By Sursha
随着生成式 AI（Generative AI，Gen AI）应用的不断深化，全球科技与产业界的关注焦点正逐步转向下一轮关键进化：代理型 AI（Agentic AI / AI Agent）。
我们汇整了多位全球知名 AI 领导者的最新洞察、麦肯锡 2025 年最新市场调研报告，以及 PowerArena 团队在 AI Agent 实际开发与部署到制造现场的观察，协助制造企业理解 AI Agent 在未来两年内的潜力与落地路径。
在本文中，您将了解：
- 为什么 AI Agent 被视为生成式 AI 之后的下一个技术主角？2025 至 2026 年产业导入的关键动能与市场增长机会是什么？
- AI Agent 如何实际应用于工厂现场？又能在哪些场景中有效提升生产决策与管理效率？
- 制造企业该如何为 AI Agent 的导入做好准备？又有哪些具体策略能帮助企业在智能制造中抢占先机？
本文适合：
- 正在评估 AI Agent 导入可行性的制造业管理团队
- 想了解 AI 如何协助工厂提升效率与决策质量的产线主管与数字化转型负责人
- 寻求在智能制造中获取最大效益的企业战略规划者
什么是 AI Agent？
我们正从只会回应的被动 AI，迈向能规划、推理并采取行动以达成目标的代理型 AI（Agentic AI）。
—— Andrew Ng, BUILD 2024 Keynote: The Rise of AI Agents and Agentic Reasoning, YouTube, Nov. 2024.
Andrew Ng 博士解释，传统大型语言模型（Large Language Model，LLM）通常使用零样本提示（zero-shot prompting），也就是人类给出一个提示（prompt），模型就迅速生成回应。这种交互更像是“单次问答”，满足人类当下的需求。
然而，AI Agent 不只是回应需求，而是「解决问题」。它具备更高层次的规划、推理与执行能力：
- 主动性与多步骤规划（Multi-step Planning）： AI Agent 能够将一个复杂任务拆解为多个步骤，并持续调整策略以达成最终目标。
- 交互与工具使用（Tool-Use）： 它能自主调用外部 API、数据库或软件，并根据执行结果进行迭代。
- 持续反馈（Continuous Feedback）： 不同于一次性生成答案，AI Agent 能根据过程中收到的反馈不断修正与优化。
AI Agent 当前发展趋势
1. 从被动回应到自主决策：AI Agent 技术演进
像所有真正具有颠覆性的技术一样，AI Agent 拥有颠覆现状的能力。如果运用得当，它们为落后者提供「弯道超车」的机会，重塑自身的竞争力；但如果运用不当，或完全没有采取行动，则可能加速当前市场领导者的衰退。
—— McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
AI Agent 的「自主性」是突破传统 AI 工具限制的关键，使其不再只是辅助决策的工具，而能够主动执行任务，成为企业内部的“数字员工”，推动更深层次的自动化与智能决策。
不同于过去仅为特定任务设计的系统，AI Agent 能整合文本、数据、视频等多元信息作为决策依据，并能实际操作企业系统与流程。这种跨系统、多任务的能力，使其能灵活应用于制造、供应链、金融等复杂场景，提升企业应对市场变化与风险的反应速度与敏捷性。
2. 巨大经济价值潜力：2.6 至 4.4 万亿美元的新蓝海
代理型 AI（Agentic AI）具备每年 2.6 至 4.4 万亿美元的潜在经济价值。主要来自企业能够自动化复杂流程，并在多业务环节实现更快、更智能的决策。
—— McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
麦肯锡报告指出，AI Agent 的核心价值来自于流程的重塑（reinvented process）。以客服导入 AI 为例：
- Gen AI-enabled：只提供辅助工具，由人工完成大部分流程，平均处理时间只能缩短 5–10%。
- Agent-enabled（优化）： AI Agent 开始自动化部分任务（如工单分类、根因推测），平均解决时间缩短 20–40%。
- Agent-enabled（重塑）： 流程完全围绕 Agent 自主性设计，AI Agent 主动检测与诊断问题，平均处理时间缩短 60–90%，且 80% 的一级问题可自动解决。
相比生成式 AI，AI Agent 有机会节省 10 倍以上的工作时间，大幅提升企业问题响应速度。Reference: McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
这种「从辅助到自主」的转变，正是麦肯锡预测 AI Agent 经济价值将远超生成式 AI 的主要原因。报告显示，AI Agent 可在供应链、运营管理等多个领域实现 20–60% 的生产力提升；在特定流程（如信贷审核）节省约 30% 的时间；导入多代理系统（multi-agent system） 应用，大型企业每年可节省数百万美元运营成本。
3. 多代理协作与治理：实现企业级大规模落地
不到 10% 的 AI 应用能成功走出试点阶段。
—— McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
在生成式 AI 浪潮中，多数公司倾向从聊天机器人、员工助理等横向应用切入，虽推广容易，却难以产生深度价值；真正能提升质量与效率的纵向场景应用，往往因组织、技术、数据与文化等障碍停滞于试点阶段。
