2026中国互联网基础资源大会 | 朝乐门：Agentic AI驱动经济社会高质量发展的机制与路径

9月29日，2026（第七届）中国互联网基础资源大会智能经济创新发展论坛在京召开。中国人民大学智慧城市研究中心副主任、中国人民大学智能信息分析研究中心副主任朝乐门教授出席论坛并发表题为“Agentic AI驱动经济社会高质量发展的机制与路径”的主旨演讲。朝乐门教授结合人工智能从大语言模型（LLM）向AI Agent、Agentic AI演进的发展趋势，分享了人工智能应用从试点运行迈向高质量发展的实践思考，并围绕闭环反馈、任务协同、技能沉淀、记忆管理、价值定位和组织生态等方面提出发展路径。

以下为朝乐门教授演讲内容，经整理发布。

朝乐门教授指出，当前人工智能应用发展的核心转折，是从“试点运行”走向“高质量发展”。人工智能技术形态也正在发生变化，早期以大语言模型作为核心能力，随后发展为具备感知、执行能力的AI Agent，未来将进一步迈向多个智能体协同工作的Agentic AI阶段。

一是构建闭环反馈机制，推动人工智能持续优化迭代

朝乐门教授指出，当前人工智能仍存在幻觉、结果不稳定等问题，但这些问题并不意味着人工智能无法应用于实际生产生活场景。单个智能体在任务执行过程中可能出现判断偏差，但通过多个智能体形成相互监督、相互修正的闭环机制，可以有效提升系统可靠性。

在实际应用中，可以设置不同角色的智能体，由一个智能体负责内容生成，由另一个智能体进行质疑和检测，再由第三个智能体完成优化修正，通过多轮反馈迭代提升任务完成质量。朝乐门教授以Google DeepMind开发的Aletheia系统为例指出，通过Generator、Verifier、Reviser多个智能体协同，可以解决复杂数学问题，体现了智能体闭环协作的潜力。

二是强化宏观委派与微观引导，提升人机协同水平

朝乐门教授指出，当前不少用户使用人工智能仍停留在简单提问阶段，将AI当作“许愿工具”，直接要求其生成报告、代码等内容，但没有明确任务目标、边界条件和评价标准，这导致人工智能输出结果存在较大不确定性。

未来人工智能应用需要形成“宏观委派、微观引导”的协作模式。人类应发挥问题定义、目标设定和价值判断能力，将完整任务交由AI完成，同时在关键环节进行专业判断和方向调整。相比将复杂任务拆解为大量简单步骤，更应发挥人工智能在系统规划、全流程推理和复杂任务处理方面的优势。

三是推动技能沉淀与记忆管理，形成可复用的行业能力

朝乐门教授指出，人工智能真正进入千行百业，需要具备对企业业务、行业知识和工作流程的理解能力。企业应用AI不能仅依靠通用模型，而需要将自身数据、经验和业务流程沉淀到人工智能系统中。

未来，AI能力的重要体现将从单纯生成结果转向技能沉淀。通过记录任务执行过程、提炼成功经验，将企业内部知识转化为可复用的Skills，可以帮助人工智能更好适应具体行业场景。

四是推动组织生态变革，适应智能时代发展

朝乐门教授指出，Agentic AI的发展将进一步改变组织运行方式。人工智能不仅影响具体工作流程，也将推动企业和社会组织从传统管理模式向更加智能化、协同化的组织生态转变。

未来，人工智能应用竞争不仅取决于模型能力，更取决于组织是否具备适应智能时代的流程体系、管理机制和协作能力。

最后，朝乐门教授强调，Agentic AI正在推动人工智能由单一工具向智能协作体系演进。面对人工智能快速发展，需要围绕技术创新、应用模式、人机协同和组织变革持续探索，推动人工智能更好赋能经济社会高质量发展。