人工智能在自主代理中的应用：当技术能够自行解决冲突时。
你会信任人工智能 (AI) 来解决两个互不理解的系统之间的冲突吗？许多公司都在思考这个问题，而且越来越多的公司给出了肯定的答案。PagerDuty
于 2024 年发布的一项全球调查显示， 94% 的组织计划采用智能体 AI 或自主代理，其速度远超传统的生成式 AI 模型。 超过半数的组织已将这项技术视为战略重点。这表明我们正面临数字化转型的新阶段，机器自主性将成为运营的关键组成部分。
这是不可避免的：随着系统数量的增加和数据流的日益复杂，必然会出现冲突。信息不一致、决策停滞或集成沟通不畅都会导致延误、返工和运营风险。
在此背景下，自主 AI 代理应运而生，成为一种智能解决方案。与传统自动化不同，这些代理能够分析上下文、解读变量，并基于持续学习独立
做出决策本文将探讨如何利用这项技术更快、更准确、更自主地。您将了解什么是自主代理、它们在实践中如何运作，以及Skyone敏捷、更智能的解决冲突。
祝您阅读愉快！
“自主”一词意义重大。它暗示着独立性、决策能力和责任感。但在科技领域，赋予系统自主性究竟意味着什么？
具备人工智能的自主代理是的软件程序，它们能够根据动态环境、既定目标和先前学习成果做出决策。它们不仅限于执行预设指令：它们能够解读变量、评估各种场景，并实时选择最佳响应。
这种逻辑标志着我们对自动化理解的一个重要转折点。如果说过去人们关注的是重复性任务的效率，那么现在我们谈论的是应用智能以更高的精度和速度解决复杂问题。这彻底改变了一切。
这个术语或许听起来有些遥远，但实际应用案例却比你想象的要近得多：从无需依赖脚本，到能够根据突发事件调整路线的物流系统。所有这些案例都有一个共同点：无需等待指令即可行动的能力。
理解是什么让代理真正具备自主性，是区分空想和实际应用的第一步。为此，我们需要了解不同类型的智能体，以及它们如何以不同的智能水平和独立性运作。
我们开始吧？
在探讨这些智能体在实践中的运作方式之前，重要的是要理解并非所有智能体都具有相同的智能水平或独立性。自主性差异很大，取决于其感知环境、解读情境和做出适应性决策的能力。
最经典且至今仍然非常有效的智能体分类方法是由人工智能：一种现代方法》一书中这部著作不断更新，并在大学和科技公司中得到广泛应用，它根据智能体的复杂程度和自主性定义了智能体的类型。即使近三十年后，对于那些寻求清晰思路和战略视野以了解人工智能在商业中作用的人来说，这个框架仍然是一个可靠的参考。综上所述
，以下是主要的自主人工智能智能体类型：
- 简单反射代理：对直接刺激做出预定义动作。例如，一个能够自动响应电子邮件。它不进行任何分析，只有即时响应；
- 记忆力有限的智能体：它们利用最近的数据做出更明智的决策。例如，能够记住上次提出的问题以保持对话上下文的
聊天机器人 - 目标导向型智能体：根据目标做出决策。例如，一个物流系统为了避免延误而重新安排配送，即使需要改变原计划，它也是按照这种逻辑运行的；
- 基于效用的代理：评估不同的选项，选择最有利的选项。例如，在提出建议之前，会考虑客户历史记录和转化潜力的推荐代理就是一个很好的例子；
- 多智能体系统 (MAS) ：在网络中运行，多个智能体相互交互，进行合作、竞争或协商决策。MAS 代表多智能体系统，即由多个智能体组成的系统，即使这些智能体目标各异，也能协调行动。这种模型常见于企业平台，这些平台整合了客户服务、物流和销售等领域，旨在实时实现最优决策。
这些类型并非僵化的模块。同一个智能体可以演化，通过收集数据、互动以及学习。因此，理解这些类别对于了解如何以及在何处安全有效地应用自主人工智能至关重要。
在下一节中，我们将学习这些智能体的运行机制：它们如何感知环境、解读变量以及做出以往需要人工干预的决策。
既然我们已经了解了智能体的主要类型，现在就该打开“黑匣子”，看看它们究竟是如何运作的。
乍一看，自主人工智能智能体的运作似乎很复杂，但如果将其感知、解释和行动
这三个基本阶段这三个阶段构成了自主决策的生命周期。智能体正是通过这些阶段将数据转化为决策，其敏捷性和精确性往往是人类日常工作难以大规模实现的。接下来，
