企业构建人工智能代理时的 7 个关键考虑因素

如今，人工智能代理风靡一时。它有望成为继通用人工智能之后的下一个热门话题……所有这些炒作背后是否有实质内容？答案是肯定的。

例如，2024 年人工智能代理现状 报告 显示， 51% 的 AI 专业人士 已经在使用人工智能代理，而 78% 的企业和中型公司 积极计划将AI代理投入生产。然而，要成功做到这一点，需要关注一些关键因素。

但在讨论这些因素之前，让我们先快速回顾一下什么是人工智能代理。

什么是人工智能代理？

人工智能代理是指任何无需人工干预即可执行任务的软件程序或系统。这些代理能够推理、计划、记忆、决策、学习，并在一定程度上自主适应。

了解更多： 什么是AI代理？定义、类型、企业应用等

企业构建人工智能代理的 7 个关键考虑因素

构建人工智能代理的热情主要集中在自动化日常任务，例如日程安排、数据录入和内容创建。然而，跨行业的更复杂用例潜力巨大，例如 医疗保健 （诊断、患者数据处理或虚拟咨询 道科电子), 金融 （欺诈检测、投资组合优化）以及 供应链 （发票处理、账户对账）。

事实上，麦肯锡预测，人工智能代理可以实现高达 70% 的工作时间 在全球经济中。

然而，开发和部署更先进的代理需要协调几个关键因素。例如， data 需要在 正确的地方 和在 正确的格式 让人工智能代理发挥价值。

事实上， 20％的组织 相信数据对于从 GenAI 计划中获取价值至关重要。

话虽如此，让我们来看看企业在构建人工智能代理时需要考虑的七个最重要的因素：

1.数据质量

AI 代理的性能取决于其训练数据。这意味着缺失、不一致或过时的数据字段会导致输出不可靠。

专注于维护 人工智能数据质量 确保其座席有效工作。这可以通过实施自动化 数据验证 至 清洁, 规范和 验证 任何错误都会影响代理 AI 性能之前的数据。

2. 数据集成与访问

人工智能代理需要 及时访问 至 整合良好的数据 有效运作。然而，企业数据分散在多个系统、格式和来源中，包括 数据库 与 云应用 非结构化 文件 与 APIs.

组织应确保其 AI 代理在开发和部署期间能够无缝访问集成数据源。具体方法如下：

• 建立统一的数据层：创建一个中央数据集成框架，允许 AI 代理从多个来源提取数据，而无需处理分散的数据孤岛。
• 标准化数据格式：实施通用数据标准和转换流程可确保人工智能代理能够一致地解释和使用信息，无论其来源如何。
• 启用安全 API 连接：使用 API 将 AI 代理与现有应用程序连接起来，可确保实时访问结构化和非结构化数据，同时维护安全协议。
• 实施基于角色的访问控制：确保合适的团队拥有适当的访问权限，同时维护安全性和合规性保障，对于企业范围内的 AI 采用至关重要。

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3.技术专长

构建人工智能代理需要广泛的、专业的机器学习 (ML) 知识， 自然语言处理 （NLP）和人工智能训练。这也许是 希望部署人工智能代理的企业；缺乏人工智能专业知识或编码资源来开发、测试和改进代理。

企业可以通过简化代理 AI 开发并使其更加 非技术用户也可访问。 就是这样：

• 视觉AI代理构建器： 使用构建AI代理 拖动和拖放 解决方案让业务和数据团队能够开发和管理 AI 代理，而无需编写大量代码。使用具有 视觉界面 不仅使整个过程变得更容易，而且还允许领域专家为他们的特定用例开发人工智能代理，而无需依赖技术资源。
• 预建模板和工作流程： 克服缺乏技术专业知识的另一种方法是依靠代理 AI 解决方案提供 模板, 可重用组件和 现成的 AI 工作流程 可以根据组织的特定需求轻松进行微调和修改。

为常见任务（如客户支持、文档处理等）预先构建的模板 数据提取 可以帮助组织创建代理，而无需从头开始。

4.可扩展性

在小规模测试中表现良好的AI代理，在部署到整个企业后，可能无法达到预期效果。这是因为数据量和工作流程复杂性不可避免地会增加，这使得在扩展代理AI时，保持效率、可靠性和性能成为一项挑战。

