自主决策
未来已来
推动人工智能中的问题解决
企业运营始终面临着提升效率、适应能力和创新能力的压力。尽管基于规则的传统人工智能系统最初展现出很好前景，但在提供能够适应现代商业环境动态变化的全面解决方案方面，其表现始终不尽如人意。它们对预设规则的严格遵守从根本上限制了其在变化环境中学习、适应和做出自主决策的能力。代理型人工智能通过引入能够基于新信息和经验持续演进其方法的系统，解决了这些局限性，为组织如何利用人工智能实现商业成功带来了范式转变。
这一新兴技术利用多个人工智能体（AI agents），它们借助大型语言模型（LLMs）来增强决策制定和理解能力。代理型人工智能的显著特点在于它不仅能够将数据转化为知识，更能做出决策并执行行动。这一进步使得端到端的企业解决方案能够在各行各业中实现业务成果，从客户服务优化到科学发现和环境可持续性应用。与任何新系统一样，实施过程中也可能会出现一些小问题。虽然云服务提供商为采用这些系统提供了强大的工具，但组织在开发和部署过程中仍面临诸多挑战。然而，那些能够有效实施并妥善管理风险的先行者，很可能建立起可持续的优势，这种优势是后来者难以通过后续努力来克服的。
变革推动者
目前，技术投资——尤其是人工智能投资——仍是各企业在提高效率和解决问题方面所面临的首要任务。代理型人工智能是面向企业的最新一代人工智能，可提供将知识转化为自主行动的突破性能力，进而促进生产力发展和创新
通过人机协作重新构想问题解决方案
代理型人工智能依托专门设计的自主人工智能体运行。此类智能体可解析情境信息并基于解析结果做出决策，同时可按预定目标行事，因而能够执行复杂任务。此功能弥合了静态编程方法与解决现代企业挑战所需的动态适应性之间的传统差距。通过将复杂的决策能力与情境理解和适应性行为相结合，代理型人工智能可实现复杂工作流程的自动化，而在以前，此类工作流程需要大量人工监督和干预。
代理型人工智能的操作基础以数个协调运行的关键组件为依托。决策算法是一个核心组件，它允许系统评估多个选项，并根据目标、约束和情境因素选择适当的行动。此类算法通常通过概率评估、模式识别和目标对准来做出选择，以在给定参数范围内优化结果。这种能力使代理型人工智能能够自主应对复杂的决策环境，做出以往需借助人类专业知识方能做出的判断。
强化学习机制赋予了代理型人工智能通过经验实现改进的能力，使其通过解析在各种条件下可获得预期结果的行动来逐渐增强性能。这种学习方法使人工智能系统能够在无需显式重新编程的情况下持续演进和完善其所用策略。本质上，它们通过与操作环境的重复交互来“边做边学”。其结果是，随着系统积累经验数据并完善其对有效方法的理解，其性能和决策质量均不断提高。
情境分析功能使代理型人工智能可以解析不同情况之间的细微差别，因而能够同时理解显式指令和隐式情境信息，从而优化响应模式。这种深度理解能力使系统不仅能把握明示要求，更能领会潜在预期，从而在多元场景中采取更为直观和适当的行动。当这种情境理解能力与自适应行为机制相结合时——后者能够根据新信息或环境变化调整策略——可确保代理型人工智能即使在持续演变的动态环境中仍能保持高效运作。
更复杂的实施方案通常采用多智能体协同架构。此类架构可通过多个专业化人工智能体的协作来实现更广泛的目标。在此等系统中，各智能体分别专注于任务的特定方面，同时通过结构化通信和任务分配框架来协同行动。这种分布式方法可将专业能力与为实现共同目标而采取的连贯、协调性行动相结合，进而解决更为复杂的问题。尽管前述系统在有效提升决策能力方面依赖于初始编程和高质量的训练数据，但各企业终会发现，利用具有非凡自主性和适应性的代理型人工智能作为其业务现代化的驱动力，将为其带来越来越多的益处。
核心组件和架构
典型的多智能体系统架构通常包含：
专业化智能体：具有特定功能和能力的单个人工智能体 共享内存：一种用于智能体之间通信和知识共享的存储库 编排层：协调智能体活动和工作流 - 数据存储和检索层：管理信息访问和存储
- 服务层：跨平台提供人工智能功能
经跨行业广泛研究证实的多项行业预测显示，人工智能体可在未来十年内自动化处理高达70%的办公室工作任务。1
我们的观点
通过实施自主人工智能体，企业可在人类创造力与人工智能效率和数据访问之间取得平衡，从而实现更好的决策，同时节省成本并获取竞争优势
在云平台上实施多智能体代理型人工智能解决方案虽然面临重大技术挑战，但能为高级人工智能自动化提供强大能力。通过理解智能体通信、编排、可扩展性和安全性等基础要素，各组织可以制定有效的实施策略。
代理型人工智能面临的技术和运营挑战
代理型人工智能作为战略技术投资所能带来的益处
改进客户体验
在客户服务环境中，代理型人工智能已经实现了相当大的运营规模，可同时跨多个服务活动实现智能和自动化编排。此类人工智能系统展示了分析客户情绪、查看历史交互数据、访问相关公司政策以及基于这种全面理解响应需求的卓越能力。这可带来更具个性化且更加高效的服务体验，能够通过全景式需求响应而非碎片化交互或信息孤岛式访问来满足客户需求。
提升运营效率
代理型人工智能可自动化处理以前需要大量人工参与的复杂耗时任务，进而显著提高不同行业的运营效率。相比人类操作员，自主人工智能体可以更快地处理和分析海量数据，从而加速决策过程并简化工作流程。例如，在制造环境中，代理型人工智能可在无持续性人工监督或干预的情况下实时自主管理和优化生产计划，因而能够在最大限度地减少停机时间的同时实现产量最大化。
推动创新和发现
一些最具变革性的代理型人工智能用例出现在需要复杂的问题解决、创造及发现流程的领域。科学研究和材料开发提供了令人信服的例证，其可表明代理型人工智能的功能远远超出了识别潜在复合配方的范畴。此等系统还可根据成本效率或交付时间等优先事项来评估供应商选项、订购所需材料，并自主协调从发现到实施的整个过程。这种综合性方法可加快创新周期，同时减轻研究团队的管理负担。
TEKsystems的建议：实施代理型人工智能的最佳实践
成功实施代理型人工智能需要深思熟虑的规划、适当充足的资源和行之有效的持续管理实践。企业可在整个人工智能采用过程中遵循几个关键的最佳实践，解决有效部署所面临的技术和组织层面的问题，从而大幅提高其实施成功率。
