Most AI sits in the passenger seat — processing data, following scripts, and offering pre‑set outputs. But agentic AI takes the wheel. It doesn't wait for a prompt; it sets objectives, navigates complexity, and executes independently to move your business forward.
The word "agentic" stems from agency — the capacity to act with intention. And that’s the breakthrough: this isn’t just about AI responding to queries. It’s about AI acting with purpose to complete complex tasks and augment workflows — sometimes with multiple agents.
Where a traditional AI solution is reactive, agentic AI is autonomous and outcome‑oriented — reshaping how enterprises drive efficiency, growth, and innovation at scale.
Generative AI models produce new content based on input. They’re trained to predict what comes next in a sequence — like the next word in a sentence or pixel in an image. Agentic AI refers to systems that can perceive, decide, and act autonomously toward goals. It typically uses generative AI as a component, but wraps it in reasoning, planning, memory, and environment interaction.
Agentic AI has the potential to drive transformative business outcomes, but realizing its value depends on foundational enterprise readiness — including secure data infrastructure, governance, and scalability. Without these, projects often stall as expensive experiments. Success starts with pragmatic, ROI-focused use cases, building maturity through input-based AI like generative answering, and expanding toward autonomous, scalable agentic solutions that enhance efficiency, innovation, and differentiation.
Agentic AI is only as good as the data it can access, how it reasons through it, and the guardrails it operates within. Striking the right balance between access, autonomy, and accuracy is what separates truly enterprise-ready AI systems from everything else.
This is where search comes in. Enterprise-grade search platforms offer a powerful foundation for advanced retrieval-augmented generation, or RAG. A well-designed RAG pipeline doesn’t just feed your agents more data — it feeds them the right data. RAG filters and chunks relevant information so AI agents can generate grounded, context-aware answers. When paired with strong connectivity to enterprise systems, search becomes a powerful force for factuality and actionability within agentic systems.
Yet search is only the first step. To build hallucination-resistant, production-grade agentic AI, enterprises must leverage:
In short, search powers the brain of agentic AI, while evaluation and constraints form the conscience and control panel. Together, they ensure your AI doesn’t just sound smart — it acts smart, too.
Some examples of agentic AI include:
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