人工智能代理：它们如何从概念演变为运营重点
人工智能 (AI) 最初是一种分析工具。如今，它正逐渐承担起更多自主角色，能够解读上下文、做出决策并执行行动。这一趋势使得 AI 代理的重要性日益凸显。InfoQ
的一项调查显示， 51% 的公司已在生产环境中使用 AI 代理，它们参与实际流程，与企业系统集成，并服务于明确的业务目标。
这一数据表明，人工智能正在发生重大转变。我们不再谈论孤立的实验或一次性的交互。AI 代理正被客户服务、监控、风险分析和运营自动化等领域的关键工作流程，敏捷性和精准性直接影响着最终结果。
在本文中，我们将探讨这些代理如何从概念发展到实践。我们将探索它们的独特之处、它们目前已创造价值的领域、如何评估采用它们的合理性，以及未来发展趋势。
祝您阅读愉快！
人工智能代理与其他人工智能应用的区别不仅在于它掌握了哪些知识，更在于它如何运用这些知识。
它们融合了三大核心能力：感知环境、基于既定目标做出决策以及自主行动。而且，它们能够持续不断地执行这些操作，无需依赖人工指令或针对特定情况的静态规则。
与传统预测模型对孤立刺激做出反应不同，人工智能代理能够主动理解自身所处的环境。它观察模式、解读信号，并根据实际情况调整行动——所有这些都需兼顾业务目标、约束条件和优先级。
在实践中，这使得它们能够取代以往需要持续人工监控的任务，例如识别异常情况、调整流程或实时协调多个系统。
更高效、更精准的方式协同运行。
那么，这种智能究竟在哪些领域得到了应用呢？下一节我们将看到这一点，并会给出具体的应用实例。
人工智能代理在运营中的应用已不再是例外。它们正被融入关键流程，拥有足够的自主性来解读情境、基于业务标准做出决策并执行操作，而用户往往甚至察觉不到系统的运行。
在客户服务，人工智能代理能够整理需求、根据客户历史记录调整响应，并与不同的系统交互，从而实现端到端的请求解决。这不仅仅意味着做出良好的响应，更重要的是以与情境相符的方式采取行动。
在金融领域，人工智能代理被用于高精度地监控各项指标，例如客户行为的变化、支付流程或运营限额的变更。代理能够识别偏差并根据风险参数采取行动，同时确保可追溯性和一致性。
在运营领域，人工智能代理的应用转化为敏捷性。这是因为人工智能代理能够根据实际需求重新配置物流路线、调整生产资源并确定订单优先级。这些决策虽然数量不多，但影响却至关重要。
内部支持或合规领域，人工智能代理正被应用于确保敏感流程不完全依赖人工监督：它们验证注册信息、检查不一致之处，并在可控的自主性下执行简单的更正。
所有这些应用都表明了什么？它们表明，在需要重复决策、处理分布式数据以及需要自适应响应的。但这并不意味着它们应该被通用地部署。
因此，在下一节中，我们将了解如何评估这种情况：何时以及为何应该优先考虑在您的运营中采用人工智能代理。
决定是否引入人工智能代理，不应仅仅取决于技术的可用性，而应取决于其应用场景。在某些运营中，代理的存在意味着效率和可靠性；而在另一些情况下，它可能只会增加不必要的复杂性。
运营决策的密集程度是一个明显的指标。需要在短时间内做出的相互关联的决策越多，将这些逻辑委托给自主系统就越有意义。
另一个因素是环境的不稳定性。对于那些需要应对不断变化的情况（例如客户需求、物流链和/或风险情景）的组织而言，人工智能代理往往能够自动调整流程和响应，而无需持续的人工审核，从而带来诸多。
系统编排也是一个重要方面。当数据分散且运营依赖于多个需要相互通信的平台时，人工智能代理可以作为智能层，协调执行并减少瓶颈。
而这一切都离不开组织的成熟度。清晰的业务规则、治理标准和战略目标，是确保代理自主性高效运作，避免决策失误的关键。
评估这些要素使我们能够区分哪些代理能够真正提升效率，以及哪些代理的采用尚不可持续。借助这一筛选标准，我们可以更清晰地了解未来的发展趋势：哪些趋势将扩展这些系统的自主性并重新定义它们在运营中的角色。快来看看吧！
人工智能代理正步入一个新阶段。此前，人工智能代理主要被视为辅助资源，而如今它们开始在关键流程中扮演领导角色。预测表明，人工智能代理的发展将伴随着此类技术的特定变革。
众多相关运动中，以下几项尤为突出：
- 目标导向型智能体，而不仅仅是命令导向型智能体。
智能体人工智能的概念已进入初步应用阶段。人工智能体不再只是被动地执行孤立的指令，而是将目标分解为多个任务，规划行动方案，并从结果中学习。麦肯锡指出市场营销等领域展现出优势，显著降低了重复性任务的工作量。
- 专业代理网络中的协作
多个专业人工智能代理之间的协作仍处于起步阶段，目前已开始在研究和原型中进行测试。其理念是每个代理承担一部分任务，从而构建能够解决更广泛问题的生态系统，涵盖从客户服务到物流等各个方面。近期研究将这种现象描述为“代理网络”。
- 面向自主代理的持续治理。
未来几年，这一挑战可能会愈演愈烈。随着自主性的增强，对生产环境中人工智能代理性能的监控需求也日益增长。Gartner预测，到2027年，约40%的自主代理项目可能会因缺乏健全的治理机制而终止。
- 一种不局限于技术层面，而是考虑其影响的评估方法。
如今，大多数人工智能代理的评估仍然侧重于准确率和延迟等指标。但随着人工智能代理承担更多战略性角色，其对组织流程、客户和目标的影响也将成为衡量其价值的指标。研究表明，目前只有不到30%的评估框架涵盖了这一维度，这种情况应该会逐步改变。
- 行业专业化带来的竞争优势
这种趋势已开始在监管严格或技术领域显现，因为通用型人工智能代理在这些领域存在局限性。未来的趋势是，针对特定领域（例如医疗保健、金融或零售）的新型代理应运而生，这些代理内置了知识和规则。麦肯锡指出，这种垂直化将是加速企业采用人工智能的关键因素之一。
在Skyone ，我们深知，采用人工智能代理需要的不仅仅是技术：它还需要与可靠数据集成、持续治理以及与业务的契合。正因如此，Skyone Studio ，旨在帮助客户创建和协调能够在真实场景中运行的代理，并确保其具备运营所需的安全性和可扩展性。
如果贵公司希望以结构化和安全的方式探索这一潜力，请与 Skyone 专家联系，了解如何将 AI 代理付诸实践，产生真正的影响。
人工智能代理已经证明，它们无需炒作也能证明自身价值。它们的重要性体现在它们如今已实现的功能：实时调整的运营、无需持续监督即可遵循业务标准的决策，以及能够更高效协调以往复杂的流程。
然而，真正的进步不仅在于采用这项技术，更在于使其与公司战略同步发展。许多项目正是在此方面脱颖而出：当代理不再是孤立的实验，而是企业日常运营的
组成部分发挥作用时，它们便这意味着，讨论的焦点不再是人工智能代理何时准备就绪，而是企业何时才能有效地整合它们。毕竟，在的交汇点，才能带来最持续的收益。
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