AI 智能体的诞生，正在彻底改变软件的工作方式。这类系统不再只是机械地执行命令或生成内容，而是能理解你的目标，主动采取行动，并且能灵活适应各种变化。就像一个靠谱的助手，明白你的需求后会自己想办法把事情办好，Agentic AI 就是这样以目标为核心来运作的。这不仅仅是自动化的升级，更是软件从“被动工具”到“主动参与者”的全新进化。
而且，这一切并不是遥不可及的未来。Agentic AI 已经在悄然改变我们的工作方式，尤其是在销售、运营、电商和客户支持等领域。根据最新数据，，预计到 2025 年，这个数字会涨到 90%。更厉害的是，。那么，AI 的“自主性”到底是什么？它又会如何影响你的工作？我们一起来看看。
什么是 Agentic AI？“自主性”到底指什么？
先说最核心的。Agentic AI 的本质，就是让 AI 拥有“自主权”——能理解目标、独立做决策、主动去执行。你不用再手把手教它每一步，而是只要告诉它最终想要什么（比如“帮我找出这个网站的新客户并发欢迎邮件”），它就能自己拆解任务、规划流程、完成目标。它不只是回答问题或生成内容，而是真正“动手”帮你做事。
Agentic AI 的主要特点有：
- 自主性： 基本不用你插手，AI 就能独立完成任务。
- 目标导向： 只需给出目标，AI 会自动拆解成小任务，自己安排流程并执行。
- 适应性： 能根据经验学习，遇到环境变化（比如网页结构变了、数据格式变了）也能自我调整。
- 主动执行： 不用等你下命令，AI 会主动发现机会或问题，甚至在你还没注意到时就已经行动了。
这就是 Agentic AI 和传统自动化工具的根本区别。它不是死板地跑脚本，而是能理解你的意图，灵活应对变化，真正把事情做成。这就是我说的 自主化自动化：以目标为核心，不再只是被动执行指令。
Agentic AI、生成式 AI 和传统 AI 有什么不同？
这里就有意思了。不是所有 AI 都一样。我们来对比下三种主流 AI：
传统 AI 更像流水线上的机器人——擅长重复同样的事，但一旦环境变了就不知所措。生成式 AI 像个创意助手——能写文案、做总结、画图，但需要你主动发起请求。**Agentic AI 则像那个会主动观察、发现并完成任务的“同事”——你不用事无巨细地盯着。**正如 ：“一个负责创造，另一个负责行动。”
Agentic AI 的底层逻辑：它是怎么做到的？
Agentic AI 到底是怎么实现这些能力的？其实它就像拥有“大脑、记忆和双手”的 AI。基本流程是这样的：
- 感知： AI 先“观察”环境，比如读取网页、接收指令或扫描数据库。
- 推理： 理解看到的内容，判断哪些信息和目标有关，然后做出决策。
- 记忆： 记录已经完成的步骤，保持上下文，并从经验中学习。
- 规划： 把目标拆解成步骤，排序并制定最佳执行路径。
- 工具与行动： 调用 API、点击按钮、填写表单或发邮件，用最合适的方式完成任务。
- 学习： 行动后检查结果，根据反馈不断优化，下次做得更好。
比如你让 Agentic AI “抓取这个网站所有商品信息并生成报告”，它会：
- 先感知网站结构，
- 推理哪些是商品元素，
- 记住已经访问过的页面，
- 规划怎么翻页、怎么进子页面，
- 用合适的工具提取和整理数据，
- 如果遇到问题（比如页面超时），还能自己调整重试。
这个“感知-推理-记忆-规划-行动-学习”的循环会一直进行，让 AI 在工作中不断适应和进步。它不只是个高级聊天机器人，更像你的数字同事。
为什么 Agentic AI 是自动化领域的突破？
作为自动化领域的老玩家，我可以很负责任地说：Agentic AI 不是让老办法更快，而是彻底换了玩法。原因很简单：
- 意图驱动自动化： 你只要告诉 AI “要什么”，不用管“怎么做”。不用写脚本，也不用盯着机器人。
