AI智能体功能强大。它们可以自主做出工作流程相关的决策，例如解读客户问询、处理索赔以及完成复杂的管理任务。但也有一些注意事项，AI智能体必须在编排层内运行，以便在需要时允许人工干预。并且，它们必须建立在坚实的基础之上，以确保有效性、安全性和可扩展性。
良好的AI智能体部署需要考虑以下五个要素：
AI智能体在从数据中获取尽可能多的上下文信息时才能发挥最佳作用。这需要强大的数据管理基础。干净、结构化且易于访问的数据使代理系统能够做出准确、情境感知的决策。
遗憾的是，“干净、结构化且易于访问”并不能准确描述大多数企业的数据状况。埃森哲的研究发现，薄弱的数据基础阻碍了企业应用人工智能。61% 的样本企业表示，他们的数据资产尚未准备好用于生成式人工智能，70% 的样本企业表示，他们发现很难扩展使用专有数据的项目。
但借助基于流程的数据结构，企业可以构建和部署能够访问任何企业数据（包括外部系统）的AI智能体。这使得人工智能无需人工输入即可做出智能的、基于情境的决策。此外，基于流程的数据结构允许您设置权限，以防止智能体和人员访问未经授权的数据。
如果没有防护措施，AI智能体可能会偏离轨道。您可能不希望智能体在流程中独立做出每个选择。这时，您的流程自动化平台的其他部分就发挥作用了。它允许您在流程中可能存在风险的步骤中添加人工监督。例如，AI智能体可以查找和处理保险索赔信息，但人工仍然可以在最终赔付之前审查其准确性以及是否符合公司政策。这可以最大限度地降低AI智能体在复杂业务流程中做出有偏见或幻觉决策的可能性。
最后，确保您拥有私有的人工智能架构。私有人工智能可确保数据永远不会与第三方系统共享，也不会超出企业合规范围。您仍然掌控着自己的数据。由于人工智能属于流程，您的流程平台应该具备强大的安全性和合规性控制措施，以保护整个企业的数据。
AI智能体需要对其性能的反馈。人类需要验证代理是否做出了正确的决策，以确保其长期保持最佳性能。您可以在将AI智能体部署到流程之前使用分析来测试其性能。但即使在部署之后，持续的反馈循环也至关重要。分析可以让您监控AI智能体的结果，以确保其准确性，并帮助实现业务目标，例如降低运营成本或缩短客户服务响应时间。
采用平台化方法实现流程自动化，其中智能体自动化只是其中的一块拼图，这使得扩展变得更加容易。无需在互不相连的试点项目中启动，智能体可以部署在整个企业的流程中。此外，流程平台提供模块化架构、灵活的 API 以实现无缝集成，以及云原生基础架构，使智能体自动化能够随着业务需求的变化而扩展。
当 AI智能体成为流程平台的一部分时，您可以将其部署到需要的地方，并在最适合的地方使用其他工具。这降低了成本和复杂性。采用低代码方法实现代理自动化，系统构建和维护都非常直观，并且内置了版本控制和便捷的更新功能。
流程编排让AI智能体在干净、结构化的数据环境中发挥巨大价值。这也是众多优秀的、转向智能体企业的共性。
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