正值 2025 世界人工智能大會(huì)熱議 “AI 工業(yè)化落地” 之際，一種名為 “智能體人工智能（Agentic AI）” 的技術(shù)正突破概念炒作，成為半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的變革引擎。在大會(huì)聚焦的 “從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)線” 實(shí)踐浪潮中，智能體AI能主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)、跨系統(tǒng)協(xié)作的智能系統(tǒng)，已在良率優(yōu)化、預(yù)測(cè)分析等核心場(chǎng)景展現(xiàn)價(jià)值，為復(fù)雜制造難題提供了全新解決路徑。

圖片來(lái)源：WAIC官網(wǎng)

從 “回答問(wèn)題” 到 “主動(dòng)做事”：Agentic AI 的獨(dú)特魅力

傳統(tǒng)基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的 AI 系統(tǒng)如同 “問(wèn)答助手”，而 Agentic AI 更像 “執(zhí)行伙伴”。它不僅能響應(yīng)查詢，更能主動(dòng)完成任務(wù) —— 運(yùn)行代碼、調(diào)用 API、管理流程狀態(tài)，甚至通過(guò)反饋循環(huán)持續(xù)優(yōu)化。打個(gè)比方，傳統(tǒng) AI 能告訴你 “如何優(yōu)化晶圓良率”，Agentic AI 則能直接搭建分析模型、執(zhí)行測(cè)試并輸出改進(jìn)方案。

Agentic AI 是由大型語(yǔ)言模型（LLMs）動(dòng)態(tài)引導(dǎo)自身流程和工具使用的系統(tǒng)，能自主掌控任務(wù)的完成方式。其核心優(yōu)勢(shì)在 “多智能體協(xié)同” 中尤為突出：當(dāng)多個(gè) AI 智能體分工協(xié)作，便形成具備任務(wù)分配、層級(jí)管理、共享記憶的 “智能體系統(tǒng)”。這些系統(tǒng)遵循標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議，像高效團(tuán)隊(duì)般各司其職，共同攻克半導(dǎo)體制造中的復(fù)雜難題。

四大核心特征，定義智能體的 “超能力”

單個(gè) AI 智能體擁有任務(wù)規(guī)劃與分解、記憶存儲(chǔ)、文件與 API 訪問(wèn)及工具集成（如 ReAct、AutoGen、CrewAI 等框架）等能力；而多智能體構(gòu)成的系統(tǒng)更具備協(xié)同作戰(zhàn)的強(qiáng)大實(shí)力：

智能體間可靈活分工與協(xié)作，形成模塊化的角色體系

依托共享記憶開展目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的規(guī)劃工作

遵循MCP（模型上下文協(xié)議）等標(biāo)準(zhǔn)化通信規(guī)則

能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期記憶同步，并隨場(chǎng)景自適應(yīng)進(jìn)化

落地半導(dǎo)體制造：三大場(chǎng)景見(jiàn)證效率躍升

1

自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析

最直接的應(yīng)用之一是通過(guò)簡(jiǎn)單對(duì)話與復(fù)雜制造數(shù)據(jù)交互。工程師現(xiàn)在可以提問(wèn)：“展示 12345 批次的良率模式” 或 “用參數(shù)測(cè)試數(shù)據(jù)生成預(yù)測(cè)性分箱流程”，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成以下操作：

從請(qǐng)求中提取關(guān)鍵信息

識(shí)別合適的分析工具

查詢必要參數(shù)

構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)查詢

生成全面的分析報(bào)告與可視化結(jié)果

復(fù)雜數(shù)據(jù)交互變得像聊天一樣簡(jiǎn)單，大幅降低了技術(shù)門檻。

2

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)流程構(gòu)建

Agentic AI 工作流正在革新半導(dǎo)體制造領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)流程的構(gòu)建方式。工程師無(wú)需手動(dòng)配置復(fù)雜工作流，只需用自然語(yǔ)言描述目標(biāo)，系統(tǒng)就會(huì)：

1.識(shí)別合適的目標(biāo)變量

2.選擇相關(guān)輸入數(shù)據(jù)源

3.自動(dòng)創(chuàng)建具備靈活性和可擴(kuò)展性的工作流

4.在整個(gè)過(guò)程中應(yīng)用ModelOps 最佳實(shí)踐

如今，“基于 LLM 的Agentic AI系統(tǒng)內(nèi)的智能體工作流” 與 “執(zhí)行傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的自定義工作流” 之間的界限正逐漸模糊。

3

智能良率診斷 “天團(tuán)”

Agentic AI 可通過(guò)協(xié)調(diào)多個(gè)專業(yè)智能體實(shí)現(xiàn)良率問(wèn)題的自動(dòng)化診斷：

晶圓分選分析智能體：結(jié)合PCM（工藝控制監(jiān)測(cè)）和元數(shù)據(jù)，排查低良率模式、異常波動(dòng)及分箱 / 晶圓圖案

最終測(cè)試分析智能體：將良率問(wèn)題與測(cè)試元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