- 超强适应性： Agentic AI 能应对环境变化，比如网站改版、数据格式变动，能实时自我调整。
- 多步骤、跨系统协作： 能在不同应用间流转，处理复杂流程，原本需要多人协作的任务它一个人搞定。
- 主动发现和解决问题： 不用等你发现异常，AI 能提前预警并自动修复（比如库存快没了自动补货）。
- 高扩展性： 要处理上万网页？Agentic AI 可以并行调度多个智能体，效率远超人工。
- 结果稳定且精准： 不会累也不会分心，始终如一地输出高质量结果。
- 释放人力价值： 让 AI 处理繁琐事务，人类专注战略、创意和更有价值的工作。
实际效果也很明显。用上 Agentic AI 的企业，有些行业。这可不是小打小闹，而是质的飞跃。
Thunderbit 与自主化自动化的崛起
说到这里，必须聊聊我们在 的实践。我们专注于打造新一代网页自动化工具，把 Agentic AI 的强大能力和企业级自动化的稳定性结合起来。我把它叫做 自主化自动化。
具体来说，Thunderbit 是一款 ，就像你的网页数字助手。你不用写代码，也不用配置选择器，只要描述你想要的数据，Thunderbit 的 AI 就能自动识别页面、推荐字段、提取、清洗并结构化数据——几步点击就能搞定。
Thunderbit 的自主化自动化优势体现在：
- AI 智能识别： 一键“AI 推荐字段”，智能体自动分析页面，推荐合适的数据列，还能给出处理建议。
- 零代码、极简上手： 不用编程、不用手动配置，操作简单到“几乎不用动手”。
- 批量并行抓取： 云端爬取，最多可同时处理 50 个页面，速度远超传统工具。
- 子页面自动抓取： 需要商品详情等子页面信息？Thunderbit 智能体会自动点击、采集并丰富数据集。
- 个性化数据处理： 想要标签、翻译或格式化？只需添加字段 AI 提示，智能体实时处理。
- 无需维护： 网页结构变了也不用担心，Thunderbit 智能体会自适应，无需你修复脚本。
- 免费数据导出： 支持导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，或下载为 CSV/JSON，无隐藏费用。
它不仅仅是网页爬虫，更是懂你意图、能自主行动的数字助手，彻底告别传统自动化的繁琐。如果想了解 Thunderbit 和其他工具的对比，欢迎看看我们的。
Agentic AI 的行业应用场景
说点实际的。Agentic AI 到底怎么改变各行各业的工作方式？下面是我见过的几个典型案例：
销售与线索挖掘
传统做法：销售人员花大量时间找客户、复制邮箱、一个个发邮件。
Agentic AI 做法：AI 销售助手自动在网上搜集线索、查找联系方式、个性化发邀约，甚至自动安排会议。能筛选线索、处理异议、生成方案，只有需要成交时才通知人工。某创业公司用 AI 智能体，。
电商与零售运营
传统做法：分析师手动监控竞品价格、更新 SKU、管理库存。
Agentic AI 做法：AI 定价助手实时监控数百家竞品网站，自动调整价格，库存不足时自动补货。某零售商部署智能体后，。Thunderbit 用户可以自动抓取上千商品信息，监控变动并自动更新数据库。
房地产
传统做法：经纪人手动查找房源、匹配客户、反复安排看房。
Agentic AI 做法：AI 房产助手自动监控房源、智能匹配客户偏好、推送提醒，甚至自动安排看房。文书工作？智能体能自动填写表单、合规检查，把处理时间从几天缩短到几小时。
客服与支持
传统做法：客服人工分拣工单、查找答案、重复处理常见问题。
Agentic AI 做法：AI 客服助手自动理解工单内容、整合多系统数据、执行修复并及时反馈客户，通常几秒内搞定。声称，，。
