值得关注的全新Agentic AI的发展趋势

唐隆基博士 （05/28/2026） 本文主要包括两个部分：第一部分主要介绍 Gartner 的 2026 年首份智能体 AI 技术成熟度曲线和 Agentic AI 技术的优先级矩阵【1】；第二部分包括详细介绍在智能体 AI 技术成熟度曲线所列的 30 项新兴技术中的 8 项重要技术，其中包括它们的定义，趋势分析等，同时也包括笔者的解读和其他补充材料。 1. Gartner首份智能体AI技术成熟度曲线的研究报告 就在2025年，智能体人工智能（Agentic AI）还是“人工智能技术成熟度曲线”（Hype Cycle）中“新一代人工智能”（Gen AI）的一个创新类别。如今，它已经独立出来，Gartner于2026年4月2日发布了首份《智能体人工智能技术成熟度曲线》【1】，并细分为多个类别，这反映了该市场发展之迅速。人们的关注点正从对智能体（人工智能代理/AI Agents）的兴奋转向了解智能体人工智能（Agentic AI/智能体AI）技术是如何走向成熟的。 1.1全新Agentic AI技术的成熟度曲线 1.1.1智能体的发展现状和趋势 【1】指出， 智能体代表了一种全新的软件范式——它有望以过去难以想象的方式实现自动化。然而，支撑这些范式的基础设施和流程仍在不断完善中。智能体的热度和关注度已达到空前高度，因此，首席信息官和人工智能领导者必须厘清哪些是真正的技术，哪些是新兴技术，哪些只是噪音。智能体人工智能领域由一系列复杂的创新和组件构成，每一项都对理解这项技术的真实现状和潜力至关重要。因此，Gartner推出了“智能体人工智能技术的成熟度曲线/炒作周期”，旨在帮助您了解行业现状，对照预期评估进展，并在瞬息万变的环境中做出更明智的决策。以下是关于智能体人工智能的发展现状和趋势分析【1】: 人们对智能体的兴趣日益浓厚，且增长速度惊人。根据Gartner发布的《2026年首席信息官和技术主管调查》，目前仅有17%的企业部署了智能体，但42%的企业预计将在未来12个月内部署，另有22%的企业预计将在未来一年内部署。这是该调查中所有新兴技术中采用速度最快的。大多数企业仍处于早期阶段，主要使用智能体来自动化现有工作流程，而不是为了实现智能体而重新设计流程。软件工程领域是个例外，其代理编码方面取得了显著增长。目前，重点仍然是渐进式自动化，而非变革性改变。智能体的创新发展迅猛，但炒作速度更快，导致人们对智能体的实际能力产生困惑。目前基于大语言模型（LLM）的智能体种类繁多。最常见的智能体能够感知大量信息并使用工具采取行动，具备一些基本的规划、自我反思和纠错能力。然而，它们的适应性仍然有限，并且常常难以在企业环境中进行特定情境下的决策。这种理想与现实之间的差距导致人们对智能体抱有不切实际的期望，认为它们可以自主运行，并持续地为复杂任务交付高价值成果。实际上，完全自主的智能体尚未准备好应对大多数企业应用场景， 人工监督仍然至关重要。企业必须规划的是半自主部署方案，即在一定程度上对智能体的工作进行人工监督。“洗白代理”现象加剧了这种混乱，一些传统的自动化工具和RPA解决方案被重新包装成AI代理构建平台。这种转变使市场更加混乱，买家更难区分真正的AI代理功能和披着新外衣的传统自动化技术。智能体技术生态系统正在迅速扩张。人们看到，针对特定行业或功能的领域特定智能体层出不穷，同时，低代码和无代码平台也蓬勃发展，降低了智能体开发的门槛。用于智能体训练和评估的新框架和平台工具不断涌现，SaaS供应商正积极将智能体嵌入到其企业级产品中，以巩固和拓展市场地位。其结果是，市场格局日益拥挤且瞬息万变，创新和上市速度超越了标准化和完善的监管机制。智能体代表了一种全新的软件范式——它有望实现以往难以企及的自动化。然而，支撑智能体的基础设施和流程仍在不断完善。智能体的集成、可靠性、安全性、治理和财务管理都在不断发展，企业应做好准备应对其中的差距和成长阵痛。