2025AI Agent元年：当智能体拥有“行动力”，AI如何真正融入企业业务？

2025年被称作“Agent 元年”，AI的发展已经来到了一个新的临界点。随着大模型相关技术的高速发展，AI Agent作为一种新兴的智能体形式，已然成为大模型应用的核心趋势。凭借其自主理解、感知、规划、记忆和工具使用能力，AI Agent在处理复杂任务时表现出前所未有的灵活性和效率。

从文本生成到多模态交互，从简单的问答助手到具备可行动能力的智能体，AI正经历着深刻的变革。这种从“工具”到“员工”的转变，为AI真正在企业内落地带来了前所未有的可能性。
AI Agent：
“思考+行动”的智能体
简单来说，AI Agent就像一个能感知环境、自主理解、决策并执行任务的“虚拟员工”。如果把LLM比作一个学识渊博但信息有时滞的顾问，能回答通用问题。

那么LLM加上RAG（检索增强生成）技术，就如同顾问拥有了最新的专业资料库（企业的专属文档、产品手册、最佳实践等），回答更加专业精准；

而AI Agent则是一位配备了全套工具（资料库+操作权限）、能独立分析和解决复杂问题的专业助手，它会自己拆解问题、查找资料、调用工具、执行操作，最终自主完成复杂任务闭环。以生成报告为例，Agent会基于智能体框架，自主完成从指令到提交的全流程，整个过程，只需说一句“帮我写本周销售周报”。

AI Agent与企业知识库：
知识与智能体的双向赋能
企业知识库为AI Agent提供知识基础
数据输入奠基，AI Agent的决策和回答需要基于一定的知识，企业知识库中的数据可以作为AI Agent的训练数据。以客服AI Agent为例，知识库中存储的大量客户咨询记录可以用于训练AI Agent的自然语言处理模型。
知识更新赋能，企业知识库的更新能促使AI Agent知识同步更新。当知识库中添加新产品相关的技术参数、使用说明等信息时，AI Agent可通过重新学习或部分更新知识库内容，保持知识的时效性。

AI Agent深度优化企业知识库
知识发现补缺，若AI Agent发现某些问题无法准确回答，或客户对某个问题的咨询频率高但知识库内容不详细，它能将这些情况反馈给知识库管理人员。同时，通过数据挖掘技术发现知识库中潜在的知识关联，完善知识体系。
知识管理增效，AI Agent可对知识库中的知识进行分类和整理，利用自然语言处理技术分析非结构化文本，自动识别主题、关键词等信息。还能进行质量评估，提醒管理人员更新或删除低质量知识。
360AI企业知识库✖️AI Agent：
一站式构建自主工作AI团队
传统知识库只能存储静态文档，需通过关键词检索、人工阅读理解，且容易产生AI幻觉，造成知识误差。而AI Agent与360AI企业知识库的融合，搭建了动态知识体系，实现对接企业系统、数据来源多样化、AI智能语义理解与推理、API化知识服务、实时知识更新，让日常办公从人工驱动转向智能自主。
基于通用知识库和专业知识库，企业可以搭建各类面向不同场景与业务的知识员工等应用，通过智能问答的方式，解决企业内部管理中员工的信息获取成本高/效率低下的问题。