一本书讲透AGENTIC AI

（1）作者背景权威：作者是AIGC领域资深观察家、分析师和布道者，对Agentic AI的发展和应用有系统的梳理和深入的思考。
（2）内容系统全面：呈现完整Agentic AI企业级应用知识体系，包括“基础认知-技术原理-业务应用-组织战略-落地实操”五大板块，从第一性原理切入，清晰界定核心概念，深入技术内核，连接商业价值，升维战略格局，提供实战指南。
（3）案例丰富详实：书中通过制造业、金融、医疗等十大行业案例，展现Agentic AI赋能业务的具体场景与成效，结合需求评估、实施规划、项目管理等实操内容，提供可复用的方法论与工具箱。
（4）最新动态同步：结合2026年Agentic AI元年最新发展动态，涵盖Gartner、麦肯锡等权威机构预测，英伟达、谷歌等巨头布局，以及中国市场快速增长态势，帮助企业把握技术趋势和商业机会。
（5）读者对象广泛：无论企业决策者、技术开发者、系统架构师、AI研究人员，还是产品经理、业务顾问，都能从书中获得契合自身角色的系统知识、实用工具与落地指引。
（6）实用价值突出：全书聚焦企业实际需求，从认知共识建立到技术原理解析，从业务框架应用到组织战略构建，再到实操指南与案例研究，为企业提供从理论到实践的端到端路线图。

内容简介
本书不仅是连接AI前沿技术与商业实践的桥梁，也为企业提供可落地的方法论，完整构建了Agentic AI在企业应用中的全景式知识体系。内容跨越“基础认知-技术原理-业务应用-组织战略-实操指南”五大板块，为读者提供从认知共识、技术解构、业务对接到组织变革的端到端路线图。全书结构清晰，内容层层深入，构建了一个完整的企业级应用知识闭环。
第一部分 Agentic AI的基础认知。正本清源，梳理核心概念、发展脉络与市场生态，建立共同话语体系。
第二部分 Agentic AI的技术原理。深入内核，拆解Agentic AI的架构、组件、实现原理及其与大语言模型的共生关系。
第三部分 Agentic AI在业务流程中的应用。聚焦价值落地，详解企业级应用框架，并通过制造、金融、医疗等十大行业案例，展现其赋能业务的具体场景与成效。
第四部分 Agentic AI赋能组织转型与战略创新。升维视角，探讨Agentic AI如何驱动组织结构、企业文化与人才战略的变革，并指导企业将其纳入顶层设计。
第五部分 Agentic AI实操指南与案例研究。回归实战，详述需求评估、实施规划、项目管理、治理伦理及深度案例研究，提供可复用的方法论与工具箱。
无论你是制定战略的决策者、负责实现的架构师，还是连接技术与业务的产品经理或顾问，都能从中获得契合自身角色的系统知识、实用工具与落地指引。它不仅是你系统理解Agentic AI的入门指南，更是推动组织实现智能进化、在AI驱动的未来中稳健前行的关键参考。

王吉伟<br /> AI领域的资深观察家、分析师和布道者，对AIAgent的发展和应用等有系统的梳理和深入的思考，著有畅销书《一本书读懂AI Agent技术、应用与商业》。<br /> 早年从事IT行业，专研制造业业务流程数字化；2012年开始研究“互联网+”和产业互联网，后进入媒体行业与创投行业，致力于探索loT时代产业升级的新机会；2019起专注RPA与超自动化，为企业经营和创业创新提供前沿技术、商业模式及方法论的解读与分享。目前重点研究AIGC、AI Agent及超自动化在各行业的落地应用与创业创新。<br /> 优秀的科技/产业经营自媒体，知名公众号“王吉伟”的主理人，曾被中国信通院评为“RPA产业推进方阵优秀自媒体”。<br /> <br />

目录<br />前言<br />︱第一部分　Agentic AI的基础认知<br />第1章　全面认识Agentic AI<br />1.1　Agentic AI的定义与特征2<br />1.1.1　Agentic AI的定义2<br />1.1.2　Agentic AI的9大特征4<br />1.2　Agentic AI的发展历史6<br />1.3　Agentic AI的优势与应用场景8<br />1.3.1　Agentic AI的优势8<br />1.3.2　Agentic AI的应用场景9<br />1.4　Agentic AI与传统AI的主要区别10<br />1.5　Agentic AI的技术突破与创新11<br />1.6　Agentic AI、AI Agent与Agentic Workflow14<br />1.6.1　概念界定14<br />1.6.2　三者之间的关系16<br />第2章　Agentic AI的市场现状与竞争格局<br />2.1　Agentic AI的市场增长态势与驱动因素18<br />2.1.1　市场增长态势18<br />2.1.2　市场增长驱动因素19<br />2.2　全球科技巨头的战略布局21<br />2.3　创业公司的创新方向23<br />2.4　Agentic AI的20种商业模式25<br />2.5　Agentic AI的投资热点30<br />第二部分　Agentic AI的技术原理<br />第3章　Agentic AI的技术实现<br />3.1　Agentic AI的工作流程34<br />3.2　Agentic AI的技术内核与实现机制36<br />3.3　Agentic AI的核心组件38<br />3.4　Agentic AI的技术架构与关键技术栈40<br />3.4.1　Agentic AI的技术架构40<br />3.4.2　Agentic AI的关键技术栈47<br />3.5　LLM与Agentic AI52<br />3.5.1　LLM在Agentic AI中的应用52<br />3.5.2　基于LLM构建智能Agent53<br />第4章　AI Agent深度解析<br />4.1　感知、推理与决策57<br />4.1.1　AI