGPT Plugins（支持工具调用的Agent）、AutoGPT（自主任务Agent）。
突破点：

不需要大量标注数据（LLM已经从海量文本中学习了通用知识）；
能处理开放场景（比如“帮我写一个爬取知乎内容的脚本”，Agent能自主规划步骤、调用requests库、处理反爬）；
具备“可解释性”（能输出决策过程：“我选择用requests库是因为它更轻量，适合小项目”）。

（二）Agentic AI的“技术积木”：四大核心能力拆解

大模型驱动的Agentic AI，之所以能实现“自主任务解决”，是因为它具备四大核心能力——规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）、反馈（Feedback）。我们逐个拆解：

1. 能力一：规划（Planning）——Agent的“任务分解脑”

什么是规划？ 把复杂目标拆成可执行的步骤，并确定步骤的优先级。
举个例子：用户说“帮我准备下周的产品发布会PPT”，Agent的规划过程可能是：

收集需求：问用户“发布会的主题是什么？目标受众是客户还是投资人？需要包含哪些内容（产品demo、数据、客户案例）？”；
拆解步骤：① 整理产品核心功能；② 分析最近3个月的用户数据；③ 收集客户案例；④ 设计PPT结构；⑤ 生成初稿；⑥ 优化视觉效果；
确定优先级：先收集需求（避免做无用功），再整理数据（数据是PPT的核心），最后优化视觉效果（次要但重要）。

关键技术：

链式思维（Chain of Thought, CoT）：让Agent输出“思考过程”，比如“我需要先收集需求，因为如果不知道主题，生成的PPT会偏离目标”；
分层规划（Hierarchical Planning）：把大目标拆成小目标，比如“准备发布会PPT”→“收集需求”→“整理产品功能”→“写功能描述”；
动态调整（Dynamic Adjustment）：如果某一步失败（比如收集不到客户案例），Agent能调整步骤（比如用“用户调研数据”替代）。

2. 能力二：记忆（Memory）——Agent的“经验库”

什么是记忆？ 存储Agent的历史交互、用户偏好、任务进度等信息，让Agent“记住过去”，避免重复劳动。
举个例子：用户上个月让Agent写过一篇“儿童编程课程的营销文案”，这个月再让Agent写“青少年编程营的文案”，Agent会“记住”上次的用户偏好（比如“突出游戏化教学”），直接用在新文案中，不需要重新问。

记忆的分类：

短期记忆（Short-Term Memory）：存储当前任务的上下文，比如“用户说要写发布会PPT，主题是‘AI赋能中小企业’”；
长期记忆（Long-Term Memory）：存储长期的用户偏好、工具使用记录等，比如“用户喜欢用简洁的PPT模板，不喜欢太多动画”；
情景记忆（Episodic Memory）：存储具体的事件，比如“2023年10月，用户让我写过一篇关于‘AI客服’的文章，当时用户要求‘用真实案例代替理论’”。

关键技术：

向量数据库（Vector Database）：用向量表示记忆内容，快速检索相关信息（比如用户说“我要写AI客服的文章”，Agent能从向量数据库中找到“2023年10月的案例要求”）；
记忆压缩（Memory Compression）：将冗余的记忆内容压缩，避免“记忆过载”（比如把“用户说过3次‘喜欢简洁模板’”压缩成“用户偏好简洁模板”）。

3. 能力三：工具调用（Tool Use）——Agent的“扩展手脚”

什么是工具调用？ 自主选择并调用外部工具（API、代码、其他AI），弥补大模型的不足（比如大模型没有实时数据，就调用天气API；大模型不会写代码，就调用Python解释器）。
举个例子：用户说“帮我分析一下今天的股票行情”，Agent的工具调用过程是：

确定需要的工具：实时股票数据API（比如Tushare）、数据分析工具（比如Pandas）、可视化工具（比如Matplotlib）；
调用工具：用Tushare获取今天的股票数据，用Pandas分析涨跌幅度，用Matplotlib生成折线图；
整合结果：将分析结果和图表整理成自然语言回复用户。

关键技术：

工具注册（Tool Registration）：将工具的功能、参数、调用方式告诉Agent（比如“Tushare API能获取实时股票数据，参数是‘股票代码’‘日期’”）；
工具选择（Tool Selection）：让Agent根据任务需求选择合适的工具（比如“分析股票行情”需要“实时数据API”，而“写文案”不需要）；
结果解析（Result Parsing）：将工具返回的结构化数据（比如JSON）转换成自然语言（比如“今天贵州茅台的涨幅是2.5%，收盘价是1800元”）。

