代理AI (Agentic AI)

具备"感知-推理-规划-行动"闭环的自主AI系统，能直接操作物理设备或软件系统。2026年工业AI的核心范式已彻底转向自主代理系统，标志着工业AI从"信息提供者"到"行动执行者"的质变。

核心特征

• 感知：实时采集环境数据（传感器、视觉、力反馈等）
• 推理：基于数据和模型进行分析和决策
• 规划：制定最优行动方案
• 行动：直接生成PLC代码、自动派发工单、动态调整机床参数

与RPA的区别

代理AI具备自主学习和适应能力，能够处理非结构化、动态变化的工业场景，而传统RPA仅能执行预设规则的重复性任务。

工业应用场景

• 产线动态参数自优化（如PepsiCo灌装线）
• 电路板焊接异常自主修复（电子制造巨头案例）
• 多机器人协同任务分配
• 预测性维护与自动干预

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