Cailyn
在今年的德国汉诺威工业博览会现场，由弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所研发的一款AI智能体可以在听到指令时，立即指挥机械臂拍照识别并筛选物体，在5秒内就可将选择的巧克力递给观众。
这里出现的AI智能体到底是什么，它又能为工业带来哪些变革？
揭开智能体（AI Agent）的神秘面纱
要弄清楚智能体是什么，我们不妨先看看专家们的定义。
OpenAI研究主管Lilian Weng给出的定义是“Agent =大模型（LLM）+规划（Planning）+记忆（Memory）+工具使用（Tool Use）”；复旦大学NLP团队认为Agent由大脑、感知、行动三个组件构成。大脑模块作为控制器，承担记忆、思考和决策等基本任务。感知模块从外部环境感知并处理多模态信息，而行动模块则使用工具执行任务并影响周围环境。
简单来讲，我们也可以理解为智能体跟大模型是相互联通的，大模型相当于一个大脑，智能体具备感知的能力，能从环境中获取感知的信号，通过大模型的决策判断，输出指令，最后通过一定执行的方式，作用到外部环境中去。
其实在智能体出现之前，通过传统的开发方法，如硬编码（Hard Code）或者低代码的配置化平台（如一些SOP配置平台、流程编排平台等），其实也同样能实现类似Agent的流程功能。
那智能体到底有哪些优势？它显著降低了应用开发门槛。传统应用开发需要专业的编程技能，非专业人员很难涉足。而智能体的出现，让不懂代码的产品经理、运营人员，都能通过自然语言描述需求来实现应用开发。
在工业领域，智能体的出现更具有意义。TCL格创东智工业智能事业部总经理朱金童曾表示，智能体的出现，可以让“人机料法环”各个领域的设备及软件变成可以自适应、自主决策、动态响应的智能单元。因此，智能体的出现，可以在工业互联网的基础上，进一步推动整个网络中的各个单元进行更加智能、更加高频、更加精准的交互和协同，让工业互联网中的各个要素单元变成一个高效协同的有机体。
也就是说在未来的智能工厂中，智能体可以根据生产需求实时调整设备的运行参数，优化生产流程，提高生产效率；它还能对生产过程中出现的问题进行快速诊断和决策，及时采取措施，减少停机时间和生产损失，从自动化到自适应自动化，乃至最终实现完全自主自动化，这种模式，将为工业领域带来前所未有的变革。
多元化布局，构成AI Agent生态系统
当前，AI Agent生态系统呈现出多元化的发展格局，主要可分为三类：
一是掌握算力与数据入口的基础模型厂商，通过构建底层技术架构主导生态规则，以百度、腾讯等厂商为代表；
二是以字节跳动扣子、HiAgent为代表的开发平台，通过低代码工具链降低行业参与门槛；
三是聚焦垂直场景的应用技术厂商，专注于特定行业的应用场景，深入了解行业需求，提供定制化的 AI Agent 解决方案。
目前，在聚焦垂直场景方面，本土制造企业在AI Agent布局方面表现出较高的积极性，在数量和投入力度上呈现出领先态势。
格创东智
格创东智背靠TCL集团40余年制造业Know - how的实践经验，将AI技术与数十款自研工业软件和智能设备深度融合。其“章鱼AI大模型平台”通过提供从Agent构建到Workflow编排、端到端RAG检索、模型评估管理、行业应用组件、企业数据集成等能力，帮助先进制造业高效构建与运营生成式AI原生应用。
目前，格创东智“章鱼AI大模型平台”与DeepSeek V3/R1已完成深度协同。接入模型后，“章鱼AI大模型平台”在智能制造领域将释放更大服务潜力，能够更快速地构建智能体知识库、智能体驾驶舱，实现智能化质量检测等，同时在处理复杂生产工况、工厂故障排查、自动派工、设备预测性智控、良率提升、能碳预测性管理等问题上，提出科学决策建议，提高生产节拍与品质。
研华科技
在布局思路上，研华不仅自身使用该平台推动公司内部全员AI，更携手伙伴共同探索生成式AI在工业领域的落地应用。
研华WISE-AI Agent智能体平台，通过自然语言交互、数据价值挖掘、多模态智能分析、自主决策规划及智能控制，以零代码的方式加速AI应用构建及创新。
比如，OEE根因分析助手，对OEE未达标的产线进行诊断，分析出影响事件，并为产线管理人员提供处理对策；减少工时损失19%，加速异常处置、通报时间 50%，费用节约台币21万元/月。PE测试程序自动生成与防呆，基于AgentBuilder智能体开发平台，BPE测试工程师借助LLM根据BOM表自动生成测试程序，每日节省PE工程师3小时的编辑时间。
