Agentic工作流是AI驱动的多步骤任务自动化流程，通过感知、推理、行动和学习循环，自主规划并执行复杂目标。它比传统自动化更灵活，能适应变化，但面临治理、成本和安全挑战。应用涵盖客户服务、欺诈调查和供应链优化，需结合人类监督以确保可靠性。

代理式AI是能自主规划、决策并执行多步骤任务的AI系统，区别于仅被动回应的聊天机器人。它通过语言模型、记忆、工具和反馈循环实现目标，如自动预订差旅。目前已在软件开发、客服、研究等领域应用，但存在误操作、安全漏洞和责任归属等风险。AI正从交互工具转变为协作者，理解其能力对有效使用至关重要。

代理人工智能是一种自主规划和执行多步骤工作流程的系统，旨在实现特定目标并减少人类干预。与传统AI不同，代理AI能够持续感知环境、推理目标并根据结果调整行为。它在企业中自动化复杂任务，如客户服务、软件开发和供应链管理，从而提升效率和决策质量。代理系统通过协调多个代理，确保任务顺利完成，适用于重复性高、数据可用性强的工作流程。

代理人工智能（Agentic AI）是能够自主规划、行动和自我改进的系统，代表了AI的重大进步。与传统模型不同，代理AI具备多步骤自主性，能够设定目标、执行计划并总结结果。其核心模块包括规划、记忆和工具使用，使其能够适应环境并持续学习，从而提高效率和准确性。

现代AI代理模型已内化ReAct框架，具备自主规划和工具调用能力。ReAct强调思考、行动和观察的循环，使AI能够像人类一样解决复杂问题，提升智能和可靠性，无需详细提示词。

2025世界机器人大会将于8月在北京举行，澳鹏数据分享了具身智能数据基础设施的创新实践。副总裁钱程强调数据是AI大模型与具身智能融合的核心，呼吁推动具身智能机器人快速量产。澳鹏推出RoboGo平台，结合多视角3D重建与视频理解，提升机器人操作精度与自主规划能力。

亚马逊网络服务开源了Strands Agents SDK，旨在简化AI代理的开发。该SDK由模型、工具和提示三部分组成，支持自主规划和交互，集成多种模型和工具，适用于多种应用场景，从而提升开发效率和灵活性。