新一代人工智能正迅速从概念炒作走向现实落地。这类技术被称为“智能体人工智能”（agentic AI，https://transmitter.ieee.org/what-is-agentic-ai/），其核心是具备自主能力的人工智能代理（即智能系统） —— 无需人类持续操控即可独立达成目标。
目前，这类技术仍以企业级应用为主。大型机构之所以广泛采用，是因为它们能实现常规任务的自动化处理。而智能体开发者之所以聚焦商业场景，核心原因在于大型机构通常拥有海量可供人工智能系统学习的数据资源。
但人工智能代理有望同样对消费级市场产生深远影响。当前智能手机中的个人数字助理，或许能在你询问时告知足球比赛的开赛时间；而智能体系统（若获得授权，已能代表你操作电脑）则可进一步实现：自动查询你的银行账户余额、判断可支配预算、完成球票购买，并在比赛开始前预约网约车 —— 所有操作仅需一次简单指令即可完成（https://spectrum.ieee.org/ai-agents-computer-use）。
IEEE高级会员Eleanor Watson表示：“这类技术与传统人工智能的差异十分显著。早期的助理工具只能被动等待用户询问，回应方式仅限于提供答案，或最多给出固定不变的建议；而智能体系统具备主动能动性，能够长期推进目标执行，自主核查工作成果，并在环境变化时调整策略。它们不只是回答问题，更能将问题延伸为完整计划并落地执行。”
消费级人工智能代理的兴起
消费者将首先在哪些场景接触到智能体人工智能？事实上，在部分场景中（尤其是职场场景），用户已在使用这类技术。
专家指出，在个人生活领域，率先成为主流的人工智能代理将是个人助理、家庭日程管理工具及行程规划工具。
在IEEE近期开展的全球技术领袖调研 —— 《2026年及未来技术影响力：IEEE全球研究报告》中，52%的受访者表示，个人助理类人工智能代理将于2026年实现消费级市场的大规模普及。近半数（45%）受访者认为，人工智能代理有望在未来一年内成为数字隐私管理工具。而仅有16%的受访者认为，面向儿童的智能教学代理最有可能无法实现大规模普及。
你认为到 2026 年，哪些能动型人工智能应用场景能在消费领域实现大规模普及或接近这一普及水平？
Watson表示：“其发展轨迹已清晰可见 —— 在个人金融、健康福祉、旅游出行、物流运输及家庭管理等领域，随着人工智能代理的角色更趋近于‘受委托的专属工作人员’而非单纯的数字工具，消费者体验将迎来最为深刻的变革。”
“展望未来三至五年，这种自主性将变得更加普适化。”Watson补充道，“人工智能代理不会再以独立应用的形式存在，而是将贯穿银行、零售商、保险公司及健康平台等各类场景，代表用户与这些系统直接进行交互协作。”
智能体人工智能的工作原理
智能体人工智能（Agentic AI）与风靡全球的生成式AI聊天机器人存在诸多相似之处，且共享核心底层技术。理解智能体人工智能的最佳方式，是摒弃“单一整体系统”的认知 —— 事实上，它们由多个工具串联而成（https://ieeexplore.ieee.org/document/11083588）。这些工具中，部分是专注于特定问题的微型聊天机器人，另一些则是通过编程逻辑解决问题的传统软件。
一个简单的智能体人工智能可能会按预设顺序调用多个工具或专用AI系统来处理任务。这一过程类似一条生产线，例如帮你购买机票的流程：一个专用AI负责核查你的预算，另一个搜索符合该价位的航班，第三个则对附近酒店进行排序。每个工具各司其职，按固定顺序传递处理结果。这种模式虽能实现功能，但灵活性欠佳。
另一种模式则是部分系统搭载一个“主AI”，该主AI可调用多个可用工具。它会先明确需要执行的任务清单，确定完成这些任务所需的工具，再通过调用工具推进任务落地。
例如你对它说：“我想周末去纽约，预算不超过800美元，且住宿地点靠近博物馆。”主AI会解析这一请求，判断所需工具 —— 航班搜索工具、酒店评价工具，或许还需要天气预报工具 —— 随后依次调用这些工具。
当某个工具推荐了一趟低价红眼航班时，AI会调取你存储的偏好设置，记起你厌恶夜间航班，进而排除该选项。若不同工具的推荐结果存在冲突，它会综合权衡价格、距离、评分等因素，筛选出最优方案。最终，它会向你解释决策逻辑，并请求你授权预订行程。
人工智能代理面临的隐私挑战
人工智能代理开发者面临的核心挑战之一，是这类技术对数据的海量需求。仅预订一张机票，就需要访问你的财务记录和过往出行历史。它还可能调取你的个人健康档案 —— 例如，若你容易晒伤，可为你推荐餐厅或衣物；若你有过敏史，则提醒你储备抗过敏药物。
考虑到人工智能代理在医疗健康、教育、购物等领域的预期应用场景，部分专家已发出警示：这类技术可能对个人隐私构成重大风险（https://transmitter.ieee.org/how-agentic-ai-could-expose-your-most-sensitive-personal-data/）。
此外，信任问题也不容忽视。
Watson表示：“半自主系统也可能偏离预设目标，因此需要持续监督与定期审计。”
但如果人工智能代理代表你做出决策，其背后的决策逻辑可能难以追溯 —— 这一问题或会延缓技术普及进程。
IEEE会员Alendey Severo指出：“若这类系统始终以不透明实体的形式运行，将难以获得利益相关方的信任，尤其是在个人数据管理与决策流程方面。”