Agent的感知机制57<br />4.1.2　AI Agent的推理机制59<br />4.1.3　AI Agent的决策机制61<br />4.1.4　AI Agent的知识表示62<br />4.2　编排与调度64<br />4.2.1　编排原则64<br />4.2.2　任务分配65<br />4.2.3　资源调度67<br />4.2.4　性能优化68<br />4.2.5　异常处理69<br />4.3　记忆机制和学习能力71<br />4.3.1　AI Agent的记忆机制71<br />4.3.2　AI Agent的学习能力71<br />4.3.3　LLM在记忆与学习中的核心作用72<br />4.4　通信协议与标准73<br />4.4.1　通信协议73<br />4.4.2　交互机制75<br />4.4.3　标准规范与实践77<br />第5章　Agentic Workflow的设计与实现<br />5.1　全面认识Agentic Workflow79<br />5.1.1　Agentic Workflow的基本概念79<br />5.1.2　Agentic Workflow的关键特征81<br />5.1.3　Agentic Workflow的主要功能83<br />5.1.4　Agentic Workflow的工作模式84<br />5.1.5　Agentic Workflow的常见类型86<br />5.1.6　Agentic Workflow的优势与局限性88<br />5.2　Agentic Workflow的实现89<br />5.2.1　基本组成90<br />5.2.2　主要设计模式92<br />5.2.3　技术栈95<br />5.3　Agentic Workflow的构建方法与最佳实践97<br />5.3.1　构建方法97<br />5.3.2　最佳实践98<br />5.4　Agentic Workflow的应用案例100<br />第三部分　Agentic AI在业务流程中的应用<br />第6章　企业级Agentic AI应用框架<br />6.1　Agentic AI对业务流程的影响104<br />6.1.1　传统业务流程的痛点与挑战104<br />6.1.2　Agentic AI带来的流程变革106<br />6.1.3　Agentic AI重塑流程的方法论110<br />6.1.4　Agentic AI重塑流程的步骤112<br />6.2　企业级Agentic AI应用架构设计113<br />6.2.1　设计目标与架构设计113<br />6.2.2　设计原则117<br />6.2.3　设计企业级Agentic AI系统应遵循的实践框架120<br />6.3　基于Agentic AI的业务流程分析方法论120<br />6.3.1　业务流程梳理与优化120<br />6.3.2　业务流程中的瓶颈识别方法124<br />6.3.3　业务流程分析的工具和技术126<br />6.3.4　业务流程的持续改进机制131<br />6.3.5　评估指标体系的构建133<br />6.3.6　从流程自动化到自主流程的路径规划137<br />6.4　流程自动化成熟度评估140<br />6.5　Agentic AI能力评估与选型144<br />6.5.1　明确需求与目标144<br />6.5.2　核心评估维度与指标145<br />6.5.3　Agentic AI解决方案的选型步骤153<br />6.6　实施路径与效果评估155<br />6.6.1　Agentic AI实施路径指南155<br />6.6.2　Agentic AI效果评估方法156<br />第7章　Agentic AI行业应用案例<br />7.1　Agentic AI在制造业的应用159<br />7.1.1　核心价值与应用场景159<br />7.1.2　应用案例160<br />7.1.3　应用前景163<br />7.2　Agentic AI在金融行业的应用164<br />7.2.1　核心价值与应用场景164<br />7.2.2　应用案例165<br />7.2.3　应用前景167<br />7.3　Agentic AI在零售行业的应用168<br />7.3.1　核心价值与应用场景168<br />7.3.2　应用案例169<br />7.3.3　应用前景171<br />7.4　Agentic AI在医疗健康行业的应用172<br />7.4.1　核心价值与应用场景172<br />7.4.2　应用案例174<br />7.4.3　应用前景175<br />7.5　Agentic AI在物流领域的应用177<br />7.5.1　核心价值与应用场景177<br />7.5.2　应用案例178<br />7.5.3　应用前景180<br />7.6　Agentic AI在教育领域的应用181<br />7.6.1　核心价值与应用场景181<br />7.6.2　应用案例182<br />7.6.3　应用前景184<br />7.7　Agentic AI在客户支持领域的应用185<br />7.7.1　核心价值与应用场景185<br />7.7.2　应用案例187<br />7.7.3　应用前景189<br />7.8　Agentic AI在文娱领域的应用190<br />7.8.1　核心价值与应用场景190<br />7.8.2　应用案例191<br />7.8.3　应用前景193<br />7.9　Agentic AI在政务领域的应用194<br />7.9.1　核心价值与应用场景194<br />7.9.2　应用案例196<br />7.9.3　应用前景198<br />7.10　Agentic AI在建筑领域的应用199<br />7.10.1　核心价值与应用场景199<br />7.10.2　