根因分析智能體：運(yùn)用蒙特卡洛方法和啟發(fā)式算法，確定識(shí)別出的原因的信號(hào)置信度

工作流生成智能體：創(chuàng)建可通過(guò)命令行界面（CLI）或Python SDK 執(zhí)行的 YAML 格式工作流定義

良率問(wèn)題診斷效率提升數(shù)倍，助力快速?gòu)?fù)產(chǎn)。

技術(shù)基石：讓智能體高效運(yùn)轉(zhuǎn)的 “幕后英雄”

YAML 驅(qū)動(dòng)的工作流

智能體生成的 YAML 文件，將復(fù)雜的操作流程轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化文本，實(shí)現(xiàn)了工作流的系統(tǒng)化創(chuàng)建與多接口靈活執(zhí)行，為跨平臺(tái)協(xié)作奠定基礎(chǔ)。

標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議 MCP

由 Anthropic 主導(dǎo)的 MCP 協(xié)議，為不同智能體（包括跨供應(yīng)商智能體）搭建了標(biāo)準(zhǔn)化通信橋梁。其核心價(jià)值體現(xiàn)在：

實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間安全可控的交互銜接

有效降低提示注入等潛在安全風(fēng)險(xiǎn)

嚴(yán)格限制文件訪問(wèn)范圍至指定區(qū)域

為安全化、模塊化集成提供底層支撐

值得注意的是，除 MCP 外，A2A（智能體到智能體）協(xié)議在智能體專屬通信場(chǎng)景中表現(xiàn)更優(yōu)。這些協(xié)議技術(shù)打破了異構(gòu)系統(tǒng)的協(xié)作壁壘，讓智能體得以用通用標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言，在供應(yīng)商之間、客戶與供應(yīng)商之間順暢協(xié)同，為跨生態(tài)協(xié)作開辟了全新可能。

理性看待：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

Agentic AI 究竟是革命性突破，還是現(xiàn)有工具的重新包裝？答案是二者兼具。盡管 “通過(guò)連接應(yīng)用完成復(fù)雜任務(wù)” 的概念并非新創(chuàng)，但關(guān)鍵突破在于 LLM 技術(shù)實(shí)現(xiàn)了真正動(dòng)態(tài)且自適應(yīng)的工作流。

在開發(fā)實(shí)踐中，普迪飛的經(jīng)驗(yàn)表明：借助現(xiàn)成的智能體 AI 系統(tǒng)，團(tuán)隊(duì)成員即便缺乏前期經(jīng)驗(yàn)，也能成功編寫 Scala 代碼。其成果雖非完美無(wú)缺，卻可能覆蓋 80% 的工作需求，且必然需要對(duì)工具的理解與引導(dǎo)。

核心洞見(jiàn)在于：不存在無(wú)需付出的收益。智能體 AI 雖具備強(qiáng)大能力，但仍需依托適當(dāng)?shù)募s束機(jī)制、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)及審慎的實(shí)施流程。

先驅(qū)實(shí)踐：行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的核心收獲

范式轉(zhuǎn)變：智能體AI 代表了AI 系統(tǒng)應(yīng)用方式的根本變革 —— 從被動(dòng)響應(yīng)者到主動(dòng)的工作流參與者。

協(xié)作智能：當(dāng)多個(gè)智能體協(xié)同解決以往難以處理的復(fù)雜多步驟問(wèn)題時(shí)，真正的力量才會(huì)釋放。

自定義工作流創(chuàng)建：智能體AI 擅長(zhǎng)為特定制造挑戰(zhàn)構(gòu)建定制化工作流，并具備內(nèi)置的學(xué)習(xí)與改進(jìn)能力。

跨邊界解決方案：未來(lái)在于智能體跨越公司與行業(yè)邊界協(xié)作，應(yīng)對(duì)最艱巨的挑戰(zhàn)。

未來(lái)已來(lái)：跨行業(yè)協(xié)作開啟新可能

最令人興奮的潛力在于智能體的跨行業(yè)協(xié)作。試想，半導(dǎo)體制造智能體與供應(yīng)鏈智能體、質(zhì)量控制智能體，甚至客戶需求預(yù)測(cè)智能體協(xié)同工作，優(yōu)化整個(gè)價(jià)值鏈。

這一愿景需要：

無(wú)需博士級(jí)專業(yè)知識(shí)的可擴(kuò)展、用戶友好界面

對(duì)敏感制造數(shù)據(jù)的安全與隱私保護(hù)

避免鎖定效應(yīng)的技術(shù)與供應(yīng)商無(wú)關(guān)方法

像 MCP 這樣的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成

如果能建立合適的約束機(jī)制（讓單個(gè)智能體保護(hù)各自所有者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)），我們就能開始想象這些智能體如何打破當(dāng)前的壁壘，真正變革行業(yè)。

最后總結(jié)

智能體 AI 不只是又一個(gè) AI 趨勢(shì) —— 它是向真正自主、協(xié)作智能的根本轉(zhuǎn)變。對(duì)于半導(dǎo)體制造而言，這意味著更快的洞察獲取速度、更復(fù)雜的分析能力，以及解決長(zhǎng)期困擾行業(yè)的良率與質(zhì)量挑戰(zhàn)的潛力。

技術(shù)已就緒，標(biāo)準(zhǔn)在形成，早期采用者已初見(jiàn)成效。問(wèn)題不在于智能體 AI 是否會(huì)變革半導(dǎo)體制造，而在于企業(yè)能以多快的速度適應(yīng)并利用其能力。