由LLM驱动的人工智能(AI智能体)正在变革业务流程自动化(BPA)。这些AI智能体通过学习、适应和做出高质量的实时决策，将静态工作流程转化为动态流程。有两种实施路径，我们称之为“棕地自动化”（增强现有系统）和“绿地自动化”（从头构建新流程）。两种实施方法需要了解企业情况，选择合适的方法，并如何最大限度地发挥AI智能体的潜力和促进创新的关键。
业务流程自动化(BPA)起源于工业革命时期，当时机器取代了大部分体力劳动。如今，它不再仅仅关乎效率，而是关乎智能。由大型语言模型(LLM)驱动的AI智能体已经问世：这是一项突破性的进步，它不仅执行任务，还能学习、适应并做出实时决策。这些AI智能体正在重塑企业的运营方式，为前所未有的敏捷性、可扩展性和创新带来机遇。随着企业面临越来越大的竞争压力，了解AI智能体如何变革工作流程至关重要。
为了全面理解AI智能体如何改变工作流程并推动创新，我们必须首先探索什么是AI智能体，以及它们独特的能力如何为实际应用奠定基础。
LLM驱动的智能体重新定义了自动化，它将静态工作流转化为动态自适应系统，能够根据您的业务需求进行学习、推理和演进。
AI智能体是一种自主系统，旨在利用人工智能来简化任务。这些系统的复杂程度各不相同，从遵循预定义逻辑的基于规则的程序到由LLM驱动的高级代理。LLM驱动的智能体以其适应性和处理复杂动态交互的能力而脱颖而出，这对于旨在优化流程和推动创新的企业来说至关重要。
| 传统的AI | LLM驱动的智能体 | |
| 核心功能 | 基于预定义规则运行，通常具有响应式和特定任务性 | 能够使用自然语言进行推理、规划和处理动态交互 |
| 适应性 | 仅限于具有静态规则或逻辑的特定任务 | 高度适应，能够从反馈中学习并推广到新任务，无需大量再训练 |
| 数据使用 | 依赖于结构化的、预先准备好的数据集 | 能够直接处理结构化和非结构化数据，包括自然语言输入 |
| 功能 | 专注于重复性任务的自动化和优化 | 擅长理解、推理和执行复杂的多步骤工作流 |
| 用例 | 简单流程，例如基于规则的自动化或监控 | 复杂的决策任务，例如客户支持、索赔处理和文档分析 |
在BPA中，基于LLM的智能体计算实体运行，其独特的能力能够通过感知、推理和动态行动来增强工作流。这些AI智能体将先进的决策能力与在复杂商业环境中轻松适应和整合的能力相结合，使其成为效率和创新的关键驱动力。
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