人工智能代理：将数据转化为具有自主性和规模化的智能决策
人工智能(AI)已不再是新鲜事物，而是日益成为一种必需品。然而，在认识到“AI 的重要性”与真正理解它如何为企业创造价值，仍存在一个尚未开发的领域：如何切实有效地应用企业已有的数据。
这正是AI 代理的。它们并非普通的机器人或问答助手，而是能够在自动化工作流程中自主行动、决策和协作的架构，所有这些都基于企业系统中流通（或被遗忘）的数据。
随着生成模型的快速发展，这种新的动态势头愈发强劲。麦肯锡的一份报告显示，已有 40% 的 AI 应用企业正在专门投资基于自然语言的自动化和自主决策——这一进展预示着企业运营方式的结构性转变。
本文将客观地介绍 AI 代理的定义、工作原理以及它们为何代表着数字化成熟度的一大进步，尤其是在与真实、集成且受监管的数据连接时。最后，您将发现Skyone Studio ：我们独特的平台，旨在将人工智能的复杂性转化为智能、可扩展和可操作的决策。
我们走吧！
如今，与人工智能互动轻而易举。无论是基于文本的工具、图像搜索，还是聊天机器人，人工智能的访问都变得简单便捷。但在企业界，访问并不等同于价值。真正的价值在于人工智能能够以集成的方式运行，并具备自主性和目标性。这正是人工智能代理的用武之地。
人工智能代理是基于目标、数据和上下文运行的智能结构。与传统自动化系统在僵化的规则下执行重复性任务不同，代理能够解读场景、做出决策并执行操作——所有这些都是自主完成的。更重要的是：它们在集成环境中，基于公司的真实数据，在严格的监管和结果导向下运行。
在个人使用人工智能时，体验往往比较肤浅：用户与公共数据进行交互，执行一些特定且孤立的操作。然而，在商业环境中，代理需要处理战略性、机密性和复杂的信息——这不仅需要技术，还需要数据的成熟度、结构化和清晰的目标。
用赛车运动来类比，更好地理解这一场景。现代赛车不仅仅依靠动力：它还需要集成传感器、实时决策和智能策略。人工智能代理的运作方式与之类似：它们就像高性能的数字驾驶员，由精准的数据驱动，快速做出符合业务目标的决策。
主要特点
人工智能代理兼具自主性和战略智能。它们最相关的能力包括：
- 目标导向型决策：每个行动都由既定目标指导，而不仅仅是由预先设定的指令指导；
- 情境记忆：智能体从之前的交互中学习，并随着时间的推移调整其行为；
- 代理之间的协作：不同的代理可以按顺序或并行地共同完成同一工作流程的各个阶段；
- 基于真实数据采取行动：企业数据是运营的基础，而不仅仅是外部或通用输入
这些功能不仅使代理商能够自动化流程，还能在每个公司的背景下做出合理的决策，从而提高效率并减少对人工任务的依赖。
人工智能代理与其他传统自动化系统的区别
传统自动化基于固定规则，在场景可预测的情况下运行良好脚本之外有一个变量，就足以导致整个流程停止或需要人工干预。
另一方面，人工智能代理能够实时理解场景。它们评估各种方案，选择最佳路径，并从结果中学习。这使得它们能够应对不可预见的事件并不断适应变化，而这些能力在瞬息万变的商业环境中至关重要。
另一个关键点是，传统自动化系统不会学习，只会执行操作。而人工智能代理则会不断进化。每一次新的交互，人工智能都会积累数据、优化决策，并创造更多价值。
然而，这种智能只有在公司拥有坚实的数据基础时才能充分发挥：结构化、易于访问且相互连接。换句话说，关键不仅在于使用人工智能，更在于为其真正发挥作用做好准备。
既然您已经了解了人工智能代理是什么以及它们与传统自动化的区别，现在是时候深入了解它们的概念了。接下来，我们将向您展示它们在实践中是如何运作的——从读取数据到自主执行任务和做出决策。.
到目前为止，我们已经了解到人工智能代理是能够自主智能运行的结构，它们能够解读数据并做出符合业务目标的决策。但这在实践中是如何实现的呢？
代理的运行不仅仅是执行任务。它遵循一个持续的数据输入、解读和行动循环，这个循环在一个完整的流程中可以重复数百次，并且始终根据上下文进行调整。
有两个方面值得关注。首先，是构成这一循环的各个步骤，从信息到达到系统做出响应或激活。其次，真正使这一过程区别于传统自动化的是什么：代理具备学习、反思和持续改进的能力。
接下来，我们将深入探讨这两个支柱。.
