球队花费高达 他们时间的71％ 管理任务和手动输入数据。但是，如果有一种方法可以自动化所有重复性工作，让他们能够专注于执行更高阶的任务、创造价值并提高实际投资回报率，那会怎样呢？

这就是人工智能代理可以为您做的事情。

什么是人工智能代理？

人工智能代理是为用户（或其他系统）执行任务的软件系统或程序。这些代理可以配置为具有推理、规划、记忆和执行动作的能力，并具有一定程度的自主性。

从本质上讲，人工智能代理遵循一个简单的循环：

• 他们 观察 他们的环境，
• 收集 来自不同来源的数据，
• 工艺 信息，
• 与 做 实现既定目标。

当用户设定目标时，人工智能代理会确定实现目标的最佳步骤。

AI 代理之所以能够实现这一切，得益于其所基于的生成式 AI 模型 (LLM) 的多模态能力。这意味着 AI 代理可以同时处理文本、视频、音频、代码等多模态信息。

许多专家认为，Agentic AI（人工智能代理）是生成式人工智能（例如 ChatGPT、Gemini）和物理式人工智能（例如自动驾驶汽车、人工智能机器人）之间的桥梁。换句话说，人工智能代理将人工智能与自动化相结合，使生成式人工智能更上一层楼。

为什么人工智能代理将成为下一个大热门

想象一下：你的收件箱井井有条，截止日期唾手可得，日常任务轻松处理。你不再被报告、客户请求或财务对账所困扰，而是拥有一位智能助手，它可以简化工作流程、确定任务优先级，并确保万无一失。