在许多情况下，智能体的开发、管理和成本控制流程都是实时定义的。智能体和生成式人工智能（通常是逻辑层模型和逻辑层模型）是人工智能领域中两种不同的技术。智能体可以使用多种人工智能技术，而不仅仅是逻辑层模型。对于企业应用而言，可靠性和透明度通常最好通过精确的确定性模型来实现，而不仅仅是生成式人工智能。 以上是Gartner在其研究报告【1】中所做关于智能体的发展现状和趋势的精辟总结，其中主要强调采用率及其各种应攻克的障碍，如安全，监管等基础设施的建立和完善。笔者在【2- 6】中对智能体人工智能的现状和趋势也有所研究，现做以下补充： Gartner指出【2】，到2029年，由于普遍存在的代理洗作，导致企业的主动型人工智能计划超过70%会失败，这种洗作忽视了用例优化、用户风险承受能力、合规性和审计要求的重要性。【3】揭秘了Palantir如何采用本体论实现企业和政府机构级的人工智能落地并为它们创造价值。该研究报告指出，人们往往忽视了LLM是有错误概率的和不是完全准确的。它们缺少每个关键业务系统都必须具备的基本要素：对本体的理解。这正是为什么95%的S&P公司在Al应用（智能体+LLM）方面没办法达到预期效果的重要原因。2025年Gartner公司称【6】，到2027年底，超过40%的代理AI项目将被取消，原因是成本不断上升、商业价值不明确或风险控制不足。根据卡内基梅隆大学(CMU)和Salesforce的研究人员的测量，AI代理的任务成功完成率对于多步骤任务仅为30%到35%。人工智能代理在执行办公任务时，大约有70%会出错，而且很多都不是人工智能。 Gartner发布的全新Agentic AI的技术成熟度曲线如久旱的及时雨，不仅指出了其变革未来的重要性和当前只有少数智能体应用成功的现状，更重要的是提供了一个智能体人工智能获得应用成功和创造价值的指南。 1.1.2全新Agentic AI的技术成熟度曲线 塑造人工智能代理的创新可以归纳为五个关键领域。每个领域都体现了人工智能代理所特有的一系列独特能力和挑战——人工智能代理是指利用人工智能技术感知、决策、采取行动并在其数字或物理环境中实现目标的自主或半自主软件实体。Gartner 全新 Agentic AI的技术成熟度曲线（见图 1）展示了 30 项与智能体 AI 相关的新兴技术，它们被分为以下 5大类。 智能体开发：智能体开发与传统应用程序开发有着本质区别。构建智能体需要从一开始就考虑其自主性、学习性和适应性。智能体开发生命周期（ADLC）为这一必须具备适应性的过程引入了结构和可重复性。人工智能智能体开发平台正在不断发展，以支持智能体和多智能体系统的组装、测试和扩展。同时，用于人工智能智能体的计算机应用也日趋成熟，使智能体能够与人类用户界面交互，从而无须使用 API，但这可能会带来更高的成本和更慢的性能。上下文图将数据、动作和目标连接在一个动态图中，该图捕获了智能体人工智能的操作上下文、决策轨迹和推理路径。新兴世界模型使智能体能够模拟和预测可能的未来，从而提高了上下文感知和决策质量的标准。无代码智能体构建器的出现正在普及访问，使业务用户和公民开发者无需深厚的技术技能即可创建和部署智能体。智能体市场使组织能够获取和使用智能体功能，从而可以从不断增长的生态系统中发现、评估和部署智能体。总的来说，这些创新正在将重点从代码转移到能力，从确定性逻辑转移到适应性行为。 代理集成与部署：集成和部署是实现和扩展智能体价值的关键所在。智能体很少孤立运行；它们的影响力取决于它们连接、协作以及利用现有数字投资的能力。智能体通信协议（例如模型上下文协议）正在为集成设定新的标准，使智能体能够无缝交换上下文和功能，或访问其他系统的资源。多智能体系统和智能体编排正在解决协调分布式、半自主参与者的复杂性——每个参与者都有自己的目标、约束和方法。集成不再仅仅关乎 API；它关乎确保智能体能够在动态环境中协同工作、适应变化并推动结果的实现。 