4. 能力四：反馈（Feedback）——Agent的“自我进化器”

什么是反馈？ 收集任务结果，评估是否符合目标，将信息回传给记忆层和决策层，让Agent“从错误中学习”。
举个例子：Agent帮用户写了一篇营销文案，用户说“文案太专业，不够口语化”，Agent的反馈过程是：

接收反馈：“用户认为文案太专业”；
分析原因：“我用了‘转化漏斗’‘用户生命周期’等专业术语，而目标用户是普通家长”；
调整策略：“下次写儿童教育文案时，用‘孩子学编程像玩游戏’代替‘游戏化教学提升转化效率’”；
存储记忆：将“儿童教育文案需口语化”存入长期记忆。

关键技术：

反馈采集（Feedback Collection）：设计用户友好的反馈方式（比如“你对这篇文案的满意度是？1-5分”“你希望调整哪些部分？”）；
反馈分析（Feedback Analysis）：用情感分析、主题建模等技术，从反馈中提取关键信息（比如从“太专业”中提取“避免专业术语”）；
策略更新（Policy Update）：将反馈信息转化为Agent的行为规则（比如“当任务是‘儿童教育文案’时，禁止使用专业术语”）。

（三）Agentic AI的实战案例：从“实验室”到“业务场景”

我们用三个真实案例，看Agentic AI如何解决企业的实际问题：

案例1：GitHub Copilot X——代码辅助Agent，让程序员效率提升30%

背景：程序员写代码时，经常需要查API文档、调试bug、优化性能，这些工作占了总时间的40%以上。
Agentic AI的解决方案：

感知层：理解程序员的代码上下文（比如“用户在写Python的爬虫脚本，用到了requests库”）；
记忆层：存储用户的代码风格（比如“用户喜欢用函数式编程”）、常用库（比如“用户常用requests而不是urllib”）；
决策层：规划代码生成的步骤（比如“先补全requests的参数，再处理反爬，最后写异常处理”）；
执行层：调用代码生成工具（Copilot的核心模型），输出代码补全建议；
反馈层：根据用户的修改（比如“用户把‘timeout=5’改成‘timeout=10’”），调整后续的代码建议。

结果：GitHub数据显示，使用Copilot X的程序员，代码编写速度提升了30%，bug率降低了20%。

案例2：Mailchimp AI——营销自动化Agent，让中小企业的邮件转化率提升25%

背景：中小企业没有专业的营销团队，写邮件营销文案、 segmentation（用户分群）、发送时机选择都很困难。
Agentic AI的解决方案：

感知层：收集用户的业务信息（比如“卖手工咖啡的小店，目标用户是25-35岁的都市白领”）、邮件历史数据（比如“上次发送的邮件转化率是1.5%，打开率是10%”）；
记忆层：存储用户的品牌风格（比如“喜欢用温暖的语气，配手作咖啡的图片”）、用户偏好（比如“白领用户喜欢在早上8点收到邮件”）；
决策层：规划邮件营销的步骤（比如“① 用用户行为数据分群（比如‘最近30天购买过的用户’‘浏览过但没购买的用户’）；② 生成个性化文案（比如给购买过的用户写‘您上次买的意式浓缩，这次有新口味哦’）；③ 选择发送时机（早上8点）；④ 跟踪结果”；
执行层：调用Mailchimp的用户分群工具、文案生成工具、发送工具；
反馈层：根据邮件的打开率、转化率，调整后续的分群策略和文案风格（比如“‘浏览过但没购买的用户’的转化率只有0.5%，下次文案要突出‘首单8折’”）。

结果：Mailchimp数据显示，使用AI Agent的中小企业，邮件转化率平均提升了25%，发送时间的选择效率提升了50%。

案例3：AlphaFold 2——科研辅助Agent，解决蛋白质结构预测难题

背景：蛋白质结构预测是生物学的“圣杯问题”——传统方法需要用X射线晶体学等实验手段，耗时几个月甚至几年，成本高达数百万美元。
Agentic AI的解决方案：

感知层：接收蛋白质的氨基酸序列（比如“MSKGEELFTGVVPILVELDGDVNGHKFSVSGEGEGDATYGKLTLKFICTTGKLPVPWPTLVTT…”）；
记忆层：存储已知的蛋白质结构数据库（比如PDB数据库）、进化信息（比如同源蛋白质的序列）；
决策层：规划结构预测的步骤（比如“① 用进化信息预测氨基酸之间的相互作用；② 用神经网络生成初始结构；③ 用分子动力学模拟优化结构；④ 评估结构的准确性”）；
执行层：调用AlphaFold的核心模型（神经网络）、分子动力学模拟工具；
反馈层：根据实验验证的结果（比如“预测的结构和X射线晶体学结果的 RMSD 是0.5Å”），调整模型的参数。

