从自动执行重复任务到彻底改变复杂的工作流程，AI Agent 正在重新定义未来企业的生产力和创新。
想象一下，您的队友不知疲倦地工作、不断学习并适应您的需求。这就是 AI Agent的承诺。凭借观察、规划和自主行动的能力，AI Agent开启了跨行业端到端转型的新篇章 — 简化流程、推动数据洞察并以前所未有的方式增强人类潜力。
什么是AI Agent？
简而言之，AI Agent是使用工具来实现目标的人工智能。AI Agent具有跨任务和状态变化记忆能力；它们可以使用一个或多个 AI 模型来完成任务；它们可以决定何时代表用户访问内部或外部系统。这使得 AI Agent 能够在最少的人为监督下自主做出决策并采取行动。
例如，一家消费品公司希望利用 AI Agent 来优化其全球营销活动，以改变流程。一个曾经需要每周六名分析师的项目现在只需要一名员工与 Agent 合作，在一小时内就能得出结果。它的工作原理如下：
AI Agent 收集数据：每周，Agent 通过连接的数据管道自主收集和加入营销数据。
AI Agent 分析性能：Agent 对数据执行上下文分析，以了解活动绩效指标并与预期进行比较，并在必要时从运营商处获取业务背景。
AI Agent 提供建议：Agent 编写标准化报告，提出优化建议。操作员根据需要对 AI Agent 进行压力测试和改进。
AI Agent 更新平台：获得人工批准后，AI Agent 会根据建议更新媒体购买平台。
AI Agent 如何工作？
AI Agent 观察其环境，利用大型语言模型进行规划，并访问连接的系统来采取行动并实现目标。
观察：AI Agent 不断收集和处理来自其环境的信息，包括用户交互、关键性能指标或传感器数据。它们可以在对话中保留记忆，从而为多步骤计划和操作提供持续的背景信息。
计划：使用语言模型，AI Agent 根据对要解决的问题、要实现的目标、背景和记忆的理解，自主评估并确定行动的优先顺序。
行动：AI Agent 利用与企业系统、工具和数据源的接口来执行任务。任务由大型语言模型或小型语言模型提供的计划控制。为了执行任务，AI Agent 可以访问企业服务（例如人力资源系统、订单管理系统或 CRM），将操作委托给其他 AI Agent，或要求用户澄清。这些智能软件 Agent 能够检测错误、修复错误并通过多步骤计划和内部检查进行学习。
这种观察-计划-行动的循环是自我强化的，因为 AI Agent 工具会根据过去的交互不断分析世界是如何变化的，并学习如何随着时间的推移变得更高效、更有效。
AI Agent 的组成部分有哪些？
AI Agent 的实现各不相同，但通常包含五个组成部分：
以 Agent 为中心的接口，包括用于将 Agent 连接到用户、数据库、传感器和其他系统的协议和 API，允许智能软件 Agent 观察其环境。
记忆模块包括对近期事件和即时背景的短期记忆，以及对事实知识、概念、过去对话的细节以及如何执行过去任务的知识的长期记忆。
配置文件模块定义 Agent 的属性，例如其角色、目标和行为模式。
规划模块通常使用 LLM 或 SLM，它从环境中获取观察结果，包括记忆和 Agent 的配置文件，以制定适合 Agent 采取的计划。
动作模块包括定义 AI Agent 可用动作范围的 API 和系统集成。
AI Agent 做什么？
AI Agent 代表了人工智能的新时代，远远超越了传统软件。与静态工具不同，这些智能软件 Agent 充当自主的决策实体。它们分析数据、规划任务、采取行动并不断适应——通常是实时的。这就是它们如此强大的原因：
AI Agent 不仅仅响应指令，它们还具有主动性。它们与周围环境互动，在过程中不断学习和适应。AI Agent 不断从各种来源收集信息。它们使用记忆和专门的工具来了解周围环境中发生的事情并跟踪重要细节。
AI Agent 通过考虑目标、角色和约束来决定最佳行动方案。它们可以随着情况的变化实时更新计划，这使得它们比机器人流程自动化等技术更能适应流程变化和极端情况。
AI Agent 通过使用连接的系统并与其他智能 Agent 协作来完成任务。