有了 AI 代理的陪伴，信息触手可及，流程运行顺畅，您可以专注于真正带来影响的工作。AI 代理可以自动执行重复性任务，理解、推理和适应，让您更智能地工作。

无论是起草报告的虚拟助手、核对账目的人工智能财务分析师，还是解决查询的智能客户服务代理，人工智能代理都有可能改变您与技术互动的方式。

事实上， 麦肯锡 报告称，人工智能代理可以使全球劳动力 70% 的工作时间实现自动化。

有了这种改变游戏规则的影响，投资构建人工智能代理的企业不仅可以获得竞争优势，还可以获得显著的效率和成本效益。

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人工智能代理与传统人工智能模型（及智能代理）

AI代理和生成式AI模型在企业应用中服务于不同的目的。虽然两者都利用了人工智能，但它们在功能、适应性和决策方面有所不同。具体如下：

静态模型与自适应代理

传统的人工智能模型通常是静态的。它们依赖于预先训练的算法，需要人工干预才能不断改进。它们会分析数据并提供洞察，但无法动态调整自身行为。

相比之下，人工智能代理具有自适应性。它们不断从新的输入中学习，并与环境互动，以实现特定目标。

基于规则的自动化与自主决策

基于规则的自动化通常与传统的人工智能模型相关，它遵循严格的“如果-那么”逻辑。它在结构化环境中表现良好，因为预定义的规则涵盖了所有可能的场景。

自主人工智能代理然而，人工智能的运作方式超越了固定的规则。它们会动态地评估情况，从过去的经验中学习，并做出自主的决策。

示例：聊天机器人与自主虚拟助手

通用人工智能模型（聊天机器人）

基于规则的客户支持聊天机器人会根据预定义的关键词提供脚本化的响应。如果问题超出了其预设的响应范围，它会将问题升级到人工客服。

AI代理（自主虚拟助手）

由人工智能代理驱动的虚拟助手能够理解用户意图，从各种来源检索信息，从过往互动中学习，并提供情境化响应。如果遇到复杂问题，它会判断是自行尝试解决还是上报给专家。

AI 代理与智能代理相同吗？

该条款 智能代理 与 AI代理商 这两个词经常互换使用，但它们的含义截然不同。虽然所有人工智能代理都是智能代理，但并非所有智能代理都依赖于人工智能。

智能代理

智能代理是指能够感知周围环境并采取行动实现特定目标的系统。这些代理可以基于软件（例如搜索引擎爬虫、基于规则的自动化系统），也可以基于硬件（例如机器人吸尘器）。

智能代理遵循预定义的规则，并且可能涉及或不涉及机器学习等人工智能技术。它们通常包括：

• 传感器或数据输入 感知环境
• 决策机制 基于规则或逻辑
• 执行器或输出 与环境互动

人工智能特工

AI 代理是智能代理的一个子集，它利用机器学习 (ML)、深度学习或自然语言处理 (NLP) 等 AI 技术来增强其决策能力。这些代理可以从数据中学习，随着时间的推移进行调整，并能够应对复杂的动态环境。

与基于规则的智能代理不同，AI代理无需针对所有可能场景进行显式编程即可提升其性能。它们适用于决策涉及不确定性、优化或模式识别的领域。

人工智能代理的工作原理

人工智能代理的复杂程度各不相同。有些遵循简单的规则，而有些则利用机器学习来不断完善其决策。

他们能够持续工作、适应新条件并简化运营，这使得他们在各个行业都具有价值， 抵押文件处理和 应付账款 (AP) 自动化 甚至超越（稍后会详细介绍它们在实际中的应用）。

让我们看一下人工智能代理为实现其目标通常遵循的步骤：

感知（数据收集）

AI代理通过各种输入机制或传感器从其环境中收集数据。这些数据有助于它们了解代理的当前状态和运行环境。

例如：

• 聊天机器人 通过文本或语音接收用户输入，使他们能够理解用户的查询和意图。
• 机器人 使用摄像头、麦克风和其他传感器感知周围环境，实现导航和与物体的交互。
• AI代理商 ACCESS 数据库, APIs以及实时数据流来监控系统状态或市场趋势。

这些数据指导代理的后续推理和行动。

处理和推理

然后，代理会处理收集到的数据，以便做出决策。此阶段涉及几个步骤，包括：

• 分析：解读收集到的数据，提取洞见。例如，聊天机器人会分析用户输入，以识别查询背后的意图。
• 计划：制定一系列行动以实现预期目标。这可能涉及设定子目标并确定最佳行动方案。
• 决策：根据分析和规划阶段选择最佳行动。此过程利用机器学习 (ML) 模型或预定义规则来评估潜在结果。

高级人工智能代理可以使用复杂的算法来执行复杂的推理，使它们能够处理多项任务并适应动态环境。

行动执行

在确定了适当的行动方案后，代理会执行所选任务来影响其环境。示例包括：

• 聊天机器人 通过相关信息或帮助来回应用户的询问。
• 机器人 根据目标操纵物体或移动到特定位置。
• AI代理商 自动化数据输入、系统监控或交易处理等流程。

人工智能代理的有效性很大程度上取决于其准确、高效地执行这些操作的能力。

学习与适应

AI代理可以从过去的输入和结果中学习，并随着时间的推移调整其行为。这个学习过程包括：

• 反馈整合： 整合先前操作的结果，以改进未来的决策。例如，如果聊天机器人的响应不能让用户满意，它可以在后续交互中调整其方法。
• 模型更新： 根据新数据不断改进底层算法，提高代理的性能和准确性。
• 环境适应： 修改策略以适应不断变化的环境条件或目标。

通过学习和适应，人工智能代理会随着时间的推移变得更加熟练，从而提高自主性和可靠性。

为人工智能代理提供支持的技术

AI代理依靠多种技术在企业环境中有效运行。让我们简要讨论一下其中一些最重要的技术：

机器学习和深度学习

这些技术使人工智能代理能够分析数据、识别模式并做出数据驱动的决策。

强化学习（RL）

强化学习使人工智能代理能够通过反复试验进行学习，优化其行为以实现特定目标。

大型语言模型 (LLM)

LLM（例如基于 GPT 的模型）可帮助 AI 代理理解并生成类似人类的反应。

多智能体系统 (MAS)