结果：AlphaFold 2能在几分钟内预测出蛋白质的三维结构，准确性超过90%，帮助科学家解决了“蛋白质折叠问题”，获得了2023年的诺贝尔奖。

四、进阶探讨：Agentic AI的“最佳实践”与“避坑指南”

（一）Agentic AI的“最佳实践”：来自一线架构师的经验

我整理了5条经过实战验证的最佳实践，帮你少走弯路：

1. 明确Agent的“边界”：不要让Agent做“超出能力的事”

Agent不是“万能的”——它的能力取决于大模型的知识、工具的覆盖范围、记忆的质量。比如：

不要让一个“营销文案Agent”去写“医学论文”（超出大模型的知识范围）；
不要让一个“没有调用支付API权限的Agent”去处理“在线支付”（超出工具范围）；
不要让一个“没有存储用户偏好的Agent”去做“个性化推荐”（超出记忆范围）。

建议：用“能力矩阵”定义Agent的边界（如图2所示），明确“能做什么”“不能做什么”。

2. 设计“最小闭环”：让Agent快速验证效果

Agent的闭环越短，迭代越快。比如：

做一个“客户服务Agent”，先实现“接收用户问题→调用知识库→回复答案”的最小闭环，再逐步添加“用户情绪分析”“问题分类”等功能；
做一个“代码辅助Agent”，先实现“补全单句代码”的最小闭环，再逐步添加“调试bug”“优化性能”等功能。

建议：用“MVP（最小可行产品）”思维开发Agent，先跑通核心流程，再迭代优化。

3. 优化“记忆机制”：让Agent“记住重要的事”

记忆是Agent的“灵魂”，但记忆不是“越多越好”——冗余的记忆会降低Agent的效率。比如：

短期记忆：只存储当前任务的上下文（比如“用户正在写发布会PPT，主题是‘AI赋能中小企业’”），任务完成后清空；
长期记忆：只存储用户的核心偏好（比如“用户喜欢简洁的PPT模板”）、工具的关键信息（比如“Tushare API的调用参数”）；
情景记忆：只存储对后续任务有帮助的事件（比如“2023年10月，用户让我写过一篇关于‘AI客服’的文章，当时用户要求‘用真实案例代替理论’”）。

建议：用“记忆过滤规则”筛选重要的信息（比如“用户重复3次以上的偏好才存入长期记忆”）。

4. 强化“反馈循环”：让Agent“从错误中学习”

反馈是Agent“进化”的关键——没有反馈的Agent，永远是“静态的”。比如：

对“营销文案Agent”，每次用户修改文案后，都让Agent记录“用户修改的原因”（比如“太专业”→“避免专业术语”）；
对“代码辅助Agent”，每次用户拒绝Agent的代码建议时，都让Agent记录“拒绝的原因”（比如“代码有bug”→“优化代码的正确性”）。

建议：设计“反馈收集表单”，让用户轻松给出反馈（比如“你对这个结果的满意度是？1-5分”“你希望调整哪些部分？”）。

5. 保障“安全与伦理”：让Agent“做正确的事”

Agentic AI的“自主性”，带来了安全与伦理风险——比如Agent可能调用恶意工具、生成有偏见的内容、泄露用户隐私。比如：

安全风险：一个“代码辅助Agent”如果被黑客攻击，可能会生成恶意代码（比如“删除系统文件”）；
伦理风险：一个“招聘Agent”如果训练数据中有性别偏见，可能会歧视女性求职者（比如“拒绝女性申请技术岗位”）。

建议：

给Agent设置“安全护栏”（比如“禁止调用未注册的工具”“禁止生成恶意内容”）；
定期审计Agent的行为（比如“检查Agent的工具调用记录，确保没有调用恶意API”）；
用“可解释性工具”（比如LIME、SHAP）解释Agent的决策（比如“Agent拒绝女性求职者的原因是训练数据中有性别偏见，需要调整数据”）。

（二）Agentic AI的“避坑指南”：新手常犯的5个错误

我总结了新手开发Agent时最常犯的5个错误，帮你提前规避：

1. 错误一：“过度规划”——让Agent做太多“无用的思考”

比如：做一个“文案生成Agent”，让Agent先写“目标用户分析”“竞品分析”“卖点提炼”三个步骤，再生成文案，但实际上用户只需要“快速生成一篇文案”，过度规划会导致Agent的响应速度变慢。
解决方法：用“动态规划”——让Agent根据任务的复杂度调整规划的深度（比如简单任务“写一条朋友圈文案”不需要规划，复杂任务“写发布会PPT”需要详细规划）。