这些都不是小幅提升，而是效率的指数级飞跃。大多数情况下，人类和 AI 智能体协作：AI 负责繁琐事务，人类专注高价值工作。
Agentic AI 如何改变我们的工作方式
说实话，Agentic AI 的崛起不仅改变了“做什么”，更改变了“怎么做”。我的一线观察：
- 从手动到战略： AI 智能体接管重复性事务，员工能专注于战略、创意和解决问题。招聘官减少排期时间，更多精力用于吸引顶尖人才。市场人员少做报表，多做洞察分析。
- 数字同事： 团队开始把 AI 智能体当作“数字员工”——分配任务、审核结果，甚至在会议中获取进度更新，开启全新协作模式。
- 技能升级： 随着 AI 接管基础事务，创造力、情商和 AI 管理等软技能愈发重要。会用 AI 智能体已成必备能力。
- 岗位转型： 部分岗位缩减，但更多岗位转型。例如，行政助理可能管理一批 AI 智能体，客服专员则专注复杂案例并训练 AI。
- 更好平衡： Agentic AI 帮你摆脱无休止的琐事，减少职业倦怠，把时间还给更有意义的工作。
总之，Agentic AI 不是来取代人类，而是来增强我们的能力。计划让 AI 和员工协作，而不是替代他们。
Agentic AI 实战：主流解决方案盘点
Agentic AI 并不是 Thunderbit 独有。下面是业内领先的解决方案和它们的亮点：
- 功能简介： 面向商业用户的 AI 网页数据采集智能体。
- 自主特性： 零代码配置、AI 字段推荐、批量与子页面抓取、个性化数据处理、定时自动化。
- 适用场景： 销售、电商、地产、调研等需要高效采集或处理网页数据的用户。
- 独特优势： 极致易用、适应网页变化、可轻松处理复杂多步骤网页任务。
- 功能简介： 企业级 AI 智能体编排与自动化平台。
- 自主特性： 主控智能体协调多任务智能体，集成 80+ 商业应用，低代码界面，涵盖 HR、销售、采购等领域。
- 适用场景： 需要跨系统复杂流程的大型企业。
- 独特优势： 企业级集成与治理，支持大规模数字员工协作。
- 功能简介： AI 服务台与客户体验平台。
- 自主特性： 对话式 AI 智能体，1000+ 预置流程，支持多模态（聊天、邮件、语音、图片），TRAPS 安全合规框架。
- 适用场景： IT 支持、HR、客户服务。
- 独特优势： 深度企业集成、可解释性强、注重合规与可审计性。
- 功能简介： 面向消费者的 AI 智能体设备，充当个人助理。
- 自主特性： “大型行动模型”可控制设备应用，通过演示学习，执行多步骤任务（如预订晚餐和电影）。
- 适用场景： 高级用户、早期尝鲜者、需要随身 AI 助理的个人。
- 独特优势： 面向消费者的通用型 AI 智能体，不限技能，能即时学习新任务。
此外，IBM Watsonx Assistant、Microsoft Copilot、Salesforce Agentforce 等也都在各自领域引入了 Agentic 特性。
挑战与最佳实践：Agentic AI 落地要注意什么？
说实话，让 AI 智能体拥有更多自主权也有风险。主要挑战和建议如下：
- 控制权缺失： AI 自主行动时要设定边界。建议引入人工审核、审批阈值，明确 AI 权限范围。
- 透明度： 要求可解释性。选择能记录每一步、提供决策理由、支持审计的工具。
- 数据隐私： 限制智能体访问范围，使用专用服务账号，加密敏感数据。
- 合规风险： 紧跟法规变化，建立治理框架（如 Aisera 的 TRAPS），确保公平、责任和透明。
- 集成复杂度： 从小规模试点做起，逐步集成，并培训团队与 AI 协作。
最佳做法？从小处着手，密切监控，随着信任和理解逐步扩展。把 AI 智能体当作新同事——需要入职培训、监督和持续反馈。