MAS 涉及多个 AI 代理共同协作以实现共同目标，通常是在分布式环境中。

自然语言处理（NLP）

NLP 使 AI 代理能够理解、处理和响应人类语言。

知识图谱与符号人工智能

这些技术使人工智能代理能够存储和检索结构化知识，从而提高其推理能力。

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人工智能代理的类型（附示例）

考虑到代理人工智能是一个相对较新的领域，随着代理人工智能在不同领域的应用越来越广泛，预计会出现更多类型的人工智能代理。目前，常见的人工智能代理类型有七种：

简单的反射代理

这些人工智能代理是最简单的，因为它们根据当前输入做出决策，立即响应环境，而不需要任何学习或记忆过程。

简单的反射代理遵循预定义的规则，这些规则规定了它们如何响应不同的输入。虽然它们并非最复杂的，但它们的直接方法使其实现起来非常简单。

计费示例： 财务团队可以设置一个简单的反射代理来进行发票验证，它可以自动拒绝任何缺少关键细节（如税号、发票号码等）的发票。AI 代理可以与 发票数据提取软件 自动验证和处理发票。

基于模型的反射代理

基于模型的反射 AI 代理比简单的反射代理更先进，因为它们依赖于环境的内部模型，该模型在接收新信息（称为感知）时会更新。

这些人工智能代理通常用于并非所有信息都唾手可得的环境中。它们的决策基于其内部模型、来自输入源的新感知以及算法或规则集，以决定最佳行动方案。

计费示例： 企业可以利用人工智能代理来充当 IT 虚拟助理 它可以检测用户是否报告网络速度慢、检查最近的服务中断日志并推荐故障排除步骤。

基于目标的代理

顾名思义，基于目标的人工智能代理旨在实现特定目标。它们通过评估自身行动的结果来实现目标。换句话说，这些代理通过搜索和规划算法来设计实现预期目标所需的行动序列。

基于目标的代理与反射代理的不同之处在于，它们不是对输入做出反应，而是进行战略规划和执行来执行任务。

计费示例： CRM 集成的 AI 代理可以分析潜在客户列表，考虑以前的互动，根据转化概率对潜在客户进行排名，然后为每个潜在客户设计和执行个性化的外展策略。

基于效用的代理

基于效用的AI代理通过瞄准目标并根据效用函数优化结果，使决策更进一步。该函数可帮助代理评估各种可能的行动，并选择能够最大化预期收益的行动。

当存在多种实现目标的方法，但某些结果比其他结果更可取时，这些代理特别有用。

计费示例： 供应链管理中的人工智能代理可以根据成本、交付时间和需求波动等多种变量来优化采购和分销。基于效用的代理可以评估供应商定价、实时需求预测和运输成本，以确定最具成本效益的订单履行方式。

学习代理

学习型代理通过从过去的经验中学习，不断提升自身性能。这些代理依靠强化学习、监督学习或无监督学习等技术来完善其决策。 AI提示 （指令、数据输入或环境设置）有助于指导他们的学习过程。

与基于预定义规则或模型运行的其他人工智能代理不同，学习代理通过识别模式、分析反馈和改进其策略来适应。

计费示例： 学习型人工智能代理可用于欺诈检测。该代理可以从过去的欺诈尝试和客户消费模式中学习。当检测到可疑交易（例如，从异常地点提取大额款项）时，它会随着时间的推移调整其风险评估模型，以减少误报。

分层代理

分层 AI 代理采用分层结构，其中高级决策指导低级任务。这些代理将复杂问题分解为更小的子任务，从而实现模块化和可扩展的决策。

通过使用分层方法，这些代理可以更有效地管理任务，确保在较低级别执行更简单的操作，而在较高级别进行更具战略性的规划。

计费示例： 层级化的人工智能代理可用于人力资源系统，用于扫描简历、对申请人进行排名、安排面试以及自动化入职文档。其中一层人工智能负责筛选申请人，另一层负责协调面试，第三层则负责确保入职政策的合规性。

