多智能体AI系统可以帮助将传统的、基于规则的业务和 IT 流程转变为自适应的认知流程。企业应利用AI智能体和多智能体AI系统设计和管理的关键原则，这些原则借鉴了可组合设计、微服务架构以及人力资源部署和团队合作的原则。在一系列用例中扩展 AI 智能体和多智能体框架的能力取决于开发一个包含可重复使用的核心组件的综合参考架构。系统化方法可以使渐进式、孤立的改进与指数级的企业转型有所不同。
每个人都记得我们第一次看到大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI (GenAI) 能够实现什么的那个关键时刻。突然之间，长期讨论的对话式、直观、创造性 AI 理论变成了现实，就在我们眼前。
但随着公司深入测试 GenAI 的潜力，许多公司开始认识到独立 GenAI 模型的局限性。典型 LLM 的上下文和推理限制可能使 GenAI 难以应用于复杂的多步骤工作流程。与传统AI一样，幻觉和偏见会造成严重的信任障碍。而 GenAI 所推崇的创造性成果需要持续的人工监控以确保质量和准确性。
AI智能体和多智能体的AI系统正在帮助企业克服这些限制，并在认知上实现飞跃，进入业务流程转型和创新的新范式。
作为人类，我们可以理解语言并创造性地表达回应。通过使用专门的工具，我们可以增强我们的身体和心理能力。通过学习和记忆信息，我们可以避免错误并改进我们已经取得的成就。
语言、计划、推理、反思以及使用工具、数据和记忆的能力：这些属性是人工智能体工作和展示认知能力的核心。
在商业领域，人工智能体和人类工作者还有其他相似之处。两者都必须经过精心挑选、训练有素并配备齐全才能完成工作。两者都应该以有助于确保高效、增值绩效的方式进行智能部署和一致管理。
因此，我们推荐的AI智能体和管理原则与组织设计和人力资源管理中的熟悉主题相呼应。
以下方法可以帮助您的企业确保整个智能体队伍的效率和效力。也有助于企业了解如何将这些原则付诸实践。
领域驱动方法：大多数AI智能体应根据特定领域要求进行采购和设计。
基于角色的设计：AI智能体应设计为执行角色而不是特定任务。
适当的平衡：在单个 AI智能体的数量和职责范围之间找到适当的平衡。
对数据、技能和工具的受控访问：提供给特定AI的工具、数据和技能应仅限于对其角色至关重要的工具、数据和技能。
反思周期：AI智能体应该能够批判性地评估自己的输出。
正如当今任何领导者都知道的那样，个人优势无法与团队协同相提并论。如果组织和管理得当，团队合作可以充分利用和放大每个人的优势，从而实现个人无法独自完成的目标。
人与人工智能体一样。通过利用特定角色人工智能体，多智能体的人工智能系统可以理解请求、规划工作流程、委派和协调代理职责、简化操作、与人类协作，并最终验证和改进输出。
多智能体的系统有可能影响企业架构的每一层——不仅可以自动化现有流程和任务，还可以重塑它们。
通过与用户和工作流程进行语义而非语法上的互动，人工智能体可以理解新兴需求并以新颖的方式解决这些需求，从而避免传统的基于规则的流程。通过持续的自我监控，多智能体人工智能系统可以近乎实时地改进其输出。同时，系统中人工智能代理的共享持久状态使它们能够以不断简化效率的方式进行协作和协调活动。
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