2. 错误二：“工具滥用”——让Agent调用不需要的工具

比如：做一个“天气查询Agent”，让Agent调用“实时天气API”“未来7天天气API”“空气质量API”，但用户只问“今天北京的天气”，调用太多工具会增加成本和响应时间。
解决方法：用“工具选择算法”——让Agent根据任务需求选择必要的工具（比如“今天北京的天气”只需要调用“实时天气API”）。

3. 错误三：“记忆过载”——让Agent存储太多无关信息

比如：做一个“客户服务Agent”，让Agent存储用户的“每次聊天记录”“浏览记录”“购买记录”，但实际上用户的“核心需求”（比如“需要退换货”）才是重要的，无关信息会降低Agent的检索效率。
解决方法：用“记忆压缩”——将冗余的信息压缩成“关键特征”（比如把“用户说过3次‘需要退换货’”压缩成“用户的核心需求是退换货”）。

4. 错误四：“缺乏人类监督”——让Agent“自主决策”而不审核

比如：做一个“营销文案Agent”，让Agent直接发送邮件给用户，没有人类审核，结果Agent生成了“带有歧视性的内容”，导致品牌危机。
解决方法：用“人类在环（Human-in-the-Loop, HITL）”——让人类审核Agent的关键决策（比如“邮件文案”“重要任务的规划”）。

5. 错误五：“忽视可解释性”——无法解释Agent的决策

比如：做一个“招聘Agent”，Agent拒绝了一个求职者，但无法解释“为什么拒绝”，导致求职者投诉。
解决方法：用“可解释性工具”——让Agent输出决策过程（比如“我拒绝这个求职者是因为他的编程技能不符合岗位要求，具体是‘不会使用Python的Pandas库’”）。

五、结论：Agentic AI的未来——从“智能体”到“协作体”

1. 核心要点回顾

Agentic AI的本质：具备“感知-决策-执行-反馈”闭环能力的智能体，能主动解决复杂任务；
核心技术：规划、记忆、工具调用、反馈，四大能力协作形成闭环；
最佳实践：明确边界、最小闭环、优化记忆、强化反馈、保障安全；
避坑指南：避免过度规划、工具滥用、记忆过载、缺乏监督、忽视可解释性。

2. 未来趋势：Agentic AI的“三大进化方向”

作为提示工程架构师，我认为未来Agentic AI会向三个方向进化：

（1）从“单Agent”到“多Agent协作”

未来的任务会越来越复杂（比如“开发一个AI产品”需要“产品经理Agent”“设计师Agent”“程序员Agent”“测试Agent”协作），多Agent系统会成为主流。比如：

一个“AI产品开发Agent系统”：产品经理Agent负责收集需求，设计师Agent负责设计UI，程序员Agent负责写代码，测试Agent负责找bug，最后由项目经理Agent协调进度。

（2）从“单一模态”到“跨模态Agent”

当前的Agent主要处理文本（比如文案、代码），未来的Agent会处理文本、图像、语音、视频等多种模态的信息。比如：

一个“广告设计Agent”：能接收用户的文本需求（比如“帮我设计一张手工咖啡的海报”），调用图像生成工具（比如MidJourney）生成海报，调用语音合成工具（比如TTS）生成海报的语音介绍，最后输出“海报+语音”的组合结果。

（3）从“工具型Agent”到“伙伴型Agent”

未来的Agent会更“懂人性”——能理解用户的隐含需求、情绪变化，甚至成为用户的“虚拟伙伴”。比如：

一个“个人助理Agent”：能记住用户的生日，提前准备礼物建议；能察觉用户的情绪（比如“用户今天说‘好累’”），推荐放松的音乐；能跟进用户的长期目标（比如“用户说要减肥”），每天提醒运动、推荐健康食谱。

3. 行动号召：从“旁观者”到“参与者”

Agentic AI不是“未来的技术”——它已经在改变我们的工作和生活。作为技术从业者，你可以：

尝试开发简单的Agent：用LangChain（一个Agent开发框架）或AutoGPT（开源的自主Agent），构建一个“帮你写博客的Agent”“帮你整理邮件的Agent”；
参与开源项目：贡献代码或反馈，比如LangChain、AutoGPT的GitHub仓库；
关注最新研究：跟进OpenAI、DeepMind、Anthropic等机构的最新论文，了解Agentic AI的技术进展；
在评论区交流：分享你对Agentic AI的看法，或者你开发Agent的经验，我们一起讨论。