多代理系统

多智能体系统涉及多个 AI 智能体，它们以协作或竞争的方式协同工作，以实现共同目标。这些智能体会进行沟通、协调，有时还会协商，以做出集体决策。多智能体系统适用于多个独立智能体必须交互才能有效解决复杂问题的环境。

计费示例： 企业多智能体系统可以持续评估各个部门（财务、合规、网络安全）的风险，并提供实时洞察。由多个智能体组成的企业风险管理人工智能可以监控不同的风险因素：

• 一名人工智能代理扫描财务违规行为。
• 另一个代理监控监管合规性更新。
• 网络安全代理检测潜在的安全威胁。

这些人工智能代理可以协作并向决策者发出高风险情景警报，确保主动的风险管理。

人工智能代理的实际应用

AI 代理能够自动化复杂的工作流程、改进决策流程，并提升企业运营效率，从而推动行业变革。让我们来看看一些 AI 代理能够助力的常见实际用例：

客户服务：人工智能聊天机器人和虚拟助手

人工智能虚拟助手能够处理客户咨询、解决问题，并在必要时上报复杂案例，从而增强客户支持。与普通的聊天机器人不同，这些客服人员能够不断从互动中学习，从而改进响应速度。

例如，银行人工智能代理可以帮助客户查询余额、处理交易争议，甚至提供个性化的财务建议。

医疗保健：用于诊断和患者监测的人工智能代理

人工智能代理通过分析患者数据、监测生命体征和协助诊断来支持医疗保健提供者。

例如，医疗保健领域的人工智能代理可以分析患者症状、交叉引用医疗数据库并提出潜在的诊断，帮助医生更快地做出明智的决定。

金融：算法交易与欺诈检测

金融机构使用人工智能代理进行实时市场分析、交易执行和欺诈预防。

一个很好的例子是交易中的人工智能代理如何评估市场趋势，根据实时分析执行交易，并动态调整其策略以优化盈利能力。

制造业：机器人与过程自动化

人工智能代理简化了制造操作，优化了生产计划并确保了质量控制。

例如，预测性维护中的人工智能代理可以监控机械传感器，在故障发生之前检测到潜在故障，并自动安排预防性维护。

营销与销售：人工智能驱动的个性化与服务

人工智能代理分析客户偏好和行为以提供个性化建议。

例如，电子邮件营销中的 AI 代理可以根据参与度数据选择最佳的时间、格式和消息来联系客户。

网络安全：威胁检测与自动响应

人工智能代理实时检测网络威胁并自主做出反应以降低风险。

例如，网络安全中的人工智能代理可以监控网络流量、识别可疑活动并自动隔离受感染的设备以防止违规。

如何构建和训练人工智能代理

构建 AI 代理的方法有很多种。您可以通过基于代码或低代码的平台在内部开发 AI 代理，也可以将开发工作外包给供应商，或者购买预先构建的解决方案。

购买预建的AI代理

构建代理的第一个方法是根本不构建代理，而是购买一个。然而，购买现成的AI代理的问题在于，它是基于通用数据进行训练的。构建自己的AI代理意味着您可以使用企业数据对其进行训练，以获得更好的性能。

外包您的AI代理开发

您也可以选择将AI代理开发外包给第三方供应商，但这种方法也存在一系列挑战。例如，您必须共享机密数据，并经过多轮反复沟通，才能确保开发顺利完成。

构建你自己的AI代理

编码方法

如果您选择内部开发，您将必须投资数十种资源（数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员），他们需要精通 TensorFlow 和 PyTorch 等机器学习框架、spaCy 和 NLTK 等自然语言处理库以及 Kubernetes 和 Docker 等部署工具。

使用可视化拖放解决方案

最后也是最好的方法是使用可视化平台，例如 Astera的 AI 代理构建器。这种方法允许您通过利用拖放界面构建具有有限 AI 专业知识和技术知识的 AI 代理。

进一步了解 构建 AI 代理时需要牢记的关键因素.

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