应用案例201<br />7.10.3　应用前景203<br />第四部分　Agentic AI赋能组织转型与战略创新<br />第8章　Agentic AI驱动的组织变革<br />8.1　组织数字化能力评估206<br />8.1.1　评估目的与核心维度206<br />8.1.2　评估流程与方法208<br />8.1.3　评估工具209<br />8.2　组织结构重塑210<br />8.2.1　为什么Agentic AI能驱动组织结构重塑210<br />8.2.2　组织结构变革管理方法论概述212<br />8.2.3　Agentic AI与组织结构变革管理方法论相融合213<br />8.2.4　借助Agentic AI推动组织变革的具体场景217<br />8.2.5　组织结构重塑案例219<br />8.2.6　Agentic AI变革管理的实践路径221<br />8.3　人才能力建设框架222<br />8.3.1　Agentic AI人才能力建设框架222<br />8.3.2　Agentic AI人才分类框架223<br />8.3.3　Agentic AI人才能力建设的实施策略225<br />8.4　组织文化转型策略226<br />8.4.1　Agentic AI赋能企业文化转型226<br />8.4.2　Agentic AI驱动企业文化转型的策略227<br />8.4.3　组织实施文化转型策略的关键考量230<br />8.5　Agentic AI数字化转型路线图设计230<br />第9章　Agentic AI战略规划与执行<br />9.1　Agentic AI战略规划与实施234<br />9.1.1　Agentic AI战略规划框架235<br />9.1.2　将Agentic AI纳入企业战略的关键方法237<br />9.1.3　战略目标分解方法239<br />9.1.4　战略执行路径设计241<br />9.1.5　战略监控与评估体系244<br />9.2　战略执行问题与解决方案247<br />9.3　企业战略与技术战略的对齐249<br />9.4　自动化优先、AI优先与Agentic AI优先250<br />第10章　企业如何用Agentic AI构建竞争优势<br />10.1　AI能力成熟度255<br />10.1.1　AI能力成熟度模型256<br />10.1.2　Agentic AI能力成熟度模型256<br />10.2　数据战略与数据治理261<br />10.2.1　数据战略261<br />10.2.2　数据治理262<br />10.3　企业生态系统与Agentic AI的协同263<br />10.3.1　Agentic AI赋能企业生态系统264<br />10.3.2　通过Agentic AI构建和强化企业生态系统的方法264<br />10.3.3　构建Agentic AI驱动的企业生态系统的关键策略265<br />10.4　Agentic AI与战略创新266<br />10.4.1　Agentic AI在战略创新中的作用266<br />10.4.2　使用Agentic AI优化战略的方法268<br />第五部分　Agentic AI实操指南与案例研究<br />第11章　需求评估与实施规划<br />11.1　Agentic AI的需求评估272<br />11.2　Agentic AI的实施规划274<br />11.2.1　目标设定、团队组建与架构设计275<br />11.2.2　数据策略、Agent开发与集成部署275<br />11.2.3　测试验证、监控优化与风险管理276<br />11.2.4　变革管理、沟通与持续优化277<br />11.3　Agentic AI实施路线图277<br />11.4　风险、伦理与治理考量281<br />11.4.1　操作风险与漏洞281<br />11.4.2　伦理影响：偏见、透明度、问责制282<br />11.4.3　监管合规与治理框架282<br />第12章　项目管理与优化<br />12.1　通用Agentic AI项目治理框架284<br />12.1.1　治理原则286<br />12.1.2　治理结构与角色286<br />12.1.3　治理流程与机制287<br />12.1.4　标准指南与政策288<br />12.1.5　项目管理方法289<br />12.1.6　工具与技术290<br />12.2　持续优化机制291<br />12.2.1　持续优化机制的核心291<br />12.2.2　Agentic AI项目持续优化的具体方法291<br />12.2.3　智能客服Agentic AI持续优化案例293<br />12.3　人机协作的管理挑战与应对策略293<br />12.4　案例研究：项目管理中的成功实践295<br />12.4.1　案例1：Moveworks的企业服务自动化平台295<br />12.4.2　案例2：Accenture的企业级Agentic AI生态构建296<br />12.4.3　案例3：Lattice构建AI协作平台以增强<br />人力资源管理297<br />第13章　Agentic AI的未来展望<br />13.1　技术发展趋势299<br />13.2　行业应用趋势303<br />13.3　挑战与机遇305<br />13.3.1　Agentic AI的技术挑战及应对策略305<br />13.3.2　Agentic AI的伦理挑战及应对策略307<br />13.3.3　Agentic AI的法律挑战及应对策略308<br />13.3.4　抓住Agentic AI的商业机遇310<br />13.4　Agentic AI的融合趋势311<br />13.5　人类与AI的共生未来313<br />后记