AI Agent 旨在成为工作流程中的积极参与者。它们不仅仅是工具，更是能力出众、表现出色的队友，能为所支持的团队带来真正的价值。
AI Agent 有哪些类型？
AI Agent 的复杂程度各不相同，从简单的编码助手到可以自动化当今需要团队协作的流程的复杂网络。以编码为例，我们可以看到不同类型的智能 Agent 可以达到不同的复杂程度：
在最简单的层面上，编码副驾驶可以在开发人员的提示下生成代码。
更先进的智能 Agent 可以自动获取现有代码库并适当定制其输出。该 Agent 甚至可以在开发人员编写单元测试后自动生成通过该测试的代码，而无需询问即可生成输出。
更先进的 AI Agent 不仅可以开发代码，还可以在测试环境中编译和运行应用程序。
未来的 AI Agent 可能会更进一步，在人工批准后通过自动化管道将经过测试的应用程序部署到生产环境中。这将有效地允许任何人使用简单的语言创建和部署整个应用程序。
如何使用 AI Agent ？
强大的 AI Agent 性能源自于密切模仿人类所遵循的流程。这是因为 LLM（现代 Agent 的核心规划组件）能够“继承”人类的认知——它们接受了大量人类输出的训练，因此能够解决与人类相似的问题。
与大语言模型一样，人工智能中的虚拟 Agent 在处理可分解为组成部分的问题时表现良好。它们需要小型、定义明确的任务。它们需要相关的上下文。当有紧密的反馈循环时，它们的表现会更好，这样错误就可以在迭代时得到纠正。
AI Agent 在三个主要领域实现商业价值：
标准化业务流程的自动化：AI Agent 可以准确、快速地处理重复性任务，减少人为错误并使员工能够专注于更高价值的工作。
与人类的协作：人工智能中的虚拟 Agent 作为智能合作者，通过提供可操作的见解、支持决策和执行增强人类专业知识的任务来增强人类团队。
揭示数据洞察：在数据丰富的环境中，AI Agent 可以以人类团队无法比拟的规模分析和综合信息，识别模式并提供推动战略决策的洞察。
如今企业如何使用 AI Agent？
AI Agent 正在各个行业迅速普及。早期采用者已经从这些智能软件 Agent 的多个功能中释放出价值，包括营销和销售、客户服务、研发以及数据和技术。但这只是冰山一角。以下是公司目前正在探索的几个 AI Agent 商业案例：
营销：一家领先的消费品包装公司使用智能 Agent 创建博客文章，将成本降低了 95%，并将速度提高了 50 倍（一天内发布新博客文章，而不是四周）。
客户服务：一家全球领先的银行使用人工智能虚拟 Agent 与客户互动，将成本降低了 10 倍。
研究与开发：一家生物制药公司使用 AI Agent 进行潜在客户开发，将起草临床研究报告的周期时间缩短了 25%，时间效率提高了 35%。
数据和技术：IT 部门使用 AI Agent 来更新其传统技术，将生产力提高了 40%。
AI Agent 是未来吗？
AI Agent 正在一系列商业应用中迅速获得关注，预计未来五年 AI Agent 市场将以 45% 的复合年增长率增长。
随着 AI Agent 变得司空见惯（而且它们一定会变得司空见惯），人类将作为队友与它们紧密合作。AI Agent 将像人类员工一样加入，学习角色和职责，访问相关的公司数据和业务背景，融入工作流程，并支持人类的职责。
软件开发、客户服务和业务分析等复杂学科以前需要大量人员参与，现在将变成由许多类型的 AI Agent 与人类合作的小型团队。因此，由于 AI Agent 可以快速复制，组织将更快地扩大规模，公司将不再依赖招聘来实现增长。
通过构建 AI Agent，企业还将解锁新的商业模式并提高生产力。AI Agent 将能够自动化和管理任务，让工人发挥更多创造力。同样，AI Agent 将加速劳动和时间密集型流程，使工人提高生产力。
监督虚拟 AI Agent 将成为一项核心团队技能，以确保 Agent 实现其目标并遵守隐私、公平和道德使用标准。AI Agent 数量越多，员工管理它们的需求就越大——这使得在组织的每个级别培训员工负责任的 AI 变得至关重要。
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