近期，一份深入探讨Agentic AI应用的实践指南报告在业界引起了广泛关注。该报告由亚马逊云科技发布，详细阐述了Agentic AI技术的概念、能力、分类以及在实际构建中的应用。
Agentic AI，这一前沿技术，源自AI Agent的发展，它利用AI技术进行推理与规划，能够自主代表人类或系统执行任务。大语言模型的引入，使得Agentic AI从传统的面向过程架构转变为面向目标的架构，从而具备了通用语言理解、强大推理能力、自主规划以及工具使用等关键特性。根据其应用场景的不同，Agentic AI主要分为单Agent系统和多Agent系统两大类。单Agent系统适用于特定领域或步骤相对固定的场景，而多Agent系统则更适合需要多种专业知识协作的复杂场景。
在Agentic AI的结构中，目标、知识库和决策机制构成了其基础框架，同时，任务管理和环境交互等模块也发挥着重要作用。为了确保Agentic AI的安全部署，沙箱技术被广泛应用。该技术通过提供隔离环境，有效限制了Agent自主行为可能带来的潜在危害，这种隔离可以在操作系统、应用程序以及硬件级虚拟化等多个层面实现。
在技术延展方面，报告提到了多项创新技术。例如，MCP协议建立了大模型与数据存储系统之间的统一连接，解决了Agentic AI应用开发过程中的痛点。Computer Use技术则使AI能够像人类一样操作计算机，从而显著提升了RPA（机器人流程自动化）的灵活性。Browser Use技术则赋予了Agent在网络环境中导航和交互的能力，其中Playwright提供了重要的技术支持。A2A协议虽然尚处于早期阶段，但其目标在于实现不同Agent系统之间的通信和互操作性。
在构建实践方面，亚马逊云科技提供了多种解决方案。专用Agent如Amazon Q，用户可以直接部署使用并进行定制，而Amazon Q Developer则能够辅助开发者进行编程。全托管的Agent服务包括Amazon Bedrock和Amazon Bedrock Agents，前者可以调用多种基础模型，后者则大大简化了开发流程。对于希望完全自主构建Agent的用户，亚马逊云科技也提供了Strands Agents开源框架，该框架支持多模型和多Agent系统等复杂场景。
Agentic AI代表了人工智能领域的一次重大飞跃，它能够主动执行复杂任务，极大地提升了系统的智能化水平。亚马逊云科技通过提供完整的开发生态系统，为企业和开发者构建智能自主的AI系统提供了有力支持。这些努力不仅推动了技术的进步，更为社会进入智能化时代奠定了坚实基础。