基本步骤：从输入到任务执行
人工智能代理以循环的方式运行，但并非僵化地运行。它们根据上下文进行解释、决策和行动，这一过程可以分为四个主要阶段：
- 输入——数据录入：代理程序从各种来源接收实时信息，例如内部系统、平台、传感器、API 和集成。一切都从这里开始：没有数据，就没有行动；
- 处理——解释和分析：智能体不仅读取数据，还能理解场景。它会交叉引用信息，评估模式，识别需求，并理解哪种行动最符合目标；
- 决策——选择：基于分析，智能体选择最佳路径，并且这种选择是灵活的。如果环境发生变化，决策也会随之改变；
- 执行——激活和响应：最后，智能体执行动作：它触发一个动作、发送一个命令、更新系统或与其他智能体通信。然后它返回到循环的开头，准备接收下一个输入。
该序列将代理转变为智能且连续的操作员，不仅可以自动执行任务，还可以灵活地协调行动并考虑上下文。
智能体中记忆、反思和推理的使用。
人工智能体的智能不仅限于执行任务。这是因为它们还能够积累知识、调整行为并随着时间的推移而进化。请理解：
- 记忆使他们能够考虑过去的经验、过去的结果和反复出现的情况
； - 反思指智能体分析自己所做的事情，了解哪些方法有效，哪些方法可以调整，而无需依赖人类的重新编程；
这种推理将这一切与一个更大的目标联系起来：每个决定都是根据它将对人们想要实现的结果产生的影响而做出的。
这种主动智能使智能体不再仅仅是执行者，而是真正的数字化协作者，能够响应、学习并持续改进。
然而，这种高度的智能只有在坚实的基础上才能得以维持。正如在实际部署过程中已经讨论过的，智能体只有在数据组织有序、易于访问且管理良好的情况下才能准确运行。
换句话说，就像一级方程式赛车一样，光有辆快车是不够的。如果没有精准的遥测数据、赛道读数或性能历史记录，就无法做出正确的实时决策。人工智能代理的原理也一样：只有建立在真实数据的基础上，智能才能加速发展。
要实现这种程度的自主性，智能体需要流畅地访问数据，以及一个能够协调整合所有数据的环境。我们将在下一节讨论这种无形却至关重要的基础设施。敬请期待！
自主性并非凭空产生。人工智能代理要实现智能流畅的运行，需要一个无形却至关重要的基础：获取正确数据、理解其含义并协调公司不同部门行动的能力。
正是这种技术基础将孤立的自动化与智能运行区分开来。换句话说，正是在这里，人工智能不再是实验，而是成果。
但这种转变并非一蹴而就。它需要一系列互补的能力，例如：在正确的时间以正确的格式访问正确的数据；不同系统之间无缝连接，避免摩擦；以及不同代理和专业领域之间协调一致、流程顺畅。
这是实现智能体自主性的三大支柱，接下来我们将对此进行探讨。
代理商如何访问和使用企业数据。
人工智能代理并非仅仅读取数据，它们需要理解数据。
每条信息只有在置于业务情境。例如，收入数据可以触发目标审查、库存调整或预测营销——前提是代理理解该数字的含义。
要实现这一点，数据必须易于访问、组织良好，并且格式便于根据目标进行解读。这一条件取决于结构成熟度：治理、标准化以及清晰的数据资产战略。
当这些基础就绪时，代理的影响力增长。与此同时，管理它们的运营工作量则会减少。
通过 iPaaS 实现系统间的互操作性
现代企业运营着数十个甚至数百个不同的系统，例如ERP、CRM、云平台、传统解决方案和API等等。每个系统都使用着不同的语言。
为了解决这个问题，iPaaS （集成平台即服务），这是一个软件层充当这些系统之间的通用翻译器，使它们能够无缝、安全地共享数据，而无需为每个连接从头开始开发集成。
在Skyone ，我们的iPaaS正是为此而生：将这种多样性转化为单一的集成逻辑。它能够连接、适应并确保数据在系统之间准确流动，而无需进行深度重构。这使得AI代理能够实时访问信息，无论信息存储在何处。
我们可以将这种运行的流畅性想象成高性能汽车的同步：发动机、悬架、传感器、刹车——每个组件独立运行，但所有组件却完美协调。
当这种情况发生时，系统能够精准快速地做出响应，而这正是iPaaS为AI驱动的运营所提供的。
协调代理人和专业技能