让我们仔细看看每个阶段。
洞察力
一切都始于数据输入。自主代理对环境“敏感”，这意味着它们会捕获通过不同渠道（例如 API、传感器、传统系统、云集成和/或原生连接器，如Skyone Studio。
这一步骤至关重要，因为如果没有可靠且连接良好的数据，就无法做出智能决策。感知质量直接影响代理的性能这些系统的设计中至关重要
人工智能辅助口译
数据收集完成后，智能体需要理解这些数据。人工智能，尤其是像大型语言模型 ）这样的可插拔模型，能够帮助智能体解读上下文、检测冲突并评估变量。
智能体不再遵循固定的规则，而是能够比较不同的场景、分析模式、考虑例外情况，甚至基于多方信息进行决策。这正是自主智能体与传统自动化系统的区别所在：它不仅执行操作，还能进行解读。
决策与行动
在理解了数据之后，智能体就需要选择最佳行动方案。它可以纠正系统间的差异、优先处理特定流程、向团队发出警报，或者自行采取行动。当然，这一切都必须以清晰且理想情况下可审计的目标为指导。
在此过程结束时，智能体所做的每一件事都可以而且应该被记录下来。这种可追溯性使其能够根据自身结果不断改进，从而形成持续改进的循环。例如，在Skyone Studio，日志和湖屋有助于维护这种丰富且易于访问的历史记录，以便将来重新评估。
在了解了自主智能体如何感知、解释和决策的逐步过程之后，是时候超越理论了。在下一节中，我们将展示所有这些如何转化为实际应用，以及这些智能体如何在需要更快、更准确、更智能响应的复杂场景中运行。
人工智能背后的概念无论多么复杂，其价值已在实际应用中得到验证。自主代理已经在各种企业环境中投入使用，它们通常隐蔽运行，但在关键环节发挥作用，确保运营的流畅性、精准性和连续性。
以下是一些具体示例：
- 多重集成的客户服务：人工智能驱动的自主代理可以同时访问不同的系统（例如客户关系管理系统、订单数据库和支持中心），以识别不一致之处并解决信息冲突。
如果状态在不同平台之间存在差异，代理会分析历史记录，确定最可靠的版本，并更新记录，无需人工干预。 - 自动纠正集成错误：在存在大量遗留系统的环境中，数据以不同格式流通的情况十分常见。
代理可以充当调解者的角色：当它检测到系统间的不兼容性时，它会识别问题的根源，应用必要的转换，并以标准化的方式重新发送数据，从而保持集成的活跃性和可靠性。 - 财务和运营数据核对：拥有多个数据源的公司经常面临数值和记录不一致的问题。
人工智能代理可以交叉引用这些数据库，检测异常情况，并应用决策规则（例如优先考虑错误率较低的数据源）来提出或实施更正建议。这可以加快会计结算和内部审计等流程。 - 预防性监控和故障自愈：代理程序可以实时跟踪日志和事件，识别技术故障发生前的模式。通过识别这些迹象，它们可以触发预防措施，例如重启流程、隔离进程或向团队发出包含准确诊断信息的警报。这可以在问题出现在前端。
这些例子表明，自主代理已经能够以精准、敏捷和规模化的方式，帮助企业在冲突演变成问题之前就将其解决。但任何技术自主性都不是中立的。为了让这些系统真正发挥智能，必须确保它们以负责任的方式运行。
因此，下文我们将深入探讨支撑这种信任的三大支柱：伦理、安全和治理。因为缺乏标准的技术不仅无法解决问题，反而会加剧问题！
赋予系统自主权，首先意味着授权决策，而这会彻底改变一切。
根据SailPoint对 353 位 IT 专业人士的调查， 98% 的组织计划在未来 12 个月内扩大 AI 代理的使用范围，但 96% 的组织已经将这些代理视为日益严重的安全威胁。此外，80% 的组织报告了诸如未经授权的访问和不当数据共享等不良行为，而只有不到一半的组织制定了正式的治理政策来应对这些问题。
这些数据清楚地表明，缺乏结构的自主权会带来风险。因此，至关重要的是要明确每个决策的责任人，保护敏感数据，并对整个流程进行审计。否则，今天表现良好的代理明天就可能成为问题。
此外，随着代理连接到多个系统，攻击面也会扩大。安全需要隔离数据流、访问控制和持续监控——这些不是最后一步，而是从一开始
设计在Skyone ，我们秉持“信任与安全并重”的原则。因此，我们的Skyone Studio配备了日志、精细的权限控制和治理功能，以支持道德和技术运营。
