随着生成式人工智能改变各行各业，对能够规划和执行复杂、内容敏感任务的智能系统的需求日益增长。
为了满足这一需求，下一波生成式人工智能创新——代理式人工智能应运而生。它代表了我们在工作和其他领域与人工智能互动方式的根本性转变。与响应基本查询或任务的传统模型不同，代理式人工智能可以解释用户定义的目标、制定战略计划并自主执行跨各个领域的操作——所有这些都只需极少的人为干预。
事实上，Gartner将代理式 AI 列为企业在 2025 年必须探索的首要趋势之一，并预测它将使至少 15% 的日常工作决策实现自动化。然而，要充分发挥代理式 AI 的潜力，企业需要解决通常孤立的实施问题，这些问题阻碍了它们有效地管理任务、优化效率和提高成果。
解决去中心化 AI 代理的挑战
生成式人工智能正逐渐在整个企业中零散地集成，这通常是由于预算限制或优先级问题。这反过来又导致了分散式代理人工智能架构的出现，这种架构既有好处，也有挑战。
企业中的专用 AI 代理是专门构建的智能系统，旨在自主处理特定领域或功能内的特定任务或工作流程。例如，当用于自动执行重复性任务时，专用 AI 代理会大放异彩。它们还擅长简化操作并最大限度地减少（甚至消除）人为错误。
然而，在这些孤立的孤岛中，他们缺乏对业务环境的更广泛、更全面的了解，包括他们的任务如何在更大的组织流程中相互关联。因此，他们的工作可能会变得支离破碎。此外，当一个人工智能代理犯错时，它可能会产生连锁效应，从而可能扰乱整个运营工作流程。为了让组织最大限度地发挥代理人工智能投资的价值，他们必须学会如何更好地利用和实施人工智能代理。
想象一下一个管弦乐队演奏一曲复杂的交响乐。每个音乐家都扮演着至关重要的角色，他们可以独自完美地演奏，但如果没有指挥，就会一片混乱。就像指挥家不一定知道如何演奏每一种乐器，但要确保交响乐完美地融合在一起一样，编排代理可以解决分散式代理 AI 系统的局限性。
想象一下，如果有一个“管理型”AI 代理，它就像一位专业指挥家——协调所有参与者（数据、行动和工作流程），确保一切和谐运作。当协调代理监督和管理多代理系统时，专业 AI 代理可以齐心协力解决复杂的跨职能挑战，并取得单个 AI 代理无法单独完成的成果。
这样可以实现跨部门和跨应用的无缝协作，使代理 AI 系统能够更好地预测需求、实时调整并保持企业绩效平稳运行。当您将多个专业 AI 代理与编排相结合时，您不仅可以增加它们各自的技能，还可以释放一定程度的集体智慧，从而倍增它们的潜力并取得更大的成就。
促进可扩展、敏捷的业务增长
有效协调 AI 代理是跨环境复杂的大型企业扩展运营的关键。与在狭窄的孤岛内运作的单个代理不同，协调器代理拥有情境智能，使它们能够理解更广泛的系统和相互依赖关系。
这种互联效率简化了复杂的工作流程，并通过跨不同职能部门（无论是 IT、人力资源、客户服务、供应链、财务还是其他部门）自动执行任务来帮助企业扩展规模。这还使协调器代理能够尽早识别和隔离潜在的中断，从战略上降低风险并防止系统范围的故障。
Orchestrator 代理通过确保代理 AI 系统协同工作，使企业能够扩展、快速适应并保持高效率，最终推动可持续发展。这就像拥有一个团队，他们确切地知道应该联系谁以及需要哪些专业知识来解决任何问题 – 从新员工入职到组织团队活动再到自主解决客户问题。代理编排甚至可以为最复杂的操作带来精确性和易用性。
提高适应性和灵活性
通过代理编排，企业可以充分利用每个专业 AI 代理的专业知识——平衡工作负载、识别瓶颈并根据优先级或专业知识分配任务。通过有效地在各个运营部门之间分配 AI 资源，可以增强组织的适应性。
部署代理编排框架可确保将正确的工具用于正确的任务，最大限度地减少资源浪费，并优化专用 AI 代理的部署。这样，流程就可以在几乎无需人工监督的情况下更顺畅地运行，从而减少对人工干预的需求。这也使企业能够快速适应不断变化的条件。这是因为编排代理可以实时预测中断（例如供应链延迟或意外需求激增），并动态调整资源。
这种增强的适应性不仅使企业能够保持业务连续性，而且还增强了其创新和应对出现的挑战和机遇的能力。
通过更智能、更直观的界面简化复杂性
编排代理充当后端基础设施和面向用户的前端之间的桥梁，将复杂的系统转变为更直观、更人性化的体验。通过简化沟通，代理编排可以帮助非专家与复杂的系统进行交互，减少认知负担，并使代理 AI 系统更易于访问。
代理编排引入了人机交互和协作的新范式。我们不再采用传统的“人在环”方法，即人类深入参与每个流程步骤，而是转向“人在环”模型。在这种新模型中，AI 代理将主导执行任务、做出决策并自主协调行动。人类的角色演变为监督和干预，并且仅在必要时进行。
这种转变使人工智能代理能够处理常规、重复或耗时的任务，同时让人类专注于高级战略、创造力和解决问题。这些专门的人工智能代理在代理编排框架下进行协作，确保无缝通信、协调和执行，使人类和机器能够比以往更有效地协同工作。
为下一波生成式人工智能创新做好准备
随着组织寻求在快速发展的技术环境中扩展和适应，确保其生成式 AI 战略面向未来至关重要。这意味着实施强大的治理框架，不仅可以管理当前的 AI 系统，还可以预测代理式 AI 的未来发展。明确的数据管理、透明度和问责制政策可以确保新技术符合组织目标和标准。
企业还应评估其当前的生成式 AI 实施情况，以确定代理编排框架可以简化生产力的痛点。例如，使用此技术识别具有重点功能的 AI 代理之间的冗余，可以释放更大的跨职能协作，从而最大限度地发挥 AI 代理的功能。
为了实现 AI 代理的价值和转型影响，企业必须克服孤立的工作流程，并通过代理编排提高整个系统的效率。最终，采用编排将帮助企业充分利用其投资、扩大规模并在这种动态环境中保持适应性。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/xie-tiao-ren-gong-zhi-neng-dai-li-jie-suo-qi-ye-xiao-lyu-he
