智能体工作流或智能体流程是让 AI智能体来负责任务管理和自动化的。它们为业务流程带来灵活性、响应能力和一定程度的独立性。
AI智能体采用大型语言模型 (LLM)、机器学习和自然语言处理等技术来理解上下文、解释信息并与其他系统和用户交互。当它们在工作流中运行时,它们可以实时适应新的输入和不断变化的情况,不断从经验中学习以提高绩效。这使企业能够将任务作为动态实体来处理,从而提高效率,并能够灵活响应不断变化的业务需求。
传统工作流程会造成如下影响:作为顾客如果您认为等待接听很累,那么与客户服务团队在电话另一端一遍又一遍地处理的系统、复制粘贴序列和身份验证问题相比,这根本不算什么。传统工作流程可预测但又过于复杂,无法轻松交给简单的自动化,它会消耗宝贵的资源、时间和精力,因为人们需要做出反映即时业务或客户需求的细微差别的决策,以便以正确的角度将流程部分整合在一起,以完成整个流程难题。
虽然机器人流程自动化 (RPA) 等自动化工具可以根据固定规则和线性流程执行重复性任务,从而提高效率,但当工作需要适应性和快速决策时,它们就显得力不从心了。这就是智能体工作流程发挥作用的地方,它使企业能够为任务管理和自动化带来前所未有的灵活性。
智能体工作流代表一系列定义明确的待完成工作,这些工作由 AI智能体动态执行,并作为更大的端到端业务流程自动化(称为智能体流程自动化)的一部分进行编排。这样,智能体工作流就是 AI 智能体在流程自动化中的应用。它们组织任务、将工作分配给专门的智能体,并促进智能体与人类之间的协作以提高产出。
智能体工作流有时被称为智能体流程或支持 AI智能体的流程,它利用 AI智能体推理、解决问题、选择行动方案并执行这些行动的能力。与用于分析数据和为决策提供信息的自动化工作流中的现有 AI 应用不同,AI 智能体旨在根据其分析采取行动,实时做出决策并根据不断变化的情况调整流程。
简而言之,与现有的自动化方法相比,智能体工作流的重大变化是 AI智能体可以将任务视为动态实体。这种智能体是指人工智能系统能够独立做出决策、适应不断变化的情况并在无需持续人工干预的情况下执行任务的能力。这些系统(即AI智能体)充当智能体工作流程的智能驱动程序;它们可以分析数据、做出决策并执行任务,而无需持续人工监督。
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