随着智能代理人工智能的兴起，半导体行业正经历一场范式转变——这绝非又一个流行词。这种新型人工智能方法正在从根本上改变我们应对复杂制造挑战的方式，从良率优化到预测性分析皆然。
代理式人工智能有何不同？
传统基于RAG的人工智能系统仅能响应查询并提供信息。而智能体人工智能系统则能主动采取行动：执行任务、运行代码、调用API、管理状态，并通过反馈循环进行迭代。这好比拥有一个能回答问题的科研助理，与拥有一个能实际代为执行项目的科研助理之间的区别。
从本质上讲，人工智能代理是一种系统，其中大型语言模型（LLMs）能够动态地自主管理其运行流程和工具使用，从而掌控任务完成方式。但真正的力量在于多个代理协同工作时——这便是我们所称的代理式人工智能系统。
让经纪人脱颖而出的关键特性：
独立人工智能代理：
- 任务规划与分解
- 具有内存（包括短期和长期内存）的执行管道
- 文件和API访问能力
- 工具集成（ReAct、AutoGen、CrewAI）
智能体人工智能系统（多智能体）：
- 代理人之间的协作与任务分配
- 模块化角色与层级结构
- 目标驱动规划与共享情景记忆
- 标准化通信协议，如MCP（模型上下文协议）
- 长期记忆同步与适应性进化
半导体制造中的实际应用
自然语言数据分析
我们目前看到的最直接应用之一，是通过简单对话交互处理复杂制造数据的能力。工程师现在可以提出诸如"显示批次12345的良品率分布图"或"使用参数化测试数据生成预测性分箱管道"等问题，系统将自动：
- 从请求中提取相关信息
- 确定合适的分析工具
- 查找必要参数
- 构建所需的数据查询
- 生成全面的分析和可视化效果
自动化机器学习管道生成
智能工作流正在彻底改变我们构建半导体制造机器学习管道的方式。工程师无需手动配置复杂工作流，只需用自然语言描述目标，系统便会：
- 确定适当的目标变量
- 选择相关的输入数据源
- 自动创建工作流，兼具内置灵活性和可扩展性
- 在整个过程中应用ModelOps最佳实践
因此，我们正在模糊两类工作流的界限：一类是我们定义的、完全基于大型语言模型（LLM）的智能体人工智能系统内部的工作流；另一类则是我们自行构建的工作流，用于执行某些更传统的机器学习任务。
智能产量诊断
最令人印象深刻的是，智能体人工智能能够通过协调多个专业智能体，实现产量问题的自动化诊断：
- 晶圆分选分析工具：根据PCM和元数据检查低良率模式、偏差以及分选箱/晶圆模式
- 最终测试分析代理：关联产量问题与测试元数据
- 根本原因分析代理: 采用蒙特卡洛方法和启发式算法来确定已识别原因的信号置信度
- 工作流生成代理: 创建基于 YAML 的工作流定义，可通过命令行界面 (CLI) 或 Python SDK 执行
魔法背后的技术
YAML驱动的工作流
在后台，代理程序生成包含分析工作流结构的YAML文件。这些文件提供：
- 复杂UI操作的文本表示
- 基于块的架构，具有清晰的连接器基于块的架构，具有清晰的连接器
- 系统化创建 系统化创建
- 通过多种接口实现灵活执行
模型上下文协议（MCP）
由Anthropic牵头开发的MCP协议，为不同智能体之间提供了标准化通信方式——甚至能跨越供应商边界。该协议：
- 实现不同系统之间安全、受控的交互
- 降低安全风险，例如命令注入
- 限制文件访问至指定区域
- 鼓励安全、模块化的集成
除了MCP之外，还有A2A技术，它可能更适合代理之间的通信。但这些技术真正实现的是跨异构系统协作的能力，因此我们可以开始设想：代理如何在不同供应商之间协作，以及客户与供应商之间如何通过所有代理通用的标准化语言进行协作。
戳穿炒作
具有能动性的人工智能究竟是革命性的突破，还是现有工具的重新包装？诚实的答案是两者兼而有之。虽然将应用程序连接起来完成复杂任务的概念并非新鲜事物，但真正的突破在于大型语言模型技术，它实现了真正动态、自适应的工作流程。
我们在开发工作中亲眼见证了这一点。借助开箱即用的智能体人工智能系统，团队成员仅凭极少经验就成功编写了Scala代码。代码完美无缺吗？并非如此。但它是否完成了80%的工作？大概率如此。是否需要对工具进行指导和理解？绝对需要。
关键洞见：天下没有免费的午餐。代理式人工智能虽功能强大，但需要完善的防护机制、领域专业知识以及谨慎的实施策略。
展望未来：跨行业协作
最具潜力的突破点在于跨行业边界的智能体协同。试想半导体制造智能体与供应链智能体、质量控制智能体乃至客户需求预测智能体协同运作，从而优化整个价值链。
这一愿景需要：
- 可扩展且用户友好的界面 无需博士级专业知识即可操作
- 安全与隐私 敏感制造数据的保护措施
- 技术和供应商无关的 避免供应商锁定的解决方案
- 标准化协议 如MCP等协议，实现无缝集成
若能建立恰当的防护机制，使各个智能体能够保护各自所有者的知识产权，我们便可开始设想这些智能体如何打破当前阻碍我们的壁垒，真正实现行业的变革。
行业领袖关键要点
- 范式转变：代理式人工智能标志着人工智能系统应用方式的根本性变革——从被动响应者转变为主动参与工作流的参与者。
- 协作智能：当多个智能体协同合作解决先前难以企及的复杂多步骤问题时，真正的力量便得以释放。
- 定制化工作流创建: Agentic AI 擅长为特定制造难题构建定制化工作流程，并具备内置的学习与优化能力。
- 跨界解决方案：未来在于代理商跨越公司和行业边界进行协作，以应对我们面临的最大挑战。
最终结论
能动人工智能不仅是又一人工智能趋势，更是迈向真正自主协作智能的根本性转变。对于半导体制造而言，这意味着更快的洞察实现速度、更精密的分析能力，以及解决长期困扰行业的良率与质量难题的潜力。
技术已然就位，行业标准正在形成，先行者已初见成效。问题不在于智能代理AI能否变革半导体制造，而在于贵公司将以何种速度适应并运用其能力。
本文基于PDF Solutions在半导体制造领域自主AI应用的持续研究与开发成果。特别鸣谢共同作者本田智则、安雅·贾斯蒂、施里拉姆·桑德及妮卡·普特。 本文基于PDF Solutions在半导体制造领域自主人工智能应用的持续研发成果。特别感谢共同作者本田智则、安雅·贾斯蒂、施里拉姆·桑德和妮卡·普图什金娜对本工作的贡献。