2025 年是 AI 发展史上的决定性时刻，在这个时代，代理系统（agentic systems）能够进行复杂推理和协调行动的自主 AI agent 正在改变企业工作流程、研究、软件开发和日常用户体验。本文重点介绍 2025 年 AI agent 的五大核心趋势： Agentic RAG、语音代理（Voice Agent）、AI 代理协议、深度研究代理（DeepResearch Agent）、编码代理（Coding Agent）和计算机使用代理（CUA）。
1. Agentic RAG：推理驱动的AI工作流程
代理检索增强生成 (RAG)是 2025 年现实世界 AI 代理的基石用例。在标准 RAG 架构的基础上，Agentic RAG 引入了目标驱动的自主性、记忆和规划能力。以下是代理方法对传统 RAG 的改进：
- 记忆和上下文保留：代理跨会话跟踪用户查询，构建短期和长期记忆，实现无缝上下文管理。
- 规划和工具使用：代理动态选择检索策略（向量数据库、API）并协调适合任务的正确工具。
- 多步骤推理：它们协调复杂的工作流程，包括动态数据获取、快速优化和利用多种来源——然后通过 LLM 生成响应。
- 准确性和适应性：增强的后生成验证和学习循环可提高输出质量和领域适应性，从而创建能够对大量数据集进行合成和推理的系统，而不仅仅是检索答案。
Agentic RAG 的企业应用正在席卷各个领域，为依赖多源数据检索和推理的智能助手、搜索引擎和协作平台提供支持。
2. 语音代理：自然语言界面
语音控制代理正达到新的高度，将语音转文本 (STT) 和文本转语音 (TTS) 技术与代理推理流程无缝融合。这些代理能够与用户进行对话互动，从各种来源检索数据，甚至执行拨打电话或管理日历等任务，所有这些都通过口语完成。
- 智能电话：代理可以参与实时电话对话、解释自然查询并根据企业数据库提供明智的响应。
- 情境感知交互：与代理工作流的深度集成确保语音代理适应情境、理解意图并使用计划来完成简单的命令和响应之外的口头任务。
3. AI代理协议：大规模协调
随着多智能体系统的普及，开放式通信协议至关重要。其中最突出的包括：
- MCP（模型上下文协议）：跨代理共享工作流状态、工具和内存。
- ACP（代理通信协议）：实现可靠的消息交换、工作流编排、上下文管理和可观察性。
- A2A（代理到代理协议）：促进代理之间的无缝、分散协作和任务委派——甚至跨越平台或供应商界限。
这些协议被迅速采用，以在企业中实现可扩展、可互操作和安全的代理生态系统——支持从客户支持到供应链自动化的一切。
4. 深度研究代理：高级协作分析
一种名为“深度研究代理（DeepResearch Agents）”的全新代理类别，专为解决多步骤研究问题而设计。这些人工智能系统能够汇总和分析来自网络和数据库的大量结构化和非结构化信息，并生成分析报告和切实可行的见解。
- 长期规划：能够将研究任务分解为子查询、汇总结果，并通过合理的分析反复完善输出。
- 多代理协作：用于引用、聚合、验证的专门代理共同协作以生成经过彻底研究的可交付成果。
- 工具集成： DeepResearch 代理利用 API、浏览器、代码执行工具和上下文协议以人类研究人员无法达到的速度驱动高深度报告。
商业、科学和金融领域正在迅速整合 DeepResearch 架构，重塑团队处理知识密集型工作的方式。
5. 编码代理和 CUA：自主软件工程
编码代理正在彻底改变应用程序的开发、调试和测试：
- 代码生成：代理根据抽象查询或规范提出解决方案、构建系统并编写代码。
- 自主调试：他们诊断问题、应用修复，甚至迭代运行测试套件。
- 测试和持续集成：代理管理测试环境、执行测试运行器并确保大规模代码质量。
CUA（计算机使用代理）弥合了人机交互与自主界面之间的差距。这些代理可以操作桌面沙盒、操作文件和数据，并使用第三方工具，从而像人类一样完全自动化地执行任务。
更大的图景：自主、协作和情境感知的 AI
2025 年的 AI 代理革命由几个关键主题定义：
- 自主性：代理以最少的人为干预来计划和执行复杂的任务。
- 协作：强大的协议解锁代理和平台之间的联合、大规模协调。
- 记忆与推理：增强的长期记忆和高级推理能力可提供更高质量、更相关的结果。
- 可访问性：低代码和无代码工具正在使代理开发民主化，使非技术用户能够利用代理 AI。
随着创新的不断进行，人工监督依然至关重要。随着代理能力的不断提升，设定代理自主权的界限，并确保透明度和安全性，对于负责任地采用至关重要。
总之
2025 年的 Agentic AI 趋势并非单一用途的机器人，而是能够进行整体推理、协作和学习的复杂、面向任务的系统。这些进步正在重新定义我们工作、研究、构建和与技术互动的方式，从而实现 2025 年 AI 代理趋势中提出的愿景。
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