AI代理是能够与环境互动、收集数据并实现目标的软件程序，具备自主行动、记忆、信息处理和工具使用能力。它们包括学习代理和目标导向代理，能够独立或协作工作。

本文讨论了代理人工智能（Agentic AI），即能够在最小人类干预下自主实现目标的机器。与传统AI不同，代理AI具备目标导向、决策能力和自主行动。其核心特征包括目标驱动架构、自主规划、工具使用、自我反思和长期记忆。应用案例涵盖自动研究助手、代码生成、销售自动化和客户支持等。尽管潜力巨大，但也存在控制丧失、决策偏见和安全漏洞等风险。

智能体与AI编程是不同的概念。智能体能够感知环境并自主行动，适用于多个领域；而AI编程则专注于编程，主要包括智能提示、辅助编辑和自动编码三种模式。智能体更具灵活性，而AI编程则提高了开发效率。

本文探讨了代理人工智能（Agentic AI）的发展与应用，作者回顾了在Oracle的经历，强调企业在AI应用中面临的数据转化挑战。代理AI与生成AI的区别在于其自主行动和多代理协作能力。文章还讨论了代理AI的未来，强调微代理的协作与定制化，以及构建这些系统时的基础设施和治理挑战。成功的关键在于关注人和流程，而非仅仅是技术。

AI代理是能够与环境互动、收集数据并实现目标的软件程序，具备自主行动、记忆和个性化功能，能够处理信息并做出决策。它们包括学习代理和目标导向代理，能够通过单一或多代理系统与人类协作。