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1、1021.1 Agentic AI 是什么1.2 Agentic AI 的技术原理1.3 Agent 的分类1.4 Agentic AI 的技术栈1.5 Agent 技术延展1.6 Agentic AI 的应用形态050710121720263752626466042463682.1.专用 Agent：Amazon Q2.2.全托管的 Agent 服务：Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock Agents2.3 完全由自己构建的 Agent2.4 选择适合不同场景的方案3.1 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3.2 Form

2、ula 1 利用 Agent 技术加速比赛日各种问题的根因分析Agentic AI 概述构建 Agentic AI 应用应用 Agentic AI 技术进行构建的客户案例总结和展望01020304目录CONTENTS03在人工智能飞速发展的今天，Agentic AI 正成为下一代生成式 AI 技术的核心范式。它超越了传统 AI 的被动响应模式，通过赋予 AI 自主规划、记忆、工具调用及协作能力，使其能够像人类一样主动理解、分解并解决复杂问题。从提升企业效率的垂类 Agent 到多Agent 协同的生态系统，Agentic AI 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。本文

3、旨在系统性地梳理 Agentic AI 的技术框架、应用场景及落地路径。第 1 章深入解析Agentic AI 的核心技术原理，包括其依赖的规划、记忆、工具调用等能力，并分类探讨了不同自主程度的 Agent 技术栈，以及介绍了 Agent 的应用形态，包括通用 Agent 与垂类 Agent；第 2 章提供实践指南，从专用的 Agent（Amazon Q），到开箱即用的托管服务（如 Amazon Bedrock Agents），再到完全自建 Agent 的方案设计，进行了详细的实践介绍；第 3 章则通过公开的客户案例，验证 Agentic AI 在优化流程、加速决策中的实际价值；第 4 章则是

4、对本文的总结和展望，需要特别指出的是，本文在 2025 年 6 月发布，而 Agentic AI 的技术发展非常迅速，对于更新的 Agentic AI 的技术动向，可以访问亚马逊云科技的主页来了解最新的信息。无论您是技术开发者、企业决策者还是 AI 研究者，本文将帮助您理解 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。让我们共同探索 Agentic AI 如何成为人类能力的延伸，开启人机协作的新篇章。迎接 Agentic AI 时代的技术革命导读0304Agentic AI概述10405Agentic AI 的概念由 AI Agent（也称为智能

5、体）发展而来。AI Agent 技术并非一个全新的概念，其理论基础可以追溯到 20 世纪 90 年代初的人工智能研究。早期的 Agent 系统主要基于规则引擎、专家系统和符号逻辑构建，受限于当时计算能力和算法的局限性，只能在特定的、结构化的环境中发挥作用。大型语言模型（LLM）的出现引发了 Agent 技术的根本性变革，从面向过程的架构转变为面向目标的架构。现代 Agent 不再局限于单一规则或算法，而是能够理解自然语言指令，进行复杂推理，并通过灵活调用各类工具来实现目标。在当今大语言模型的环境下，Agentic AI 是利用 AI 技术来推理、规划和代表人类或系统完成任务的自主软件系统。它们

6、可以从头到尾执行各种操作，比如进行代码评审、编撰研究报告、处理申报、规划行程或管理企业应用程序。这些 Agent 具有反复思考的能力，包括评估结果、调整方法并继续朝着既定目标努力。它们不仅回答问题，还通过探索和细化的过程来解决问题。Agentic AI 是什么1.10506新竞争模式大语言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，而无需进行专门的编程以及定义规则。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。大语言模型凭借其强大的自然语言处理