这份白皮书源自于Cognizant前段时间发布的《The Enterprise Guide to Agentic AI: Frameworks for strategic implementation and value creation》。
摘要
本白皮书为企业落地智能体式人工智能（Agentic AI）提供了全面框架，填补了消费级应用与企业高效落地之间的实施鸿沟。报告提出一套系统化战略方法，涵盖复杂业务角色拆解、多智能体系统编排、合理自主权限等级界定，以及跨行业垂直领域的解决方案落地路径。通过详实的分析与案例研究，本文阐明了企业如何突破“换皮式自动化”的局限，实现具备可量化业务成果的真正转型。
1. 引言
1.1 智能体式人工智能在企业中的承诺与现实
智能体式人工智能（Agentic AI）正推动创新进入新的S曲线阶段，迫使企业将其解决方案纳入数字化转型议程。尽管消费级智能体应用已展现变革性成果，企业级应用却尚未实现突破性进展。当前多数企业应用仅是对现有自动化或AI解决方案的重新包装。在理解智能体式人工智能本质，以及设计和实施有效解决方案方面，仍存在显著认知鸿沟。
1.2 本白皮书目标
本白皮书旨在提供以实践落地为导向的智能体式人工智能战略框架（strategic framework），重点探讨企业如何拆解复杂岗位职责为智能体适配的任务，构建多智能体协同系统，预判并解决常见失效点，并逐步实现从人机协作到完全自主运营的演进。通过银行及金融服务（Banking and Financial Services，BFS）、保险、财务与会计（Finance and Accounting，F&A）等领域的深度案例分析，揭示智能体式人工智能如何在技术持续演进的同时，实现运营转型、决策优化和可量化的商业价值创造。
1.3 智能体式人工智能定义
智能体式人工智能指具备自主智能体能力的AI系统，其核心特征包括：
目标驱动：能够理解战略目标并自主规划实现路径 自主决策：基于数据和模式认知独立做出决策 动态适应：根据环境变化和新信息调整策略 协同智能：与人类及其他AI智能体高效协作 持续进化：通过经验积累实现性能持续优化
2. 超越自动化：智能体式人工智能革命
2.1 从RPA到智能体式人工智能的演进
传统机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）在执行预定义、规则驱动的任务方面效率卓越，但缺乏适应性。RPA的局限性主要体现在其缺乏推理能力和应对持续变化的商业环境的能力。AI增强型自动化通过机器学习赋予流程智能性，但依然受限于预设参数范围——尽管AI解决方案在预测结果和推荐行动方面表现出色，但在适应性、自主性、推理能力和生态系统交互方面仍存在显著不足。
智能体式人工智能实现了范式突破：通过自主智能体理解目标、动态适应环境变化，并与人类及其他智能体高效协作。虽然AI智能体并非必须使用大语言模型（LLM）或大推理模型（Large Reasoning Model，LRM），但这些技术赋予智能体关键的推理能力，从而实现更高程度的自主决策。
以银行交易监控为例：
- RPA：仅能标记符合预定义规则的可疑交易
- AI自动化：基于历史数据检测异常模式
- 智能体式人工智能：主动调查可疑活动，整合多源上下文信息，与其他智能体协作构建风险画像，并根据执行结果动态优化检测策略
2.2 对比框架
RPA自动化、AI自动化与智能体式自动化的差异可通过以下维度清晰区分：
2.3 智能体式AI的商业价值
智能体式AI的转型是战略层面的升级而非单纯技术迭代。企业应重点考虑其带来的以下核心价值：
- 增强适应性：自主智能体可动态应对复杂多变的业务环境，无需持续人工干预
- 决策质量提升：通过多维度上下文分析与多智能体协同决策
- 认知负载降低：自主处理常规与复杂任务，仅在必要时升级人工干预
- 创新加速：支持业务流程的快速实验与迭代，降低试错成本
3. 构建可靠可扩展的智能体式人工智能解决方案
3.1 核心实施原则
当前智能体式AI解决方案尚未实现规模化成功，问题根源更多在于企业实施策略而非技术局限。构建企业级智能体系统时，需重点关注以下关键但常被忽视的维度：
1）智能体可靠性。确保AI智能体持续稳定运行并输出精准结果，建立故障自愈机制和质量验证体系
2）系统集成能力。在包含多工具/接口的复杂生态中，需重点投入协议设计以实现：
智能体与外部工具的无缝交互 多智能体间的标准化通信 API服务的动态适配
3）ROI（投资回报率）导向的自动化。避免盲目追求技术潮流，需根据场景复杂度选择合适方案：
简单任务优先采用规则引擎（RPA） 中等复杂度使用AI自动化 复杂动态场景部署智能体式AI
4）克制设计原则。防止过度工程化与功能膨胀：
采用最小可行功能集（MVP）验证核心价值 建立功能优先级决策框架
5）安全防护体系。应对AI越狱等新型威胁：
构建多层防护机制（输入验证/输出过滤/行为监控） 建立智能体间对抗检测系统 制定AI安全响应预案
6）用户体验闭环。弥补传统自动化的缺陷：
设计双向反馈通道（用户评价/异常上报） 构建容错处理机制（人工接管/任务降级） 实施渐进式自动化（从辅助决策到完全自主）
