摘要：当我们还在为生成式AI的各种“魔法”惊叹时，一个更猛的新物种——Agentic AI（代理式人工智能），已经悄悄站在了舞台中央，准备掀起下一场风暴。凯捷研究院（Capgemini Research Institute）在2025年发布的最新报告里，给出了一个让

AI圈的浪潮，真是一浪高过一浪。

当我们还在为生成式AI的各种“魔法”惊叹时，一个更猛的新物种——Agentic AI（代理式人工智能），已经悄悄站在了舞台中央，准备掀起下一场风暴。凯捷研究院（Capgemini Research Institute）在2025年发布的最新报告里，给出了一个让人心跳加速的数字：到2028年，这玩意儿有望在全球撬动高达4500亿美元的经济价值。

这听起来是不是像又一个财富密码，让人恨不得马上all in？但吊诡的是，报告的另一组数据显示，目前只有区区2%的企业真正把Agentic AI玩到了规模化的程度。一边是星辰大海般的广阔前景，一边是绝大多数人的望而却步。这巨大的反差背后，到底藏着怎样的秘密？信任，这个老生常谈的词，似乎再次成了人与AI之间那道最深的坎。

这份报告可不是随便拍脑袋想出来的，它扎扎实实地调查了14个国家的1500名企业高管。报告告诉我们，Agentic AI已经不再是我们以前理解的那种听指令干活的“工具人”了，它正在进化成能独当一面的“团队成员”，预示着一个生产力、效率和增长模式被彻底颠覆的新时代。

AI自己“卷”自己，打工人还没反应过来

要搞明白这股新浪潮有多猛，我们得先弄清楚，这个叫Agentic AI的家伙，和我们熟悉的那些AI助手到底有什么不一样。

说白了，传统的AI或生成式AI助手，更像一个超级聪明的实习生。你让他写个文案、画张图、做个PPT，他能完成得又快又好，但你得一个指令一个指令地喂给他。而Agentic AI呢？这家伙直接进化成了项目经理。你只需要告诉他一个最终目标，比如“搞定下个季度的线上营销活动”，然后他就能自己“撸起袖子干”。他会自己去拆分任务、规划路径、调用工具、分析数据，甚至在遇到问题时自己想办法解决，整个流程一气呵成，几乎不需要你手把手地教。

表：AI代理与AI/生成式AI助手的区别

凯捷的报告里说得特别到位：“本质上，AI代理能够主动管理和执行端到端流程，需要较少的人工干预，而AI/生成式AI助手通常充当工具，专注于基于明确提示的离散、预定义任务。”

它的工作方式也相当“社会人”。首先，它会接收你的目标。然后，它强大的推理能力会让它把这个大目标分解成一个个小步骤，排好优先级。接着，为了完成这些步骤，它可能会自己去公司的数据库里找资料，调用CRM系统，甚至上网冲浪搜集信息。更有意思的是，在复杂的任务里，还会有一个“总指挥”AI代理，把任务分包给一群更专业的“小弟”AI代理去完成，大家协同作战，效率和成本都大大优化。整个过程，它还会不断学习、迭代，让自己变得越来越聪明。

当然，放手不等于失控。即便它能自主运行，也还是在一个预设的框架内活动，关键节点仍然需要我们人类来拍板。这种“人在环路”（human-in-the-loop）的设计，就像是给这匹野马套上了缰绳，既让它跑得快，又不至于跑偏。

一边是海水，一边是火焰：4500亿美金的诱惑与冰冷的现实

Agentic AI带来的，绝不仅仅是技术上的酷炫，更是真金白银的商业价值。凯捷的报告用详实的数据，为我们画出了一张巨大的“饼”。

报告预测，到2028年，光是在被调查的14个国家里，AI代理就能创造大约4500亿美元的总经济价值。这个价值，来自于收入的提升和成本的节约。

表：Agentic AI的经济潜力预测

具体来说，未来12个月里，受访企业预计能靠它赚到190亿美元，而这个数字到第三年将飙升到920亿美元。如果把范围扩大到这些国家的所有组织，到2028年释放的经济价值可能高达惊人的3.6万亿美元。

这些钱从哪儿来？一方面是降本增效，比如缩短产品测试周期、自动处理海量文档、减少人工错误。另一方面是促进增长，比如在科研上发现新药物、新材料，开发自动驾驶、AI机器人这样的新产品，或者提供7x24小时不打烊的个性化服务。

为了让我们对这个数字更有概念，报告还拉来了几个“大佬”的预测做对比。高盛说生成式AI十年内能给美国GDP带来6.1%的增长；IDC预测到2028年AI技术整体将影响全球约1.9万亿美元的GDP；麻省理工的研究则认为AI能自动化大约五分之一的有价值任务。虽然各家算法不同，但结论惊人地一致：Agentic AI的能量，超乎想象。

