思想领袖
从机器人进化到脑力：代理人工智能的崛起
是什么真正将我们与机器区分开来？自由意志、创造力还是智慧？但仔细想想，我们的大脑并非单一、庞大的处理器。神奇之处并非在于某个“思考部分”，而是在于无数个彼此完美同步的特化媒介——神经元。有些神经元负责整理事实，有些则处理逻辑或控制情绪，还有更多的神经元负责检索记忆、协调动作或解读视觉信号。它们独立地执行简单的任务，但集合起来，却产生了我们称之为人类智能的复杂性。
现在，想象一下以数字方式复制这种编排。传统的人工智能总是局限在：专门的、孤立的机器人，旨在自动执行日常任务。但是 新前沿是 Agentic AI——由专门的自主代理构建的系统，这些代理能够交互、推理和合作，模拟我们大脑内部的相互作用。大型语言模型 (LLM) 构成语言神经元，提取意义和语境。专门的任务代理执行不同的功能，例如检索数据、分析趋势甚至预测结果。类情感代理衡量用户情绪，而决策代理则合成输入并执行操作。
其结果是数字智能和自主性。但是，我们需要机器来模仿人类的智能和自主性吗？
每个领域都有一个瓶颈——Agentic AI 可以将它们全部解开
问问那些正在努力填补日益增多的空缺职位的医院院长吧。世界卫生组织预测 到10年全球将缺口2030万医护人员医生和护士像往常一样连续工作 16 个小时。理赔处理人员要进行无休止的保单审查，而实验室技术人员则要处理大量文书工作，才能检测一个样本。在一个精心策划的 Agentic AI 世界中，这些专业人员可以得到一些缓解。理赔处理机器人可以在几分钟内阅读保单、评估承保范围，甚至检测出异常情况——这些任务通常需要花费数小时令人麻木且容易出错的工作才能完成。实验室自动化代理可以直接从电子健康记录中接收患者数据，运行初步测试并自动生成报告，从而让技术人员腾出时间去完成真正需要人类技能的更精细的任务。
同样的动态在各行各业都存在。以银行业为例，其反洗钱 (AML) 和“了解你的客户” （KYC）流程仍然是最大的行政难题企业 KYC 需要无休止的验证步骤、复杂的交叉核对和大量的文书工作。代理系统可以协调实时数据检索、进行细致的风险分析并简化合规流程，使员工能够专注于实际的客户关系，而不是费力地处理表格。
保险索赔、电信合同审查、物流调度——不胜枚举。每个领域都有重复性的任务，让优秀人才陷入困境。
是的，代理人工智能就像黑暗地下室里的手电筒：照亮隐藏的低效率，让专业代理并行处理繁重的工作，并为团队提供带宽，专注于战略、创新和与客户建立更深层次的联系。
但代理 AI 的真正力量在于它不仅能够解决一个部门的效率问题，而且能够跨多个职能甚至多个地区无缝扩展。 这是 100 倍规模的改进。
- 可扩展性： Agentic AI 的核心是模块化，让您可以先从小规模入手（例如一个常见问题解答聊天机器人），然后无缝扩展。以后需要实时订单跟踪或预测分析？添加一个代理，无需中断其他工作。每个代理负责特定的工作，从而降低开发成本，并允许您在不破坏现有设置的情况下部署新功能。
- 抗脆弱性： 在多代理系统中，一个故障不会影响所有功能。如果医疗保健系统中的某个诊断代理离线，其他代理（例如病历或排程）仍可继续工作。故障会限制在各自的代理中，从而确保服务的持续性。这意味着您的整个平台不会因为某个部件需要修复或升级而崩溃。
- 适应性： 当法规或消费者期望发生变化时，您可以修改或替换单个代理（例如合规机器人），而无需强制进行整个系统检修。这种逐步升级的方法类似于升级手机上的应用程序，而不是重新安装整个操作系统。结果如何？一个与您的业务同步发展的面向未来的框架，可消除大规模停机或高风险的重启。
你无法预测下一个人工智能热潮，但你可以做好准备
几年前，生成式人工智能曾是一颗冉冉升起的新星； 代理人工智能正在成为焦点 现在。明天，新的事物将会出现——因为创新永不停歇。那么，我们如何才能让我们的架构面向未来，避免每一波新技术浪潮都引发IT末日呢？根据Forrester最近的一项研究， 70％的领导者 该公司在数字化计划上投资了超过 100 亿美元，并将成功归功于一个策略：平台方法。
平台无需在每次新的 AI 范式出现时拆除并更换旧有的基础设施，而是将这些新兴功能集成为专用的构建模块。当代理 AI 出现时，您无需抛弃整个堆栈，只需插入最新的代理模块即可。这种方法意味着更少的项目超支、更快的部署和更一致的结果。
更棒的是，强大的平台能够端到端地查看每个代理的操作，让您能够优化成本并严格控制计算使用情况。低代码/无代码界面也降低了业务用户创建和部署代理的门槛，而预构建的工具和代理库则加速了跨职能工作流程，无论是在人力资源、市场营销还是其他任何部门。支持 PolyAI 架构和各种编排框架的平台允许您交换不同的模型、管理提示和分层新功能，而无需从头开始重写所有内容。由于与云无关，它们还消除了供应商锁定，让您可以从任何提供商那里获得最佳的 AI 服务。本质上，基于平台的方法是大规模编排多代理推理的关键，而不会陷入技术债务或失去敏捷性。
那么，这种平台方法的核心要素是什么？
- 数据：接入通用层
无论您实施的是 LLM 还是代理框架，平台的数据层始终是基石。如果数据层统一，每个新的 AI 代理都可以利用精心策划的知识库，而无需进行繁琐的改造。 - 模型：可交换的大脑
灵活的平台让您可以为每个用例（财务风险分析、客户服务、医疗诊断）选择专门的模型，然后更新或替换它们，而无需破坏其他所有内容。 - 代理：模块化工作流程
代理作为独立但协调一致的微型服务蓬勃发展。如果您需要新的营销代理或合规代理，您可以将其与现有代理一起启动，从而保持系统其余部分的稳定。 - 治理：大规模护栏
当您的治理结构融入平台（涵盖偏见检查、审计跟踪和法规遵从性）时，无论您接下来采用哪种 AI“新手”，您都将保持主动性，而不是被动性。
平台方法是您应对技术不断发展的战略对冲——确保无论哪种人工智能趋势占据中心地位，您都已准备好进行整合、迭代和创新。
从小事做起，逐步提升
Agentic AI 并非全新概念——特斯拉的自动驾驶汽车就采用了多个自主模块。不同之处在于，新的编排框架使这种多智能体智能得以广泛应用。Agentic AI 不再局限于专用硬件或行业，如今可以应用于从金融到医疗保健等各个领域，从而重新激发主流关注和发展动力。设计时要考虑平台化。从解决具体痛点的单个智能体入手，并不断迭代扩展。将数据视为战略资产，系统地选择模型，并融入透明的治理。这样，每一波新的 AI 浪潮都能无缝集成到您现有的基础架构中，从而提升敏捷性，而无需频繁进行全面检修。
