主要观点：

• 2025 年 AI 将从等待指令到自主完成整个工作流程，迎来代理式 AI 时代，将改变软件构建、部署和维护方式。
• 真正的代理式 AI 与传统 AI 助手不同，是自主的，能理解目标、规划路径、执行多步工作流、做决策和使用工具。
• 代理式 AI 是多种技术进步的融合，包括增强的推理能力、工具使用和功能调用、记忆和上下文管理、多代理协调等。
• 代理式 AI 已在实际生产部署中产生影响，如 JPMorgan Chase、Amazon、GitHub、ServiceNow 等。
• 代理式系统的架构包括目标定义、规划推理引擎、多代理协调器、工具集成层等。
• 对软件工程师来说，代理式 AI 改变了工作，自动化了一些工作，提升了系统架构等方面的工作。
• 需了解 Microsoft AutoGen、LangChain、CrewAI、Semantic Kernel、Amazon Bedrock 等关键框架。
• 代理式 AI 仍存在可靠性、数据质量、安全治理、成本可预测性、调试、互操作性等难题。
• 开发者应开始实验代理框架，技术领导者应识别可处理的工作流等，创始人/CTO 应抓住机会。

关键信息：

• 2025 年 AI 发展趋势及代理式 AI 特点。
• 多种技术推动代理式 AI 发展。
• 代理式 AI 在不同领域的实际应用。
• 代理式系统的架构组成。
• 对不同角色的影响及所需行动。
• 代理式 AI 面临的难题。

重要细节：

• 如 GPT-4.5 和 Gemini 2.0 等现代大语言模型的能力提升。
• 各公司如 JPMorgan Chase、Amazon 等在代理式 AI 方面的具体举措。
• 不同代理框架的优势，如 Microsoft AutoGen 的事件驱动多代理协调等。
• 代理式 AI 面临的可靠性需达到 99.9%+等具体要求。
• 数据质量对代理式 AI 的影响及组织数据现状。
• 各角色针对代理式 AI 应采取的具体行动，如开发者实验框架等。