工厂里不再是嘈杂的忙碌奔波的工人身影，取而代之的是一群不知疲倦“数字员工”。这并非科幻电影中的场景。从ChatGPT到GPTs，再到Sora，生成式AI工具层出不穷，而“AI Agent”（人工智能体）的出现，也让这样的未来正逐渐向我们走来。
什么是AI Agent
AI Agent（人工智能代理）是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。其设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。
AI Agent（人工智能代理），又叫智能体，是LLM（大型语言模型） + Planning （规划）+ Memory（记忆） + Tools（工具）的结合，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。
其中，LLM（大型语言模型），是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本、理解文本语意、处理自然语言任务，比如文本生成、文本摘要、自能问答、翻译等，例如我们常见的ChatGPT、文心一言、通义千问、豆包等。
如果把AI Agent理解为一个智能实体，那么LLM（大型语言模型）就是这个智能体的“大脑”，AI Agent利用LLM（大型语言模型）推理能力，把问题进行拆解多个具有先后逻辑顺序的小问题，然后按顺序调用LLM（大型语言模型）、RAG（检索增强生成）、外部工具等各种工具，来一个个解决问题。
与传统的人工智能不同，它不仅仅是回答问题或提供信息，而是具备实际完成任务的能力。简单理解就是一种基于大语言模型，能够独立思考、调用工具、处理任务的可执行计算机程序。
从构成核心来看，智能体以大模型为基础，并通过主动学习或获取知识来持续提升自身能力。当前大模型产业演化出两条发展路线，一条是依靠卷算力、卷数据、卷参数，探索全面超越人类的超级人工智能的ASI之路；另一条则是放弃打造全能大模型的执念，让一个大模型干一件事，向场景化、应用化、专业化、垂直化方向发展，意味着模型更小、算力更少、成本更低，解决单一任务即可。
《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.（Just A Rather Very Intelligent System）其实就为我们描绘了一个未来AI Agent的雏形。J.A.R.V.I.S.不仅拥有强大的数据处理能力，还能精准理解并执行托尼·斯塔克（钢铁侠）的指令，甚至能在关键时刻提供关键建议。这种高度智能化、自主化的系统，正是AI Agent在现实世界中的理想形态。
下一个机器人产业万亿美元机会
在2025年CES（全球消费电子展）上，英伟达创始人黄仁勋着重强调了AI Agent（人工智能体）的巨大潜力，断言其将成为未来数字化劳动力的关键构成部分，「AI智能体可能是下一个机器人产业，蕴藏着价值数万亿美元的机会」。他指出，第一波 AI Agent将在2025年占据主导地位，届时会出现能理解任务、规划行动并执行的数字工作者。他们可以参与客户服务对话、执行营销活动、编写软件、优化制造供应链、担任研究或实验室助理、作为高管或员工的导师。这一观点的抛出，无疑让AI Agent这一概念迅速升温，成为业界热议焦点。
AI Agent的概念在业界炙手可热。全球科技巨头如微软、Google等纷纷布局AI智能体市场，推出各类“Agent”产品。比如，微软通过其Azure云平台，为AI智能体提供了丰富的算法和工具支持。微软还推出了适用于工业领域的全新AI小模型，结合终端硬件进行定制化训练，实现了在设备维护和预测等方面的智能应用。通过与拜耳、罗克韦尔自动化、西门子等公司合作，这些小模型使用行业特定数据进行了预先训练，可用于处理一些关键问题。这就像是为每个行业量身定制了一套“智能装备”，让AI深入到每个生产环节，提升效率、优化流程、创造价值。这种“基础工业大模型+细分应用小模型”的模式，为工业端侧人工智能的潜力发挥提供了有力支持。
科技巨头的布局策略各有侧重，但都围绕着构建完整的AI生态系统这一核心目标。从市场竞争的角度来看，科技巨头的布局策略旨在抢占AI Agent市场的先机，建立起技术壁垒和品牌优势。一旦在市场中占据主导地位，科技巨头们就能够通过不断优化产品和服务，进一步巩固自身的优势，同时也为整个行业的发展制定标准和规范。
工业落地智能体驱动制造业变革