智能体人机交互：我们与智能体的交互方式正在从根本上改变数字体验。智能体不再仅仅是工具，它们是协作伙伴，能够解读用户意图、协商结果并代表用户行事。智能体体验正逐渐成为一门新兴学科，专注于设计智能体能够导航和行动的环境和工作流程，并超越那些仅为人类设计的用户界面。人机协作工作空间实现了结构化的授权、监督和问责，将自动化与人类判断融合在持久的数字环境中。智能体浏览器（或人工智能浏览器）可以重塑我们获取和筛选信息的方式，智能体可以作为信息筛选者和中介。机器客户代表着一类新型的经济主体——它们能够自主地进行交易、购买和决策，这引发了关于信任、透明度和数字商务边界的新问题。 代理管理：随着组织规模的扩大，智能体管理已成为战略和运营上的必然选择。仅仅部署智能体是不够的——必须对其进行监控、治理和优化，以确保其性能可靠、安全且经济高效。智能体管理平台提供了一个统一的界面，用于保护、监控和管理智能体。由于智能体做出的决策会产生现实世界的后果，因此智能体治理和智能体安全至关重要，这就要求我们采用新的方法来应对风险、执行策略和进行运行时控制。守护智能体正在成为智能体的监督者，确保智能体的行为始终与策略、意图和组织价值观保持一致。智能体分析能够提供对智能体行为和结果的可见性，从而支持运营调整和战略洞察。持续学习确保智能体在环境和目标变化时仍能保持有效性，而智能体财务运营（FinOps）则能有效控制智能体运营中不可预测的成本。有效的管理能够将智能体部署从试点阶段转化为企业级规模的价值。 代理用例：智能体应用的广泛性展现了智能体人工智能的广度和雄心。智能体人工智能、智能体编码以及软件工程中的人工智能代理正在重新定义软件的构建、维护和演进方式，智能体能够自主地设计、测试和优化代码。智能体商务可以变革数字商务，智能体可以代表买卖双方促成交易、进行谈判并执行交易。特定领域的智能体展现了针对复杂、高风险环境定制智能所带来的影响，在这些环境中，准确性和合规性至关重要。智能体分析利用人工智能代理来协调和自动化数据到洞察的工作流程，从而实现更快、更具适应性的分析。具身人工智能和多功能机器人将智能体的能力扩展到物 理世界，提供能够适应不断变化的任务和环境的自动化功能。应用的多样性表明，智能体并非单一技术，而是数字化转型的新基石，对各行各业都具有深远影响。 图1所展示的全新Agentic AI的技术成熟度曲线深入探讨了Agentic AI的技术生命周期的五个关键阶段： 创新触发/萌芽（Innovation Trigger）：潜在的技术突破拉开创新序幕。早期的概念验证故事和媒体兴趣引发了大规模宣传。通常没有可用的产品，商业可行性也未经证实。由于这是智能体AI技术成熟度曲线的首发，如图所示2/3的20项技术都处于这一阶段。其中仅9 项技术的成熟期是5到10年，其余12 项技术的成熟期都在2到5年。这说明这些新兴技术将会快速发展。 期望膨胀的顶峰（Peak of Inflated Expectations）：早期的宣传带来了许多成功案例 —— 往往伴随着大量失败。一些公司采取了行动，但许多公司没有。仅三分之一的10项技术处于这一阶段幻灭低谷（Trough of Disillusionment）：由于实验和实施未能实现预期，人们的兴趣逐渐消退。技术生产商被淘汰或失败。只有幸存的供应商改进其产品以满足早期采用者的满意度，投资才会继续。尚未有技术出现在该阶段。启蒙坡（Slope of Enlightenment）：越来越多的企业开始认识到该技术如何使企业受益，并得到更广泛的理解。技术提供商推出了第二代和第三代产品。更多企业资助试点项目；保守的公司仍持谨慎态度。尚未有技术出现在该阶段。生产力高原（Plateau of Productivity）：主流采用开始起飞。评估提供商生存能力的标准更加明确。该技术的广泛市场适用性和相关性显然正在产生回报。尚未有技术出现在该阶段。 Gartner的“Agentic AI的技术成熟度曲线”概