【亚马逊云科技】2025年AgenticAI应用构建实践指南

近日，【亚马逊云科技】发布了《2025年AgenticAI应用构建实践指南》报告，该报告系统性地梳理了Agentic AI的技术框架、应用场景及落地路径，旨在帮助技术开发者、企业决策者和AI研究者理解Agentic AI的底层逻辑，掌握其落地方法论，并预见这一技术如何驱动未来的智能化浪潮。报告中详细介绍了Agentic AI的核心技术原理、不同自主程度的Agent技术栈，以及通过公开的客户案例验证了Agentic AI在优化流程、加速决策中的实际价值，其中包含了丰富的实践指南和案例分析，为探索Agentic AI如何成为人类能力的延伸提供了宝贵的参考。

在人工智能的浪潮中，Agentic AI技术以其独特的能力，正在引领一场技术革命。这项技术不仅超越了传统AI的被动响应模式，更赋予了AI自主规划、记忆、工具调用及协作的能力，使其能像人类一样主动理解、分解并解决复杂问题。这种技术的发展，正在重塑人机交互的边界，并为各行各业带来前所未有的智能化变革。

Agentic AI的核心在于其自主性，这种自主性体现在能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。与传统AI系统相比，Agentic AI强调自主性、交互性和持续学习能力。这种系统通常由四个核心组成部分构建：大型语言模型作为推理引擎、规划能力、记忆机制和工具使用能力。这四个组件相互协作，形成了一个完整的Agent系统架构，使其能够理解复杂指令、制定执行计划、保持上下文连贯性，并与外部系统和资源交互。

在技术原理上，Agentic AI依赖于大型语言模型作为推理引擎，这种模型能够理解和处理自然语言指令，使Agent能够理解人类用自然语言表达的复杂任务描述。此外，大语言模型通过预训练获得的广泛知识和推理能力，使Agent能够在问题描述处于模糊不清的情况下，进行因果推理，并在新的上下文环境中应用已经构建的知识。

Agent的分类也是Agentic AI技术的一个重要方面。根据交互模式，可以把Agent分为单Agent和多Agent系统。单Agent是指以单个Agent为核心处理单元的系统架构，而多Agent系统则是指由多个协作的Agent共同组成的复杂系统架构。此外，Agent还可以根据自主程度进行分类，区分为Agentic Workflow和Autonomous Agent。

Agentic AI技术栈与标准大语言模型应用的技术栈有所不同，它由多个不同的技术组件组成。这包括Agent框架、Agent托管、模型服务、记忆管理和沙箱环境等。这些技术组件共同构成了Agentic AI的基础设施，使其能够在各种应用场景中发挥效用。

在实际应用中，Agentic AI展现出了巨大的潜力。例如，金蝶国际软件集团利用Agent技术优化ERP系统智能提单和指标分析流程，通过Amazon Bedrock Agents构建智能提单系统和智能指标分析系统，显著简化了用户与系统的交互方式，极大提升了用户提单体验。Formula 1利用Agent技术加速比赛日各种问题的根因分析，通过Amazon Bedrock Agents和Amazon Bedrock Knowledge Bases开发智能根因分析助手，实现了用自然语言交互式进行问题的诊断，大大缩短了问题解决时间。

Agentic AI的发展势头不可阻挡，其未来的应用场景也将更加广泛。这项技术不仅是技术的进步，更是人机关系的一次重塑。它将在未来深刻地改变我们的工作方式、商业模式和社会结构。对于企业和开发者而言，现在正是探索Agentic AI的最佳时机。通过结合亚马逊云科技的先进工具和最佳实践，我们可以构建出更智能、更自主的AI系统，推动社会进入真正的智能化时代。

这篇文章的灵感来源于《亚马逊云科技2025年AgenticAI应用构建实践指南》的深入分析，它为我们提供了Agentic AI技术的全面视角。除了这份报告，还有许多同类型的报告也极具价值，我们都收录在同名星球，感兴趣的朋友可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。