蓝卓
蓝卓AI智能体平台是基于supOS基础上研发的多智能体协同平台，内置deepseek、通义千问等行业开源与自研大模型，在工业垂直领域提供AI多智能体服务，其中包含大模型训练微调、部署推理、模型蒸馏、量化加速、监控等模型基础能力。
蓝卓通过对工业场景的深入理解，开发出适用于不同工业领域的AI Agent应用。比如，“设备故障”是基于蓝卓AI智能体平台打造的多智能体协同应用，主要面向工业设备运维场景。采用多智能体自动协同架构，通过一个超级智能体进行思考规划并自动选择多个专家智能体进行协同作业。蓝卓“设备故障”可完成设备从数据异常报警、故障原因排查到设备维修等全链条工作，核心能力包括故障分析、故障排查、维修计划、计划执行。
和利时
面对AI技术在工业智能应用场景落地难的难题，和利时结合DeepSeek-R1及智能体技术推出了AI+XMagital工业智能体一体化解决方案。
例如，和利时XMagital工业智能体中的AI智能视觉，它可与现场DCS、工业数据底座、MOM、SCADA、数字孪生等系统无缝集成。通过DeepSeek联合时序模型对报警信息的多维度分析，智能分辨报警类型，随后有针对性地采取措施或给出处置建议，避免了因报警信息混乱而导致的误判和延误，为后续处理提供精准指导。
炽橙科技
近期，专注工业智能的炽橙科技凭借自主可控的工业智能体开放平台引发关注。这家浙大系创业企业开发的“超真云·工业智能交互底座系统”，实现了70%以上工业数据格式解析和全主流IOT设备连接，其打造的AI检维修智能体使故障排除准确率跃升至98.3%，作业效率提升十倍，目前已在160多家单位深度应用，300多家企业完成了验证。
当我们搜索相关资料时，发现本土企业在AI Agent领域的布局内容较多，而外资企业在此方面的动作似乎并不多，或者是“宣传”较少。
目前来看，外资制造业企业在AI Agent布局上侧重各有不同，如西门子的Industrial Copilot，借助这一生成式 AI 助手，工程团队可使用母语为可编程逻辑控制器（PLC）生成控制代码；ABB的Genix Copilot利用GPT-4等大型语言模型，针对工业案例进行定制。与主要处理文本的传统自然语言处理不同，Genix Copilot使用来自生产环境的真实数据，提供可立即实施以改善工业运营的建议；罗克韦尔则拓展了旗下FactoryTalk Design Studio SaaS（软件即服务）设计软件组合，在其中加入了与微软合作开发的全新GenAI（生成式人工智能）辅助工具。让工程师能够使用自然语言指令来执行各类任务，如产品引导、代码生成、故障排除和代码解释，让系统设计更快速、更直观。
制造业布局AI Agent难点，数据仍是核心
在企业的应用层面，AI Agent作为核心决策引擎，需与企业后端数据、数据中台及业务前台打通。
但制造业数据来源广泛、格式多样，包括设备传感器数据、生产管理系统数据、供应链数据等。这些数据往往存在数据缺失、噪声干扰、格式不统一等质量问题，影响AI Agent对数据的分析和学习效果。同时，工业数据涉及企业的核心生产工艺、商业机密等敏感信息，数据安全至关重要。在引入AI Agent过程中，如何确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性，防止数据泄露和被恶意攻击，是企业面临的一大挑战 。
此外，制造业企业内部通常存在多种不同品牌、不同年代的设备和信息系统，这些系统之间的通信协议、接口标准各不相同。AI Agent要实现对生产过程的全面感知和智能控制，需要与这些异构系统进行无缝集成。然而，在实际操作中，不同系统之间的技术集成难度较大，容易出现兼容性问题。
智能体的未来，还需耐心等待
虽然智能体潜力巨大，但是在落地的过程中仍然面临数据难题、高昂的成本以及技术适配性等挑战。观察当前的市场环境，全球经济增速放缓、行业竞争加剧，企业面临着订单缩减等多重压力，生存成为第一要务。
任何新技术的诞生和普及都需要一个过程，智能体的出现不可能立刻改变一切。对于多数制造企业而言，盲目跟风布局智能体并非明智之举。与其追求技术的前沿性，不如先夯实企业基础，优化现有生产流程、提升产品质量、加强成本管控，确保企业在激烈的市场竞争中站稳脚跟。只有在企业经营状况稳定、资金和技术储备充足的前提下，再循序渐进地引入新技术，才能将技术优势转化为实际生产力。
内容参考：
阿里云开发者：为什么一定要做Agent智能体？