因此，具备长远视野的企业，更聚焦于强化基础建设，包括数据质量、系统集成与治理机制，确保 AI Agent 的导入能与企业目标对齐，并带来具体且可量化的成效。
成功部署 AI Agent，需要强健的治理架构，包括安全性、透明度、责任归属与持续监控，并依赖高层领导的积极参与。
—— McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
AI Agent 在工厂中的样貌
跨产线的数据与信息共享
在传统工厂中，跨产线与跨工厂之间的信息孤岛是管理效率的一大挑战。AI Agent 能整合 MES、ERP、IoT 设备、视觉影像等跨系统数据，将这些信息综合分析，并提供可执行的决策建议，甚至直接采取应对措施。
这带来了两大突破优势：
- 快速复制管理模式： 在同一厂区内，若产线作业流程相似，AI Agent 能快速掌握所需的工艺知识与决策模型，并迅速复制或调整应用到新产线上，大幅缩短导入时间与降低学习成本。
- 跨工厂战略传递与供应链协同： 黄金产线可迅速复制至新工厂基地，管理者借助 AI Agent，可在短时间内完成跨基地的管理制度复制、资源调度与产能分配，并横向整合业务、物流、排程与仓储等关键信息，大幅提升供应链运作效率，降低浪费，显著加快市场响应速度。
当前，在全球供应链重组与产业竞争加剧的背景下，制造企业不得不将重心转向关税、人工等成本较低的地区，如越南、泰国等国家，以降低对单一区域供应链的依赖。然而在东南亚投产后，制造商却面临着高人员流动率、IE 工程师不足，以及产能难以跟上中国母厂等挑战。如何通过系统整合，在新基地复制生产管理模式，成为当下制造商最大的挑战。
如何通过 AI 在新基地复制生产管理模式？
多模态的 AI 集成
仁宝电脑 X PowerArena：AI 视觉 + LLM 在工厂管理中的结合应用
工厂中的信息来源包括产线报表、IoT 机器数据、灯号、声音感应、气体监测等，整体数据量大且结构复杂。AI Agent 在多模态集成框架下，能汇集并理解来自不同系统的信号，对工厂状态进行全局分析与管理。
例如，当 AI 视觉系统检测到人工产线存在操作异常，同时 MES 系统感知到工序异常，而 IoT 数据显示设备温度或压力波动异常时，AI Agent 可将这些信号交叉比对，并在问题扩大前立即发出预警或主动采取行动，甚至直接启动自动化的停线或停机程序，以防止不良品流出并保障安全。
主动式的质量管理
AI Agent 将质量管控从事后检测转为实时预防。它整合视觉数据、IoT、MES 等系统信息，持续管理作业流程，当发现 SOP 偏差或螺丝锁附、焊接异常时，能立即预警并通知相关人员，防止不良品流入下一阶段。
不仅具备警示功能，AI Agent 更像是一位线上 IE 工程师，能快速分析问题根源，交叉比对数据，并自动生成改善报告（例如 CLCA 或 8D 报告），结合以往的改善记录与经验，提供具体可行的优化建议，协助管理者快速决策。此外，AI Agent 还能依据现有流程与规则，直接采取调整行动，如自动修正设备参数、优化工序排程，迅速解决问题并防止重复发生。
给制造商的三项转型策略
1. 数据『量』与『质量』仍是一切应用的基础
加速数据的整合与应用，并解决非结构化数据的质量问题。代理系统高度依赖企业数据的质量与可获取性。组织必须从针对特定应用场景的数据流程，转变为可重复使用的数据资源…
—— McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
AI Agent 拥有自主解决问题的能力，虽为理想蓝图，但要实现预期效果，前提仍是数据的完整性与质量。
以制造业为例，若要让 AI Agent 成功完成任务并达成目标，必须有充足的数据支持，包括生产数据、环境参数、工作流程记录，甚至结合以往的管理经验。
因此，我们给制造企业的建议是：
- 检查基础设施是否完善，确保制造流程与工具能提供充足且高质量的数据。
- 将非结构化数据（如影像）转化为结构化数据，打造稳固的数据基础。
只有在厂区数字化进程顺利、数据治理完善、确保数据质量与可用性，AI Agent 的投资效益才能最大化。
2. 安全风险与数据隐私
在制造业，特别是对保密性要求高、技术门槛高的领域，如半导体与国防产品制造，导入 AI Agent 前必须严格防范信息泄露风险。
不仅要确保所有敏感数据与运算均在本地完成，更应对 AI Agent 设立明确规范与限制，并建立完整的责任机制与合规标准。这包括制定具体的行为准则、设计可监控与可追溯的操作流程，并持续进行绩效评估与风险管理等。
3. IT 与 OT 端的整合
所有的 AI 应用，都是从需求出发，关注解决了什么问题。
—— Amazon Web Services（AWS）中国台湾及香港总经理 王定凯 Robert Wang
在智能工厂数字化转型中，IT 与 OT 端的整合困难，常常成为 AI 应用推广的瓶颈。
企业必须在导入 AI 前，规划多代理协同运作架构，并与现有系统深度融合，以促进跨部门与跨流程的协同。这种架构能突破传统单点应用限制，提升整体运营效率，确保 AI 在复杂制造环境中的稳定运行。
多代理系统需具备动态管理与代理复用能力，同时整合资产治理，统一管理模型设定、提示语与工具，明确控管版本与权限。借助绩效反馈与标准化观察，系统持续优化，并结合风险与合规管理，建立安全稳健的运行基础。这些关键要素协同发力，助力 AI 成为智能制造的重要驱动力，推动企业持续创新与成长。
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