真正的自主性超越了个体行动。它源于多个各自具备特定功能的在一个网络中协同运作，共享逻辑并进行精准协调。
这种模式我们称之为模块化智能：不同的智能体以模块化的方式协作，根据每个流程的需要激活相应的专业技能。
例如，一个人工智能智能体可以解读销售数据，另一个可以预测需求，第三个可以验证库存。它们彼此沟通、共享结果，并推动下一步行动，无需人工干预。
如此一来，公司便能以智能流程动态组装和调整。每个行动都是一个更广泛系统的一部分，其中的智能体如同一个数字化专家团队：同步、敏捷且精准。
最终成果？一个能够在不失控的情况下扩展的运营模式！更少的人工投入，更多的实时智能。
有了组织有序的数据、可互操作系统以及协同工作的代理，基础已经就绪。但这会对公司的日常运营产生什么影响？生产力、可扩展性和运营效率究竟会发生哪些变化？接下来我们将探讨这些问题。.
数据集成、协调的工作流程和人工智能代理的自主性构成了强大的基础——但这对于企业而言在实践中意味着什么？
真正的价值在于，当这些能力转化为更高的效率、更少的运营投入，以及更多时间专注于真正重要的事项：战略决策。了解更多信息，请继续阅读。
减少人工劳动，提高生产效率。
企业耗费大量宝贵时间处理重复性任务：例如合并电子表格、更新系统、手动验证、运营沟通等等。
借助人工智能代理，这些操作可以根据实时更新的数据，自主地、持续地循环执行。其结果是：
- 减少操作任务中的人力投入；
- 让团队有更多的时间和精力来做出重要决策；
- 即使在非工作时间，流程也不会停止。.
除了缓解瓶颈，智能代理还能确保流程的一致性。这是因为相同的流程可以以相同的质量标准重复数百次，而不会出现任何错误或偏差。
换句话说，生产力不再仅仅取决于团队的可用时间，而是随着智能的应用而扩展。
可扩展性和智能自动化，同时降低运营成本。
在增长型场景下，流程扩展不应意味着成本倍增。借助可组合、可重用的AI代理，无需从零开始，即可扩展工作流程、创建新的客户旅程并集成新系统。
每个新的工作流程都可以利用现有功能，并根据业务规则或实时数据快速调整。此外，代理还能基于上下文做出决策。这避免了返工，减少了错误，并降低了常见情况下对人工支持的需求。
实际上，这意味着公司可以在不相应增加人员结构或技术负担的情况下，。因此，AI不再是额外的成本，而是提升效率和实现可持续扩展的杠杆。
所有这些优势不再是未来的承诺：它们已经成为现实，当然，前提是需要一个现代化、安全且灵活的架构作为支撑。
接下来，您将了解Skyone Studio ：我们的平台让这一切成为可能，它将数据、集成和智能整合在一起，实现一体化运行。快来看看吧！
在了解人工智能代理对企业的影响之后，一个关键问题随之而来：如何以可控、可扩展且操作简便的方式应用这种智能？
答案就是Skyone Studio ，我们全新的平台，旨在将复杂性转化为流畅性。它将数据、集成和智能自动化整合到一个统一的框架中，能够将数据转化为实时决策。
四个主要层组成：
- iPaaS ：连接超过 400 个系统，具有可视化工作流程和混合集成；
- Lakehouse ：通过治理构建数据结构，实现分段访问和实时更新；
- 人工智能代理：具备推理能力、记忆力、目标意识和可重用技能；
- 具有 BI 功能的对话平台：支持通过 WhatsApp、Telegram、聊天，并可与 Metabase 和 Power BI 等仪表板集成。
这些部件共同作用，就像高性能汽车的系统一样：每个部件都有其功能，但只有当所有部件协调运作时才能取得胜利。
人工智能代理如何在治理下处理真实数据。
在 Skyone Studio，人工智能并非在黑暗中运行。它基于实时、最新且受管理的数据采取行动。
这一切得益于Lakehouse ，一种仓库 （组织结构和分析性能）和数据湖优势的。它支持实时存储、组织和分段数据，并提供结构化访问、版本控制和原生互操作性。
这样一来，访问的每一条数据、做出的每一个决定和采取的每一个行动都有明确的来源、明确的背景和可追溯的历史。