接下来，我们将向您展示这些元素在实践中是如何结合在一起的，即当我们在Skyone Studio，从构建到持续演进！
仅凭自主性是不够的。真正将自主代理转化为解决方案的关键在于编排，即在安全、可审计且适应性强的环境中协调逻辑、数据和决策的能力。
这正是Skyone Studio 的优势所在：它能够创建不仅执行命令，还能理解上下文、应对异常情况并根据自身学习不断演进的代理。所有这一切都无需客户端进行技术革新，而是通过新系统与原有系统的无缝连接来实现。
了解我们在实践中是如何做到这一点的。
在 Skyone Studio 中使用条件流创建代理
在Skyone Studio，智能体并非逐行编写代码，而是通过架构进行设计。逻辑以可视化的方式构建，通过条件流程来描述智能体对事件、规则和异常情况的响应行为。
这使得我们可以映射复杂的场景，例如账单和库存数据之间的差异，并配置特定的操作：从自动核对数据到触发人工审批。换句话说，智能体扮演的是智能协调者的角色，而非被动执行者。
通过原生连接器集成数据。
自主行动需要上下文信息，而上下文信息又需要数据。因此， Skyone Studio提供原生连接器，使智能体能够实时访问各种系统，例如 ERP、CRM、数据库和专有 API。
这些集成不仅为智能体的逻辑提供数据，还能使其检测数据源之间的冲突、识别重复出现的模式，并根据实际情况（而不仅仅是预测）做出决策
持续演进，集中式日志湖畔小屋。
真正智能的智能体并非天生就具备所有能力：它需要学习。因此，它的所有行为都会被记录在集中式日志湖屋。这为理解过去、分析现在和规划未来提供了可靠的路径。
正是这个决策库使得智能体性能基于真实场景训练模型完善规则。这是一个基于数据，正如所有优秀的决策应有的样子。
如果您想了解这些智能体如何在您的场景中运行，请联系我们的专家 ，探索 Skyone Studio 如何将逻辑、数据和人工智能相结合，将冲突转化为智能决策！
运营冲突并非总是显而易见，但其影响却每天都在显现：数据不匹配、集成停滞、决策耗时过长。在复杂性增长速度远超人类应对能力的当下，依靠能够自主解决僵局的系统已成为日益必要的应对措施。
本文中，我们看到，具备人工智能的自主代理不仅仅是高级自动化：它们一种全新的运营逻辑，能够理解上下文、做出决策并根据自身学习不断进化。我们探讨了它们的类型、工作原理、现有应用领域，以及Skyone通过安全性和智能性来协调这一切。
这项技术并非昙花一现，而是对更高流动性、可靠性和规模的切实需求的响应。或许您的运营已经准备好迈出这一步，将智能置于一切的核心。
如果您想继续深入探索其他将技术与业务紧密结合的主题，欢迎访问Skyone博客！这里总有新的内容，能够改变您对公司运营的认知。
随着人们对人工智能 (AI) 解决方案的兴趣日益浓厚，关于这项技术如何运作的问题也越来越多，尤其是在涉及能够自主决策的智能体时。
为了帮助大家更好地理解，我们在下文中关于自主 AI 智能体、其用途和影响的最常见问题的解答
自动化和自主代理之间有什么区别？
自动化执行预先设定的任务，不留任何解释空间。自动化机器人会重复指令，而不会考虑上下文的变化。而自主智能体则不同，它被设计成能够评估各种情况，调整自身响应，甚至从之前的决策中学习。它并非只是遵循规则，而是会选择应用哪条规则，或者何时创建新规则。.
将决策权交给拥有人工智能的自主代理是否安全？
只要有有效的治理，这是完全可行的。自主代理必须具备可追溯性、明确的边界和可审计性。安全性体现在设计上：结构良好的工作流程、权限控制和持续监控。如果实施得当，这些代理能够降低运营风险，而不是增加风险。.
中型企业也可以使用人工智能自主代理吗？
是的，而且通常情况下，这些公司受益最大。自主代理可以帮助中型企业以更少的资源完成更多的工作：避免返工、集成遗留系统，并在减少对人工干预的情况下保持运营顺畅。借助Skyone Studio，这项技术能够让那些希望以智能且可控的方式发展的企业轻松获得。
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