1. 智能体技术架构和高效学习方法
几十年来，人类一直在寻求创造接近或超越人类智力的人工智能（AI），智能体被誉为实现这一目标的一条有希望的道路。大语言模型（LLM）越来越被视为通用人工智能（AGI）发展的潜在催化剂，激发了创建多功能智能体的希望。本次报告将介绍基于大模型的智能体的综合框架，讨论如何让智能体具备更强的推理及泛化能力，并提供对此类智能体未来发展的见解。
2.从检索增强到认知智能体：图、推理、记忆与决策
知识检索增强技术（RAG）作为优化大语言模型的关键手段，其核心价值正通过与智能体（Agent） 的深度融合被重新定义。智能体凭借自主规划、动态决策与工具调用能力，将RAG从“被动的知识查询器”升级为“主动的认知伙伴”，有效解决了传统RAG在复杂任务中推理链断裂、上下文管理薄弱、知识利用低效等问题。随着大模型推理能力提升（如DeepSeek-R1）和RAG自身演进（如智能体驱动型检索、GraphRAG），再结合知识图谱（）的领域适配与记忆系统（MemOS）的认知管理，智能体正主导RAG完成三大跃迁：从简单问答到逻辑推理、从单次检索到多轮对话记忆、从信息整合到复杂决策支持。 本报告将回顾2024年RAG与智能体融合的核心进展，重点探讨Agentic RAG的任务规划与动态检索机制、GraphRAG在智能体多跳推理中的应用、KAG如何为智能体提供领域知识支撑，以及MemOS如何强化智能体的长短期记忆调度。报告将围绕“智能体时代，是否还需要RAG、需要怎样的RAG”这一核心问题，从智Agent 智能体能体与图技术/KAG的协同、智能体驱动的推理能力提升、MemOS与智能体的记忆融合、智能体决策场景下的RAG适配等维度展开分析，为技术管理者梳理Agentic RAG结合KAG与MemOS的应用价值，明确智能体作为核心驱动，如何让RAG成为支撑复杂业务场景的关键技术底座。
3. Agentic AI：前沿技术与应用
依托大语言模型的认知能力，大模型智能体能够感知环境、下达控制指令并从中获取反馈，从而自主完成任务。除环境交互属性外，大模型智能体还可调用各类外部工具以简化任务流程。这些工具可视为封装了私有或实时知识的预定义操作流程，而此类知识并不存在于大语言模型的参数中。随着发展的自然演进，可供调用的工具正逐渐演变为自主智能体，由此，智能系统发展为基于大模型的多智能体系统，即 Agentic AI。与以往的单一 大模型智能体系统相比，Agentic AI 系统具有以下优势：动态任务分解与自适应专业化，系统变更灵活性更高，各参与实体可保护私有数据，各实体具备商业化可行性。本次报告探讨 Agentic AI 的基本原理、前沿技术与商业图景。首先讨论 Agentic AI 的定义及其与单智能体 AI Agent 的基本区别，其次讨论 Agentic AI 多智能体系统的自主演进与训练方法，最后讨论 Agentic AI 作为下一代智能互联网（Agentic Web）基座技术所带来的全新商业图景。
4. Agentic AI生态隐私安全及保护
相比AI，Agentic AI因其更强的主动性和环境交互性，在任务完成中展示出高度适应性与连续性。随着其在个性化服务、多模态交互与自动决策领域的广泛应用，隐私与安全风险显著提升，涉及用户数据感知、长期行为、意图操控等新型攻击面。本讲座将梳理Agentic AI生态下的关键安全挑战，介绍隐私增强技术、AI攻防最新研究进展， Agentic AI生态隐私安全研究提供系统化的视角。
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