Agentic AI 的未来：你的工作会变成什么样？
我们现在看到的 Agentic AI 还只是冰山一角。未来趋势包括：
- 多智能体协作： 多个专精智能体协同作战，像数字团队一样分工合作，攻克复杂目标。
- 行业专属与个性化智能体： 针对特定行业、流程甚至个人风格定制训练。
- 多模态能力： 能处理文本、语音、图片，甚至物理动作（如机器人、物联网设备）。
- 持续学习： 每完成一次任务就进步，并在组织内共享知识。
- 伦理保障： 内置“守护者”系统，确保智能体行为合规、符合人类价值观。
- 新型岗位： AI 审计员、智能体管理者、流程设计师等新职业，专注于智能体编排与监管。
- 协作方式重塑： 少开状态会，多做创意决策，日常更新交给 AI 智能体。
- 人性化价值凸显： 随着 AI 处理硬技能，软技能如共情、讲故事、领导力更显珍贵。
到 2030 年，有分析师预测 。这并不意味着 70% 的人会失业，而是工作会转向更高价值领域，懂得用好这些工具的人将迎来新机会。
总结：拥抱 Agentic AI 变革
说到底：**Agentic AI 正在重塑我们的工作方式——不是取代人类，而是放大我们的能力。**它不仅能回答问题、生成内容，更能主动帮你完成任务。从传统和生成式 AI 到 Agentic AI，是从自动化到自主化、从脚本到意图驱动的飞跃。
像 这样的工具，正在让普通人也能轻松拥有这项能力——不用写代码、不用折腾，直接见效。如果你想保持竞争力，现在就该试试自主化自动化。用一款工具，做个小项目，看看能省多少时间、提升多少效率。
未来的工作，是人与 AI 智能体的协作。拥抱它，你就能摆脱琐事，专注于创意、战略和真正有意义的工作。别等 Agentic AI 革命与你擦肩而过——主动参与、引领变革，让它为你所用。
想体验 Agentic AI 的威力？，浏览我们的，或者想象一下：如果你有个永不疲倦、从不抱怨、总能高效完成任务的数字同事，你的工作会变成什么样？
让我们和 AI 新同事一起，共同打造未来职场。
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如果你想知道 Agentic AI 如何帮你抓取数据、自动化流程，或让工作更轻松，。你的未来自己（还有你的数字实习生）一定会感谢你。
常见问题
1. 什么是 Agentic AI？它和传统或生成式 AI 有什么区别？
Agentic AI 指的是具备自主权的系统——能理解目标、独立决策并主动行动去实现目标。和传统 AI（按规则执行）或生成式 AI（被动生成内容）不同，Agentic AI 能主动执行多步骤任务，适应变化，独立推进目标。
2. Agentic AI 如何改变工作效率和岗位角色？
Agentic AI 能自动处理跨系统的重复性、多步骤任务，大幅提升生产力，让员工专注于战略、创意和人性化工作。岗位也在转型——从手动执行转向 AI 管理与编排，实现岗位升级而不是消失。
3. Agentic AI 有哪些核心能力？
Agentic AI 的关键特性包括自主性、目标驱动规划、适应动态环境、主动执行、持续学习和工具使用。这些能力让它更像数字同事，而不仅仅是工具。
4. Agentic AI 的实际应用有哪些？
Agentic AI 广泛应用于销售（线索挖掘与跟进）、电商（价格监控与库存管理）、地产（房源匹配与排期）、客服（工单处理）。Thunderbit 等工具自动化数据采集，IBM Watsonx Orchestrate 等平台管理企业级流程。
5. 企业在引入 Agentic AI 时要注意什么？
企业应设定人工监管、透明度和数据隐私等防护措施。从试点项目做起，培训团队，选择具备可解释性和强适应性的工具，是安全高效落地 Agentic AI 的关键。