2025年智能体在能源行业的应用

智能体是人工智能演进的下一阶段产物——将使人工智能从被动响应指令的工具发展成为能够制定决策并采取行动的自主系统，很可能成为能源行业的变革性技术。

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从自动到自主

采用智能体的智能系统能够在无需人类持续干预的情况下根据预设目标自主采取行动。在能源行业，这意味着智能体可以自主监控电网健康状况，优化负载平衡，安排维护工作，甚至根据实时需求预测调整发电水平。

它们可以分析来自太阳能资产、风能资产、储能资产、电动汽车等不同资产的大量实时数据，并动态调整其输出。此类智能体可持续运行，适应不断变化的条件，并做出原本需要人工干预的决策，从而大幅提高响应能力和效率。

改变企业与客户及市场之间互动的方式

从需求侧来看，智能体可以帮助工业和商业客户根据价格信号、消费特征或碳排放目标自动购买、存储或出售能源。它们能够协商能源合同、管理微电网，或在尽可能少的人类监督下参与灵活性市场，从而为客户开辟新的价值流并大幅提升客户参与能源市场的便利程度。

加速脱碳和创新

通过在整个系统中持续学习和优化，自主智能体在加速脱碳方面可以发挥关键作用。它们可以帮助优化高能耗客户的能源需求，减少能源浪费，并在复杂的生态系统中实施低碳解决方案。随着能源行业逐渐演变为一种可通过软件定义的灵活可变的基础设施，智能体很可能会成为该行业在迈向净零未来过程中突破创新、降低成本和确保韧性的核心要素。

释放人工智能潜力

传统、生成式和代理式人工智能都具有巨大的潜力。在应用人工智能时，能源企业可能会识别出一些重点用例。然而，若缺乏协调，这些用例可能会相互孤立或存在冲突。应用的成功与否取决于能否实现良好的协作，并与相关技术（如数字孪生、高性能计算、客户关系管理以及增强现实/虚拟现实技术等）互联互通。

发展企业技术架构

企业必须将人工智能与现有技术栈进行集成。这要求企业审视其技术架构，以识别可简化和现代化之处。数据在其中占据着核心地位——人工智能需要来自各种源头的结构化和非结构化数据。强大的数据获取、存储、治理和访问控制能力，对于人工智能的大规模应用至关重要。

层次划分需要重新编排

生成式和代理式人工智能需要编排新的层次，在智能体及系统之间管理数据、提示和交互，以满足企业的目标。安全性应贯穿从设计到运营的各个环节。关键还需具备直观易用的界面，以建立信任、促进使用和实现长期价值。

发展生态系统

当前，生态架构师职能正逐渐浮现，成为传统企业架构师的重要补充。与传统企业架构师专注于优化内部系统和结构不同，生态系统架构师将目光投向更广阔的外部领域。他们负责设计互连平台、数据流和协作框架，使各种设施能够在包括客户、竞争对手、监管机构、供应商和技术合作伙伴的更广泛智能生态系统中良好运作。

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