确保代理 AI 计划的可扩展性需要灵活的部署、优化的资源管理和无缝的 数据集成。 就是这样：

• 采用分布式架构： 使用基于云或混合的环境，AI 代理可以处理不断增加的工作负载，而不会导致基础设施过载。分布式处理可确保在需求增长时平稳运行。
• 启用模块化和可重复使用的 AI 组件： 使用模块化组件设计 AI 代理可以更轻松地通过添加新功能或扩展到不同的用例来进行扩展，而无需从头开始重建。
• 实施强有力的监控： 实时分析、性能跟踪和自动更新使企业能够维持 自主人工智能代理 无需持续人工干预即可实现大规模。

5. 安全性与合规性

安全性和合规性是AI代理的首要考虑因素，尤其是在处理敏感的企业数据时。为了避免数据泄露、未经授权的数据访问以及不遵守HIPAA、GDPR或SOC 2等法规，组织需要实施适当的保障措施。

构建 AI 代理时，强大的安全与合规策略包括主动风险管理、强大的访问控制以及对监管标准的遵守。关键措施包括：

• 实施基于角色的访问控制（RBAC）：根据用户角色限制 AI 代理访问，以确保只有授权人员才能查看或修改敏感数据。
• 将数据保存在安全的环境中：AI 代理不应将数据发送到外部服务器，而应在企业基础设施内运行，无论是在本地还是在安全的云环境中。
• 加密传输中和静态数据：强大的加密协议可保护敏感数据免遭未经授权的访问，确保符合监管要求。
• 维护审计跟踪和日志记录：全面记录 AI 代理活动有助于组织跟踪数据使用情况、检测异常并确保符合行业标准。

除了这些措施之外，企业还应确保其AI代理的设计遵循数据治理的最佳实践。同样，生产环境中的AI代理也应接受持续监控、漏洞评估和合规性审计。

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6.优化和改进

AI 代理并非静态解决方案——它们需要持续改进才能保持准确性、效率和相关性。如果没有持续监控，企业部署的代理可能会随着时间的推移而性能下降、无法适应新的数据模式或产生不可靠的输出。

清晰明确的监控和优化流程，确保AI代理持续提供价值。关键策略包括：

• 实施实时监控：跟踪 AI 代理交互、检测异常并在性能问题影响操作之前标记它们。
• 轻松进行 A/B 测试以实现迭代改进: 不断 完善 AI 提示通过比较不同的 AI 代理版本并选择性能最佳的模型，可以实现流程、工作流程和响应。
• 使用更新的数据重新训练AI模型：定期使用新的企业数据更新模型，以防止性能下降并提高适应性。
• 自动化测试和验证：实施自动验证框架，在部署之前检查 AI 代理输出的一致性和合规性。

7.定制化和灵活性

就人工智能代理而言，其有效性和投资回报率取决于它们与您的特定业务流程、数据结构和运营需求的契合程度。这意味着，对于希望利用代理式人工智能的企业来说，定制化和灵活性是关键考虑因素。

企业若希望构建适应性强的 AI 代理，就应该在易用性和定制化能力之间取得平衡。具体方法如下：

• 模块化设计：人工智能代理应该由可配置的组件构建，允许企业在不改变核心逻辑的情况下定制功能。
• 可定制的工作流程：组织应该能够定义符合其独特需求的人工智能驱动流程，无论是客户互动、自动化还是数据分析。
• 支持多种AI模型：企业应该能够根据性能、安全性和成本考虑选择使用不同的 AI 模型，包括商业 LLM、开源替代品或专有模型。
• 可通过 API 扩展：提供 API 允许企业以最少的开发工作将 AI 代理集成到自定义应用程序和工作流程中。

总结一下

构建能够提供真正价值的AI代理需要考虑我们在本文中讨论的关键因素。尽管AI代理具有颠覆性的影响，但如果未能优先考虑这些因素，可能会阻碍组织的发展。

通过采取战略方法并在路线图中优先考虑这些因素，企业可以构建更智能、更准确、更可靠的人工智能代理和代理工作流程。

此外，通过利用 敏捷, 视觉 发展， 模块化 架构和先进的 NLP 技术，组织可以构建高效、适应性强且可扩展的 AI 代理。

有了正确的基础，人工智能代理可以超越常规自动化， 提供真正的投资回报率 几乎涵盖所有行业的数百个用例。

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