人们对AI智能体的热情日益高涨。能够协作自主解决业务问题的智能体概念已经存在多年，但支持生成式人工智能的大型语言模型(LLM)终于使这一概念成为现实。它们的潜力也即将在企业内释放。
随着我们开发AI智能体和更先进的人工智能形式，我们有巨大的机会利用它们彻底改变我们在社会中做出决策的方式，这将带来更公平、更高效、更美好的社会。
那么，AI智能体的所有这些新消息对您的业务意味着什么？AI智能体能做什么？目前是什么阻碍了我们将每个决定都交给它们？最重要的是，有没有办法让它们为您的企业服务？让我们来一探究竟。
随着技术的进步和明显的好处触手可及，很容易想象企业会欣然将一切交给AI智能体。但这还不是现实，因为企业面临着许多挑战。这些挑战包括：
挑战一：确定要解决的问题。当AI智能体要解决的问题定义非常明确且范围狭窄时，它们会表现良好。否则它们会陷入困境。对于大多数企业来说，确定要解决的正确问题将是实现AI智能体真正价值的关键。
挑战二：编写有效的提示。随着LLM的改进，为AI智能体编写工作说明将变得更加容易。但现在这是一个耗时且反复的过程，使智能体构建变得艰难。鉴于智能体提供的价值在很大程度上取决于它收到的提示和配置设置的质量，智能体构建者需要合适的工具来大规模构建有效的智能体。
挑战三：监控行动和决策。与其他自动化或软件系统相比，AI智能体的行为更像人类。虽然这有好处，但也意味着它们很容易被欺骗。它们更有可能给出不一致的回应、忘记事情，甚至时不时产生幻觉。智能体需要治理和持续改进，因此企业必须能够跟踪智能体的行为和决策，并了解对业务流程的影响。智能体还需要根据负责任的人工智能原则实施。
流程智能有助于克服上述挑战，从而使AI智能体对您的业务有用、可扩展且可靠。这种能力源于它能够提供企业特定的流程上下文。
要了解其工作原理，有助于考虑消费者AI和企业AI之间的差异。消费者AI依赖于大量的训练数据（例如网页），也依赖于各类专业网站等档案资源来提供上下文并解释这些单个数据点如何相互关联。企业AI可以从ERP和CRM等业务系统访问类似的大量原始数据，但它缺乏类似专业网站的参考层来将所有这些数据点连接在一起并提供有价值的上下文。
因此以流程智能图的形式为企业提供这种结缔组织——业务流程的语义层，位于来自您的业务系统的所有原始数据之上，以提供上下文和含义。此上下文可用于为AI智能体提供信息，以便它们可以使用您的业务语言。如果企业已经建立了知识库，那么企业的这种知识库将为AI智能体提供有效的训练数据。
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