嘴上说着想要，身体却很诚实：信任崩盘背后

前景如此诱人，但现实却泼来一盆冷水。报告显示，目前只有14%的组织在实施AI代理，其中能做到全面规模化应用的，只有2%。更让人担忧的是，信任度还在下降。

一年前，还有43%的组织表示信任完全自主的AI代理，而现在，这个比例骤降到了27%。这就像一场绚烂的烟火过后，大家从最初的狂热兴奋中冷静下来，开始直面现实的骨感。

凯捷的一位高管一针见血地指出：“很多人仍然以为AI代理必须完全自主才能创造价值——但实际上，它们可以在不同自主级别上运行，与人协作。我们需要把它们看作团队的一部分，而不是替代品。”

这种信任危机不是空穴来风。首先是伦理上的担忧，数据隐私、算法偏见、“黑箱操作”这些老问题依然存在。其次是知识上的鸿沟，一半的组织承认自己还没完全搞懂AI代理到底能干嘛。再者，超过80%的企业缺乏成熟的AI基础设施，数据准备也不足，想规模化应用也是心有余而力不足。

而最戳中人心的，是来自员工的焦虑。61%的组织报告称，员工们越来越担心自己的饭碗被AI抢走。这种情绪，无疑会成为变革的最大阻力。

为了更好地理解AI代理的“进化”过程，报告还借鉴了自动驾驶的评级，提出了一个从0到5的自主性级别量表。

表：AI代理的自主性级别

现实是，大家对高级别自主性的期望还很有限。预计到2028年，也只有25%的业务流程能达到3级（半自主）以上的水平。大多数AI代理，目前还处于“新手村”阶段。

大厂纷纷入局，玩法各有千秋

尽管挑战重重，但没人敢忽视这个赛道。各大行业的巨头们已经开始行动，探索Agentic AI的落地场景。

在汽车行业，梅赛德斯-奔驰已经把谷歌的汽车AI代理集成到了车载系统中，让车内交互体验提升了一个档次。在金融服务领域，第一资本（Capital One）部署了AI代理来帮助消费者预约试驾。零售巨头沃尔玛正准备推出AI购物代理Sparky，做你的专属数字购物助手。在生命科学领域，英伟达正与诺和诺德合作，利用AI代理加速新药研发。

面对这股浪潮，企业们的策略也各不相同。大多数（62%）选择走“捷径”，与Salesforce、SAP这样的解决方案提供商合作，直接使用或定制他们产品里自带的AI代理。毕竟，这样省事，还能和现有系统无缝衔接。

百事公司就是这么干的，他们通过集成Salesforce的Agentforce平台，来加速全球运营的数字化转型。当然，也有三分之一的企业选择“自己动手”，开发专有的AI代理，把核心技术牢牢抓在自己手里。英特尔的全球销售负责人Lynn Comp就解释说：“大型企业，特别是在受监管行业，更为谨慎，倾向于内部开发AI代理，而不是依赖第三方解决方案。”

AI的“灵魂”，到底该谁来定义？

技术的发展总是在挑战与机遇中螺旋上升。Google Cloud的产品管理总监Jason Gelman坦言：“将Agentic AI投入生产存在重大挑战，但所有主要AI提供商都在朝着具备推理能力的代理方向努力，这表明生态系统正在成熟。”他认为，随着技术进步，AI的准确率正在接近人类水平，而开源模型的崛起，也让整个行业生态变得更加丰富和多元。

微软德国的数字负责人Anna Kopp则分享了他们的实践经验：“我们有两种代理：专家构建的，和用户自己创建的。”这显示了Agentic AI应用的灵活性和潜力。

哈佛商学院的Suraj Srinivasan教授从学术角度补充道：“最快的突破口在于那些流程清晰、结果可衡量的职能，比如客户服务和销售。但AI代理也将增强创意过程，比如在营销中模拟消费者，在研发中帮助设计和测试产品原型。”

聊到最后，我们似乎又回到了那个最根本的问题。Agentic AI的浪潮势不可挡，它带来的不仅仅是效率的革命，更是对我们工作方式、组织结构甚至商业模式的重塑。

报告的结论清晰而深刻：要想抓住这4500亿美元的机遇，企业必须重新设计流程、重塑团队，并且在AI的自主性与人类的监督之间找到那个精妙的平衡点。而这一切的核心，依然是“信任”。

Agentic AI的时代已经来了。它不是要取代我们，而是要成为我们的新同事。真正的问题，或许不是AI能不能胜任这份工作，而是我们，是否已经准备好，与一个如此聪明、自主的“非人类”并肩作战。

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来源：算泥社区