制造业作为国民经济的重要支柱，一直以来都面临着提高生产效率、降低成本、提升产品质量等诸多挑战。在智能制造领域，工业AI Agent主要用于优化生产流程、提升生产效率和质量控制。
AI Agent可以优化生产计划、预测维护需求，甚至控制机器。通过分析生产线上传感器的数据，这些Agent可以在潜在问题导致故障之前识别出来，从而减少停机时间和维护成本。AI Agent还通过监控生产参数和进行实时调整来确保产品质量的一致性。AI Agent在制造业供应链管理方面也发挥着重要作用。这些Agent可以预测供应链中断并相应调整生产计划，确保物料的顺畅流动。
目前，已经有多家自动化企业将AI Agent智能体调整为核心发展战略。
精实测控
在前不久结束的CES展会上，精实测控自主研发的工业AI Agent——PRIME成为一大亮点。精实测控是一家专注于测试、测量与控制技术研发与应用的，以测控装备与测控数据分析协作工具为核心产品的高新技术企业。
PRIME极大地简化了工程师的工作流程，降低了技术门槛，使得非专业用户也能轻松应对复杂工程任务。其布局策略聚焦于测控领域的专业需求，通过AI Agent提升产品的智能化水平，满足客户对高效、精准测控的需求。
蓝卓
蓝卓推出的supOS6.0新一代的工业操作系统，具备四个新特性，其中，最重要的特点就是工业AI原生技术底座，基于supOS工业数据底座融合工业多模态的AI服务，来融合管理工业当中的时序大模型、语言大模型、视觉大模型，形成面向于生产制造中排产、设备管理、库存管理，在线质检等各种工业场景的智能助手。这个过程中，蓝卓也开发了不少面向于工业场景的工业AI智能体，这些形态现在还是发展的早期，在未来很有可能颠覆传统工业软件。
研华科技
在2024年的工博会上，研华科技重磅发布了WISE-AI Agent智能体平台。研华WISE-AI Agent智能体平台，包括智能体开发平台AgentBuilder、数据集成与智能分析Datalnsight以及智能产品知识管理KB Insight三大核心服务，通过自然语言交互、数据价值挖掘、多模态智能分析、自主决策规划及智能控制，以零代码的方式加速AI应用构建及创新，广泛应用于厂务环安卫、产线智能管理、智慧节能、数据智能分析、智能知识管理、AI教育实训及科研、供应链智能管理等场景。
西门子
西门子正通过Industrial Copilot for Operations 将工业AI引入工厂车间，使 AI 任务能够贴近机器运行，助力车间操作员和维护工程师做出快速、实时的决策，提高生产率和运营效率，并大幅减少停机时间。西门子 Industrial Copilot 还将与工业边缘生态系统集成。目前，西门子工业边缘生态系统已实现AI增强，可在生产环境中部署、运行和管理AI模型。
卡奥斯
卡奥斯COSMOPlat自主研发的“轻量级”工业大模型COSMO-GPT，拥有百亿以上参数，内置4700多个机理模型、200多个专家模型和超过110个智能体开发工具，功能范围覆盖智能问答、文本生成、图文识别、控制代码生成、数据库查询、辅助决策、运筹规划等，已成功落地工业指标优化、工业信息生成、工业问答等多个应用场景，推理准确率达到了96%以上，意图识别准确率达到85%以上。
审慎看待AI Agent在工业领域的落地
尽管AI Agent展现出了巨大潜力，众多自动化企业也纷纷布局并推出相关产品，但在制造业中，我们仍需审慎看待AI Agent的落地成效。
制造业有着自身独特的复杂性和严谨性。其生产流程环环相扣，涉及大量的物理设备、工艺流程以及复杂的人员协作。每一个环节都需要高度的稳定性和精确性，任何一个小的失误都可能导致严重的生产问题和经济损失。
首先，数据隐私和安全问题不容忽视。随着AI Agent对生产数据的深度挖掘和分析，如何保护用户数据的安全性和隐私性成为亟待解决的问题。其次，技术落地成本也是制约AI Agent广泛应用的重要因素。虽然AI Agent能够显著提升生产效率和产品质量，但其高昂的研发和实施成本却让许多中小企业望而却步。此外，人才短缺也是制约AI Agent发展的瓶颈之一。目前市场上具备AI与制造业交叉学科背景的人才供不应求，导致许多企业在引入AI Agent时面临着技术支持不足的困境。
在制造业中，从来不缺少新名词、新概念，从工业4.0到智能制造，再到如今的AI Agent。企业在这些概念的浪潮中，容易迷失方向。制造业真正缺少的并非名词的创新，而是实实在在能够落地并带来效率提升、盈利提升的技术和解决方案。许多企业在追求新技术的过程中，可能会忽视自身的实际需求和基础条件，盲目跟风引入一些看似先进但并不一定适合自己的技术，最终导致资源的浪费。
（来源工控网）
