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代理型AI全面综述：从原理到落地，一文看懂未来方向！
Emergence of Agentic AI: A Review on Evolution, Background, Working Principles, Applications, Adoption Factors, and Future Research Directions
👨💼 主理人解读 · 为什么值得关注
全面综述Agentic AI的演化、原理、应用、采纳因素与未来方向，为研究者提供系统性认知框架。
📖 AI 总结
这篇综述系统梳理了代理型人工智能（Agentic AI）的演进脉络、理论基础、工作原理、实际应用及未来研究方向。文章指出，Agentic AI 正凭借自主决策与行动能力，在多个领域展现变革潜力，但技术复杂性与应用不确定性要求更深入的理解。作者回顾了人工智能系统中“代理性”的历史与理论演变，剖析了其架构与功能机制，并归纳了跨行业真实案例。基于对近期学术成果的分析，文章识别出当前主要挑战，如系统可靠性、伦理问题及用户采纳障碍，并提出了一套包含系统质量维度的采纳意图框架，以解释利益相关者的使用决策。综述强调，尽管Agentic AI发展迅速，但研究仍存在关键空白，尤其在标准化评估与治理机制方面。总体而言，该文为研究人员和实践者提供了全面参考，明确了技术现状、应用边界及未来亟需突破的方向。
🔑 关键词速览
| Agentic AI | 代理型人工智能，指能够自主决策和行动以实现目标的人工智能系统。 |
| Agency | 代理性，指系统或实体在环境中自主行动和决策的能力。 |
| System Quality Dimensions | 系统质量维度，用于评估和衡量系统性能、可靠性、可用性等方面的标准。 |
| Stakeholders | 利益相关者，指对系统或项目有利益关系的个人或群体，如用户、开发者、管理者等。 |
| Systematic Review | 系统综述，一种通过明确、可重复的方法全面收集和评估研究证据的文献综述类型。 |
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