回归本质：从良率优化到预测分析，Agentic AI重塑半导体制造数据分析之路

 

正值 2025 世界人工智能大会热议 “AI 工业化落地” 之际，一种名为 “智能体人工智能（Agentic AI）” 的技术正突破概念炒作，成为半导体制造领域的变革引擎。在大会聚焦的 “从实验室到生产线” 实践浪潮中，智能体AI 能主动执行任务、跨系统协作的智能系统，已在良率优化、预测分析等核心场景展现价值，为复杂制造难题提供了全新解决路径。

 

图片来源：WAIC官网

 

从 “回答问题” 到 “主动做事”：Agentic AI 的独特魅力

 

传统基于检索增强生成（RAG）的 AI 系统如同 “问答助手”，而 Agentic AI 更像 “执行伙伴”。它不仅能响应查询，更能主动完成任务 —— 运行代码、调用 API、管理流程状态，甚至通过反馈循环持续优化。打个比方，传统 AI 能告诉你 “如何优化晶圆良率”，Agentic AI 则能直接搭建分析模型、执行测试并输出改进方案。

 

Agentic AI 是由大型语言模型（LLMs）动态引导自身流程和工具使用的系统，能自主掌控任务的完成方式。其核心优势在 “多智能体协同” 中尤为突出：当多个 AI 智能体分工协作，便形成具备任务分配、层级管理、共享记忆的 “智能体系统”。这些系统遵循标准化通信协议，像高效团队般各司其职，共同攻克半导体制造中的复杂难题。

 

四大核心特征，定义智能体的 “超能力”

 

单个 AI 智能体拥有任务规划与分解、记忆存储、文件与 API 访问及工具集成（如 ReAct、AutoGen、CrewAI 等框架）等能力；而多智能体构成的系统更具备协同作战的强大实力：

 

智能体间可灵活分工与协作，形成模块化的角色体系

依托共享记忆开展目标驱动的规划工作

遵循MCP（模型上下文协议）等标准化通信规则

能实现长期记忆同步，并随场景自适应进化

 

落地半导体制造：三大场景见证效率跃升

 

1

自然语言驱动的数据分析

 

最直接的应用之一是通过简单对话与复杂制造数据交互。工程师现在可以提问：“展示 12345 批次的良率模式” 或 “用参数测试数据生成预测性分箱流程”，系统会自动完成以下操作：

 

从请求中提取关键信息

识别合适的分析工具

查询必要参数

构建所需的数据查询

生成全面的分析报告与可视化结果

 

复杂数据交互变得像聊天一样简单，大幅降低了技术门槛。

 

2

自动化机器学习流程构建

 

Agentic AI 工作流正在革新半导体制造领域机器学习流程的构建方式。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，系统就会：

 

1.识别合适的目标变量

2.选择相关输入数据源

3.自动创建具备灵活性和可扩展性的工作流

4.在整个过程中应用ModelOps 最佳实践

 

如今，“基于 LLM 的Agentic AI 系统内的智能体工作流” 与 “执行传统机器学习任务的自定义工作流” 之间的界限正逐渐模糊。

 

3

智能良率诊断 “天团”

 

Agentic AI 可通过协调多个专业智能体实现良率问题的自动化诊断：

 

晶圆分选分析智能体：结合PCM（工艺控制监测）和元数据，排查低良率模式、异常波动及分箱 / 晶圆图案

最终测试分析智能体：将良率问题与测试元数据关联

根因分析智能体：运用蒙特卡洛方法和启发式算法，确定识别出的原因的信号置信度

工作流生成智能体：创建可通过命令行界面（CLI）或Python SDK 执行的 YAML 格式工作流定义

 

良率问题诊断效率提升数倍，助力快速复产。

 

技术基石：让智能体高效运转的 “幕后英雄”

 

YAML 驱动的工作流

 

智能体生成的 YAML 文件，将复杂的操作流程转化为结构化文本，实现了工作流的系统化创建与多接口灵活执行，为跨平台协作奠定基础。

 

标准化通信协议 MCP

 

由 Anthropic 主导的 MCP 协议，为不同智能体（包括跨供应商智能体）搭建了标准化通信桥梁。其核心价值体现在：

 

实现异构系统间安全可控的交互衔接

有效降低提示注入等潜在安全风险

严格限制文件访问范围至指定区域

为安全化、模块化集成提供底层支撑

 

值得注意的是，除 MCP 外，A2A（智能体到智能体）协议在智能体专属通信场景中表现更优。这些协议技术打破了异构系统的协作壁垒，让智能体得以用通用标准化语言，在供应商之间、客户与供应商之间顺畅协同，为跨生态协作开辟了全新可能。

 

理性看待：机遇与挑战并存

 

Agentic AI 究竟是革命性突破，还是现有工具的重新包装？答案是二者兼具。尽管 “通过连接应用完成复杂任务” 的概念并非新创，但关键突破在于 LLM 技术实现了真正动态且自适应的工作流。

 

在开发实践中，普迪飞的经验表明：借助现成的智能体 AI 系统，团队成员即便缺乏前期经验，也能成功编写 Scala 代码。其成果虽非完美无缺，却可能覆盖 80% 的工作需求，且必然需要对工具的理解与引导。

 

核心洞见在于：不存在无需付出的收益。智能体 AI 虽具备强大能力，但仍需依托适当的约束机制、领域专业知识及审慎的实施流程。

 

先驱实践：行业领导者的核心收获

 

范式转变：智能体AI 代表了AI 系统应用方式的根本变革 —— 从被动响应者到主动的工作流参与者。

协作智能：当多个智能体协同解决以往难以处理的复杂多步骤问题时，真正的力量才会释放。

自定义工作流创建：智能体AI 擅长为特定制造挑战构建定制化工作流，并具备内置的学习与改进能力。

跨边界解决方案：未来在于智能体跨越公司与行业边界协作，应对最艰巨的挑战。

 

未来已来：跨行业协作开启新可能

 

最令人兴奋的潜力在于智能体的跨行业协作。试想，半导体制造智能体与供应链智能体、质量控制智能体，甚至客户需求预测智能体协同工作，优化整个价值链。

 

这一愿景需要：

无需博士级专业知识的可扩展、用户友好界面

对敏感制造数据的安全与隐私保护

避免锁定效应的技术与供应商无关方法

像 MCP 这样的标准化协议以实现无缝集成

 

如果能建立合适的约束机制（让单个智能体保护各自所有者的知识产权），我们就能开始想象这些智能体如何打破当前的壁垒，真正变革行业。

 

最后总结

 

智能体 AI 不只是又一个 AI 趋势 —— 它是向真正自主、协作智能的根本转变。对于半导体制造而言，这意味着更快的洞察获取速度、更复杂的分析能力，以及解决长期困扰行业的良率与质量挑战的潜力。

 

技术已就绪，标准在形成，早期采用者已初见成效。问题不在于智能体 AI 是否会变革半导体制造，而在于企业能以多快的速度适应并利用其能力。