模型參數之后，系統信任成為新高地

過去兩年，大語言模型帶來了前所未有的語言生成能力。但當企業、政府機構、醫院和工廠真正把 AI 拉進系統，最關心的卻變成了：

• 數據能否本地運行、不出網？

  
  

• 模型輸出是否能被復查、可審計？

  
  

• 系統行為出錯后是否能追責、能回滾？

這些問題不是更強模型可以直接解決的。它們屬于結構與工程的范疇。

這就是為什么我們今天討論的，不是又一個模型的升級，而是一種范式的轉變——Agentic AI：不是讓 AI 更炫，而是讓它真正能“干活”、能“負責”、能“在系統中活下來”。

我們相信，真正的 AI，不是在演示中贏得掌聲，而是在系統中承接責任。

一、Agentic AI 的技術源流：從智能體到系統智能

“Agentic AI”不是一家公司發明的術語，而是多個研究方向、工程實踐與技術共識逐步收斂形成的一種系統范式。

它的根源可以追溯到 1980 年代的 AI 研究，“Agent”意指具備自主性、感知力與目標行為的智能體。而今天的“Agentic AI”，已不再是一個“聰明的個體”，而是一套讓多個智能體共同完成任務的系統結構。

2023年以后，伴隨 AutoGPT、LangChain Agents、Meta CAMEL、Voyager 等系統的發布，大模型被嵌入到任務流程中，具備了規劃、執行、調度、反饋等多元能力，“Agentic AI”這一說法開始廣泛出現。

雖然至今未被官方標準化定義，但“Agentic AI”已經普遍被理解為：

• 能夠基于目標執行多步任務；

  
  

• 可調用多模型、多工具；

  
  

• 擁有記憶與狀態反饋；

  
  

• 能被嵌入現實流程系統、滿足組織邊界與責任需求。

它是從“大模型說話”到“AI干事”的范式切換，是語言生成走向系統協同的必然躍遷。

二、AI 很聰明，但它能上崗嗎？

AI 能寫詩、作畫、回答哲學問題。但在一個政務單位、一條生產線、一家醫院，沒人關心 AI 是否有文采，他們只關心：

你能不能完成任務、遵守制度、穩定運行、接受復盤？

而這，不是一個模型自身能完成的事。

Agentic AI 的出現，是為了給 AI 加上“崗位職責”與“組織結構”，讓它真正從“對話”走進“執行”，從“文本”走入“系統”。

三、小插曲：從燈泡到電網——從模型到系統的漫長跋涉

120 多年前，1879 年 10 月 21 日，愛迪生在門羅公園點亮了那只持續 13 個小時的燈泡；世界第一次被“可控光”震撼。

可如果你回到當時的紐約，99 %的住戶依舊點煤油燈，因為燈泡只有“孤島供電”：一臺發電機、一段銅線，照亮的是實驗室，而不是城市。

· 1882 年，愛迪生在珍珠街建成全球第一座中央發電站，服務半徑不過一平方公里；
· 1900 年代，變壓器、交流輸電才逐步成熟，工廠與城市核心區開始大面積通電；
· 1930 — 1940 年代，美國通過農村電氣化法案，才讓鄉村擺脫黑暗；
· 1950 年代，跨州互聯高壓網形成，“全民電網”才算真正完成。

從燈泡問世到全民通電，整整跨越了 70 年。這 70 年里，工程師要解決的不是“再造更亮燈泡”，而是——建電網、定電壓、做變電、鋪線路、立規章。

今天的 AI 尤其是大模型，就像 1879 年的那顆燈泡：明亮，卻孤立；驚艷，卻難以承擔工業和組織的持續負荷。

Agentic AI 扮演的正是“智能電網建設者”的角色：

1. 建規則——把目標拆解成任務藍圖；
2. 接接口——讓模型與 ERP、MES、HIS、政務云打通；
3. 裝開關——細粒度權限、審計、回滾；
4. 布線路——多模型協同、工具編排、數據血緣；
5. 裝電表——全鏈路日志、性能監控、成本計量。

只有完成這一整套基礎設施，AI 才能像電流一樣 “持續供電、精準控流、可全程追溯”，真正進入組織血脈，替代崗位責任，點亮產業版圖。

AI 的未來，不靠更亮的燈泡，而靠一張能持續供電、精準控流、可全程追溯的智能電網。

四、為什么中國尤其需要 Agentic AI？

在中國，AI 的挑戰不僅是能力，更是合規、組織、穩定、演進：

• 政務有嚴格的責任流轉；

  
  

• 醫療有高敏感的數據隔離；

  
  

• 制造業流程不能停，容不得幻想與即興；

  
  

• 金融、交通、教育，每一個系統都不能靠“猜”來運行。

Agentic AI 的結構化、可控性、多模型協同與本地部署能力，天然契合中國場景的現實需求。

它不是趨勢的選擇，而是落地的剛需。

五、迪洛斯的實踐：不是在造一個更大的腦，而是在搭一套更穩的系統

我們相信，AI的未來不是炫技的舞臺，而是組織的骨架。不是一個模型說得多動聽，而是一套系統能不能撐得住流程、頂得住責任、跑得過時間。

迪洛斯選擇了工程派路徑——不追熱點、不崇拜模型，不造神，只造結構。我們做的，是一塊塊 AI 系統的基層構件：

• 可插拔的專用小模型實體池，綁定崗位職責；

  
  

• 中臺調度器，將任務藍圖拆解為可執行路徑；

  
  

• 工具接口與權限系統，連接業務系統與審計規則；

  
  

• 本地化部署 + 日志系統 + 回滾能力，確保穩定運行。

這不是“炫目的AI”，這是“能跑的系統”。我們關心的不是AI說什么，而是它能不能干完一件事，并且干得可控、可審、可復用。

我們愿意做的是：不是智能奇觀的引爆者，而是系統地基的打工人。

六、我們立足當下，也仰望未來

我們知道，Agentic AI 不是終點，它更像是智能系統的“配電箱時代”。

就像當年的電氣革命，點亮燈泡是開始，真正改變世界的是配電網絡、繼電保護、城市能源調度。AI 也將如此。

未來，小模型及智能體將：

• 自主發現任務、自動協作，形成機器之間的生態結構；

  
  

• 系統不再依賴人類手動編排，而是動態演化、自動重構；

  
  

• 企業組織將變為“Agent+人”的混合治理系統，崗位由Agent主動申請、履行、交接。

而我們今天構建的 Agentic AI，就是為那個未來打下最初的電表箱。

七、系統智能，是這個時代最深的靜水

Agentic AI 不只是一個名詞，它是一種責任意識，是從“語言炫技”轉向“系統擔當”的技術倫理，是人工智能真正進入社會結構的系統門檻。

未來不是屬于誰“說得更像人”的模型，而是屬于那些能跑得進流程、接得住制度、支撐得起組織責任鏈的系統設計者。

從模型之爭到范式之爭，我們走過了智商的喧囂，來到結構的靜水。

燈泡讓我們看見光，電網讓城市通明；

模型讓我們看見智能，系統讓智能成網。

真正的 AI，不是舞臺上的神童，而是后臺值班的工人。

他也許沉默，卻在凌晨三點守護機器、守護流程、守護責任鏈。

迪洛斯愿做那名值班工人，在風口的喧囂外，擰緊每一顆螺絲，讓智能之光不再閃爍，而是長亮。