这使我们能够提供兼具控制力的智能，而这正是当今企业最迫切的需求之一。因为治理并非附属品：它能确保人工智能不会沦为黑箱，而是成为可靠的决策来源。
实际上，每个代理就像拥有一个完整的驾驶舱：知道之前发生了什么，现在正在发生什么，以及这会如何影响下一步。
智能化的多通道流量，具备实时监控功能。
Studio Skyone 的设计也旨在反映日常企业运营的真实复杂性：不同的渠道、同时提出的需求、刻不容缓的决策。因此，其工作流程如下：
- 多渠道：代理商通过 WhatsApp、Telegram、内部聊天仪表板——数据可以到达需要到达的地方；
- 可组合和可重用：可以使用现有代理和技能组装工作流程，无需从头开始即可进行调整；
- 实时可调：通过持续监控和仪表板，作为技术团队的遥测中心。
每一个决策都精准无误，每一次调整都流畅无阻。换句话说， 就像一个永不停歇 ，与业务无缝协作，从每一次转变中学习，持续提升绩效。
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人工智能正在进入一个新篇章。它不再仅仅是预测趋势，而是基于每家公司已有的数据，当然也基于公司仍希望实现的目标，将趋势转化为具体的行动。
人工智能代理在此扮演着核心角色：它们能够自主行动，运用推理和上下文信息，而无需依赖固定的脚本。它们学习、协作并做出决策。但最重要的是，它们始终关注真正重要的结果。
正如我们在本文中所看到的，这种智能只有在有合适的结构支撑其运作时才能真正发挥作用：组织良好的数据、集成的系统以及为可扩展性而设计的工作流程。
如今引领人工智能潮流的人们并非仅仅在提升任务速度，这绝非偶然。他们正在改变我们的思维方式、决策方式和行动方式。就像一场战略竞赛，胜负的关键不仅在于速度，更在于能否洞察局势、实时调整策略，并在压力下保持最佳状态。
在Skyone ，我们相信真正的技术是能够转化为实际影响的技术。而智能不仅仅在于人工智能能做什么，更在于它能让你做得更好。
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人工智能 (AI) 代理在各种规模和行业的公司中日益普及。但这项技术在实践中究竟如何运作？采用之前又有哪些重要因素需要考虑？
下文将以直接、战略性和最新的方式解答关于该主题最常见的问题
1）哪些行业最能从这项技术中受益？
处理海量数据、重复性流程和持续运营决策的行业，例如零售、物流、金融、医疗保健、工业和服务业，将从中受益最多。然而，这项技术用途广泛：任何希望实现智能自动化、减少人工投入并提高敏捷性的公司都可以采用人工智能代理，从而产生切实的影响。.
2）我如何在公司开始使用人工智能代理？
第一步是确保公司拥有一个结构化且易于访问的最小数据库。接下来，至关重要的是绘制出可以智能自动化的运营工作流程图。像Skyone Studio允许您从简单的代理入手，利用现有数据，逐步发展，始终保持控制和可视性。
3）人工智能代理是否需要大量数据？
不一定。比数据量更重要的是数据的质量、组织结构和上下文。人工智能代理在数据及时更新、定义明确且与清晰目标相关联时才能发挥最佳性能。即使数据集较小，只要在正确的时间获得正确的数据，也能创造价值。.
4）是否有可能将人工智能代理与传统系统集成？
是的。如今，借助集成平台（例如 iPaaS），无需从头开始重构，即可将 AI 代理连接到传统系统、ERP、CRM 和其他环境。这使得运营能够逐步现代化，充分利用现有资源，并在不影响现有架构的前提下，智能地加速流程。.
路易斯·爱德华多·塞韦里诺
塞韦里诺对人工智能及其在现实世界中的应用充满热情，他致力于探索人工智能如何变革企业并推动创新。在 Skyone 博客上，他解读人工智能的发展趋势，阐释其深奥的概念，并展示人工智能对企业的实际影响。您可以在 LinkedIn 上与塞韦里诺联系： https://www.linkedin.com/in/leduardoseverino/
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