从自动执行重复性任务到彻底改变复杂的工作流程,AI智能体正在重新定义未来企业的生产力和创新。
想象一下,您的队友不知疲倦地工作,不断学习,并适应您的需求。AI智能体可能就是您这样的队友,并且给予您可交付的承诺。凭借观察、计划和自主行动的能力,AI 智能体开启了跨行业端到端转型的新篇章——简化流程、推动数据洞察并前所未有地增强人类潜力。
简而言之,AI智能体是使用工具来实现目标的人工智能。AI智能体具有跨任务和不断变化的状态记忆能力;它们可以使用一个或多个 AI 模型来完成任务;它们可以决定何时代表用户访问内部或外部系统。这使 AI智能体能够在最少的人为监督下自主做出决策并采取行动。
例如,一家消费品公司希望使用 AI智能体来优化其全球营销活动,以转变流程。一个曾经每周需要六名分析师的项目现在只需要一名员工与智能体合作,在不到一小时内就能交付结果。其工作原理如下:
AI智能体收集数据:智能体每周通过连接的数据通路自主收集和整合营销数据。
AI智能体分析绩效:智能体对数据进行上下文分析,以了解活动绩效指标并与预期进行比较,并在必要时从运营商处获取业务背景。
AI智能体提供建议:智能体编写标准化报告,提出优化建议。运营商根据需要对 AI智能体的建议进行压力测试和改进。
AI智能体更新平台:在获得人们批准后,智能体会根据建议更新媒体购买相应服务。
AI智能体观察其环境,利用大型语言模型进行规划,并访问连接的系统以采取行动并实现目标。
观察:AI智能体不断从其环境中收集和处理信息,包括用户交互、关键性能指标或传感器数据。它们可以在对话中保留记忆,从而为多步骤计划和操作提供持续的背景。
计划:使用语言模型,AI智能体根据对要解决的问题、要实现的目标、背景和记忆的理解,自主评估和确定行动的优先级。
行动:AI智能体利用与企业系统、工具和数据源的接口来执行任务。任务由大型语言模型或小型语言模型提供的计划控制。为了执行任务,AI智能体可以访问企业服务(例如人力资源系统、订单管理系统或 CRM),将操作委托给其他AI智能体,或要求用户澄清。这些智能体能够检测错误、修复错误并通过多步骤计划和内部检查进行学习。
这种观察-计划-行动的循环是自我强化的,因为AI智能体工具会根据过去的交互不断分析世界是如何变化的,并学习如何随着时间的推移变得更高效。
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